model selection
GPT-5.6 Sol・Terra・Luna の実践的なモデル選定ガイド
2026-08-23
OpenAI の現行カタログは、複雑な推論とコーディングには Sol、知能とコストの均衡には Terra、コスト重視の大量処理には Luna を位置付けています。これは出発点であり、自社タスクでの検証に代わるものではありません。
公式の役割から始める
OpenAI は三つの GPT-5.6 変種に異なる選択の目安を示しています。カタログには入出力、多言語、視覚、ツールの情報もあるため、特定機能を前提にする前に対象モデルの記載を確認します。
スループットより先にリスクを合わせる
誤答や低いコード品質の手戻りが大きいなら Sol を評価します。代表的な評価で品質と運用コストの釣り合いが取れるなら Terra を検討します。Luna は、必要な品質契約を満たすことを測定してから大量処理に使います。
選択を可逆に保つ
モデル ID、プロンプト、ツール、評価ケース、失敗条件、遅延の観測値を記録します。まず少量のトラフィックで試し、タスク単位の結果を監視し、安定するまでフォールバックを残します。
よくある質問
新しい API プロジェクトではどの GPT-5.6 から始めるべきですか？
複雑な推論やコーディングなら、OpenAI のカタログは Sol を出発点として示しています。本番の既定値は小さな評価セットで決めるべきです。
一つのモデルで全ワークフローを扱えますか？
通常はできません。高リスク作業、定型変換、大量リクエストを分け、明示した品質と運用条件で各ルートを比較します。