性能スコア:89.5
速度:爆速
知識カットオフ:2026-04

スペック・基本料金

100万トークン(1M tokens)あたりのAPI単価および主要スペック
📥
入力単価(1M)
$0.1000
📤
出力単価(1M)
$0.5000
⚡
キャッシュ単価(1M)
$0.0100
📏
コンテキスト
1M
1,050,000 tokens
📝
最大出力
128K
128,000 tokens
🎯
性能スコア & 速度
89.5
速度:爆速
💡
長文コンテキスト料金 (272K超): 入力 $0.2000 / 出力 $0.7500 / キャッシュ $0.0200

コスト試算シミュレーション

想定する利用条件を入力して、月間または想定リクエストあたりの推定API利用料金を計算

シミュレーション条件

料金体系 / 時間帯
▶ 高度な設定(キャッシュ等)
▶ プリセット

シミュレーション結果

入力コスト$0.0010
出力コスト$0.0015
キャッシュコスト$0.0002
合計コスト$0.0027
削減額: $0.0008

コスト計算の詳細

INPUT
10req × (976 / 1M) × $0.1 = $0.0010
OUTPUT
10req × (300 / 1M) × $0.5 = $0.0015
CACHE
Write: (1,024 / 1M) × $0.1 × 1.25 = $0.0001 + Read: 9req × (1,024 / 1M) × $0.01 = $0.00

代替・類似モデル

性能スコアや価格帯が近く、比較・移行候補となる主要モデル
モデル名プロバイダコンテキスト最大出力知識カットオフ入力単価(1M)キャッシュ単価(1M)出力単価(1M)性能スコア速度合計コスト
xAI
2M--$0.20$0.05$0.5080.75高速$0.0040
xAI
2M--$0.20$0.05$0.5080.25高速$0.0040
xAI
2M--$0.20$0.05$0.5073.25爆速$0.0040
xAI
2M--$0.20$0.05$0.5073.25高速$0.0040
Google
1M65K2025-01$0.10$0.01$0.4071.5爆速$0.0032

プロバイダ

xAI

性能スコア

80.75

速度

高速

知識カットオフ

-

コンテキスト

2M

最大出力

-

入力単価(1M)

$0.20

キャッシュ単価(1M)

$0.05

出力単価(1M)

$0.50

合計コスト(試算)
In: $0.0020 / Out: $0.0015
$0.0040

プロバイダ

xAI

性能スコア

80.25

速度

高速

知識カットオフ

-

コンテキスト

2M

最大出力

-

入力単価(1M)

$0.20

キャッシュ単価(1M)

$0.05

出力単価(1M)

$0.50

合計コスト(試算)
In: $0.0020 / Out: $0.0015
$0.0040

プロバイダ

xAI

性能スコア

73.25

速度

爆速

知識カットオフ

-

コンテキスト

2M

最大出力

-

入力単価(1M)

$0.20

キャッシュ単価(1M)

$0.05

出力単価(1M)

$0.50

合計コスト(試算)
In: $0.0020 / Out: $0.0015
$0.0040

プロバイダ

xAI

性能スコア

73.25

速度

高速

知識カットオフ

-

コンテキスト

2M

最大出力

-

入力単価(1M)

$0.20

キャッシュ単価(1M)

$0.05

出力単価(1M)

$0.50

合計コスト(試算)
In: $0.0020 / Out: $0.0015
$0.0040

プロバイダ

Google

性能スコア

71.5

速度

爆速

知識カットオフ

2025-01

コンテキスト

1M

最大出力

65K

入力単価(1M)

$0.10

キャッシュ単価(1M)

$0.01

出力単価(1M)

$0.40

合計コスト(試算)
In: $0.002 / Out: $0.0012
$0.0032
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GPT-6 Luna に関するよくある質問(FAQ)

GPT-6 Luna のAPI料金単価、コンテキスト長、キャッシュによるコスト削減、性能ベンチマークの疑問にお答えします

Q. GPT-6 Luna のAPI利用料金はいくらですか?100万トークンあたりのコスト目安は?+

GPT-6 Luna(OpenAI)の利用料金は、入力100万トークン(1M tokens)あたり $0.1000、出力100万トークンあたり $0.5000 です。出力単価は入力単価の約 5.0倍 となっています。長文生成を行う際は出力トークン数を適切に管理することがコスト削減のポイントです。当ページのシミュレーターに予定リクエスト数とトークン数を入力することで、月額費用のリアルタイム試算が可能です。

Q. GPT-6 Luna のコンテキストウィンドウ(文脈長)と最大出力トークン数は?+

最大コンテキストウィンドウは 1M トークン、1リクエストあたりの最大出力は 128K トークンです。100万トークンを超える超長文ドキュメントや大規模リポジトリの一括解析にも余裕をもって対応可能です。

Q. GPT-6 Luna はプロンプトキャッシュ(Prompt Caching)に対応していますか?削減効果はどのくらいですか?+

はい、対応しています。キャッシュ読み取り単価は100万トークンあたり $0.0100 で、通常の入力単価($0.1000)と比較して約 90% のコスト削減 が見込めます。(※最小適用トークン数: 1K〜) 頻繁に再利用するシステムプロンプトや前提ドキュメントをキャッシュすることで、大幅にAPI費用を圧縮できます。

Q. GPT-6 Luna の性能ベンチマークスコア(89.5)と処理速度、主な用途は?+

総合性能スコアは 89.5点(100点満点換算)、処理速度クラスは「爆速」です。優れた推論精度と実用的なレスポンス速度・コストを兼ね備えたバランス型モデルです。

Q. GPT-6 Luna と比較・検討すべき主な代替・競合モデルは?+

同等の性能帯や価格帯の主な代替モデルとして、grok-4-1-fast-reasoning、grok-4-fast-reasoning、grok-4-1-fast-non-reasoning などがあります。性能や処理速度、キャッシュ割引率などの要件に合わせて比較・選定することをおすすめします。本ページ上部の「全モデルと比較・試算」から各モデルの横断比較が可能です。