2026年8月1日更新｜ChatGPT Work・Codex対応
GPT-5.6のモデルと「軽・中程度・高い・非常に高い・最大・ウルトラ」で迷う人へ。結論は、仕事内容でモデルを決め、難しさと分け方で応答性能を決めることです。
表示される選択肢は、利用環境・モデル・プラン・ワークスペース設定によって異なる場合があります。
操作イメージ｜Model
Response performance
30秒で結論｜迷ったら「5.6 Sol＋中程度」から
OpenAIの初期設定「Power」も、5.6 Solと中程度の推論を組み合わせています。最初から最大やウルトラを選ぶ必要はありません。まず仕事に近いカードを選ぶと、次の3問診断で1問目が自動入力されます。
5.6 Sol。深い調査、設計、根本原因分析、完成度が重要な成果物。
この仕事で診断を始める → 日常の仕事5.6 Terra。通常の資料、コード、分析、ツールを使う実務。
この仕事で診断を始める → 明確な反復作業5.6 Luna。抽出、分類、変換、定型要約、大量処理。
この仕事で診断を始める →| やりたいこと | 最初に試す設定 |
|---|---|
| まず迷わず使いたい | 5.6 Sol＋中程度 |
| 日常的な資料・コード・調査 | 5.6 Terra＋中程度 |
| 抽出・分類・形式変換を大量に行う | 5.6 Luna＋軽〜中程度 |
| 複雑な判断や高品質な成果物 | 5.6 Sol＋高い |
| 1つの非常に難しい問題を深く考える | 5.6 Sol＋最大 |
| 独立した複数作業へ分けられる大型案件 | 5.6 Sol＋ウルトラ |
3つ選ぶだけ
3問で「最初に試す設定」を選ぶ
仕事内容、分担できるか、何を優先するかの3点から、最初に試すモデルと応答性能を提案します。診断結果は固定的な正解ではなく、設定を選ぶための出発点です。
この診断の判定ルールを見る
明確な反復作業はLuna、日常業務はTerra、複雑で重要な仕事はSolを基本にします。最大は「最難関・品質優先・一体の難問」、ウルトラは「複雑以上・品質優先・独立作業へ分割可能」の条件がそろった場合だけ推奨します。並列化できるか判断できない場合は、最大・ウルトラを自動推奨しません。
最初に整理｜モデル・応答性能・速度は3つの別設定
選び方が難しく見える最大の理由は、役割が違う3つの項目が同じメニューに並ぶからです。「担当者」「考える深さ」「処理レーン」に置き換えると理解しやすくなります。
Sol・Terra・Lunaから、仕事の難しさと量に合う担当者を選びます。
軽から最大までは主に推論の深さを調整し、ウルトラでは最大推論に加えて適切な仕事をサブエージェントへ自動委任できます。
標準またはFast。モデルや応答性能を変更する機能ではありません。
GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの違い
3モデルは「高性能・中性能・低性能」とだけ考えるより、担当する仕事の種類で分ける方が正確です。OpenAIはSolをフラッグシップ、Terraを日常業務の実用型、Lunaを明確で反復可能な大量処理向けとして案内しています。OpenAI公式のモデル選択ガイド
判断力と完成度を優先
答えも進め方も最初から決まっていない、複雑で高価値な仕事の主担当です。
- 根本原因の分析
- 大規模な設計・開発
- 深い調査と比較
- 重要な文書・Webページ
- セキュリティや高リスク判断
日常業務の実用型
強い推論とツール利用を保ちながら、Solほどの深さを必要としない仕事を効率よく進めます。
- 通常のコード作成・レビュー
- 資料や長文の分析
- レポート作成
- 要件が整理された複数工程
- 調査・テストを担う補助担当
明確な反復作業を高速処理
正解の形を説明しやすく、同じ処理を繰り返す仕事で速度と使用量を重視します。
- 情報抽出・分類
- CSVや形式の変換
- 構造化された要約
- 大量ログの一次確認
- 範囲を限定したコード作業
迷いやすい2つの境界
完成形が明確で同じ処理を繰り返すならLuna。資料を読み分ける、優先順位を決める、ツールを使うなど判断が増えるならTerraが目安です。
通常の実務はTerra。進め方自体を考える必要がある、失敗時の影響が大きい、最終的な完成度を重視するならSolを選びます。
同じトークン量で比べたクレジットレート
以下は1回の依頼で消費する量ではなく、100万トークン当たりの公式ChatGPTクレジットレートの相対比較です。Solを100とすると、Terraは40、Lunaは4です。
実際の消費量は、会話履歴、ファイル、推論、ツール、検索、キャッシュ、サブエージェントなどでも変わります。最新値はOpenAI公式の料金・使用量ページで確認できます。
応答性能「軽・中程度・高い・非常に高い・最大・ウルトラ」の違い
応答性能は文章の長さを指定する設定ではありません。軽から最大までは主に計画・分析・確認へ使う推論の深さを調整します。ウルトラでは最大推論に加え、分割可能な仕事を必要に応じてサブエージェントへ委任できます。高い推論設定ほど時間とトークン使用量が増えるため、必要な結果が得られる最も低い設定から始めるのが基本です。
短く範囲が明確
言い換え、抽出、分類、形式変換など、完成条件がはっきりした作業。
速度と深さの標準点
一般的な資料作成、相談、通常のコード確認など、少し計画が必要な仕事。
複数工程と確認が必要
複数工程、情報源、選択肢を含む難しい仕事。まずはこちらから試します。
さらに深い分析と検証
「高い」では分析・比較・確認が不足するときに、より深く考えさせます。
1つの最難関問題
分割しにくい一つの問題を、速度や使用量より深さ優先で一貫して追います。
独立作業へ分けられる大型案件
最大級の推論に加え、適切な仕事をサブエージェントへ分担して結果を統合します。
OpenAI公式は「高い」と「非常に高い」を、複数工程・情報源・トレードオフを含む難しい仕事向けとしてまとめて案内しており、両者の厳密な境界は示していません。本ページでは、まず「高い」を試し、さらに深い計画・分析・確認が必要な場合に「非常に高い」へ上げる実用上の目安を示しています。
最大とウルトラは、単純な性能順位ではなく仕事の分け方で選ぶ
一つの難問を深く追う
選択したモデルにより多くの推論時間を与え、複雑な計算ロジックや一貫性が重要な設計判断を深く検討する仕事に向きます。
主任が複数の専門家へ分ける
調査・テスト・レビューなどを独立して進め、主担当が結果を一つに統合できる仕事に向きます。
やりたいこと別のおすすめ設定
同じ「文章作成」や「コード作成」でも、完成条件が明確か、複数の判断が必要かで適した設定は変わります。
会議資料を結論・根拠・次の行動へ整理
Terra＋中程度資料を読み分けて複数項目へ整理する判断は必要ですが、Solの最大深度までは必要ない日常業務です。
公式情報を照合してSEOページを仕上げる
Sol＋高い複数の根拠、検索意図、構成、表現を横断して判断するため、Solで深く確認する仕事です。
大量ログから指定項目だけを抽出・分類
Luna＋軽出力項目と形式を先に固定でき、同じ処理を繰り返すため、Lunaの得意な使い方です。
仕様・実装・テスト・安全性を並列点検
Sol＋ウルトラ独立した確認作業へ意味のある形で分け、最後に結果を統合できる場合にウルトラが候補になります。
| 作業 | おすすめ | 一段上げる目安 |
|---|---|---|
| 短い文章の言い換え | Terra＋軽 | 意味やトーンの調整が難しければ中程度 |
| 一般的なメール・資料作成 | Terra＋中程度 | 重要な提案書や完成品質重視ならSol＋高い |
| 大量ログから項目を抽出 | Luna＋軽〜中程度 | 原因の推定まで必要ならTerraまたはSol |
| 長い資料を分析して要点を整理 | Terra＋中程度〜高い | 複数資料の矛盾や重要判断があればSol |
| 根拠付きのSEO記事を作る | Sol＋高い | 多数の一次情報を比較するなら非常に高い |
| 通常のコード修正 | Terra＋中程度〜高い | 影響範囲が広い場合はSol |
| 原因不明の複雑な不具合を調べる | Sol＋高い〜非常に高い | 調査・テスト・レビューへ分けられるならウルトラ |
| 1つの難しい設計・計算問題を解く | Sol＋最大 | 独立した検証へ分けられるならウルトラも検討 |
| 大規模プロジェクトを全面点検 | Sol＋ウルトラ | 同一ファイルの並列編集は避け、役割を分離 |
速度「標準」とFastは、応答性能と何が違う？
速度設定は、対応モデルをどれくらい速く処理するかを決める別の軸です。Fastは対応モデルを約1.5倍高速化します。ChatGPTクレジットではGPT-5.6とGPT-5.5がStandardの2.5倍、GPT-5.4が2倍のレートです。
通常の速度と通常のクレジットレート。迷った場合の基本設定です。
対応モデルを高速処理。モデルをLunaへ変更する機能ではありません。
軽〜ウルトラで推論の深さや分担方法を調整。速度とは別に選びます。
公式資料は、ChatGPTでサインインしたデスクトップアプリ、Codex CLI、IDE拡張でFastを利用できると案内しています。APIキー利用時はAPIトークン料金となり、ChatGPTクレジットの倍率は適用されません。最新条件はOpenAI公式の速度ガイドで確認してください。
使ってみた結果から設定を調整する方法
最初の設定を一度で当てる必要はありません。出てきた結果を見て、次のように一段ずつ調整すると迷いにくくなります。
同じモデルの応答性能を一段上げます。まず中程度から高い、高いから非常に高いの順で試します。
依頼範囲を絞るか、応答性能を一段下げます。完成条件を明確にすることも有効です。
LunaならTerra、TerraならSolを検討します。モデル変更前に仕事内容が曖昧でないかも確認します。
調査・テスト・レビューなど独立作業へ分けられる場合だけ、ウルトラを検討します。
応答性能ではなく、希望する文字数、項目数、出力形式を依頼文で指定します。
設定の高さに関係なく、重要な数値、法律、医療、本番変更などは根拠を確認します。
そのまま使えるモデル別の指示例
診断結果に近い指示例だけを開いて使えます。依頼の目的・範囲・完成条件を明確にすると、必要以上に高い設定へ上げずに結果を整えやすくなります。
5.6 Luna向け｜大量の抽出・分類
完成条件が明確で、判断範囲を抽出だけに限定できるためLuna向けです。
以下のログから、日時・エラーコード・対象ファイル・原因候補を抽出してください。 推測と確認済み事実を分け、同じ形式の表で出力してください。 原因分析や修正は行わず、抽出だけに限定してください。
5.6 Terra向け｜日常的な資料整理
資料を読み分け、複数項目へ整理する日常業務なのでTerra向けです。
添付資料を読み、結論・根拠・未確認事項・次の行動に整理してください。 重複は統合し、重要度順に並べてください。 事実と提案を明確に分けてください。
5.6 Sol＋高い向け｜根本原因分析
原因候補、証拠、影響、検証を横断して判断するためSol＋高いが向きます。
応急処置ではなく根本原因を特定してください。 仕様、実装、実行結果を照合し、原因候補を証拠の強い順に並べてください。 既存機能への影響、修正案、回帰テストを示し、未確認事項は断定しないでください。
5.6 Sol＋最大向け｜一つの最難関問題
前後の判断が強く依存し、分割すると一貫性が崩れる難問で最大が候補になります。
この問題は前後の判断が強く依存するため、一つの問題として一貫して追ってください。 前提、制約、計算・判断過程、反証、確認方法を深く検証してください。 未確認事項は断定せず、最終結論と残る不確実性を分けてください。
5.6 Sol＋ウルトラ向け｜大型案件の並列点検
独立した複数の確認作業へ分けられるため、ウルトラが候補になります。
仕様照合、実装経路、テスト不足、セキュリティを独立した担当に分けて確認してください。 分析と検証は並列で進め、同一ファイルの編集は主担当だけに限定してください。 全担当の結果を統合し、矛盾を解消してから最終結論を出してください。
GPT-5.5の現在の位置づけは？選ぶ場面はある？
GPT-5.5は、現在の公式Modelsページで「Other models」に掲載されている前世代のフロンティアモデルです。複雑なコーディング、コンピューター操作、ナレッジワーク、調査向けと説明されています。現在のDeprecated欄には含まれておらず、2026年8月1日時点の同ページに廃止日の記載もありません。
現在の推奨は5.6のSol・Terra・Lunaです。OpenAIは、以前5.5へ任せていた日常業務についてTerraを自然な開始点として案内しています。既存の5.5出力を再現する、5.6との回帰比較を行うといった互換性上の理由がある場合は、実務上5.5を残す選択肢があります。
モデル・最大・ウルトラが表示されない場合
モデルの利用可否は、製品画面と認証方法によって異なります。ChatGPT Work、デスクトップアプリ、Codex CLI、IDE、Codexクラウド、APIで同じ選択肢が表示されるとは限りません。
- 現在使っている製品画面とサインイン方法を確認する
- 利用プラン、メンバーアクセス、ワークスペース設定、ロール権限を確認する
- 利用中のアプリやクライアントが、そのモデルに対応しているか確認する
- 選択中のモデルが希望する応答性能に対応しているか確認する
- Lunaや個別のモデル・応答性能・速度を選ぶ場合は「Advanced」を確認する
- 最大が見つからない場合は、アプリ設定で最大を有効にできるか確認する
ウルトラは対象アカウントと対応モデルだけで利用できます。デスクトップ版では、Settings → Configuration → Ultra in model picker sliderを有効にするとモデル選択欄へ表示できます。この設定経路はデスクトップ版について公式確認されているもので、iPhone版などに同じ場所があるとは限りません。
よくある質問
GPT-5.6はどれを選べばよいですか？
迷った場合は5.6 Sol＋中程度から始めます。日常業務を効率よく進めるならTerra、抽出・分類・変換など明確な反復作業ならLunaが基本です。
SolとTerraの違いは何ですか？
Solは複雑・曖昧・高価値な仕事と最終品質を優先するフラッグシップです。Terraは通常の開発、資料、分析、ツール操作など、日常業務の能力・速度・使用量を両立させる実用型です。
TerraとLunaはどう使い分けますか？
判断や複数工程が必要ならTerra、完成形が明確で同じ処理を大量に繰り返すならLunaを選びます。Lunaは「安いTerra」ではなく、明確な高ボリューム作業へ役割を絞ったモデルです。
応答性能は高いほど良いのですか？
必ずしもそうではありません。高い推論設定ほど時間とトークン使用量が増えます。OpenAI公式は、必要な結果が得られる最も低い設定を使い、より深い計画・分析・確認が必要な場合に上げる方法を案内しています。
高いと非常に高いは何が違いますか？
OpenAI公式は、どちらも複数工程・情報源・トレードオフを含む難しい仕事向けとして案内しており、厳密な境界は示していません。まず「高い」を試し、さらに深い計画・分析・確認が必要な場合に「非常に高い」へ上げるのが実用的です。
最大とウルトラはどちらが高性能ですか？
単純な順位だけでは選べません。最大は選択したモデルにより多くの推論時間を与え、一つの最難関課題を深く考える設定です。ウルトラは最大推論に加え、分割可能な仕事を必要に応じてサブエージェントへ委任できる設定です。
ウルトラを選ぶと必ず速くなりますか？
必ずではありません。独立した作業へ意味のある形で分割できる場合は時間短縮や検証強化を期待できますが、依存関係の強い仕事では調整負担が増えることがあります。
応答性能を上げると文章も長くなりますか？
応答性能は主に推論の深さを調整する設定で、最終文章の長さそのものを指定する機能ではありません。必要な文字数や形式は依頼文で別に指定します。
速度「標準」は応答性能の中程度と同じですか？
違います。標準／Fastは処理速度、軽〜最大は主に推論の深さ、ウルトラは最大推論と自動委任を含む設定です。Fastは対応モデルを約1.5倍高速化し、GPT-5.6／5.5ではStandardの2.5倍のChatGPTクレジットレートになります。
GPT-5.5を選ぶ必要はありますか？
5.5で調整済みの処理を再現・比較する場合には意味があります。新しい仕事で互換性の事情がなければ、基本的には5.6のSol・Terra・Lunaから選びます。
まとめ｜仕事内容と進め方を別々に考えれば迷わない
毎回いちばん高い設定を選ぶことが、最も上手な使い方ではありません。仕事に必要な能力、推論の深さ、速度と使用量を分けて考えると、待ち時間や利用量を抑えながら必要な品質へ近づけます。
この記事の根拠にしたOpenAI公式情報
- Models：Sol・Terra・Lunaと応答性能の選び方
- Subagents：ウルトラと並列エージェントの仕組み
- Speed：StandardとFastの違い
- Pricing：ChatGPTクレジットと使用量
- Workspace model availability：管理環境でのモデル表示
- Model guidance：GPT-5.6ファミリーの公式ガイド
本ページが参照した公式資料には、モデルのパラメータ数や、すべての仕事に共通する性能差率の記載はありません。そのため、未確認の内部仕様や「何％賢い」といった推測値は掲載していません。
