ステータスだけでなくボディも確認
401（無効なAPIキー）、402（クレジット不足）、429（レート制限）などのエラーがHTTPステータス200で返る場合があるため、呼び出しを成功とみなす前にレスポンスボディを確認してください。
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README
Complete guide to using GPT-6 Sol and Luna
GPT-6 Luna APIおよびGPT-6 Sol API（Kie.ai）
GPT-6 LunaとGPT-6 Solは、GPT-6 Astraと同様の手法でトレーニングされたOpenAI GPT-6のモデルです。OpenAIは、Astraの進歩をより高速で手頃なモデルにもたらすものと説明しています。GPT-6 Solはその後GPT-6.1 Solにアップグレードされました。Kie.aiでは、GPT-6 LunaとGPT-6 SolのどちらもAPIモデルとして利用できます。
Kie.aiのGPT-6 LunaおよびGPT-6 Sol APIパラメータ
Kie.aiでは、GPT-6 LunaとGPT-6 Solは同じパラメータを使用します。変わるのはモデル名だけです。
| Parameter | Value |
|---|---|
| Models | gpt-6-luna, gpt-6-sol |
| Endpoint | POST /codex/v1/responses, compatible with the OpenAI Responses API |
| コンテキストウィンドウ | 1,050,000トークン |
| 最大入力 | 922,000トークン |
| 最大出力 | 128,000トークン |
| 入力タイプ | テキスト、画像、ファイルを1つのメッセージに混在可能 |
| 推論強度 | low、medium、high、xhigh、max（デフォルトはmedium） |
| Tools | Web検索または関数呼び出し（1回のリクエストで両方は使用不可） |
| Streaming | デフォルトで有効（Server-Sent Events）。単一のJSONレスポンスにするにはstreamをfalseに設定 |
| Pricing | 上の料金カードに表示。モデルを選択すると料金を確認できます |
GPT-6 Luna vs GPT-6 Sol：Lunaで十分なケース
OpenAIがGPT-6 Lunaを特定用途の大量タスク向けに最も効率的なモデルと位置づける一方で、GPT-6 Solは難しい業務タスクをこなすために設計されています。最大推論強度でのOpenAIのDeepSWE v1.1コーディングベンチマークでは、GPT-6 Solが68.8%、GPT-6 Lunaが66.6%を記録し、LMArenaのテキストリーダーボードではGPT-6 Solが1456、GPT-6 Lunaが1443です（2026年10月8日時点）。Kie.aiでは、LunaはSolより低価格です。実用的な目安としては、大量の特定用途リクエストにはLuna、より難しい業務タスクにはSolが適しています。GPT-6 Solはその後GPT-6.1 Solにアップグレードされており、最も負荷の高い作業にはGPT-6 AstraがOpenAIから推奨されています。
| GPT-6 Luna | GPT-6 Sol | |
|---|---|---|
| OpenAIによる位置づけ | 特定用途の大量タスク向けに最も効率的なモデル | 難しい業務タスクをこなすために設計 |
| DeepSWE v1.1、最大推論強度（OpenAI発表） | 66.6% | 68.8% |
| LMArenaテキストスコア（2026年10月8日） | 1443 | 1456 |
| Artificial Analysis Intelligence Index（2026年10月） | 38 | 掲載なし |
| 新バージョン | — | GPT-6.1 Solにアップグレード済み |
| Kie.aiで利用可能 | Yes | Yes |
OpenAIが公表したGPT-6 LunaとGPT-6 Solの結果
OpenAIはGPT-6 SolとLunaをGPT-6 Astraと同様の手法でトレーニングし、前世代のGPT-5.6モデルに対する以下の改善を報告しています。
アプリをまたぐ業務ワークフロー
アプリをまたぐ業務ワークフローを評価するAutomationBenchでは、高推論強度のGPT-6 Lunaが前世代モデルを5.4ポイント上回りました。
事実誤認の減少
実際の会話のうちユーザーが誤りを指摘したものをもとに作られたOpenAIの事実性評価では、GPT-6 Solの誤りは前世代モデルの約半分に減り、GPT-6 Lunaも改善しています。
そのままマージできるコード
実際のコードベースにそのままマージできる変更をコーディングエージェントが生成できるかを評価するFrontierCodeでは、GPT-6 SolがGPT-5.6 Solを大きく上回っています。
より明確で簡潔な回答
OpenAIは、GPT-6 AstraのコミュニケーションスタイルをSolとLunaにも取り入れました。より明確で専門用語が少なく、重要度の低い細部を省き、回答もやや短くなっています。
GPT-6 LunaとGPT-6 Solの主な用途
OpenAIによる位置付けをもとに、各モデルが適している用途を紹介します。
大量の定型リクエスト
1日に何度も実行される明確に定義されたリクエストで、Lunaの効率性が最も活きます。
実際のコードベースでのコーディング
既存のリポジトリでのコードの作成や修正に対応し、難しい変更にはSolを使います。
アプリをまたぐ業務ワークフロー
アプリ間で情報をやり取りする複数ステップのタスク。
エージェントによる専門業務
エージェントが実行する複雑な専門業務のワークフローで、難しいステップはSolが担当します。
Kie.aiでGPT-6 Luna APIとGPT-6 Sol APIを使う方法
ステップ1. APIキーを取得する
ステップ2. Playgroundでプロンプトを試す
ステップ3. リクエストを送信する
リリース前のヒント
Web検索と関数呼び出しはどちらか一方のみ
1つのリクエストで使えるのは、Web検索か独自の関数ツールのどちらか一方です。関数ツールを渡す場合はtool_choiceをautoに設定し、関数ツールを使わない場合はtool_choiceを指定しないでください。
Kie.aiでGPT-6 LunaとGPT-6 Solを使う理由
Kie.aiマーケット全体で同じキー
Kie.aiマーケットのすべてのモデルは同じ認証方式を使います。Kie.aiのAPIキー管理ページで取得したキーを、Authorization: Bearer YOUR_API_KEYヘッダーで送信します。
無料クレジットですぐに開始
Kie.aiの新規ユーザーには、テスト用に80の無料クレジットが付与されます。アカウントのクレジット残高は1つで、すべての生成サービスで共通して消費されます。残高はGet Remaining Credits APIで確認できます。
ホスティングもインストールも不要
Kie.aiはこのモデルをPlayground付きのAPIとして提供しているため、ダウンロードやインストールが必要なアプリはありません。GPUやモデルの重みを管理する必要もありません。