![](data:image/svg+xml,<svg display="block" role="presentation" viewBox="0 0 40 40" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M 37.373 16.368 C 38.29 13.643 37.972 10.661 36.501 8.184 C 34.289 4.386 29.843 2.433 25.502 3.351 C 23.056 0.667 19.344 -0.527 15.764 0.218 C 12.184 0.964 9.278 3.536 8.141 6.966 C 5.289 7.543 2.827 9.304 1.386 11.799 C -0.851 15.592 -0.343 20.375 2.641 23.628 C 1.72 26.351 2.034 29.334 3.503 31.813 C 5.718 35.612 10.166 37.566 14.511 36.646 C 16.443 38.794 19.219 40.016 22.129 40 C 26.58 40.004 30.522 37.17 31.882 32.99 C 34.733 32.412 37.193 30.65 38.635 28.156 C 40.844 24.371 40.335 19.614 37.373 16.368 Z M 22.129 37.383 C 20.353 37.386 18.633 36.772 17.27 35.65 L 17.508 35.515 L 25.583 30.918 C 25.991 30.681 26.243 30.25 26.245 29.783 L 26.245 18.555 L 29.658 20.501 C 29.692 20.518 29.716 20.551 29.722 20.588 L 29.722 29.893 C 29.713 34.026 26.319 37.374 22.129 37.383 Z M 5.807 30.506 C 4.916 28.989 4.596 27.21 4.903 25.483 L 5.143 25.625 L 13.225 30.223 C 13.632 30.458 14.136 30.458 14.543 30.223 L 24.415 24.608 L 24.415 28.495 C 24.414 28.536 24.393 28.574 24.36 28.598 L 16.182 33.25 C 12.548 35.313 7.907 34.086 5.807 30.506 Z M 3.678 13.16 C 4.576 11.632 5.992 10.467 7.676 9.871 L 7.676 19.333 C 7.67 19.798 7.921 20.23 8.332 20.46 L 18.157 26.051 L 14.744 27.998 C 14.706 28.018 14.661 28.018 14.624 27.998 L 6.463 23.355 C 2.835 21.282 1.59 16.705 3.678 13.12 Z M 31.721 19.585 L 21.866 13.94 L 25.27 11.999 C 25.308 11.98 25.353 11.98 25.39 11.999 L 33.551 16.651 C 36.1 18.1 37.571 20.871 37.326 23.763 C 37.082 26.655 35.166 29.147 32.409 30.16 L 32.409 20.696 C 32.394 20.232 32.133 19.81 31.721 19.585 Z M 35.117 14.546 L 34.879 14.405 L 26.813 9.768 C 26.403 9.531 25.896 9.531 25.486 9.768 L 15.622 15.383 L 15.622 11.494 C 15.618 11.455 15.636 11.416 15.67 11.393 L 23.831 6.748 C 26.384 5.298 29.557 5.434 31.973 7.097 C 34.39 8.76 35.615 11.65 35.117 14.515 Z M 13.76 21.438 L 10.347 19.498 C 10.313 19.477 10.289 19.442 10.283 19.403 L 10.283 10.124 C 10.289 7.219 11.995 4.579 14.663 3.347 C 17.33 2.115 20.478 2.513 22.744 4.369 L 22.504 4.503 L 14.431 9.099 C 14.022 9.336 13.77 9.767 13.767 10.234 Z M 15.614 17.496 L 20.01 14.996 L 24.415 17.496 L 24.415 22.495 L 20.027 24.995 L 15.622 22.495 Z" fill="rgb(0, 0, 0)" height="40px" id="WMJLAoRPa" width="40px"/></svg>)
GPT-5.6の違いはどこにあるのか
GPT-5.6はSol、Terra、Lunaという3つのモデルを軸に構成されています。フラッグシップ級の推論力、コストパフォーマンスのバランス、大量処理時の効率性をそれぞれ担う一つのファミリーです。Doraverse上で実際に使ってみると際立つポイントを紹介します。
Sol、Terra、Lunaが一つのファミリーに
GPT-5.6は3つの階層で構成されます。Solはフラッグシップ級の性能、Terraは低コストで高い性能、Lunaは大量処理に適した効率性を提供します。すべてを一つのモデルで済ませるのではなく、タスクごとに最適な階層を選べます。
細かく調整できる推論コントロール
推論のレベルを「なし」から「最大」まで調整でき、さらに計画立案・検証・トレードオフ分析が必要な品質重視のタスク向けにProモードも用意されています。
ツールを多用するエージェント作業のために設計
Programmatic Tool Callingとマルチエージェントのベータ機能により、GPT-5.6はツールを多用する範囲の定まった業務や、並行して進む複数のワークストリームに分かれたワークフローに適しています。
トークン効率が高く、出力もクリーン
GPT-5.6は、より少ない出力トークンでもフロンティア級の結果を達成できるように調整されており、明示的なプロンプトキャッシュと、複数ターンにわたる推論の保持にも対応しています。