GPT-5.6 Luna vs GPT-5.6 Terra
料金・コンテキスト長・実際の回答で比較（2026年8月時点）
GPT-5.6 Luna（OpenAI）とGPT-5.6 Terra（OpenAI）を、FastMetalのゲートウェイで実際に呼び出せる条件で比較します。どちらも同じOpenAI互換エンドポイントとAPIキーから利用でき、切り替えは model の文字列を変えるだけです。
スペックと料金
 GPT-5.6 Luna | GPT-5.6 Terra | |
|---|---|---|
| 提供元 | OpenAI | OpenAI |
| 入力（100万トークンあたり） | ¥35.74 | ¥357.4 |
| 出力（100万トークンあたり） | ¥214.44 | ¥2,144.4 |
| 想定コスト（入力1,000・出力500トークン × 1,000回） | ¥143 | ¥1,430 |
| コンテキスト長 | 1,050,000 トークン | 1,050,000 トークン |
| リリース日 | 2026/7/9 | 2026/7/9 |
| 入力モダリティ | file, image, text | file, image, text |
| アリーナ 総合 | #63 · ELO 1,452 | #42 · ELO 1,466 |
| アリーナ 日本語 | #36 · ELO 1,444 | #19 · ELO 1,474 |
| アリーナ コーディング | #69 · ELO 1,496 | #31 · ELO 1,519 |
料金はFastMetalの円建て単価（税別）。アリーナ順位は公開リーダーボードの最新取得時点の値です。
どちらを選ぶべきか
- 料金重視ならGPT-5.6 Luna。出力100万トークンあたり¥214.44で、GPT-5.6 Terraより90%安くなります。
- 総合の評価はアリーナ順位でGPT-5.6 Terraが上です（42位。GPT-5.6 Lunaは63位）。
- 日本語の評価はアリーナ順位でGPT-5.6 Terraが上です（19位。GPT-5.6 Lunaは36位）。
- コーディングの評価はアリーナ順位でGPT-5.6 Terraが上です（31位。GPT-5.6 Lunaは69位）。
- 迷ったら両方を同じキーで試せます。model の文字列を変えるだけで切り替わり、料金はそれぞれの単価で従量課金されます。
同じプロンプトへの実際の回答
FastMetalのゲートウェイが返した回答をそのまま並べています。ベンチマークの数字ではなく、実際の出力です。
このエラーをデバッグして
以下のエラーがPythonアプリケーションで発生しています。原因を特定して修正してください。 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in get_user_orders total = sum(order["price"] * order["quantity"] for order in orders) TypeError: unsupport…
GPT-5.6 Luna
原因は、`order["price"]` が文字列（`str`）として取得されているのに、`order["quantity"]` は整数（`int`）であるためです。
```python
"1000" * 2
```
は数値の乗算ではなく、文字列の繰り返しとして扱われるため、`str` と `int` の乗算でエラーになります。
## 修正例：Python側で型変換する
金額を扱うため、`float` ではなく `Decimal` を使うのが安全です。
```python
from decimal import Decimal
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query(
"SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s",
user_id
)
total = sum(
Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"])
for order in orders
)
return {
"user_id": user_id,
"total": total,
"orders": orders,
}
```
`price` が `"12.50"` のような文字列でも、`Decimal` に変換して正確に計算できます。
## SQL側で数値型に変…
応答時間 6.7秒出力 775 トークン
GPT-5.6 Terra
原因は `order["price"]` が文字列（`str`）として取得されており、数値として扱えていないことです。
```python
order["price"] * order["quantity"]
```
で、例えば以下のような値になっているとエラーになります。
```python
price = "1000" # str
quantity = 2 # int
```
Pythonでは文字列と整数の乗算は本来 `"abc" * 2` のように文字列を繰り返す用途ですが、DBドライバや値の形式によっては数値演算として扱えず、今回のような例外になります。特に `price` が通貨記号・カンマ付き文字列・空文字などの場合も注意が必要です。
## 修正例
金額には浮動小数点数 (`float`) よりも `Decimal` を使うのが安全です。`float` は小数の丸め誤差が起きるためです。
```python
from decimal import Decimal
def get_user_orders(user_id):
orders = db.query(
"SELECT price, quantity FROM orders WHERE user_id = %s",
user_id
)
total = sum(
Decimal(str(order["price"])) * int(order["quantity"])
for order…
応答時間 7.4秒出力 761 トークン
コードレビュー
以下のTypeScript関数をレビューして、可読性・パフォーマンス・ベストプラクティスの観点から改善点を提案してください。 async function fetchAllUsers(page: number = 1): Promise<any[]> { let allUsers: any[] = []; let hasMore = true; let currentPage = page; while (hasMo…
GPT-5.6 Luna
以下の点を改善できます。
## 主な改善点
### 1. `any` を避ける
`any` だとプロパティ名の誤りやレスポンス形式の変更を検知できません。APIレスポンスと戻り値に型を定義すると可読性と安全性が向上します。
### 2. HTTPエラーを確認する
`fetch` は、404や500でも例外を投げずに `Response` を返します。`response.ok` を確認する必要があります。
### 3. マジックナンバーを定数化する
`100` はページサイズを表しているため、定数にすると意図が明確になります。
### 4. ページング条件をAPIのメタデータに依存させる
`data.users.length < 100` という判定は、API仕様に依存しています。可能であれば `hasMore` や `nextPage` などの情報をAPIから受け取る方が堅牢です。
### 5. `for` とインデックス参照を簡略化する
`for...of`、`filter`、`map` などを使うと、処理内容が読みやすくなります。
## 改善例
```ts
const PAGE_SIZE = 100;
interface ApiUser {
id: string;
first_name: string;
last_name: string;
email: string;
status: string;
}
interface UsersPageResponse {
users: ApiUser[];
// APIが返…
応答時間 13.6秒出力 1677 トークン
GPT-5.6 Terra
以下の点を改善できます。
## 主な改善点
### 1. `any` を避けて型を定義する
`Promise<any[]>` や `let allUsers: any[]` では、APIレスポンスの変更やプロパティ名のミスをコンパイル時に検知できません。
- APIレスポンス用の型
- アプリケーション内で使うユーザー型
を分けて定義すると安全です。
### 2. HTTP エラーを確認する
`fetch` は HTTP 404 / 500 でも基本的に例外を投げません。`response.ok` を確認しないと、エラーページを JSON として処理しようとして原因が分かりにくくなります。
### 3. マジックナンバーを定数化する
`100` が複数箇所にあるため、ページサイズ変更時に修正漏れが起こり得ます。
### 4. `filter` と `map` で意図を明確にする
`for` ループ内でフィルタリング・変換・追加を行うより、`filter` と `map` を使うと「削除済みを除外して表示用データに変換する」という処理が読み取りやすくなります。
### 5. `hasMore` は不要
無限ループ + `break`、または `for` ループにすると状態変数を一つ減らせます。
### 6. URL クエリを安全に組み立てる
`URLSearchParams` を使うと、パラメータ追加時やエンコード漏れを防げます。
---
## 改善例
```ts
const PAGE_SIZE = 100;
type ApiUser = {
id:…
応答時間 18.5秒出力 1823 トークン
SQLクエリの最適化
以下のSQLクエリは500万行のテーブルに対して実行すると30秒以上かかります。最適化してください。 SELECT p.product_name, c.category_name, COUNT(o.order_id) as order_count, SUM(o.amount) as total_sales, AVG(r.rating) as avg_rating FROM products p LEFT JOIN…
GPT-5.6 Luna
主な問題は、単にインデックス不足だけではありません。
1. `reviews` をそのまま JOIN しているため、注文行とレビュー行の組み合わせで行数が膨張する
2. `LEFT JOIN orders` なのに `WHERE o.created_at ...` を指定しているため、実質的に `INNER JOIN` になっている
3. 500万行を JOIN してから `GROUP BY` している
4. `order_details` に `product_id` のインデックスがない
注文集計とレビュー集計を先に商品単位で集約してから JOIN するのが効果的です。
## 改善後のクエリ
「注文が存在する商品だけを表示する」という、元のクエリと同じ意味を維持する場合です。
```sql
WITH order_agg AS (
SELECT
od.product_id,
COUNT(o.order_id) AS order_count,
SUM(o.amount) AS total_sales
FROM order_details od
INNER JOIN orders o
ON o.order_id = od.order_id
WHERE o.status = '完了'
AND o.created_at >= TIMESTAMP '2024-04-01'
GROUP BY od.product_id
),
review_agg…
応答時間 16.3秒出力 2059 トークン
GPT-5.6 Terra
主な遅延要因は、`order_details` と `reviews` を同時に `products` へ結合している点です。
1 商品に対して注文明細が N 件、レビューが M 件あると、結合結果は **N × M 行** になります。
その結果、遅いだけでなく、現在の `COUNT(o.order_id)` と `SUM(o.amount)` はレビュー件数分だけ水増しされます。
また、`LEFT JOIN orders` なのに `WHERE o.created_at >= ...` を指定しているため、実際には `orders` が存在する商品だけが残り、`LEFT JOIN` の意味が失われています。
## 推奨クエリ
注文集計とレビュー集計を先に商品単位で行い、その後に結合します。
```sql
WITH active_products AS (
SELECT
id,
product_name,
category_id
FROM products
WHERE is_active = true
),
sales AS (
SELECT
od.product_id,
COUNT(*) AS order_count,
SUM(o.amount) AS total_sales
FROM orders o
INNER JOIN order_details od
ON od.order_id = o.or…
応答時間 45.1秒出力 3997 トークン
よくある質問
- GPT-5.6 LunaとGPT-5.6 Terra、料金はどちらが安いですか？
- 出力100万トークンあたりGPT-5.6 Lunaは¥214.44、GPT-5.6 Terraは¥2,144.4で、GPT-5.6 Lunaの方が安くなります（FastMetalの円建て単価・税別）。
- GPT-5.6 LunaとGPT-5.6 Terraのコンテキスト長の違いは？
- GPT-5.6 Lunaは1,050,000トークン、GPT-5.6 Terraは1,050,000トークンです。
- GPT-5.6 LunaとGPT-5.6 Terra、評価が高いのはどちらですか？
- 公開アリーナの順位ではGPT-5.6 Terraが上です（GPT-5.6 Luna 36位、GPT-5.6 Terra 19位）。順位はリーダーボードの更新で変わります。
- GPT-5.6 LunaとGPT-5.6 Terraを同じAPIキーで使えますか？
- はい。FastMetalのOpenAI互換エンドポイントで、model に "gpt-5.6-luna" または "gpt-5.6-terra" を指定するだけで切り替えられます。料金はそれぞれの単価で、同じ前払い残高から従量課金されます。
どちらも同じAPIキーで試せます
アカウントを作成してクレジットをチャージすれば、GPT-5.6 LunaとGPT-5.6 TerraをブラウザのチャットとAPIの両方から呼び出せます。月額料金はありません。