単純作業はGPT-5.6 LunaでAIコストを25分の1にする

AIが賢くなり、任せる作業が増えるほど、気になるのがクレジット（AIのサブスクプラン内のAI利用量）の減り方。Claude Fable 5やGPT-5.6 Solのような高性能モデルは、あっという間にクレジットを消費します。

そこで、単純・定型作業をGPT-5.6 Lunaに任せることにより、成果物の品質を保ったままクレジット消費を大きくおさえられます。

この記事では、

• LunaとSolのクレジット消費の違い
• 実際の事例をもとにしたLunaに任せる作業の選び方

を解説します。

動画で見たい方はこちら。

GPT-5.6 Lunaは一番小さくて一番安いモデル

OpenAIの公式発表によると、GPT-5.6は賢さの順に3つのモデルがあります。

• Sol：最高峰モデル
• Terra：日常業務向けのバランスが取れたモデル
• Luna：最もコスト効率の高いモデル

賢さが高いモデルほどクレジット消費も多くなります。

Lunaのクレジット消費はSolの25分の1

100万トークンあたりのCodexのクレジット消費レートは、次のとおりです。

※トークンとはAIが読み書きする文章量の単位

項目	Sol	Luna
入力	125	5
出力	750	30

入力・出力いずれも、Lunaのクレジット消費はSolの1/25です。

ちなみにCodexでLunaを使うには、月額3,000円のChatGPT Plusプラン以上が必要です。

単純・定型作業ならLunaの品質はSolと大差ない

単純な作業や定型作業を高性能モデルに任せるのは、オーバースペックでクレジットの無駄です。

たとえるなら、スーパーコンピューターに一桁の足し算をさせるようなもの。

ぼくが実際にLunaへ任せている作業例は以下です。

• Webサイトに掲載されている画像や素材を、まとめてローカルへ取得する
• Markdownで書いたブログ記事を、Xの記事エディターを開いてブラウザ操作で自動入力する

ChatGPTのPro（$100）プランで上記作業をLunaに任せると、クレジットは週間利用枠の1%減るかどうかです。

このほか、単純なプログラミングなどもLunaで十分です。体感的に、答えが明確な作業の品質はLuna・Solで変わりません。

一方で、SolやFable 5などの高性能モデルに任せるべきは、

• 複雑
• 高度な判断が必要
• 答えが明確でない

といった作業です。

Lunaに任せるときは推論レベルを最大にする

Lunaに作業を任せるときは、推論レベルを最大にするのがおすすめです。

推論レベルとは、AIがどれだけ深く考えてから回答するかの設定のこと。

ぼくが試した範囲では、推論レベルを下げてもクレジット消費はあまり変わらず、推論レベルが高いほど成果物の品質も上がりました。

単純作業はLunaに任せて、クレジットを大幅節約

この記事の要点は次の3つです。

• Lunaのクレジット消費は、Solの1/25
• 単純・定型作業の品質はLunaとSolで変わらない
• Lunaは推論レベル最大で使う

まずは、ふだん高性能モデルでやっている定型作業を1つ選び、Lunaで試してみてください。成果物の品質が変わらなければ、以降はLunaに任せてクレジットを大幅節約できます。

ちなみに、難しい作業も、手順をスキル化（AIに作業手順を登録）すれば下位モデルに任せてクレジットを節約できます。詳しくは、ポッドキャスト音声編集の自動化の記事を読んでください。

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