OpenAIは2026年7月9日、新たなフロンティアモデル「GPT-5.6 Sol」を最上位に置く大規模言語モデルGPT-5.6シリーズを一般提供した。性能とコストのバランスを取る「GPT-5.6 Terra」 、高速・低コストの「GPT-5.6 Luna」と合わせた3モデルで構成される。ChatGPT、Codex、OpenAI APIで順次提供するほか、同日に発表したChatGPT内で作業を進めるエージェント「ChatGPT Work」や、macOS/Windows向けの新しいChatGPTデスクトップアプリにも展開する。
なお、GPT-5.6は6月26日、少数の信頼できるパートナーと組織に対し、CodexとAPIを通じた限定プレビューとして公開されていた 。
Sol、 Terra、 Lunaの3モデル
GPT-5.6 Solは、複雑なコーディング、コンピューター操作、調査、セキュリティ業務を想定したフラッグシップモデルとなる。OpenAIは、コーディング、ナレッジワーク、サイバーセキュリティ、科学の各分野で、より少ないトークンと低いコストで高い性能を発揮すると述べている。フロントエンドのレイアウトや視覚的な階層、デザイン判断も改善したという。GPT-5.6 TerraはGPT-5.5に匹敵する性能をより低コストで提供する日常業務向けの選択肢、GPT-5.6 Lunaは高頻度・大量処理向けの高速・低コストモデルという位置付けとなる。
3モデルがあらかじめ持つ知識のカットオフは、共通で2026年2月16日となる。
GPT-5.6の推論レベルは、「 軽(low) 」 「 中程度(medium) 」 「 高い(high) 」 「 非常に高い(xhigh) 」 「 Max」「 Ultra」となる。LunaではUltraを選択できない。GPT-5.6で新たに導入した高性能モード「Ultra」は、複数のエージェントを並列に動かして結果を統合するため、より多くのトークンを使う。APIでは、reasoning.effort にxhighよりも高いmaxも指定できる。Codex CLIでも、設定ファイルまたは推論レベルのメニューから「Max」を選択できる。
OpenAIのコアプロダクト部門の責任者で、元Codex責任者のThibault Sottiaux氏は、普段使いの設定(daily driver)にはSolの「中程度」を基本とし、特に難しい問題では「非常に高い」へ切り替えることを勧めている。「 Ultra」はトークンの使用量の増加を許容して最高品質を求める場合の選択肢であるが、タスクの難しさによっては「中程度」と「Ultra」で消費トークンに5~10倍の差が生じることが多いと補足した 。
APIで指定するモデル名は、Sol がgpt-5.6-sol 、Terra がgpt-5.6-terra 、Luna がgpt-5.6-luna となる。gpt-5.6 を指定すると、gpt-5.6-sol (Sol)に割り当てられる。いずれのモデルも、コンテキストウィンドウが105万トークン、最大出力が12万8000トークンとなる。
OpenAI CEOのSam Altman氏は、企業におけるAI利用コストへの懸念に触れ、SolだけでなくTerraとLunaも、1件の作業を完了するのに必要なコストを抑えられると述べている 。
コーディングと長期タスクの評価
OpenAIは、GPT-5.6のコーディングと長期タスクについて、複数のベンチマーク結果を示している。
実装、ターミナル利用、実際のコードベースを対象にしたコーディングエージェントの総合指標「Artificial Analysis Coding Agent Index v1.1」では、max推論設定のSolが80を記録したとしている。同社によると、次に高いスコアを記録したモデルと比べて出力トークンを54%減らし、完了時間を57%短縮した。
また、複雑なコマンドライン作業に関するベンチマーク「Terminal-Bench 2.1」では、Solが88.8%、SolのUltra設定が91.9%、Terraが87.4%、Lunaが84.7%、GPT-5.5が85.6%となっている。
55分野の長期的な専門業務ワークフローを評価する「Agents' Last Exam」では、Solが53.6を記録したという。OpenAIは、適応型推論(adaptive reasoning)を使うClaude Fable 5を13.1ポイント上回り、Solを中程度(medium)の推論で使った場合も、推定コストをおよそ4分の1に抑えつつ11.4ポイント上回ったとしている。
上記埋め込み投稿内にある比較図のGPT-5.5とGPT-5.6の各モデルの折れ線上にある点は、モデルごとの推論レベルを右からmax(GPT-5.6のみ) 、xhigh、high、medium、low、none(測定されていない場合もある)とみて、そのスコアとAPIコストの変化を示している(前述のSolのスコア80はmax設定の言及も確認できる。OpenAIのブログでベンチマークのグラフの点を具体的に確認できる) 。
安全対策
OpenAIは、3モデルのサイバーセキュリティおよび生物・化学リスクに関する能力をいずれも「High」と分類し、能力特性に合わせた対策を適用したと説明する。サイバーセキュリティ能力は上位の「Critical」には達しておらず、AI自己改善の区分でも「High」のしきい値には達していないとしている。
ガードレールはモデルの拒否訓練だけでなく、リアルタイム監視を重ねる構成となる。3モデルでは、会話のメッセージを高速な話題分類器で調べ、サイバーセキュリティまたは生物・化学リスクに関係すると判定した場合は、安全性を判断する専用の推論モデルへ回す。高リスクと判断された応答はブロックする。SolとTerraでは、モデル内部の活性化パターンを監視する「activation classifier」も導入した。生成中に危険な内容の兆候を検知するとストリーミングを止め、追加の確認で有害と判定されれば生成をブロックし、問題がなければ再開する。
リアルタイムの応答監視とは別に、アカウント単位でもリスクを監視する。一定のリスク水準に達したアカウントは、より詳しい自動・手動の審査の対象となり、追加監視、ブロック強化、機能制限、停止などの措置を取る場合がある。
GPT-5.6の能力と安全対策については、同日公開したシステムカード を参照のこと。
ChatGPT、 Codex、 APIでの提供
3モデルは、ChatGPT、Codex、OpenAI APIで利用できる。ChatGPTの通常のチャットでは、Plus/Pro/Business/EnterpriseのユーザーがSolを中程度以上の応答性能で使える。ProとEnterpriseでは、GPT-5.6 Solを選んだうえで、難しい作業での高品質な出力を目的とした最も高い応答性能「Pro」を選択できる(リリースブログでは「GPT-5.6 Sol Pro」と記述されている) 。
発表時点のモデル別案内では、ChatGPT WorkとCodexでFreeおよびGoのユーザーはTerraを利用できる。Plus、Pro、Business、EnterpriseではSol、Terra、Lunaから選択できる。推論レベルのUltraは、ChatGPT WorkではPro/Enterprise、CodexではPlus以上のプランに提供する。
ノート: Codexの実行時コンテキストは、APIでのモデル仕様とは別に設定される。取得したモデルカタログは~/.codex/models_cache.json にローカル保存される。このファイルには取得日時、Codex CLIのバージョン、モデルごとのコンテキストウィンドウや利用可能な推論レベルに加え、システムインストラクション(ベースインストラクション)などの設定を記録する。本稿の確認時に取得された同ファイル(2026年7月9日、Codex CLI v0.144.0)では、GPT-5.5が272Kトークン、GPT-5.6のSol/Terra/Lunaがいずれも372Kトークンだった。Codexは実行時コンテキストの値をバックエンドのモデルカタログから受け取り、モデル情報の取得時にこのキャッシュを自動的に保存・更新する。したがって、これはインストール時に一律に作成されるファイルではなく、モデルカタログを取得した環境に作成・更新される。保存の仕組みとモデル情報の受け取り方は、Codexのソースコード およびモデル情報の定義 を参照のこと。
7月12日追記: APIの場合にはコンテキストが入力トークンで272Kを超えると価格が上がるが、CodexにおけるGPT-5.6で拡張されたコンテキストウィンドウ(372Kトークン)には適用されないことがOpenAIのEric Provencher氏 や、Thibault Sottiaux氏 によって言及されていることを確認した(デフォルトの値を超えて設定した場合はその限りではない) 。
7月13日追記: CodexとChatGPT Workでは、GPT-5.6 SolのコンテキストウィンドウをGPT-5.5の272Kトークンから372Kトークンに拡大したことにより、想定以上に利用枠が消費されていたと、OpenAIのThibault Sottiaux氏が報告した 。OpenAIはコンテキストウィンドウをいったん272Kトークンへ戻し、今後数日をかけて372Kトークンへ再拡大する方針としている。詳しくは「CodexとChatGPT Workは5時間制限を一時撤廃&アクティブユーザー600万人到達と使用量リセット」 を参照のこと。
APIでは、3モデルをResponses APIとClient SDKで提供する。既存のGPT-5.5またはGPT-5.4から移行する場合は、単にモデル名を置き換えるのではなく、現在の推論設定と一段階低い設定を代表的なタスクで比較することが推奨されている。
また、Responses APIでは、Code modeを使い、プログラムからツールを呼び出すProgrammatic Tool Callingを利用できる。同機能では、モデルが隔離されたホスト環境でJavaScriptを書き、対象ツールを呼び出したり中間結果を処理したりできる。
複数のサブエージェントを並列に動かして結果を統合するMulti-agentも、新たにベータ版として提供する。明示的なキャッシュ境界を指定するExplicit prompt cachingも追加し、キャッシュの最短保持時間は30分となる。明示・暗黙いずれのキャッシュ書き込みも通常の入力料金の1.25倍で、キャッシュ読み取りは90%割引を維持する。
API料金は100万トークン当たり、Solが入力5ドル/出力30ドル、Terraが入力2.50ドル/出力15ドル、Lunaが入力1ドル/出力6ドルとなる。コンテキストとして入力トークンが272Kトークンを超えると、リクエスト全体に通常の2倍の入力料金と1.5倍の出力料金が適用される。料金表は、OpenAI APIの料金表 を参照のこと。
このほかOpenAIは、GPT-5.6がMicrosoft 365 Copilotでも、Word、Excel、PowerPoint、Copilot Chat、Coworkにおける優先モデルになることも発表している。
ファイルやプラグインを使って作業する「ChatGPT Work」
OpenAIは同日、ChatGPT内で作業を進めるエージェント「ChatGPT Work」も発表した。ファイルやプラグインから必要な情報を集め、目標を小さなステップに分けながら、文書、スライド、スプレッドシート、Webアプリなどの成果物を作成する。ユーザーは作業の進行を確認し、途中で質問への回答や方針変更、重要な操作の承認を行える。
ChatGPT Web版では、画面上部の選択肢からChatとWorkを切り替えられる。Workを選ぶと、接続するツールや文体を設定したり、例示されたタスクから始めたりするウェルカム画面が開く。右上の「スキップ」を選ぶと、ChatGPT Workでの指示を入力する画面になる。
ChatGPT WorkはGPT-5.6を基盤とする。1回の依頼で、顧客調査からキャンペーン概要を作成し、その内容を基にマーケティング素材を複数の市場向けに展開するといった、複数段階のワークフローを継続して扱えるとしている。テンプレート、参照ファイル、利用者が望むスタイルに沿った成果物を作る能力も強化したという。接続したプラグインやブラウザーも使えるため、SlackやMicrosoft Teams、Google Drive、SharePoint、メール、カレンダーなどにある業務情報を参照できる。
定期実行やイベント発生時、変化の監視を指定できる「Scheduled Tasks」も提供する。例えば、新しいSlackの投稿を基に定例会議のアジェンダを更新したり、メールで届いたフィードバックを反映してプレゼンテーションを更新したりできる。アクセスできる情報、作業の確認タイミング、操作の承認はユーザーが管理する。
ChatGPT Workでは、リアルタイムのグラフ、手順を説明するウォークスルー、3Dモデル、シミュレーション、ミニアプリも作成できるとしている。
ChatGPT WorkはWebとモバイルで段階的に展開する。Webとモバイルでは、同じプラグイン、コネクター、ツールを利用できるとしている。開始時点ではPro、Pro Lite、Enterprise、Edu向けで、数日以内にPlusとBusinessにも広げる予定としている。
CodexアプリをChatGPTデスクトップアプリへ統合
macOSとWindows向けのCodexアプリは、新しいChatGPTデスクトップアプリへ統合する。Codexという名称や開発向けのエージェント体験がなくなるわけではなく、デスクトップではChatGPTアプリ内の開発作業向けのCodexモードとして提供する。既存のCodexアプリ利用者は通常どおりアップデートでき、プロジェクト、設定、ワークフローを維持できる。画面左上のメニューからWorkとCodexを切り替えられる。
今回の更新で、ChatGPTデスクトップアプリ内のCodexではコードとMarkdownをアプリ内で直接編集できるようになった。差分内でのインライン編集、サイドバーでのGitHubプルリクエストレビュー、1つのプロジェクトで複数リポジトリを扱う機能も提供する。Ultra設定やGPT-5.6向けの新しいドキュメントも用意する。Codexアプリの更新内容は、Codexの2026年7月9日付アプリ更新 を参照のこと。
Codexでは、タスクの進行状況や実行内容を追いやすくする。モデル選択画面と設定を簡素化し、プラグイン管理も扱いやすくする。ChatGPTモバイルアプリからデスクトップ上のCodexプロジェクトへ接続する際の信頼性も改善し、SSHプロジェクトでの動画描画も改善する。Codexをデスクトップアプリの既定表示に設定できる。
ChatGPT、 Work、 Codexをまたぐ共通機能を拡充
新しいChatGPTデスクトップアプリは、Chat、Work、Codexを備え、全プラン(Freeを含む)で世界展開する。デスクトップではローカルファイルやアプリを利用できるほか、内蔵ブラウザーでWebサイトやオンラインファイルを参照し、作業を進められる。
ChatGPT、Work、Codexの各画面をまたぐ会話とタスク、プラグイン、成果物の共有、ブラウザー利用の導線も拡充した。WorkとCodexは共通機能とタスク履歴を共有するが、画面で扱う情報の粒度は異なる。Codexはコード、差分、プルリクエストを表示して開発作業を進めるのに対し、Workはこうした詳細を抽象化し、ファイルやアプリを使った業務の成果物づくりに集中する。利用者は用途に応じて選び、必要に応じて行き来できる。
会話の引き継ぎとタスク履歴
Chatでは、即時応答向けのモデルやProモデルで始めた会話を、必要に応じてWorkやCodexへ引き継げる。検索ウィジェットも追加し、会話の中から情報を参照する導線を設ける。本稿で確認したWindows版では、Codexの作業画面の右側にChatGPTのパネルを開き、新しいチャットを始めたり、過去のChatGPT会話を再開したりできる。
ただし、WorkとCodexのタスク履歴がすべての画面で一元化されるわけではない。ChatGPT WorkとCodexのFAQ によると、Web/モバイルで作成したWorkの会話はクラウド上で継続できる一方、提供開始時点ではデスクトップ版Workには表示されない。デスクトップ版Workのスレッドとローカルファイルはそのコンピューターに残る。CodexもWeb/モバイルで選べるモードではなく、モバイルアプリのRemoteタブから対応するデスクトップタスクにアクセスする形となる。
プラグインをChatGPTとCodexで共通化
プラグインはChatGPTとCodexで共通化する。7月9日に従来のアプリディレクトリをプラグインディレクトリへ移行した。プラグインはスキル、外部システムに接続するアプリ、アプリテンプレートをまとめた単位で、既存のアプリ接続はそのまま利用できる。プラグインがアプリを含む場合も、接続先の権限、OAuth認証、読み取り/書き込みや操作承認の設定は引き継がれる。プラグインの仕組みと利用条件は、Plugins in ChatGPT and Codex を参照のこと。
プラグインディレクトリ自体は全プランで表示できるが、インストールや利用はプラン、ワークスペース設定、ロール、地域、利用する画面、含まれるアプリの条件に左右される。
Sitesとブラウザー機能を拡充
ChatGPT内で作成したWebサイトやWebアプリは、パブリックベータ版の「Sites」でワンクリック共有できる。Sitesは、Web版のWork、またはデスクトップアプリのWorkとCodexから作成できる。ホスティング、ストレージ、任意の認証機能を組み込めるとしている。BusinessとEnterpriseでは既に利用でき、7月9日からPro、Pro Lite、Eduへパブリックベータ版を展開し、Plusにも数日以内に広げる予定としている(FreeとGoでは利用できない) 。
ブラウザー機能では、認証が必要なWebサイトへの対応、複数タブのセッション維持、ダウンロードを追加する。新しいChrome拡張機能では、新しいスレッドの開始や既存スレッドの再開に加え、ChatGPTデスクトップアプリのローカルファイル、プロジェクト、プラグイン、スキルなどのコンテキストを利用できる。
Computer Useは、並列化の改善を含めて高速化し、トークン効率も高めたとしている。ピクチャー・イン・ピクチャー表示で、バックグラウンドでの作業を監督する機能も追加した。
「OpenAI Build Week」を7月13日に開始
OpenAIは、Codexで新しいアイデアを形にする開発イベント「OpenAI Build Week 」を7月13日に始める。Codexで作ったプロジェクトの提出を受け付ける「Build Week Challenge」のほか、ライブセッションや世界各地のコミュニティイベントを実施し、参加登録を受け付けている。日本では、東京 でハッカソン、大阪 で参加者が成果を共有・議論する形式のワークショップを開く。
コラム: GPT-5.6に依頼するときのプロンプト設計
7月11日追記:記事公開後に「Prompting - ChatGPT Learn」を確認したため、Chat、Work、Codexに共通するプロンプトの組み立て方と、Codexで文脈や検証方法を伝える点を補い、コラムを再調整しました。
OpenAIのGPT-5.6向けモデルガイドと、Chat、ChatGPT Work、Codex向けのプロンプトガイドに沿って、GPT-5.6の特性を生かすプロンプトの組み立て方を整理する。重要なのは、プロンプトを長文化することではなく、任せる範囲と完成条件を明確に伝えることにある。
GPT-5.5から何が変わったのか
OpenAIによると、GPT-5.5向けのプロンプト設計の原則はGPT-5.6でも引き続き使える。ただしGPT-5.6は、GPT-5.5よりも短い回答になりやすく、一般的な前置き、推測的な分岐、長い箇条書き、結論と根拠の重複が減る傾向がある。情報が足りないときも、GPT-5.5が多くの仮定や候補を並べる場面で、GPT-5.6は必要最小限の資料を尋ねるようになったとしている。
このため、GPT-5.5で使っていた「簡潔に」「 短く」「 最小限の文章で」といった定型指示は、GPT-5.6では注意が必要になる。同モデルはもともと圧縮する方向に働くため、こうした指示を重ねると、必要な根拠や完成物の一部まで省略することがある。短さを求める代わりに、何を必ず残すかを指定するのが基本となる。
Chat、 Work、 Codexでは、 結果から伝える
ChatGPTへのプロンプトに、決まった構文や全項目を埋めるテンプレートは必要ない。まず、作るもの、調べること、変える内容を伝え、結果に影響する場合だけ、対象読者、関連資料、出力形式、長さ、確認してほしい点を加える。
より重要な作業では、「 目的」「 文脈」「 出力」「 境界」のうち必要な要素を伝える。添付ファイルやプラグインで接続した情報源を使う場合は、どこを見て何を取得してほしいかを示す。一方、すべての検索手順や作業手順を指定する必要はない。最初のプロンプトを完璧にしようとせず、結果を確認してから、追加資料、修正方針、必要な詳しさをフォローアップで調整できる。複数のチャットやタスクに共通する好みはカスタム指示に置き、その作業だけに必要な条件はプロンプトへ書く。
Chatは短い質問、下書き、アイデア出しに、Workは複数の資料やツールを使い、複数段階の作業や大きな成果物を扱う依頼に向く。
Codexでは、求める振る舞い、関連するコードや再現手順、守る制約、変更後の検証方法を示すとよい。Codex IDE拡張では開いているファイルが自動的に文脈に含まれる一方、CLIでは対象ファイルのパスを明記するか、/mentionで添付すると、確認する範囲を伝えやすい。実装前に方針を確認したい複数段階の作業では、Codexアプリで/planを使い、調査と進め方の提案を先に求める方法もある。作業中に方針を変える場合は、現在の実行へ追加するSteerと、完了後の次の作業として送るQueueを使い分けられる。
「Prompting - ChatGPT Learn 」には、コードベースの把握、バグ修正、テスト作成、スクリーンショットを基にした試作、クラウドへの作業委譲、ローカルでのコードレビューなど、用途別のワークフローとプロンプト例も掲載している。
大きな作業では、 必要な条件を加える
具体的には、次の要素のうち必要なものを加える。すべてを毎回書く必要はない。
目的 :何を完成させたいか。調査、計画、レビュー、実装のどこまでを求めるか
文脈 :参照するファイル、URL、データ、既に決まっている前提と、資料ごとに確認してほしい内容
出力 :想定読者、利用場面、形式、長さ、詳細さ、根拠の示し方
境界 :変更してはいけない対象、避ける操作、確認を求める操作
最終確認 :満たすべき成功条件、確認できなかった事項の扱い
例えば「短く答えて」ではなく、「 結論を先に示し、根拠となる事実、重要な注意点、次に行う操作は必ず含める。前置き、重複、補助的な説明は省く」と指定する。形式を厳密に固定したい場合も、すべての依頼に適用する巨大なテンプレートではなく、「 見出しは3つまで」「 表に含める列はこの4つ」といったタスク固有の簡潔な指定を加える。
APIでは、 小さく始めて評価で調整する
APIでGPT-5.6を組み込む場合は、すでに動いているプロンプトとツールセットから始め、評価で不足が分かった部分だけ指示や例を追加する。古いプロンプトに残りがちな重複指示、同じ内容を言い換えた禁止事項、長いツール説明は、不要なトークン消費を増やす要因になる。
自律性と承認の範囲を必要な分だけ示す
GPT-5.6は、作業を自律的に前へ進めようとする持続性が高い。複数段階の作業をWork、Codex、APIで任せる場合は、「 調べるだけなのか」「 対象範囲の変更と検証まで任せるのか」を区別する。ファイルの閲覧、ログ確認、対象リポジトリ内の編集、非破壊的なテストなど、承認なしで進めてよい操作をまとめて示す一方、外部への書き込み、削除、購入、作業範囲の大幅な拡張は確認を求めるといった方針を一度示せばよい。Codexのローカルコマンドはサンドボックス内で実行され、境界を越える操作は設定された承認ポリシーに従う。
境界は、結果を使えなくしたり、意図しない操作を招いたりする重要なものに絞る。「 必ず先に確認する」「 変更しない」と同じ制約を何度も繰り返すと、指示が冗長になり、不要な探索や確認を増やすことがある。禁止事項を増やすのではなく、許可する操作と要承認の操作を分けるほうが、速さと制御を両立しやすい。
プロンプト例 :添付した企画書と売上データを基に、来四半期の販促案を3件作成する。各案について、根拠となる数値、想定する対象、実施上のリスク、次の担当者を表で示す。結論を先に置き、根拠と重要な注意点は省略しない。参照ファイルの閲覧と集計、下書きファイルの作成は進めてよい。社外への送信、既存ファイルの削除、予算の確定は行わず、必要な情報が不足するときだけ質問する。
APIでツールを使う場合
APIでエージェントにツールを公開する場合は、タスクに関係するものだけに絞り、説明を短く正確にする。Code modeによるProgrammatic Tool Callingは、複数のツール結果や大きな中間出力をフィルタリング、結合、集計、検証し、必要な情報だけを次の処理へ渡すような、境界が明確な処理に向く。一方、ツールの結果を見て次の行動を判断する作業、承認が必要な操作、最終出力で出典や元ファイルを保つ必要がある作業は、通常のツール呼び出しで扱うほうがよい。
Programmatic Tool Callingを使う場合は、「 どの段階で使うか」「 呼び出してよいツール」「 必要な出力形式と根拠」「 並列実行、再試行、停止の条件」「 通常のツール呼び出しに残す作業」を具体的に示す。最終回答では、プログラムの結果だけで判断せず、成功条件を満たしているかも確認する。