CodexでGPT-6 Sol・Lunaを使う方法｜違い・切り替え手順・料金・GPT-5.5からの移行【2026年9月】

2026年9月22日（米国時間）、OpenAI は GPT-6 Sol と GPT-6 Luna を発表し、Codex と ChatGPT Work で順次使えるようにしました。 Codex CLI では9月23日（UTC）公開の v0.156.1 からモデル選択に2つが並び、codex --model gpt-6-sol のように指定できます。Codex を使っている人がやることは2つです。手元の Codex を 0.156.1 以降に更新してモデルを選び直すことと、10月14日に退役する GPT-5.5 を指定している設定やスクリプトを差し替えることです。

発表から数日で、Sol と Luna の性能や料金を解説する記事は多く出ています。一方で、Codex での切り替え手順、Enterprise で既定オフになっている点、Codex cloud のモデルは変わらない点など、Codex 利用者がつまずきやすい点はあまり書かれていません。本記事では、2026年9月25日に取得した OpenAI 公式ドキュメントと、手元で実行した Codex CLI 0.156.1 の出力をもとに、Codex で Sol と Luna を使うために必要な情報をまとめます。手元で実行して確かめたことと、ドキュメントに書かれていることは分けて書いています。

結論：Codex で GPT-6 Sol・Luna を使う前に押さえる5点

GPT-6 Sol と GPT-6 Luna は、上位モデル GPT-6 Astra の下に位置する GPT-6 世代のモデルです。GPT-5.6 世代の Sol・Luna より安い単価で、Codex と ChatGPT Work で使えます。 2026年9月25日時点で押さえるべき点は次の5つです。

1. Sol は複雑なコーディング向け、Luna は大量の定型作業向け：公式は、Sol を複雑なコーディングとエージェント的な作業、Luna を要約・抽出・範囲の決まったコーディングといった大量処理向けと位置づけています
2. Plus 以上は両方、Free・Go は Luna だけ（デスクトップアプリ）：ChatGPT の中では Work と Codex で選べ、通常の Chat では選べません
3. Enterprise では管理者が有効化するまで使えない：Sol も Luna もリリース時点では既定でオフです。ローカルの設定で指定しても、ワークスペースの制御は上書きできません
4. Codex cloud は既定モデルを変更できない：Codex cloud のチャットの既定モデルは利用者が変更できず、料金ページには「ChatGPT プランのクラウドチャットは GPT-5.6 Sol を使う」と書かれています
5. GPT-5.5 は10月14日に退役：ChatGPT・ChatGPT Work・Codex の全プランが対象です（OpenAI API は対象外）。gpt-5.5 を指定している設定・スクリプトは、Plus 以上なら gpt-6-sol に差し替えます

Codex そのものの全体像はCodex とは何かを整理した記事で扱っています。本記事は、すでに Codex を使っている人がモデルを乗り換えるための手順に絞ります。

GPT-6 Sol と GPT-6 Luna の違い

GPT-6 Sol は難しいコーディングや判断を伴う作業向けのモデル、GPT-6 Luna は答えの形が決まっている作業を安く大量にこなすためのモデルです。 Codex の Models ページでは、GPT-6 ファミリーを次のように使い分けるよう案内しています。

出典：Codex Models、Codex Pricing（いずれも2026年9月25日取得）

最上位の GPT-6 Astra は、コード・アプリ・調査をまたぐ最も難しい作業向けのモデルです。Models ページは、迷ったときの目安として「複数の手順やツールにまたがって最高の能力が必要なら Astra、日常の作業と複雑なコーディングは Sol、明確で繰り返しの多い作業は Luna」と整理しています。

使い分けで大事なのは、Luna は安いぶん、何をすれば完了かを具体的に渡す必要がある点です。公式も Luna の用途を「良い結果の形がわかっているとき」としています。テストの失敗ログからエラー箇所を一覧にする、決まった書式のドキュメントを量産する、といった作業は Luna に向いています。設計判断が入るリファクタリングや、原因がわからないバグの調査は Sol に任せるほうが手戻りが少なくなります。

なお、推論レベルは世代をまたいで同じ意味にはなりません。公式は「推論レベルはモデル世代間で厳密には対応しない。慣れた作業を低めの設定で試して調整する」と案内しています。GPT-5.5 で High を使っていた作業でも、Sol では Medium から試すのが無難です。

使えるプランと入口

GPT-6 Sol と Luna は Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu に順次提供され、Free と Go ではデスクトップアプリで Luna だけが使えます。 ただし、同じプランでも入口（どのアプリから使うか）とサインイン方法によって使えるモデルが変わります。

出典：Codex Pricing、Codex changelog（2026年9月22日）

Edu で Sol の有効化が必要かどうかは明記されていません。ただし公式は、GPT-5.5 の置き換え先として gpt-6-sol を選ぶのは「管理者が対象ユーザーに有効化してから」と案内しているため、管理画面で確認してください。

プラン表だけでは見えない注意点が3つあります。

ChatGPT の通常の Chat では選べない

ChatGPT アプリの中で Sol と Luna を選べるのは Work と Codex だけで、通常の Chat では選べません（Models ページの記載）。「ChatGPT を開いたのにモデル一覧に出てこない」という場合は、Chat を開いている可能性があります。

Enterprise は既定オフ

Enterprise ワークスペースでは、GPT-6 Sol と GPT-6 Luna はリリース時点で既定でオフです。 管理者がモデルごとに有効化するまで、メンバーは選べません。公式の Workspace model availability ページは「ローカルの設定でモデルを選んでも、ワークスペースの制御は上書きできない」とも明記しています。

社内で「CLI に gpt-6-sol と書いたのに使えない」という問い合わせが出たら、まず管理画面での有効化を確認してください。

Codex cloud は既定モデルを変更できない

Codex のクラウド実行（Codex cloud）は、既定モデルを利用者が変更できません（Models ページ）。料金ページも「ChatGPT プランのクラウドチャットは GPT-5.6 Sol を使う」と書いています。GitHub の PR から @codex で依頼する作業や Web から投げるタスクも同様と考えられ、ローカルでモデルを切り替えても反映されない前提で運用してください。ローカルの CLI・IDE 拡張・デスクトップアプリとは扱いが別です。

API キーでサインインしている場合は、使えるモデルが API の組織とプロジェクトの設定に従います。ChatGPT プランのモデル設定とは連動しません。CLI の認証方式やインストールの基本はCodex CLI の使い方ガイドで解説しています。

Codex でモデルを切り替える方法

Codex CLI では、対話中は /model、起動時は --model（短縮形 -m）でモデルを選べます。常に同じモデルを使うなら config.toml に model = "gpt-6-sol" と書きます。 入口ごとの方法は次のとおりです。

1. まず Codex を 0.156.1 以降に更新する

Sol と Luna がモデル一覧に加わったのは Codex CLI 0.156.1（2026年9月23日 UTC 公開）です。リリースノートには「モデル選択で GPT-6 Sol または GPT-6 Luna を選べる」「利用上限に達したときの切り替え案内が GPT-6 Luna を勧めるようになった」とあります（GitHub リリース rust-v0.156.1）。

npm install -g @openai/codex@latest
codex --version

codex-cli 0.156.1 以上が表示されれば準備完了です。

2. 対話中に切り替える（/model）

対話セッションで /model と入力すると、モデルと推論レベルの選択画面が開きます。公式ドキュメントに掲載されている gpt-6-sol の推論レベル選択画面では、Low・Medium（既定）・High・Extra high・Max・Ultra の6段階が並びます。Ultra はサブエージェントに作業を分けて並列に進める設定で、公式は「ほとんどの作業に Max や Ultra は必要ない」としています。

3. 起動時に指定する（--model / -m）

codex --model gpt-6-sol
codex -m gpt-6-luna

非対話の codex exec でも同じオプションが使えます。CI や定期実行のスクリプトでモデルを固定する場合はこちらです。

codex exec -m gpt-6-sol "Review the current changes"

GitHub Actions で Codex を動かしている場合は、ワークフロー内の -m 指定も見直してください。組み込み方はCodex CLI × GitHub Actions の自動レビュー記事にまとめています。

4. 既定のモデルを固定する（config.toml）

デスクトップアプリ、Codex CLI、IDE 拡張は、同じ config.toml を読みます。既定のモデルを Sol にするなら、次の1行を書きます。

model = "gpt-6-sol"

config.toml にモデルを書いていない場合は、各アプリが推奨モデルを使います（Models ページ）。以前 gpt-5.5 や gpt-5.4 を書き込んだ人は、ここが古いまま残っていないか確認してください。

5. IDE 拡張・デスクトップアプリで切り替える

VS Code などの IDE 拡張とデスクトップアプリでは、入力欄の下にあるモデル・推論レベルの切り替えから選びます。デスクトップアプリについては、公式ドキュメントに Luna High から Astra Extra High までの6段階のプリセット（画面上の表示名は Power）の画面例が載っており、「Advanced」を開くと特定のモデル・推論レベル・速度を選べます。プリセットや既定値はプラン・アプリ・ワークスペース設定・提供状況によって変わると公式は注記しています。IDE 拡張の設定全般はCodex の VS Code 拡張ガイド、デスクトップアプリはCodex アプリの解説を参照してください。

実機検証：Codex CLI 0.156.1 に入っているモデル一覧

Codex CLI 0.156.1 には、Codex が認識するモデルの一覧（カタログ）が同梱されています。この一覧から、Codex で扱える文脈の上限が API より小さい 272,000 トークンであること、GPT-6 世代に Terra がなく GPT-5.6 Terra の移行先が Sol であることが読み取れます。

ドキュメントだけではわからない点を確かめるため、2026年9月25日に Codex CLI 0.156.1 を作業用ディレクトリにインストールし、ログインせずに実行しました（手元の設定や認証情報を読まないよう、ホームディレクトリと CODEX_HOME を作業用に切り替えています）。

$ codex --version
codex-cli 0.156.1

codex --help には -m, --model <MODEL> が表示されます。

Codex CLI には、同梱しているモデル一覧（カタログ）を JSON で出力する codex debug models があり、ログインしていなくても実行できました。出力のうち、GPT-6 と、その前の世代の主な項目を抜き出したのが次の表です。

※カタログの表記は小文字。「low〜max」は low・medium・high・xhigh（Extra High）・max の5段階。2026年9月25日、Codex CLI 0.156.1、未ログインで実行

カタログの説明文は、Sol が「Workhorse model for coding and everyday work.」（コーディングと日常作業の主力モデル）、Luna が「Fast and affordable model for easier tasks.」（易しめの作業向けの速くて手頃なモデル）です。この出力から読み取れることが3つあります。

1つ目は、Codex の中で扱う文脈の上限が API とは違うことです。 API のモデルページでは、Sol と Luna のコンテキストウィンドウは 1,050,000 トークンです。一方、Codex CLI のカタログでは 272,000 になっています。Codex で大きなリポジトリを丸ごと読ませれば API と同じ量を扱える、とは考えないほうが安全です。

2つ目は、旧モデルの移行先がカタログに書かれていることです。 カタログには旧モデルごとに移行先（upgrade）があり、gpt-5.6-sol・gpt-5.6-terra・gpt-5.5・gpt-5.4 は gpt-6-sol に、gpt-5.6-luna は gpt-6-luna になっていました。GPT-6 世代には Terra がなく、GPT-5.6 Terra を使っていた人の移行先は Sol です。 Terra の作業を Luna に寄せると、判断の必要な作業で品質が落ちる可能性があります。

3つ目は、推論レベルの既定値と公式の推奨が一致しないことです。 カタログの既定値は Sol・Luna とも medium ですが、Models ページは「Luna は High から始める」と勧めています。Luna を使うときは既定の medium のままにせず、公式の推奨どおり High を指定して始めてください。High でも足りない作業だけを Sol に回すと、利用量を抑えられます。

なお、未ログインのまま codex exec -m gpt-6-sol "say hi" を実行すると、実行時のヘッダーには model: gpt-6-sol と表示されました。その後 401 Unauthorized で再接続を繰り返して終了しました。モデルIDを受け付けるかどうかと、そのモデルを使う権限があるかどうかは別のものです。実際に Sol で応答が返るかは、ChatGPT アカウントか API キーでログインした環境で確認する必要があります。

料金と利用量の目安

ChatGPT プランで Codex を使う場合、GPT-6 Sol のクレジット単価は GPT-5.6 Sol の半分、GPT-6 Luna は GPT-5.6 Luna と比べて入力が半分、出力は約4割（30→12.5）です。 ChatGPT Work と Codex は利用量を共有し、同じ料金・クレジット・上限が適用されます。

Codex のクレジット単価（100万トークンあたり、標準速度）

出典：Codex Pricing（2026年9月25日取得）。GPT-5.6 Sol はプロモーション価格で、少なくとも2026年11月21日まで適用されます

Fast モードを使うと、GPT-6 Astra・Sol・Luna は標準速度の2.5倍のクレジットを消費します。急ぎでない作業は標準速度のままにしておくのが節約の基本です。

5時間あたりのローカルメッセージ数の目安

料金ページには、5時間あたりに送れるローカルメッセージ数の目安が載っています。固定の上限ではなく、作業の大きさや文脈の量で大きく変わる幅です。

出典：Codex Pricing（2026年9月25日取得）。週ごとの上限が別にかかる場合があります

Plus で比べると、GPT-6 Sol の上限側（150）は GPT-5.6 Sol（100）の1.5倍、GPT-5.5（80）の2倍近くです。Plus の目安では、Luna は Sol の20倍以上のメッセージを送れるため、定型作業を Luna に振り分けるだけで、Sol を難しい作業のために残しておけます。残りの利用量は、CLI の対話中に /status で確認できます。Claude Code と併用している場合も、同じ方針で振り分けられます。両者の違いはClaude Code と Codex の比較記事で整理しています。

プランごとの料金の考え方はCodex の料金プラン比較で扱っています（同記事は2026年5月時点の執筆で、単価は GPT-5.5 世代のものです）。無料プランで何ができるかはCodex の無料枠の解説を参照してください（こちらは GPT-6 発表前の9月2日時点の内容です）。

API で使う場合の単価

Codex を API キーで使う場合や、自社のアプリから直接呼ぶ場合は、API の料金が適用されます。

出典：OpenAI API の GPT-6 Sol・GPT-6 Luna モデルページ（100万トークンあたり、2026年9月25日取得）

入力が272,000トークンを超えるリクエストは、そのリクエスト全体の入力とキャッシュの単価が2倍、出力が1.5倍になります。Batch と Flex は標準の半額です。OpenAI は、Sol と Luna の API 価格を GPT-5.6 のプロモーション価格から50%引き下げたと告知しています（OpenAI Developer Community の告知）。

10月14日の GPT-5.5 退役に向けた移行チェックリスト

GPT-5.5 は2026年10月14日に、ChatGPT・ChatGPT Work・Codex から全プランで退役します。 OpenAI API は対象外です。公式の置き換え先は次のとおりです。

• Plus・Pro・Business・Enterprise・Edu：GPT-6 Sol（gpt-6-sol）
• Free・Go：デスクトップアプリで GPT-6 Luna（gpt-6-luna）

公式ドキュメントが差し替え対象として挙げている場所をもとに、確認項目を並べました。

• 各自の config.toml の model = に gpt-5.5 が残っていない
• チームで配っている設定（管理された構成）に gpt-5.5 が残っていない
• ワークスペースの既定モデル（Chat 用と Work・Codex 用は別々に設定できる）を見直した
• カスタムエージェントの定義でモデルを固定していない、または gpt-6-sol に差し替えた
• スケジュール実行のタスクで指定しているモデルを差し替えた
• CI やシェルスクリプトの codex exec --model / -m を検索して差し替えた
• 8月31日に退役した gpt-5.4（移行先 gpt-6-sol）と gpt-5.4-mini（移行先 gpt-6-luna）の指定も残っていない
• Enterprise・Edu の場合、置き換え先のモデルが対象ユーザーに有効化されている（Enterprise は Sol・Luna とも既定でオフ、Edu は Luna の有効化が必要と明記。Sol も管理画面で確認）

リポジトリと手元の config.toml を文字列検索するのが手早い方法です。

grep -rnE "gpt-5\.5|gpt-5\.4" --include="*.toml" --include="*.yml" --include="*.yaml" --include="*.sh" .
grep -nE "gpt-5\.[45]" ~/.codex/config.toml

公式は「既定値を変えてもモデルへのアクセス権は付与されない」とも注意しています。既定モデルを gpt-6-sol に変えるのは、そのモデルが対象ユーザーに有効化されていることを確かめてからにしてください。

Sol や Luna が選べない・使えないときの確認手順

モデルが選べない原因の多くは、入口・サインイン方法・ワークスペース設定のずれです。 公式の Workspace model availability ページは、次の順で確認するよう案内しています。

1. どの入口から、どの方法でサインインしているか：デスクトップアプリ、CLI、IDE 拡張、Codex cloud、API キーでは、モデルの提供範囲がそれぞれ違います
2. どのワークスペース、または API の組織・プロジェクトか：個人アカウントと会社のワークスペースを取り違えていないか
3. その認証の範囲でアクセス制御がどうなっているか：Enterprise なら管理者がモデルを有効化しているか
4. 使っているアプリがそのモデルに対応しているか：CLI なら 0.156.1 以降か。Codex cloud は既定モデルを変えられない

ChatGPT ワークスペースで設定したモデルは、CLI・IDE 拡張・Codex cloud・API には自動で反映されません。「ChatGPT では Sol が出るのに CLI では出ない」というときは、まず CLI のバージョンとサインイン方法を確認してください。

よくある質問

まとめ

• GPT-6 Sol と GPT-6 Luna は2026年9月22日発表。Codex CLI では 0.156.1（9月23日（UTC）公開）から選べる
• Sol は難しいコーディング、Luna は形の決まった大量作業。Plus の目安では、Luna は Sol の20倍以上のメッセージを送れる
• 切り替えは /model・--model・codex exec -m・config.toml の model =
• Codex 内の文脈の上限はカタログ上 272,000 で、API の 1,050,000 とは違う。GPT-6 に Terra はなく、GPT-5.6 Terra の移行先は Sol
• Enterprise は既定オフ、Codex cloud はモデルを変えられない
• GPT-5.5 は10月14日に退役。設定・スクリプト・エージェント・スケジュールの gpt-5.5 を今のうちに差し替える