> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aihubmix.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # GPT-5.6 シリーズ公開：プロンプトキャッシュ課金変更の解説 > 2026 年 7 月、GPT-5.6 シリーズ gpt-5.6-sol / gpt-5.6-terra / gpt-5.6-luna が AIHubMix に登場：105 万コンテキスト、キャッシュ書き込み 1.25 倍課金、prompt_cache_key と明示的ブレークポイント、Claude キャッシュとの比較。 GPT-5.6 シリーズ Sol、Terra、Luna の 3 段階モデルとプロンプトキャッシュ機構のイラスト OpenAI は 2026 年 7 月 9 日に GPT-5.6 シリーズを正式リリースしました。AIHubMix は 3 段階のモデルの統合を完了しています：`gpt-5.6-sol`、`gpt-5.6-terra`、`gpt-5.6-luna` は Chat Completions と Responses で呼び出せます。今回のリリースではプロンプトキャッシュの機構と課金も変更され、キャッシュ書き込みが独立して課金されるようになりました。本記事では 3 段階のモデルの位置づけを紹介し、キャッシュの変更点を項目ごとに解説します。 ## GPT-5.6 の 3 段階モデルは何が変わったか GPT-5.6 は命名体系を変更しました。数字はモデルの世代を表し、Sol、Terra、Luna は独立して進化できる能力ランクです。公式の定義では、Sol はフラッグシップモデル、Terra は GPT-5.5 と同等の性能を持つ低価格ランク、Luna は最速・最安のランクです。 | | gpt-5.6-sol | gpt-5.6-terra | gpt-5.6-luna | | :------------- | :---------------- | :------------ | :------------- | | 公式の位置づけ | 複雑な専門業務向けのフラッグシップ | 知能とコストのバランス | コスト重視のワークロード向け | | コンテキストウィンドウ | 1,050,000 | 1,050,000 | 1,050,000 | | 最大出力 | 128,000 | 128,000 | 128,000 | | 知識カットオフ | 2026-02-16 | 2026-02-16 | 2026-02-16 | | 旧世代のおおよその対応ランク | 無印ランク | mini ランク | nano ランク | 能力に関する公式の見解：Sol はコーディング、ナレッジワーク、サイバーセキュリティ、科学タスクで現時点の最先端の結果を達成し、公式はこれまでで最高のコーディングモデルと位置づけ、Terminal-Bench 2.1 と DeepSWE で記録を更新しました。Terra は GPT-5.5 と同等の性能で価格は半分です。シリーズには max 推論レベルが追加され、Responses API には Programmatic Tool Calling と multi-agent（Beta）機能が追加されました。 ## キャッシュ機構アップグレードの解説 GPT-5.6 より前、GPT シリーズのプロンプトキャッシュは完全に自動でした。プレフィックスが 1,024 Token に達すると自動的にキャッシュされ、開発者は何をキャッシュするか・どれだけ保持するかを制御できず、キャッシュは非アクティブ 5〜10 分後に削除されました。公式は GPT-5.6 のキャッシュ変更を「より予測可能なプロンプトキャッシュ」（more predictable prompt caching）と総括しており、具体的には 3 点です： 1. **保持時間が「最短 5 分」から「最低 30 分」に**。`prompt_cache_options.ttl` は現在 `"30m"` のみ対応で、これは保証される最低時間であり、実際にはそれより長く保持される場合があります。 2. **明示的キャッシュブレークポイントの追加**。コンテンツブロックに `prompt_cache_breakpoint` を設定すると、キャッシュ境界を安定したコンテンツの末尾に固定でき、ブレークポイント以降のコンテンツの変化は以前のプレフィックスキャッシュを壊しません。`prompt_cache_options.mode` を `"explicit"` にすると手動ブレークポイントのみを使用します。 3. **`prompt_cache_key` が最適化項目から公式要件に**。GPT-5.6 以降は、より信頼性の高いキャッシュマッチングを有効にするためにこのパラメータの設定が必要です。公式は 1 つの key のトラフィックを約 15 回/分以内に抑えることを推奨しています。 ## キャッシュ書き込み 1.25 倍課金をどう評価するか GPT-5.6 以降、キャッシュ書き込みは基本入力価格の 1.25 倍、キャッシュ読み取りは 0.1 倍で課金されます。それ以前のモデルではキャッシュ書き込みに追加課金はありませんでした。公式原文（[GPT-5.6 リリース発表](https://openai.com/index/gpt-5-6/)より）："For GPT-5.6 and later models, cache writes are billed at 1.25x the model's uncached input rate, while cache reads continue to receive the 90% cached-input discount." 公式の倍率で損益を直接計算できます。プレフィックスの書き込みは、キャッシュしない場合と比べて入力価格の 0.25 倍を追加で支払い、その後はヒットするたびに入力価格の 0.9 倍を節約できます——**プレフィックスが 1 回でも再利用されれば正味で節約**になり、再利用が多いほど節約額も大きくなります。 * **効果が顕著なワークロード**：長いシステムプロンプトを持つ Agent ワークフロー、長い参考資料を繰り返し参照する RAG、大量のツール定義を伴うアプリケーション、後ろに追記するだけのマルチターン会話。この種のワークロードはプレフィックスの再利用率が高く、0.1 倍の読み取り価格が支配的になります。 * **注意が必要なワークロード**：プレフィックスを再利用しない一回限りの長いリクエスト。自動キャッシュはデフォルトで有効なため、この種のリクエストは回収できない 1.25 倍の書き込み費用を発生させます。`prompt_cache_options.mode` を `"explicit"` に設定しブレークポイントを設定しなければ、そのリクエストはキャッシュを使用せず書き込み費用も発生しません。 ## 比較：GPT-5.6 vs Claude のプロンプトキャッシュ GPT-5.6 のキャッシュ設計は Claude の `cache_control` と多くの点で近づいており、中心的な違いはデフォルトの動作です。GPT はパラメータなしで自動キャッシュされ、Claude はリクエストでキャッシュを有効にする必要があります——最上位の `cache_control` フィールド（自動ブレークポイント）またはコンテンツブロック単位の明示的ブレークポイントです。 | 項目 | GPT-5.6 シリーズ | Claude シリーズ（全アクティブモデル） | | :------------ | :------------------------------------- | :---------------------------------------------------------------- | | トリガー方式 | 自動キャッシュ、明示的ブレークポイントは任意 | 有効化が必要：最上位 `cache_control` の自動ブレークポイント、またはコンテンツブロック単位の明示的ブレークポイント | | ブレークポイントパラメータ | `prompt_cache_breakpoint`（コンテンツブロック単位） | `cache_control`（最上位またはコンテンツブロック単位） | | ブレークポイント数の上限 | リクエストあたり新規書き込み最大 4 つ | 最大 4 つのブレークポイント | | キャッシュ保持 | 最低 30 分 | デフォルト 5 分（ヒットで無料更新）、1 時間も選択可 | | キャッシュ書き込み課金 | 入力価格の 1.25x | 5 分は 1.25x、1 時間は 2x | | キャッシュ読み取り課金 | 入力価格の 0.1x | 入力価格の 0.1x | | 最小キャッシュ長 | 1,024 Token | モデルにより 512〜4,096 Token | | ヒット要件 | ブレークポイント以前がバイト単位で一致 | ブレークポイント以前がバイト単位で一致 | 表の Claude 列はすべてのアクティブな Claude モデルに共通の基準です。書き込みは 5 分で 1.25 倍・1 時間で 2 倍、読み取りは 0.1 倍で全シリーズ統一されており（[Anthropic プロンプトキャッシュドキュメント](https://platform.claude.com/docs/en/docs/build-with-claude/prompt-caching)）、モデルごとの差異は最小キャッシュ長のみです。GPT-5.6 列の出典は [OpenAI プロンプトキャッシュガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching)です。 両者のブレークポイント上限、書き込み倍率（対応する期間）、読み取り倍率は完全に一致しています。開発者にとっての実際の意味は、「固定コンテンツを前に、変化するコンテンツを後に」という同じプロンプト構造戦略が両者のモデルで共通して使えることです。移行コストはパラメータの構文に集中します：GPT は `prompt_cache_breakpoint` + `prompt_cache_key`、Claude は `cache_control` を使います。 ## 2 つのプロトコルのキャッシュ記法比較 同じ「固定の長い指示をキャッシュする」シナリオでの、2 つのプロトコルの最小実装は以下のとおりです。例には `gpt-5.6-sol` と `claude-opus-4-8` を選びました——両者は基本入力価格が同じ（\$5/M）で、キャッシュ書き込み（1.25 倍）と読み取り（0.1 倍）から換算した実際の単価も完全に一致し、記法だけが異なります： GPT プロトコルは最上位に `prompt_cache_key` を設定します（長いプレフィックスは自動キャッシュされ、ブレークポイントのマークは不要）。Claude プロトコルは最上位に `cache_control` を設定して自動キャッシュを有効にし、キャッシュ境界を正確に制御したい場合はコンテンツブロック単位のブレークポイントに切り替えます： ```shell GPT-5.6（Chat Completions） theme={null} curl https://aihubmix.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" \ -d '{ "model": "gpt-5.6-sol", "prompt_cache_key": "my-app-report-v1", "messages": [ { "role": "system", "content": "[固定の長い指示、≥1024 Token]" }, { "role": "user", "content": "Summarize the key figures." } ] }' ``` ```shell Claude（Messages） theme={null} curl https://aihubmix.com/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: $AIHUBMIX_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model": "claude-opus-4-8", "max_tokens": 1024, "cache_control": {"type": "ephemeral"}, "system": "[固定の長い指示、≥1024 Token]", "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the key figures." } ] }' ``` 2 つのリクエストを対照すると、差異は次の点に集中しています：エンドポイント（`/v1/chat/completions` と `/v1/messages`）、認証ヘッダー（`Authorization: Bearer` と `x-api-key` + `anthropic-version`）、キャッシュパラメータ（最上位 `prompt_cache_key` と最上位 `cache_control`）、Claude は明示的な `max_tokens` が必要です。2 つのリクエストはいずれも aihubmix.com で実測済みです（2026-07-10）：`gpt-5.6-sol` は 2 回目の呼び出しで `cached_tokens: 2816`、`claude-opus-4-8` は 1 回目の呼び出しで `cache_creation_input_tokens: 3632`、2 回目で `cache_read_input_tokens: 3632` でした。 リクエスト形式のほか、機構面の差異は 3 点あります： 1. **有効化の方式**：GPT はキャッシュパラメータを一切付けなくても自動でキャッシュされ、`prompt_cache_key` はヒットの信頼性向上に使います。Claude は宣言が必要です——コンテンツブロック単位の `cache_control` ブレークポイント、またはリクエスト最上位の `cache_control` による自動モードです。 2. **usage フィールド**：GPT のキャッシュ読み取り量は `prompt_tokens_details.cached_tokens` にあります。Claude は書き込み量と読み取り量をそれぞれ `cache_creation_input_tokens` と `cache_read_input_tokens` として報告し、書き込みとヒットを個別に確認できます。 3. **生存期間の制御**：GPT-5.6 の `ttl` は現在 `"30m"` のみ対応です。Claude はデフォルト 5 分（ヒットで無料更新）で、`"ttl": "1h"` も選択できます（書き込みは 2 倍で課金）。 ### プロトコルをまたいでモデルを入れ替えるときに変更するもの AIHubMix のゲートウェイはクロスプロトコル呼び出しに対応しています。OpenAI 互換インターフェースで Claude モデルを呼び出せます（`cache_control` を OpenAI 形式のメッセージコンテンツブロックに直接記述、記法は[プロンプトキャッシュ実践](/jp/practices/prompt-caching)を参照）。Claude 互換の `/v1/messages` でも GPT-5.6 を呼び出せます（実測で利用可能）。モデルを入れ替えるときは 3 項目を確認してください： * `model` を対象モデル ID に変更する。 * キャッシュパラメータの構文を切り替える：`prompt_cache_key` / 明示的ブレークポイントは Claude の `cache_control` に対応します。 * usage の読み取りフィールド名を切り替える：`cached_tokens` は Claude の `cache_read_input_tokens` に対応します。 プロンプトキャッシュの推奨経路：GPT モデルは Chat Completions（本記事で実測したヒット経路）、Claude モデルはどちらのプロトコルでも利用できます。 ## 比較：GPT-5.6 vs 旧世代 GPT のキャッシュ | 項目 | GPT-5.6 より前 | GPT-5.6 以降 | | :--------- | :---------------------------------- | :--------------------------------------------------------- | | キャッシュ書き込み | 追加課金なし | 入力価格の 1.25x | | キャッシュ保持 | 非アクティブ 5〜10 分で削除、最長 1 時間 | 最低 30 分 | | キャッシュ制御 | なし | 明示的ブレークポイント、explicit モード、`prompt_cache_key` による信頼性の高いマッチング | | 24 時間の拡張保持 | 一部モデルが `prompt_cache_retention` に対応 | `prompt_cache_options.ttl` に置き換え（現在は 30m のみ） | 変化の方向は一貫しています。旧世代のキャッシュは無料である一方、制御は不可能で保持時間も不確定でした。GPT-5.6 は書き込みに課金する一方、保証される保持時間と正確なキャッシュ制御手段を提供します。倍率で計算すると、プレフィックスが平均 1 回以上再利用されれば節約額が新たな書き込みコストを上回り、30 分の保証保持と制御可能なブレークポイントにより、この再利用率に達する確実性が高まります。 ## AIHubMix で使い始める 3 段階のモデルはすべて公開済みで、モデル ID は `gpt-5.6-sol`、`gpt-5.6-terra`、`gpt-5.6-luna` です。キャッシュに追加の設定は不要で、同じ長いプレフィックスで連続リクエストすればヒットします： ```py Python theme={null} import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"], base_url="https://aihubmix.com/v1", ) long_context = "You are a meticulous assistant for analyzing quarterly financial reports... [固定で変化しない長い指示、≥1024 Token]" for i in range(2): completion = client.chat.completions.create( model="gpt-5.6-sol", prompt_cache_key="my-app-report-assistant-v1", messages=[ {"role": "system", "content": long_context}, {"role": "user", "content": "Summarize the key figures in one sentence."}, ], ) print(completion.usage.prompt_tokens_details) ``` 2 回目の呼び出しの `usage.prompt_tokens_details.cached_tokens` が 0 より大きければヒットです（実測例：`cached_tokens: 2816`）。パラメータの説明、課金の詳細、ヒットの調査は [GPT プロンプトキャッシュ](/jp/api/GPT-Cache)ドキュメントを参照してください。 ## よくある質問（FAQ） ### GPT-5.6 は AIHubMix でどのインターフェースから呼び出せますか？ Chat Completions（`/v1/chat/completions`）、Responses（`/v1/responses`）、Claude 互換の Messages インターフェース（`/v1/messages`）のいずれからも呼び出せます。3 段階のモデルはすべて公開済みです。プロンプトキャッシュは現在 Chat Completions での利用を推奨します。 ### クライアントを変更せずに GPT-5.6 へアップグレードした場合、課金はどう変わりますか？ プロンプトキャッシュはデフォルトで自動的に有効になり、プレフィックスが 1,024 Token に達したリクエストには入力価格の 1.25 倍で課金されるキャッシュ書き込み項目が発生します。プレフィックスが再利用されると 0.1 倍の読み取り価格で課金されます。プレフィックスの再利用率が高いアプリケーションでは総コストは通常低下します。プレフィックスをまったく再利用しない一回限りの長いリクエストは explicit モードでキャッシュを無効化できます。 ### Claude のプロンプトキャッシュを使っていた場合、GPT-5.6 への移行で何を変更しますか？ プロンプト構造の戦略は変わりません：固定コンテンツを最前部に、変化するコンテンツを最後に配置します。パラメータは `cache_control` から `prompt_cache_breakpoint` に切り替え、`prompt_cache_key` を追加します。保持時間は 5 分/1 時間の 2 段階から 30 分保証に変わります。 ### GPT-5.6 の 3 段階はどう選べばよいですか？ 公式の見解：複雑な専門業務とコーディングタスクには Sol、日常のワークロードには Terra（GPT-5.5 と同等の性能で価格は半分）、コスト重視の大量シナリオには Luna を選びます。3 段階のコンテキストウィンドウと最大出力は同じで、タスクの複雑さに応じて階層的にルーティングできます。 ## 公式リファレンス 本記事のモデル仕様、キャッシュ機構、課金倍率はすべて以下の公式ソースに基づいています： * [GPT-5.6 リリース発表](https://openai.com/index/gpt-5-6/)（OpenAI、2026-07-09） * [OpenAI プロンプトキャッシュガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-caching) * [OpenAI Pricing](https://developers.openai.com/api/docs/pricing) * [Anthropic プロンプトキャッシュドキュメント](https://platform.claude.com/docs/en/docs/build-with-claude/prompt-caching) サイト内の関連ドキュメント：[GPT プロンプトキャッシュ](/jp/api/GPT-Cache) · [Claudeプロンプトキャッシュ](/jp/api/Claude-Cache) · [プロンプトキャッシュ実践](/jp/practices/prompt-caching) *** [モデル広場](https://aihubmix.com/models)で GPT-5.6 シリーズの価格を確認するか、[ドキュメントセンター](https://docs.aihubmix.com)でその他の統合方法をご覧ください。 *** 最終更新日：2026-07-10