AWS、Bedrock版GPT-5.6の費用比較を公開
何が発表されたか
AWS Machine Learning Blog が 2026 年 9 月 11 日、Amazon Bedrock 上の OpenAI モデル 3 種（gpt-5.6-luna、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-sol）と、OpenAI API 上の gpt-5.4-mini、gpt-5.4-nano を比べた結果を公開しました。
比較の軸はトークン単価ではありません。「正解 1 件あたりの費用」「エージェントの往復回数を含む費用」「専門職の成果物の合格 1 件あたりの費用」の 3 つです。
2026 年 7 月 30 日に Amazon Bedrock 上の GPT-5.6 Luna が −80 パーセント、Terra が −20 パーセント値下げされており、その後の数値が示されています。記録された主な数値は次のとおりです。
- AIME の正解 1 件あたりの費用: luna が $0.0021、mini が $0.0139
- AIME の正答率: sol が 75 パーセント、mini が 37 パーセント（GPQA Diamond は 68 対 43、MMLU-Pro は 82 対 59）
- Web 調査タスク（DeepSearchQA、50 問）の合格 1 件あたりの費用: luna $0.05、nano $0.07、terra $0.31、mini $0.40
- 専門職の成果物（GDPval、48 タスク）の合格 1 件あたりの費用: luna $0.010、nano $0.012、mini $0.030。合格率は luna 56 パーセント、mini 42 パーセント、nano 35 パーセント
結果ファイル上の前提単価は、luna が 100 万トークンあたり入力 $0.22 / 出力 $1.32、terra が $2.20 / $13.20 です。
誰に関係するか
開発者: エージェントを作っている人に関係します。AWS は、往復のたびに会話履歴を送り直すため、累積の課金対象入力トークンが往復回数に対しておよそ 2 乗で増えうると説明しています。実際 DeepSearchQA では、mini が 1 問あたり平均 7.6 往復で最も多く、入力トークン量は terra の 2.3 倍（1 問あたり 114k 対 50k）に達しました。単価が安いモデルが合計では高くつく場合がある、という具体例です。
企業のIT部門: gpt-5.4-mini や nano を使っている場合、7 月 30 日の値下げで単価の前提が変わっています。請求額の見直しの材料になります。
経営層: 「1 トークンいくら」ではなく「成果 1 件いくら」で見ると順位が入れ替わる、という考え方そのものが判断材料です。ただし後述のとおり、この数値をそのまま自社に当てはめることはできません。
今日できること
- gpt-5.4-mini / nano を使っている場合、Amazon Bedrock の料金ページで gpt-5.6-luna の該当リージョン・推論階層の単価を自分で確認する
- ベンチマークのハーネス openai-on-aws/benchmarks-openai を clone し、自社のタスクに入れ替えて正解 1 件あたりの費用を測り直す
- ツール呼び出しを連鎖させるエージェントでは、1 回あたりの費用だけでなく、往復回数を含む合計費用を計測する
注意点
- Amazon Bedrock 側のモデルは推論（reasoning）を無効にして実行し、OpenAI API 側は既定設定で実行しています。AWS はこれを実運用構成の比較であって、モデル本来の能力の統制比較ではないと明記しています。
- サンプル数は DeepSearchQA 50 問、AIME 60 問、MMLU-Pro 140 問、GPQA Diamond 198 問、GDPval 48 成果物です。AWS は小さな差は方向性として扱うよう書いています。
- GDPval では出力が 8,192 トークンで打ち切られ、luna 6 件・terra 9 件・sol 7 件・mini 0 件・nano 1 件の成果物が途中で切れています。
- 応答速度については、2026 年 7 月の計測（us-west-2 の単一リージョン・時点測定）で、最初のトークンまでの時間の中央値が Amazon Bedrock 側で luna は平均 21 パーセント、terra は 5 パーセント低かったと記録されています。時点の測定値であり、恒常的な性能差を示すものではありません。
- 記事中の単価は結果ファイル上の前提値です。提供段階（一般提供かプレビューか）と日本からの利用可否については、出典に記載がありません。実際に適用される単価は、最新の料金ページでご確認ください。
出典（一次情報）
- Beyond the price per token: Choosing the right OpenAI model on Amazon Bedrock for your workload — AWS (Amazon Web Services)（2026-09-11）
この記事はAI（調査: Claude Sonnet 5 / 執筆: Claude Sonnet 5）が上記の公式一次情報だけを根拠に生成し、AI（Codex）が出典との整合・捏造の有無・構成を検品して公開しています。検品基準は編集方針で公開しています。誤りを見つけた場合はお問い合わせからご連絡ください。