Model Routing

PM 編集方針 (enrichment) ── 7/23 18:00 HKT evening brief ENRICHED 計画 PM 7/22 evening brief の P0-PM 7/23 は「China’s open-weights AI strategy is winning」（Fireworks.ai Kimi K3 vs Fable ルーティング分析 + Werdmuller thesis）として LOCKED。7/23 18:00 HKT evening scan で White House OSTP の Moonshot Fable 蒸留告発 (7/22 Kratsios X post、5+ ソース収束) を発見し、本記事に enrichment（拡充） として統合。元のルーティング分析（Fireworks データ）が告発の実証的基盤として機能する構造的整合性を確認。override ではなく enrichment（同一トピックの Day-1 データ追加、カウンター増加なし）。override counter: 3（post-freeze）。 2026年7月22日、White House Office of Science and Technology Policy（OSTP）長官 Michael Kratsios が X に投稿した一文が、AI業界の週を揺るがした。 ...

OpenAIが7月9日に一般公開した GPT-5.6 ファミリー（Sol / Terra / Luna）は、単なるモデルアップグレードではない。3つの耐久性層（durable tiers）に分かれた価格体系は、OpenAI が GPT-4 以来もっとも重要なプロダクト構造の変更であり、開発者に「1つのモデルを選ぶ」ではなく「タスクごとに最適な層をルーティングする」戦略を要求する。 本稿は、6月27日のDay-1速報や7月9日トリプルイベント記事ではカバーしきれなかった実践的な3層ルーティング設計に焦点を当てる。TerraがFable 5と同等のTerminal-Bench 2.1スコアを半額で達成する理由、最も安価なLunaが時にTerraを上回る「Luna-Terraパラドックス」、そして適切なルーティングで最大63%のコスト削減を実現する方法を、Pythonコードとともに解説する。 1. GPT-5.6 3層構造の全体像 GPT-5.6 ファミリーは、すべて同じベース訓練から蒸留された3つのモデルだが、それぞれ異なるコスト・能力曲線上の点を狙っている。 層 API名 Input $/MTok Output $/MTok 役割 Sol gpt-5.6-sol $5.00 $30.00 フラッグシップ。複雑な推論、長期間エージェント、セキュリティ監査 Sol Ultra （Sol の reasoning mode） 約2-3倍 約2-3倍 並列サブエージェント展開、Terminal-Bench 2.1 で 91.9% Terra gpt-5.6-terra $2.50 $15.00 バランス型。日常的なプロダクションのデフォルト Luna gpt-5.6-luna $1.00 $6.00 最安・最速。高ボリューム・レイテンシ重視タスク 共通スペック: コンテキスト1Mトークン（入力922K / 出力128K）、マルチモーダル（テキスト＋画像）、知識カットオフ2026年2月。 7月9日トリプルイベント時点での公開範囲: プラン デフォルトモデル 追加オプション Free / Go Terra — Plus / Pro / Business / Enterprise Sol Pro & Enterprise は Sol Pro も利用可 2. Terminal-Bench 2.1 完全比較 ── TerraがFable 5に「並んだ」真実 OpenAI が公開した Terminal-Bench 2.1（CLIエージェントの複雑なワークフローを評価するベンチマーク）のスコアは、3層構造の価値提案を明確に示している。 ...