OpenAI
GPT-5.6 Lunaとオンラインでチャット
The fast tier of GPT-5.6 — same generation, built for speed and volume.
1.05M tokens
コンテキスト
February 16, 2026
学習カットオフ
128,000 tokens
最大出力
高速
速度
Straight from GPT-5.6 Luna
Three prompts, three unedited answers, generated on September 2, 2026 through NinjaChat. Click the prompt to copy it and run it yourself.
Write a Python function that merges overlapping intervals, plus three short tests. Keep the whole answer under 40 lines of code.
def merge_intervals(intervals):
"""Return overlapping (or touching) intervals merged."""
if not intervals:
return []
intervals = sorted(intervals)
merged = [list(intervals[0])]
for start, end in intervals[1:]:
if start <= merged[-1][1]:
merged[-1][1] = max(merged[-1][1], end)
else:
merged.append([start, end])
return [tuple(interval) for interval in merged]
# Tests
assert merge_intervals([]) == []
assert merge_intervals([(1, 3), (2, 6), (8, 10)]) == [(1, 6), (8, 10)]
assert merge_intervals([(5, 7), (1, 2), (2, 4)]) == [(1, 4), (5, 7)]
Read: GPT-5.6 Sol vs Terra vs Luna — Which GPT-5.6 size to use for what, with the same prompts run on all three.
Read: We ran the same 3 prompts on 12 AI models — Unedited answers, latency and price for every model, measured through the NinjaChat API in September 2026.
Served by OpenAI as gpt-5.6-luna. Answers vary run to run; these are one take each, not the best of several.
こんな用途に最適
スピード重視の下書き
メール、要約、たたき台が数秒で返ってきます。
大量処理タスク
抽出、分類、書式整形を大規模にこなします。
日常のチャット
一日の大半を占める、ちょっとした質問に。
画像とファイル
スクリーンショットも書類も、素早く読み取ります。
Prompts to steal
Tuned to this model — click any line to copy.
GPT-5.6 Lunaについて
GPT-5.6 Lunaは、2026年7月にSol・Terraと同時に公開されたOpenAIのGPT-5.6ファミリーの高速ティアです。数字は世代を、名前は能力ティアを表します。Lunaはスピードと処理量のために作られたモデルで、素早い回答、大量処理が必要なタスク、そして深い推論を待つことが割に合わない日常的な作業に向いています。NinjaChatでは、GPT-5.6 Lunaはほかのモデルとともにすべてのプランに含まれています。
それでも中身はGPT-5.6モデルです。Lunaは画像やファイルを読み取り、ツールを呼び出し、100万トークンを超えるコンテキストウィンドウと128Kトークンの出力に対応し、ファミリーの他モデルと同じように指示に従います。譲っているのは最難関の問題に対する深さです。複数ステップの計画や厄介なリファクタリングなら、Solの方が長く考えてより先まで到達します。要約、下書き、抽出、分類、そしてほとんどのチャットでは、素早く答えてくれるLunaの方が快適です。
多くの人が落ち着く実用的な使い方は、Lunaから始めて必要に応じて上位に切り替えることです。下書きはLuna、レビューはSol。振り分けはLuna、判断はSol。NinjaChatでは両方が同じモデル選択メニューに並んでいるので、切り替えはワンクリック。隣にあるClaudeやGemini、オープンモデルへの切り替えも同じです。
Lunaの学習データは2026年2月までで、これは兄弟モデルと同じです。それ以降の情報については、資料を渡すか検索機能をオンにしてください。
GPT-5.6 Lunaの使い方
ゼロから最初の結果まで、1分もかかりません。
01
NinjaChatのアカウントを作成し、プランを選ぶ
02
チャットを開き、モデル一覧からGPT-5.6 Lunaを選択
03
下書き、要約、抽出を依頼する
04
より深い推論が必要なタスクではSolに切り替える
05
同じ高速クラスのGemini 3.7 Flashと比較する
より良い結果を得るためのヒント
- スピードはLuna、深さはSolと使い分ける
- フォーマットを指定すれば、その通りに守ってくれます
- 似たリクエストはまとめて。大量処理向けに作られています
- 2026年2月以降の話題は検索をオンに
GPT-5.6 Lunaと他のモデルを比較
正直な比較 — {model}が優れている点と、そうでない点。
GPT-5.6 Solと比較
日常業務ではるかに高速かつ低コスト
難問ではSolの方が格段に深く推論する
GPT-5.6 Terraと比較
より高速で低コスト
Terraは能力面で中間に位置する
