Perplexity、AI エージェントプラットフォームに LLM アプリ基盤モデル GPT-5.6 Terra と Luna を導入
Perplexity Computer のバックボーンに OpenAI の GPT-5.6 Terra と Luna を統合し、推論コストを従来比で最大半減させつつエージェント処理を高速化した。
リリース: 2026-08-06 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- Perplexity ComputerのデフォルトサブエージェントおよびオーケストレーターとしてGPT-5.6 Terraがライブ導入された。
- スケジュールされた自動化処理の主軸としてGPT-5.6 Lunaが統合された。
- GPT-5.6ファミリーはSol、Terra、Lunaの3階層で構成され、すべて100万トークンのコンテキストウィンドウを持つ。
- WANDRベンチマークにおいてTerraはClaude Sonnetより11ポイント高いスコアを記録した。
2. 影響（Why）
- 推論コストの半減とタスク最適化: 最上位モデル Sol の半額となる Terra をデフォルト化することで、マルチステップの複雑な処理を維持しながらエージェント実行単価を劇的に抑えられる。
- 国内リサーチSaaSへのコスト構造の波及: [国内 リサーチSaaS 業種] のような大量のトークンを消費する事業者にとって、Luna ($1/$6) のような高効率モデルの選択肢が増えることは原価率改善に直結する。
3. 根拠・詳細（How）
- 20+のフロンティアモデルを非同期で統御するアーキテクチャ: 単一のプロンプトをオーケストレーターがサブタスクに分解し、隔離されたクラウドサンドボックス上で20種類以上のフロンティアモデルへ非同期分散処理を行う。
- 全モデル共通の100万トークンコンテキスト設計: Sol、Terra、Lunaの全3モデルが100万トークンの入力と12万8,000トークンの出力ウィンドウを共通共有し、重いドキュメント解析も途切れることなく処理する。
4. 展望・課題（Next）
- ProおよびMaxユーザーへの全自動適用: 追加の設定やコード改修なしで、すべてのProおよびMaxサブスクライバー向けに即時展開されている。