# 床と天井の月次トラッカー ## このページについて 床（最安帯のモデル）と天井（旗艦モデル）の価格と、代表タスクの性能を毎月記録する。 単発の記事ではなく、月次の系列。前回からの変化が本体である。 基準値は 2026-08（採取日 2026-08-22・floor-ceiling-001 と同一の検証済みデータ）。 ## 2026-08 基準値 | 項目 | 値 | |---|---| | 床・API単価（GPT-5.6 Luna・短文脈） | input $0.20/1M・output $1.20/1M | | 天井・API単価（GPT-5.6 Sol・短文脈） | input $4.00/1M・output $20.00/1M | | 日常タスク（input 2,000 + output 500）を Luna で | ≈0.15円/回 | | 重いタスク（input 50,000 + output 3,000）を Luna で | ≈2.04円/回 | | 中規模タスク（input 10,000 + output 1,000）を Sol で | ≈9円/回 | | 重いタスク（input 50,000 + output 3,000）を Sol で | ≈39円/回 | 為替は150円/$。計算式と出典は根拠資料（evidence）に検証済みで残している。 ## 前月からの変化 初回のため基準値の確定のみ。直近の変化イベントとして、GPT-5.6 Luna は 2026-07-30 に前世代比80%の値下げを行った。より長い系列では、低コスト帯の コストは2022-11から2026-05にかけてピーク時比で約1000分の1に低下している （GPT-3.5 Turbo $0.0025/task・2023-03 → Gemini 1.5 Flash $0.000225/task・2024-05）。 この系列の延長線を毎月観測する。 ## 代表タスクの性能（初回採取: 2026-09-06 実施） 性能は固定の代表タスクで測る。入力は凍結した巡回報告書1通（構造化・要約・改善提案・ リマインド文の複合タスク）で、床と天井の両方に同じ入力・同じ制約を与え、 品質・要件充足・修正量・所要時間を1〜5で採点する。手順は公開している比較手順と 同一（最低2回・記録は対になるテンプレートを使用）。入力と尺度を変えないことが 月次比較の条件のため、両方を凍結資産として管理している。 ## 観測プロトコル 1. 毎月第1日曜に公式の価格ページを確認し、単価と代表タスク金額を根拠付きで記録する 2. 固定代表タスクを床・天井で各1回以上実行し採点する（判定者は当面、当人） 3. 変化イベント（値下げ・新モデル・床の入れ替わり）は発生月に記録する。床が入れ替わる 場合は移行月に旧床と新床を併記する 4. このページは月次で差し替える（過去月の系列は根拠資料に全て残る） 次回採取: 2026-10-04。 ## なぜ縦断か 価格の低下そのものは誰の上にも等しく降る。差が生じるのは、下がった床を足場に 組み込む側と、天井に触れ続ける側で、その判別には時系列の実測が要る。 ## この観測が見ている5つの仮説 - 床は自動で上がる - 天井は触れた分しか上がらない - 床は脅威にも足場にもなる - 同じ30円（月200回×0.15円）が、ある人を代替し、別の人を拡張する - 定着した仕組みは床の上昇で陳腐化（腐敗）する。評価と改善ループで検知し、構成を作り直して登り直す ## 自己開示 日常はLuna。それは最高性能に触れた後の配分である ## 成長の4段階（一般論） | 段階 | 何をしているか | |------|----------------| | 1. AIを知る・比べる | 気になる仕事で複数のAIに同じ指示を出し、出力を比べる | | 2. AIで試す・扱う | 難しく重要なタスクを選び、AIにどこまでできるか試す | | 3. AIを仕組みにする | 繰り返す手順をまとめ、同じ結果を出しやすい形にする | | 4. AIを広げて事業にする | 同じ仕組みを他の業務・顧客に広げ、成果を共通の物差しで比べる | 段階の詳細な定義は非公開（研究開発中）。いまの位置を測る場合は診断を参照。 ## CTA 正本
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