8月16日、RuntimeWireが「OpenAI lets GPT-5.6 Sol delegate grunt work to cheaper Luna agents」と題した記事を公開した。OpenAIがCodexのマルチエージェントシステムにクロスモデル委譲機能を追加し、高性能モデルが安価なモデルへ作業を割り振れるようになったことを詳しく伝えている。
モデルに「階級制度」が生まれた
今回の変更の本質は、コスト削減よりもアーキテクチャ上の構造変化にある。OpenAIのCodexに「マルチモデル・オーケストレーション」が実装され、用途に応じて異なる性能帯のモデルをタスク単位で使い分けられるようになった。
従来のCodexでは、すべてのサブエージェントが親モデルと同じモデルティアを継承していた。つまりSolセッションではサブエージェントも全員Solだ。どれだけ単純な作業でも、高性能モデルのトークンを消費し続けるコスト非効率が避けられなかった。
今回追加された「Multi Agents v2」のクロスモデル委譲機能はその構造を変える。GPT-5.6 Solをオーケストレーター（司令塔）として維持しつつ、範囲が明確に定義されたタスクをGPT-5.6 Lunaへ委譲するという役割の階層が成立する。この発表はOpenAIのデベロッパーリレーションズ担当のEric Provencher（@pvncher）が8月15日にXのスレッドで明らかにした。
GPT-5.6ファミリーの位置づけ
本機能を理解するには、GPT-5.6ファミリー内の各モデルの立ち位置を押さえておく必要がある。
- Sol：GPT-5.6ファミリーの中核モデル。高い推論能力を持ち、計画立案や広いコンテキストを要する判断を担う
- Luna：OpenAIが「最速かつ最安コスト」と位置づけるモデル。エージェントを多用するコーディング作業でのレイテンシーとトークン消費を抑える用途向け
- Terra：GPT-5.6ファミリーの別モデルで、サブエージェントとしても動作する（後述のバグ対応で言及あり）
これらはいずれもOpenAIのCodex上で動作するエージェント向けモデルであり、汎用チャットモデルとは異なる位置づけのモデル群だ。今回の委譲機能はこのファミリー内のモデル間に限定されており、外部モデルプロバイダーへのルーティングには対応していない。
LunaはあくまでPure Sub Agent
Provencher氏はLunaワーカーを「pure sub agents（純粋なサブエージェント）」と表現した。LunaはSolのような対等なピアエージェントではなく、他のエージェントとのメッセージングや追加エージェントのスポーン（起動）ができない。階層の末端に位置する実行専門の存在だ。
Lunaに適したユースケースとして挙げられているのは、開始プロンプトに必要な情報がすべて含まれる、境界が明確なタスクだ。Provencher氏は実装上の推奨として以下を挙げている：
fork_turns: noneを指定する（親セッションの会話履歴をサブエージェントに渡さず、タスクの開始プロンプトのみを渡す設定。コンテキストの汚染を防ぎ、Lunaが余分な情報を処理しないようにする）- 初期プロンプトにタスク完了に必要なすべての情報を含める
計画立案や広いコンテキストを要する判断はSolが担い、機械的な実装・検索・孤立したタスクをLunaが受け持つ構造だ。Provencher氏は同時に実行するサブエージェント数を6〜8個以下に抑えることも推奨した。デモでよく見られる大規模スワム（多数のエージェントが協調動作する形態）は実用上の上限を超えているという指摘だ。
7月に報告されていたバグへの対応
この機能追加は、Codexユーザーが7月を通じて報告していた問題への対応でもある。7月22日に提出されたGitHubイシューでは、Codex CLI 0.145.0を実行したユーザーがMulti Agents v2でSolやTerraをサブエージェントとして受け入れる一方、Lunaが「unknown model」として拒否されるという不具合を報告していた。また別のイシューでは、ツール定義にmodelやreasoning-effortフィールドが表示されていない場合でも、ランタイムがそれらのフィールドを受け入れてしまうケースも確認されていた。
Provencher氏はルーティングの信頼性確保に追加の時間を要したと説明しており、今回の正式対応に至った。
デフォルト動作は変わらない、コストメリットは自動ではない
更新後はアプリの追加設定なしに機能が有効になるが、デフォルト動作は変更されていない。明示的にプロンプトで指示しない限り、CodexはSolセッションでも引き続きSolのサブエージェントを生成する。コストメリットを得るには、オーケストレーターに別モデルと推論レベルを選ぶよう明示的に指示する必要がある。
Provencher氏のバックグラウンドとアーキテクチャの思想
この機能を担当しているProvencher氏は、コードベースのコンテキスト管理とコーディングエージェントの調整を行うネイティブmacOSツール「Repo Prompt」の開発者でもある。Repo Promptは計画・コンテキスト収集・実装をそれぞれ専門エージェントに分離するアーキテクチャを採用しており、Multi Agents v2の分業モデルと思想が一致する。同ツールは2024年6月13日にオープンソース化されており、コミュニティエディションはエージェントオーケストレーションプロジェクトとして継続している。
このバックグラウンドは、今回の機能設計に「役割の明確な分離」「コンテキストの汚染を防ぐ」という思想が色濃く反映されている理由を説明している。CodexのマルチエージェントAPIの詳細はOpenAI公式ドキュメントも参照されたい。
詳細はOpenAI lets GPT-5.6 Sol delegate grunt work to cheaper Luna agentsを参照していただきたい。
