実際のワークロードで AI モデルコストを比較
同じリクエスト量、トークン構成、キャッシュ利用、再試行の前提を、確認済みの全モデルに適用します。予測費用と品質・本番制約を合わせて判断してください。
比較可能なワークロードを定義
可能な限り実測値を使ってください。プリセットは編集可能な例であり、標準的な利用量を示すものではありません。
新規入力とキャッシュ入力は別フィールドです。再試行率は全モデルに同じ追加呼び出しを適用し、モデル固有の品質や失敗率は推定しません。
モデル別の予測トークンコスト
料金データの最終確認：2026年8月22日
最小トークンコスト予測
DeepSeek V4 Flash
$15.40 月額
実効月間呼び出し数
10,000
ベースリクエストと指定再試行
コスト範囲
16.2×
現在の絞り込みで最高 ÷ 最低
| コスト順位 | モデル | 予測月額コスト | 1リクエストのコスト | コンテキストウィンドウ | 最適な用途 | 出典 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek V4 Flash DeepSeek | $15.40 | $0.001540 | 1M | Low-cost general and reasoning workloads | 公式 |
| 2 | Gemini 3.5 Flash-Lite Google | $18.50 | $0.001850 | See provider model limits | High-volume translation and simple processing | 公式 |
| 3 | Gemini 3.7 Flash Google | $33.75 | $0.003375 | See provider model limits | Agentic workflows and multimodal reasoning | 公式 |
| 4 | Claude Haiku 4.5 Anthropic | $45.00 | $0.004500 | See provider model limits | Fast, lower-cost Claude workloads | 公式 |
| 5 | DeepSeek V4 Pro DeepSeek | $46.20 | $0.004620 | 1M | Higher-capability DeepSeek workloads | 公式 |
| 6 | GPT-5.6 Luna OpenAI | $50.00 | $0.005000 | Short-context tier | Cost-sensitive, high-volume workloads | 公式 |
| 7 | Gemini 3.5 Flash Google | $75.00 | $0.007500 | See provider model limits | Fast grounded and search-oriented workloads | 公式 |
| 8 | Claude Sonnet 5 Anthropic | $90.00 | $0.009000 | See provider model limits | General production, coding and agents | 公式 |
| 9 | GPT-5.6 Terra OpenAI | $125.00 | $0.01 | Short-context tier | Balanced intelligence and cost | 公式 |
| 10 | Claude Opus 5 Anthropic | $225.00 | $0.02 | See provider model limits | High-capability analysis and agentic work | 公式 |
| 11 | GPT-5.6 Sol OpenAI | $250.00 | $0.03 | Short-context tier | Complex professional reasoning and coding | 公式 |
計算式： 月額コスト = リクエスト数 ×（1 + 再試行率）×（（新規入力 × 入力単価 + キャッシュ入力 × キャッシュ単価 + 出力 × 出力単価）÷ 1,000,000）。
免責事項： 共通の前提でトークン料金のみを比較し、モデル品質、タスク成功率、遅延、レート制限、税、地域別料金、ツール、ストレージ、埋め込み、その他の費用は比較しません。最小予測は推奨ではありません。料金は日付付きの人手確認済み参考値で、リアルタイムではないため、購入前に公式条件をご確認ください。
最安のモデルが常に最適とは限らない
低いトークン単価は表計算上は魅力的ですが、本番の AI コストは料金表以外の要素で決まります。アプリのモデルを確定する前に、次の 3 つのトレードオフを比較検討してください。
精度とコスト
安価なモデルは同じ出力品質に達するのに、より多くの再試行、長いプロンプト、追加の検証を必要とすることが多くあります。トークン単価が高くても生成失敗が少ないモデルは、成功したタスクあたりでは安くなり、ユーザー体験も守れます。
レイテンシとコスト
小さく安価なモデルは通常速く、リアルタイムのチャットやエージェントループで重要です。大きなフラッグシップモデルは推論に優れていても遅い場合があります——「最適」なモデルは、即時応答が必要か、高品質のために数秒余分に許容できるかによります。
本番環境の要件
レート制限、コンテキストウィンドウのサイズ、関数呼び出しの対応、稼働率、データ取り扱いポリシーは、プロバイダーや階層ごとに異なります。単独のテストで安いモデルも、障害・スロットリング・規模での制約回避に要する工数を含めると高くつくことがあります。
目安： 大量・低リスクのタスク（分類、抽出、単純なチャット）には速く安いモデルを使い、誤りが高くつく工程には高精度モデルを充てる——そして、トークン単価だけでなく、成功結果あたりの実コストを測定しましょう。
1つのモデルを詳しく確認
計算機で単一モデルの内訳、通貨換算、ボリューム別予測を確認できます。