トークン計算機
AI言語モデルの利用コストを計算。テキストからトークン数を推定し、GPT-5、Claude、Geminiなどのモデル間の料金を比較できます。
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30 日
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365 日
テキストからトークンを推定
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LLMトークン料金計算機。GPT-5.6 Sol・Terra・Luna、Claude Opus 5・Sonnet 5のAPIコストを試算。
このトークン計算機は、入力・出力のトークン数から、GPT-5.6 Sol／Terra／Luna、Claude Opus 5／Sonnet 5、Gemini、Grok、DeepSeekのAPI料金を各社の公式単価で計算します。1回・1日・1か月・1年のコストを入力側と出力側に分けて表示するので、プロンプトが長いのか回答が長いのかも切り分けられます。
トークンとは？LLMのAPI料金がトークン単位で決まる仕組み
トークンとは、大規模言語モデル（LLM）が実際に読み書きしている文字のかたまりで、単語そのものではありません。英語なら1トークンが平均でおよそ4文字、単語にすると0.75語ぶんに相当し、1,000語の英文はおよそ1,333トークンになります。GPT-5.6・Claude・Gemini・Grok・DeepSeekのどのモデルも、送られたテキストをまずこの単位に切り分けてから処理を始め、その1個目からメーターが回り始めます。
LLM APIはトークン単位で課金し、請求は2つに分かれます。入力トークン（システム指示・コンテキスト・会話履歴・ユーザーの質問）と、出力トークン（モデルの回答）です。各社は両方を「100万トークンあたり何ドル」で公開しており、高いのはほぼ常に出力側です。この倍率はモデル一族ごとにきれいに揃っていて、GPT-5.6の3階層はいずれも出力が入力の6倍、Claude系は一貫して5倍、Grok 4.5は3倍、DeepSeek V4 Proのようなモデルだけが約2倍に収まります。1回あたりは1セント未満のこともありますが、1日数万リクエストを掛ければ、トークン代は無視できない固定費になります。
日本語のトークン密度は、よく言われる「日本語は2〜3倍」よりずっとモデル依存です。日本語Wikipedia約7.79億文字を対象にした公開検証では、GPT-5系が使うo200k_baseは1文字あたり0.80トークン（1トークンで約1.25文字）、旧世代のcl100k_baseは1文字あたり1.09トークン（1トークンで約0.92文字）でした。つまり最近のOpenAIモデルなら、日本語1,000文字はおよそ800トークンです。常用漢字2,136字のうち1トークンで表せる字はo200k_baseで66.5%（1,420字）まで増えており、cl100k_baseの17.0%（364字）から大きく改善しました。ただし改善の中身は偏っています。小学校で習う漢字は90%以上が1トークンなのに、漢検準2級〜2級レベルの漢字は20〜35%しか1トークンに収まりません。専門用語や固有名詞が多い文章ほど、トークン数は跳ね上がります。
意味の量を揃えて比べると、日本語の割高感は1.5倍前後です。@ITが2026年5月に公開した多言語ベンチマークでは、同じ内容を各言語で送ったときの日本語のトークン数は英語の平均1.48〜1.50倍で、モデル別ではGPT-5.5が1.73倍、Claude Opus 4.7が1.39倍でした。短い例でも「I'm from Japan.」が4トークン、「私は日本出身です。」が6トークンで1.5倍です。ちなみに絵文字は見た目1文字でもほとんど1トークンに収まらず、3,944字を測って1トークンだったのは23字だけ、平均5.24トークンでした。日本語向けに語彙を組んだ国産モデルでは1トークンあたり2.0〜2.6文字まで詰められるという測定もあり、「日本語税」の大きさはモデル選びでかなり動きます。
同じテキストのトークン数は、同じ一族の世代が変わるだけでも動きます。Anthropicの料金ドキュメントは、Claude 4.7以降のモデル（Claude Opus 5、Opus 4.8、Sonnet 5、Fable 5が該当）が新しいトークナイザーを使い、同じテキストに対して約30%多くのトークンを生成すると明記しています。Claude Sonnet 4.6以前は従来のトークナイザーです。単価表は動いていないので、Sonnet 5とSonnet 4.6がどちらも3／15ドルであっても、同じプロンプトの請求はSonnet 5でおよそ30%高くなります。一方でOpus 4.8からOpus 5への移行は、両方が新トークナイザーなので本当に中立です。日本語ではこの効果が二重に効きます。o200k_baseで0.80トークン/文字だった日本語が、Claude 4.7以降では実測ベースで1文字あたり1.3トークン前後まで上がるため、単価表の差より実コストの差がずっと大きくなる場面が出てきます（例3を参照）。コード・JSON・数値・記号の多いテキストほど細かく分割されるので、トークン課金は文字数にも単語数にもきれいには対応しません。
2026年7月は、上位モデルの並びが2度変わりました。7月9日にOpenAIがGPT-5.6を一般提供に切り替え、推論の強さを1つのモデルで調整する形をやめて、3つの別モデルとして出しました。フラッグシップのSol、日常業務の主力になるバランス型のTerra、最速かつ最安のLunaです。7月24日にはAnthropicがClaude Opus 5を、Claude Fable 5とClaude Sonnet 5と並べて公開しました。目を引くのは料金表です。SolはGPT-5.5と同じ5ドル・30ドル、TerraはGPT-5.4より一段安い2／12ドル、Opus 5はOpus 4.8と同じ5／25ドル、Sonnet 5はSonnet 4.6と同じ3／15ドル。世代ぶんの性能が価格据え置きで来たので、問いは「いくら上がったか」から「自分にはどの階層が必要か」に変わりました。本当に新しい価格帯はGPT-5.6 Lunaの0.20／1.20ドルだけで、Claude Haiku 4.5の1／5ドルを入力で5倍下回ります。
この計算機には、OpenAI・Anthropic・Google・xAI・DeepSeek・Mistral・Amazon・Meta・Cohereという9社の公開標準単価が登録されています。幅は3桁近くあります。下端はAmazon Nova Microの入力0.035ドル・出力0.14ドル、上端はGPT-5.5 Proの30ドル・180ドルで、入力だけでも857倍の開きです。その間にClaude Fable 5が10／50ドル、GPT-5.6 Solが5／30ドル、Claude Opus 5が5／25ドル、Claude Sonnet 5が3／15ドル、GPT-5.6 Terraが2／12ドル、Grok 4.5が2／6ドル、Gemini 3.6 Flashが1.50／7.50ドル、GPT-5.6 Lunaが0.20／1.20ドル、DeepSeek V4 Proが0.435／0.87ドルと並びます。すべて標準の従量課金レートで、バッチ・キャッシュ・長文の別レートは適用していません。Claude Sonnet 5は期間限定の導入価格ではなく標準価格で登録してあるので、ここで組んだ予算が導入価格の終了で崩れることはありません。一覧にないモデルは「カスタム」を選び、100万トークンまたは1,000トークンあたりの単価を手入力すれば、1回から年額まで同じように計算できます。金額はすべて、これら各社がAPIを課金する通貨であるドル（USD）表示です。
トークン料金計算機の使い方（日本語テキストの入れ方も）
モデルを選ぶところから月額の把握まで、手順はわずか数ステップです。
1. モデルを選ぶ。ドロップダウンはプロバイダーごとに分類されており、GPT-5.6 Sol・GPT-5.6 Terra・GPT-5.6 Luna・Claude Opus 5・Claude Sonnet 5・DeepSeek V4 Proなどのプリセットを選ぶと公式単価が自動入力されます。一覧にないモデル（社内モデル、公開直後のモデル、入力10ドル・出力50ドルで課金されるClaude Opus 5の高速モードなど）は「カスタム」を選んで単価を手入力します。
2. 単価と単位を確認する。単価欄の横にある「1K / 1M」トグルで、「1,000トークンあたり」と「100万トークンあたり」を切り替えられます。海外勢は100万トークン単位で公開することが多いので、1,000トークン単位の価格しかなければ単位を切り替えるだけで割り算は不要です。計算はすべてドル（USD）で行われます。
3. トークン数と頻度を入力する。入力トークン数・出力トークン数・1日あたりのリクエスト数を入れます。トークン数が分からないときは、下の文章エスティメーターで先に概算しましょう。
4. 4枚の結果カードを読む。1回・1日・1か月・1年のコストが表示され、入力コストと出力コストも別々に出るので、プロンプトが長すぎるのか回答が長すぎるのかを切り分けられます。
5. 文章からトークンを見積もる。任意のテキストを貼り付けると、文字数・単語数・推定トークン数が表示されます。推定は max(⌈文字数/4⌉, ⌈単語数×1.33⌉) という汎用ヒューリスティックで、英語や英日混在の予算見積もりには十分ですが、日本語のみのテキストでは表示値が実際のトークン数より大幅に少なく出ます。
日本語のテキスト量から入れるときは、文字数に係数を掛けてから入力欄に入れてください。GPT-5系（o200k_base）なら1文字あたり約0.80トークン、Claude Sonnet 4.6以前なら約1.0トークン、Claude 4.7以降（Opus 5・Sonnet 5・Fable 5）なら約1.3トークンが実測の目安です。日本語1万文字の議事録なら、GPT-5.6系で約8,000トークン、Claude Opus 5で約13,000トークンという具合です。エスティメーターの表示値をそのまま使う場合は、スペースのない日本語では「文字数÷4」側が採用されるため、GPT-5.6系なら表示値の約3.2倍、Claude 4.7以降なら約4.2倍を入力欄に入れるのが実務的な補正になります。
1回あたりの費用は次の式で求まります。
つまり「入力トークン数 × 入力単価 ＋ 出力トークン数 × 出力単価」を100万で割ったものが1回の費用です。これに1日あたりのリクエスト数を掛けると1日分、さらに30を掛ければ月額、365を掛ければ年額になります。月額は一律30日で計算しているので、1か月ずらして作った2つの見積もりをそのまま比較できます。
いちばん役に立つ習慣は、同じトークン数を3階層に通してから決めることです。同じ一族のフラッグシップ・バランス型・低価格帯に同じ数字を入れ、年額カードの差が性能差に見合うかを見てから選びます。計算はすべてブラウザ内で完結し、貼り付けたテキストがサーバーに送信されることも、モデルのトークン枠を消費することもありません。正確な値が必要なときは tiktoken か、APIが返す usage フィールドを使ってください。
LLM API料金の計算式
- = 1リクエストあたりのAPI利用料金（ドル）
- = 入力トークン数（プロンプト + システム指示 + コンテキスト）
- = 出力トークン数（モデルが生成するレスポンス）
- = 入力の100万トークンあたりの単価（ドル）
- = 出力の100万トークンあたりの単価（ドル）
月間の総コストを求める場合は、1リクエストあたりのコストにリクエスト回数を掛けます。
ここで R は1日あたりのリクエスト数、D は月の日数です。この計算機は D を一律30日、年額は365日で固定しています。意図的な設計で、1か月ずらして作った2つの見積もりをそのまま比較できます。実際の請求と突き合わせるときは、31日の月が約3%高く、2月が約7%低く出ると考えてください。
日本語テキストのトークン数を文字数から概算するには、モデルごとの係数を掛けます。GPT-5系（o200k_base）は1文字あたり約0.80トークン、旧世代のcl100k_baseは約1.09トークン、Claude Sonnet 4.6以前は約1.0トークン、Claude 4.7以降（Opus 5・Sonnet 5・Fable 5）は約1.3トークンが実測の目安です。日本語1万文字なら、GPT-5.6系で約8,000トークン、Claude Opus 5で約13,000トークンになります。ひらがな・カタカナは1文字あたり1トークン前後、常用漢字のうち小学校で習う字は90%以上が1トークンですが、漢検準2級〜2級レベルの漢字は20〜35%しか1トークンに収まりません。正確な値はOpenAIのtiktokenライブラリ、AnthropicのトークンカウントAPI、GoogleのcountTokens APIで計測できます。
この式が隠している変数が1つあります。入力トークン数と出力トークン数は、テキストの性質ではなく「テキストとモデルの組み合わせ」の性質だという点です。同じプロンプトでもトークナイザーごとに数が変わり、Anthropicの4.7世代以降は前世代より同じ内容で約30%多いトークンを生成します。だから2つのモデルを比べるときは、それぞれに対してトークン数を測り（APIの usage フィールドが確実です）、1つの数値を使い回さないのが正しい手順です。トークン数を固定して入力単価と出力単価だけ差し替えるのは、料金の比較であってコストの比較ではありません。
各モデルの100万トークン単価 早見表（1M tokensはいくらか）
| モデル | 入力（ドル / 100万トークン） | 出力（ドル / 100万トークン） | 出力 ÷ 入力 |
|---|---|---|---|
| Amazon Nova Micro | 0.035ドル | 0.14ドル | 4× |
| Cohere Command R7B | 0.0375ドル | 0.15ドル | 4× |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | 0.10ドル | 0.40ドル | 4× |
| DeepSeek V4 Flash | 0.14ドル | 0.28ドル | 2× |
| Mistral Small 4 | 0.15ドル | 0.60ドル | 4× |
| GPT-5.6 Luna | 0.20ドル | 1.20ドル | 6× |
| GPT-5.4 Nano | 0.20ドル | 1.25ドル | 6.3× |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 0.25ドル | 1.50ドル | 6× |
| Codestral | 0.30ドル | 0.90ドル | 3× |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 0.30ドル | 2.50ドル | 8.3× |
| Gemini 2.5 Flash | 0.30ドル | 2.50ドル | 8.3× |
| DeepSeek V4 Pro | 0.435ドル | 0.87ドル | 2× |
| Mistral Large 3 | 0.50ドル | 1.50ドル | 3× |
| Llama 3.3 70B | 0.59ドル | 0.79ドル | 1.3× |
| GPT-5.4 Mini | 0.75ドル | 4.50ドル | 6× |
| Amazon Nova Pro | 0.80ドル | 3.20ドル | 4× |
| Claude Haiku 4.5 | 1ドル | 5ドル | 5× |
| Grok 4.3 | 1.25ドル | 2.50ドル | 2× |
| Gemini 2.5 Pro | 1.25ドル | 10ドル | 8× |
| Gemini 3.6 Flash | 1.50ドル | 7.50ドル | 5× |
| Mistral Medium 3.5 | 1.50ドル | 7.50ドル | 5× |
| Gemini 3.5 Flash | 1.50ドル | 9ドル | 6× |
| GPT-5.3 Codex | 1.75ドル | 14ドル | 8× |
| Grok 4.5 | 2ドル | 6ドル | 3× |
| GPT-5.6 Terra | 2ドル | 12ドル | 6× |
| Gemini 3.1 Pro | 2ドル | 12ドル | 6× |
| Cohere Command R+ | 2.50ドル | 10ドル | 4× |
| Amazon Nova Premier | 2.50ドル | 12.50ドル | 5× |
| GPT-5.4 | 2.50ドル | 15ドル | 6× |
| Claude Sonnet 5 | 3ドル | 15ドル | 5× |
| Claude Sonnet 4.6 | 3ドル | 15ドル | 5× |
| Claude Opus 5 | 5ドル | 25ドル | 5× |
| Claude Opus 4.8 | 5ドル | 25ドル | 5× |
| GPT-5.6 Sol | 5ドル | 30ドル | 6× |
| GPT-5.5 | 5ドル | 30ドル | 6× |
| Claude Fable 5 | 10ドル | 50ドル | 5× |
| GPT-5.5 Pro | 30ドル | 180ドル | 6× |
計算エンジンの実数で見るコスト例
日本語チャットボット：1日100回の対話で月額はいくら変わるか
ECサイトの日本語カスタマーサポート・ボットを例にします。1回の対話で日本語2,500文字ぶんの入力（システム指示＋会話履歴＋ユーザーの質問）と、600文字ぶんの回答。GPT-5.6系のo200k_base換算（1文字あたり約0.80トークン）で、入力約2,000トークン・出力約500トークンです。これを1日100回動かします。
GPT-5.6 Sol（5／30ドル/100万トークン）：1回0.025ドル、1日2.50ドル、1か月75.00ドル、1年912.50ドル。
GPT-5.6 Terra（2／12ドル）：1回0.01ドル、1日1.00ドル、1か月30.00ドル、1年365.00ドル。——両側ともSolの40%なので、全行が同じ比率になります。
GPT-5.6 Luna（0.20／1.20ドル）：1回0.001ドル、1日0.10ドル、1か月3.00ドル、1年36.50ドル。
Claude Opus 5（5／25ドル）：1回0.0225ドル、1日2.25ドル、1か月67.50ドル、1年821.25ドル。
Claude Sonnet 5（3／15ドル）：1回0.0135ドル、1日1.35ドル、1か月40.50ドル、1年492.75ドル。
Claude Haiku 4.5（1／5ドル）：1回0.0045ドル、1か月13.50ドル、1年164.25ドル。
Gemini 3.6 Flash（1.50／7.50ドル）：1回0.00675ドル、1か月20.25ドル、1年246.38ドル。
Grok 4.5（2／6ドル）：1回0.007ドル、1か月21.00ドル、1年255.50ドル。
DeepSeek V4 Pro（0.435／0.87ドル）：1回0.001305ドル、1日0.1305ドル、1か月3.92ドル、1年47.63ドル。
同じトラフィックで、月額は上の75.00ドルから下の3.00ドルまで25倍の幅です。プロバイダーを変えなくても差は作れます。GPT-5.6の中でSolからLunaに下げるだけでその幅がまるごと効きます（年912.50ドルに対して36.50ドル）。同じ下位帯でもClaude Haiku 4.5の入力はLunaの5倍で、思い込みではなく計算して確かめるべき差です。なお上のClaude系の金額は「トークン数を実測した前提」です。同じ日本語テキストをClaude 4.7以降（Opus 5・Sonnet 5）に流すとトークン数自体が約30%増えるので、実運用では上の金額に約1.3倍を掛ける必要があります（例3・例4を参照）。それでも請求を最も大きく動かすレバーは、ほぼ常にモデル選定です。
GPT-5.6 Sol 対 Claude Opus 5：コーディングエージェント1日200回
2つの新フラッグシップが本当に競合するのはコーディングエージェントです。1回のリクエストで入力20,000トークン（リポジトリのコンテキスト、diff、指示）、出力3,000トークン、これを1日200回とします。
GPT-5.6 Sol（5／30ドル）：入力0.10ドル＋出力0.09ドル＝1回0.19ドル、1日38.00ドル、1か月1,140.00ドル、1年13,870.00ドル。
Claude Opus 5（5／25ドル）：0.10ドル＋0.075ドル＝1回0.175ドル、1日35.00ドル、1か月1,050.00ドル、1年12,775.00ドル。
2つのフラッグシップは入力が同じ5ドルなので、差は出力からしか出ません。月90.00ドル、年1,095.00ドル、率にして約8.6%のOpus 5有利です。実額としては本物ですが小さく、しかもワークロードが出力寄り・入力寄りに振れた瞬間に順位が入れ替わります。だからこそ見出しの比較を信じるより、自分のトークン構成を入れて確かめるほうが早いのです。
お金が動くのは1つ下の階層です。GPT-5.6 Terra（2／12ドル）：1回0.076ドル、1日15.20ドル、1か月456.00ドル、1年5,548.00ドル。Claude Sonnet 5（3／15ドル）：1回0.105ドル、1日21.00ドル、1か月630.00ドル、1年7,665.00ドル。GPT-5.6 Luna（0.20／1.20ドル）：1回0.0076ドル、1日1.52ドル、1か月45.60ドル、1年554.80ドル。
計算して初めて見える意外な選択肢もあります。前世代の専用モデルGPT-5.3 Codex（1.75／14ドル）は1回0.077ドル、1か月462.00ドル、1年5,621.00ドル。このトークン構成ではTerraより安く（月462.00ドル対456.00ドル）、理由は入力単価が3割低く、コーディングエージェントが入力偏重だからです。
天井も見ておきます。Claude Fable 5（10／50ドル）は1回0.35ドル、1日70.00ドル、1か月2,100.00ドル、1年25,550.00ドル。入力単価はOpus 5の2倍です。同じ1日200回だと、Lunaは年554.80ドル、Fable 5は年25,550.00ドルになります。
日本語1万文字の議事録要約：トークナイザーが料金表を逆転させる
日本語で運用するなら、これがいちばん見落とされる例です。1万文字の日本語議事録を渡して1,000文字の要約を出す処理を、1日200回動かします。単価表だけを見るとGPT-5.6 Terra（2／12ドル）とClaude Sonnet 5（3／15ドル）はほぼ同じ価格帯に見えます。ところが同じ日本語テキストのトークン数がまるで違います。
GPT-5.6 Terra（o200k_base、1文字あたり約0.80トークン）：入力8,000トークン・出力800トークン。1回0.0256ドル、1日5.12ドル、1か月153.60ドル、1年1,868.80ドル。
GPT-5.6 Sol（同じトークン数、5／30ドル）：1回0.064ドル、1日12.80ドル、1か月384.00ドル、1年4,672.00ドル。
GPT-5.6 Luna（同じトークン数、0.20／1.20ドル）：1回0.0026ドル、1日0.512ドル、1か月15.36ドル、1年186.88ドル。
Claude Sonnet 4.6（従来トークナイザー、1文字あたり約1.0トークン）：入力10,000トークン・出力1,000トークン。1回0.045ドル、1日9.00ドル、1か月270.00ドル、1年3,285.00ドル。
Claude Sonnet 5（新トークナイザー、1文字あたり約1.3トークン）：入力13,000トークン・出力1,300トークン。1回0.0585ドル、1日11.70ドル、1か月351.00ドル、1年4,270.50ドル。
Claude Opus 5（同じ13,000／1,300トークン、5／25ドル）：1回0.0975ドル、1日19.50ドル、1か月585.00ドル、1年7,117.50ドル。
ここが本題です。同じ8,000／800トークンを入れて単価だけを比べると、Sonnet 5はTerraより12.5%高いだけ（1回0.036ドル対0.032ドル）。ところが同じ日本語1万文字を実際に流すと、Sonnet 5はTerraの約1.8倍、つまり約83%高くなります（0.0585ドル対0.032ドル、月351.00ドル対192.00ドル）。単価表の差12.5%と実コストの差83%——この開きはすべてトークナイザーの違いから来ています。そしてSonnet 5とSonnet 4.6を同じ日本語テキストで比べると、単価が同一でも月270.00ドルが月351.00ドルに増えます（きれいに30%）。日本語のワークロードでモデルを比べるときは、必ずモデルごとにトークン数を測り直してから計算機に入れてください。単価だけを差し替えて比べるのは、料金の比較であってコストの比較ではありません。
同じ単価の罠：Claude Sonnet 5 対 Sonnet 4.6
料金表では絶対に見えない話です。Claude Sonnet 5とClaude Sonnet 4.6はどちらも入力3ドル・出力15ドル/100万トークンなので、紙の上では乗り換えが無料に見えます。ところがAnthropicは、Claude 4.7以降のモデルが新しいトークナイザーを使い同じテキストで約30%多くのトークンを生成すると明記しており、Sonnet 4.6は従来のトークナイザーのままです。
例1のサポート・ボットを使います。1回の対話で入力2,000トークン・出力500トークン、1日100回。Sonnet 4.6なら1回0.0135ドル、1か月40.50ドル、1年492.75ドルです。
同一のテキストをSonnet 5に流すと、同じプロンプトが入力約2,600トークン・出力約650トークンになります。単価は同じ3ドルと15ドルのまま：1回0.01755ドル、1日1.755ドル、1か月52.65ドル、1年640.58ドル。
同じ文章、同じ料金表で、月12.15ドル・年147.83ドルの増加。どの価格ページにも書かれていない30%です。散文なら増加はこの幅の下側に収まりますが、コード・JSON・構造化データではもっと上がります。日本語は文字ごとの分割が細かいぶん影響を受けやすく、日本語の議事録処理では実測で1文字あたり0.80トークンから1.3トークン前後まで動きます（例3）。
見落としがちな逆の話も1つ。これはOpusには当てはまりません。Claude Opus 4.8とClaude Opus 5はどちらも新トークナイザーなので、この移行は本当に中立で、例1の月67.50ドルは両方に使えます。
計算機での正しい使い方：古いモデルで測ったトークン数を再利用しないこと。実サンプルをエスティメーターに通すか、より確実には新しいモデルに対して数回実際に呼び出してAPIの usage フィールドを読み、その数字を入れてください。料金表の上では中立に見える移行が、予算を30%超えることがあります。
長文・RAG：一度に10万トークンを読み込むコスト
RAGや長文要約の場面で、約100,000トークンの入力を1回で渡し、2,000トークンの要約を生成するケースです。日本語なら約12万5,000文字、文庫本1冊強に相当します。
GPT-5.6 Sol（5／30ドル）：入力0.50ドル＋出力0.06ドル＝1回0.56ドル。
Claude Opus 5（5／25ドル）：0.50ドル＋0.05ドル＝1回0.55ドル——Solとの差は1セント。このトークン構成では共通の入力5ドルが請求の約90%を占め、出力単価はほとんど票を持ちません。
Claude Sonnet 5（3／15ドル）：0.30ドル＋0.03ドル＝1回0.33ドル。
GPT-5.6 Terra（2／12ドル）：0.25ドル＋0.03ドル＝1回0.28ドル。
Gemini 3.6 Flash（1.50／7.50ドル）：0.15ドル＋0.015ドル＝1回0.165ドル。
GPT-5.6 Luna（0.20／1.20ドル）：0.10ドル＋0.012ドル＝1回0.112ドル。
DeepSeek V4 Pro（0.435／0.87ドル）：0.0435ドル＋0.00174ドル＝1回0.0452ドル——Solのおよそ12分の1（0.56ドル対0.0452ドル）です。
教訓はチャットボットの例のちょうど裏返しです。長いコンテキストでは入力トークンがコストのほぼ全部を占めるため、長文タスクでは出力単価よりも入力単価が決定的になります。SolとOpus 5がここでは見分けがつかないのに、チャット系のトラフィックでは差が出るのも同じ理由です。日本語で長文を扱うなら、10万トークン枠に入る文字数がモデルによって変わる点も忘れないでください。GPT-5.6系なら約12万5,000文字、Claude 4.7以降なら約7万7,000文字が同じ10万トークンに収まる目安です。
文章からトークンを見積もる：日本語は表示値の約3倍で見る
文章エスティメーターは max(⌈文字数/4⌉, ⌈単語数×1.33⌉) で換算します。
英語の短文「The quick brown fox jumps over the lazy dog.」は44文字・9単語：文字数から ⌈44/4⌉ = 11、単語数から ⌈9×1.33⌉ = 12、大きいほうを取って12トークンです。
500単語の英語ドキュメントは3,999文字：文字数から ⌈3999/4⌉ = 1,000、単語数から ⌈500×1.33⌉ = 665、大きいほうを取って1,000トークン（文字数側が勝ち）です。
日本語1,000文字（スペースなし）を貼ると、単語数側はほぼ1になるため文字数側が採用され、表示は250トークンになります。ところがo200k_baseで実際に数えると約800トークン、Claude 4.7以降なら約1,040トークンです。つまり日本語だけのテキストでは、表示値をGPT-5.6系で約3.2倍、Claude Opus 5・Sonnet 5では約4.2倍して入力欄に入れるのが実務的な補正です。「文字数÷4」は英語のBPEに合わせた汎用ヒューリスティックなので、スペースのない日本語では構造的に少なく出ます。
注意点は3つ。コード・JSON・長いスペースなしの文字列は分割が細かくなります。専門用語や難読漢字が多い日本語はさらに増えます（常用漢字でも準2級〜2級レベルは1トークンに収まるのが20〜35%）。そして最新のClaudeは同じテキストを前世代より約30%多くのトークンに分割します。予算のあたりを付けるには十分ですが、請求と厳密に突き合わせたいときは tiktoken か、AnthropicのトークンカウントAPI、あるいはAPIが返す usage フィールドを使ってください。
トークンコストを見積もるときにありがちな落とし穴
- 入力単価と出力単価を混同する。出力はほぼ常に高く、倍率は一族の性格です。GPT-5.6の3階層はいずれも出力が入力の6倍（Sol 5対30、Terra 2.5対15、Luna 1対6）、Claude系は一貫して5倍、Grok 4.5は3倍、DeepSeek V4 Proのようなモデルだけ約2倍（0.435対0.87ドル）。予算はまず出力側から見て、max_tokensで回答の長さを抑えるほうが、プロンプトを削るより効くことがよくあります。
- 日本語の文字数をそのままトークン数として入れる。実測ではGPT-5系（o200k_base）が1文字あたり約0.80トークン、Claude Sonnet 4.6以前が約1.0トークン、Claude 4.7以降が約1.3トークンです。文字数をそのまま入れるとGPT-5.6系では25%の過大見積もりになり、Claude Opus 5では逆に実際のトークン数が入力値の約1.3倍（日本語1万文字なら約13,000トークン）になってしまいます。エスティメーターの表示値を使う場合は逆で、日本語だけのテキストなら表示値の約3.2倍（Claude 4.7以降は約4.2倍）が実際のトークン数の目安です。
- 同じ単価の後継モデルが同じコストだと決めつける。Claude Sonnet 5とSonnet 4.6はどちらも3／15ドル、Claude Opus 5とOpus 4.8はどちらも5／25ドルですが、Anthropicは Claude 4.7以降のモデルが新しいトークナイザーで同じテキストに約30%多いトークンを生成すると明記しています。単価が同じで課金トークンが増えれば請求は上がります。移行を「コスト中立」と判断する前に、新モデルで実トークン数を測り直してください。なおOpus 4.8からOpus 5は両方が新トークナイザーなので本当に中立です。
- 導入価格で予算を組む。新モデルは期限付きの導入価格で登場することがあり、第三者の料金表は期限を書かずに安いほうの数字を載せがちです。促銷価格で作った予算は、期限が来た日に壊れます。この計算機とこのページが各モデルの標準従量課金レートを使っているのはそのためです。他所で見た安い数字を予算に入れる前に、期限が付いていないか確認してください。
- 1回あたりのコストだけ見て、規模を掛け忘れる。1回0.0135ドルは些細に見えても、1日100回なら1か月40.50ドル、1年492.75ドルです（Claude Sonnet 5、例1参照）。予算を決めるのは「単価 × 頻度 × 日数」。必ず1日のリクエスト数を計算機に入れましょう。
- 多ターン会話で毎回履歴を再送信することを忘れる。APIはステートレスなので、10ターン目には前の9ターンをまるごと再送します。入力トークンはほぼ二次関数的に増え、少し長い会話でも1回で数万トークンになります。直近数ターンだけ残すスライディングウィンドウや、数ターンごとの要約圧縮で抑えましょう。
- 一番簡単な作業に一番高いモデルを使う。GPT-5.6が3つの別モデルになったことで、同じ一族の最安と最高が両側で5倍離れました（Luna 1／6ドル対Sol 5／30ドル）。Anthropicの系列もHaiku 4.5の1／5ドルからFable 5の10／50ドルまで開いています。分類・抽出・振り分け・書き換えはLuna、Claude Haiku 4.5、GPT-5.4 Mini、DeepSeek V4 Proで十分。推論・難しいコード・長文創作にだけSol、Claude Opus 5、Fable 5を回す。「まず小さいモデルで判定し、必要なときだけ上げる」ルーティングで請求が半分になることもあります。
- キャッシュとバッチ割引を無視する。どちらも各社が公式に用意した割引で、裏技ではありません。キャッシュヒットは入力単価の10%で課金され（Claude Opus 5なら標準5ドルに対し0.50ドル、GPT-5.6 Solは0.50ドル）、Anthropicの5分キャッシュ書き込みは入力の1.25倍なので1回読まれれば元が取れます。急がない処理はBatch APIで入力・出力ともに5割引（Claude Opus 5は2.50ドル／12.50ドル、Claude Sonnet 5は1.50ドル／7.50ドルに下がる）。固定の長文はプロンプトの先頭に置くとキャッシュ命中率が上がります。
- ツールと思考の「見えないトークン」を数えない。ツールを有効にすると課金対象のシステムプロンプトが自動で足されます。Claude Opus 5は自動選択で286トークン、ツールを強制すると406トークン、Claude Sonnet 5は354トークンと474トークン。Claude Opus 5ではbashツールがさらに325トークン加算され、ウェブ検索は1,000回あたり10ドルが別途かかります。さらにClaude Sonnet 5では適応的思考がデフォルトで有効になり、思考トークンはmax_tokensに含まれて出力として課金されます。出力単価が入力の5倍である以上、短い呼び出しを大量に投げるエージェントではこの固定オーバーヘッドが無視できません。
- 円換算を固定レートで置いたまま放置する。API請求はドル建てで、円での支払額は決済時の為替レートで決まります。日本語の料金記事は1ドル150円や160円といった固定レートで換算しているものが多く、書かれた時点から動きます。150円から160円へ10円動くだけで円建てコストは約6.7%上がるので、社内の予算表にはドル金額と換算レートを分けて書き、レートは見直すたびに更新してください。
LLM APIコストを削減する実践的なヒント
- タスクごとに階層を選ぶ。プロバイダーを変えるより先に階層を見直します。GPT-5.6は同じ一族の中にSol（5／30ドル）、Terra（2／12ドル）、Luna（0.20／1.20ドル）が並んでいます。メール分類やフィールド抽出はLuna、GPT-5.4 Nano（入力0.20ドル）、DeepSeek V4 Flash（0.14ドル）、Mistral Small 4（0.15ドル）、Amazon Nova Micro（0.035ドル）で足り、Sol・Claude Opus 5・Claude Fable 5は複雑な推論と難しいコード、長文執筆に取っておきます。
- 移行する前にトークンの増減を測る。同じリクエストを現行モデルと新モデルに1回ずつ投げて usage フィールドを比べます。移行先がClaude 4.7以降なら、同じテキストで入力・出力ともに約30%増えると見て、補正済みのトークン数で予算を組んでください。
- システム指示だけ英語にして、ユーザー向けの回答は日本語のまま生成する。BPEトークナイザーは英語中心に学習されているため、システムプロンプトや出力フォーマット指定の英語化だけでトークンを2〜3割削れます。効くのは毎回同じ静的なコンテキスト（設計書、規約、書式指定）で、リクエストごとに変わる動的な本文まで翻訳するのは費用対効果が合いません。
- プロンプトは簡潔にし、固定文を先頭に置く。余計な一文はそのまま課金トークンです。そして固定部分を先に、可変部分を後にするだけでプロンプトキャッシュが命中しやすくなります。整理された200トークンのプロンプトが、冗長な800トークンより良い結果を出すことは珍しくありません。
- 繰り返す前置きにプロンプトキャッシュを有効化する。ヒットは入力単価の10%で課金されます（Claude Opus 5とGPT-5.6 Solはどちらも標準5ドルに対し0.50ドル）。Anthropicの5分キャッシュ書き込みは入力の1.25倍なので、1回読まれれば元が取れます。同じ前置きを1時間以上使い回すなら、1時間キャッシュ（書き込み2倍）と5分キャッシュを比べてください。
- 急がない仕事はBatch APIに回す。夜間レポート、一括ラベリング、大量翻訳、評価ジョブは入力・出力ともに5割引です。Claude Opus 5は5／25ドルから2.5／12.5ドル、Claude Sonnet 5は3／15ドルから1.5／7.5ドルに下がります。割引はプロンプトキャッシュと重ねられます。
- max_tokensで出力の長さを制限する。労力対効果が最も良いレバーです。出力は入力の2〜6倍高く、GPT-5.6一族は6倍、Claude系は一貫して5倍です。ラベル1つや100文字の要約が欲しいだけなら上限を切って、モデルに語らせないこと。Claude Sonnet 5は適応的思考がデフォルトで有効になり、思考トークンもmax_tokensに含まれて出力として課金されるので、上限の見直しは移行時の必須作業です。
- 単価だけでなくトークン効率も見る。Googleは Gemini 3.6 Flash が多段タスクで約17%少ないトークンで済むとしており、Anthropicは自社の新世代について逆（約30%増）を明記しています。単価が同じ2モデルでも、同じ仕事の請求はまるで違い得ます。日本語なら差はさらに開きます。公平な比較は、モデルごとに測ったトークン数で行ってください。
- 各社のダッシュボードで使用量を監視し、予算アラートを設定する。OpenAI・Anthropic・Googleはいずれも使用量パネルを用意しています。1リクエストあたり100トークンのずれは1回では気づきませんが、1日1万リクエストなら毎日100万トークンの上乗せです。
- 大量処理ではオープンモデルも検討する。Llama 3.3 70B（0.59／0.79ドル）、Mistral Small 4（0.15／0.60ドル）、DeepSeek V4 Flash（0.14／0.28ドル）はGroqのようなマネージド推論プロバイダー経由で商用APIよりかなり安く動きます。自前運用はトークン課金をゼロにできますがGPU投資が必要で、採算が合うのは相当な物量からです。ハードウェアを買う前に、計算機の年額カードで比べてください。
LLMトークン関連の用語集
トークン（Token）
LLMがテキストを処理する際の最小単位。英語では1トークンが約4文字・0.75単語に相当し、日本語ではモデル次第で1文字あたり0.80〜1.3トークン程度になる。API料金はトークン数に基づいて課金される。
トークナイザー
テキストをトークンに切り分ける部品。プロバイダーごとに異なり（新しいGPT系はo200k_baseエンコーディング）、同じテキストでもモデルによってトークン数が変わる。同じ一族でも世代が変われば数が動く。
o200k_base
GPT-4o以降のOpenAIモデルが使うトークナイザーの語彙。日本語Wikipedia約7.79億文字の検証では1文字あたり0.80トークンで、旧世代cl100k_baseの1.09トークンより効率が良い。常用漢字2,136字のうち1トークンで表せる字は66.5%（cl100k_baseは17.0%）。
トークンインフレ
単価が変わらないまま、トークナイザーが同じテキストをより多くのトークンに分割することで請求が上がる現象。代表例はClaude 4.7以降（Opus 5・Opus 4.8・Sonnet 5・Fable 5）で、Anthropicによれば従来より約30%多いトークンを生成する。
BPE（Byte Pair Encoding）
テキストをサブワード単位に分割するトークン化アルゴリズム。頻出するバイトペアを新しいトークンに置き換える処理を繰り返して語彙を構築する。学習コーパスが英語中心のため、他言語ほどトークンを多く消費しやすい。GPT・Claude・Gemini・Grok・DeepSeek・Mistral・Llamaなど主要LLMの多くが採用または類似手法を使う。
入力トークン（Input Tokens）
APIに送信するプロンプト、システム指示、コンテキスト、会話履歴、ツール定義に含まれるトークン数。出力トークンより単価が安く設定されている。
出力トークン（Output Tokens）
モデルが生成するレスポンスに含まれるトークン数。逐次生成のためGPU計算資源を多く消費し、入力の2〜6倍の単価になる（GPT-5.6一族は6倍、Claude系は5倍、Grok 4.5は3倍、DeepSeek V4 Proは約2倍）。適応的思考の思考トークンも出力として課金される。
100万トークン単価（MTok）
LLM APIの標準的な課金単位。各社は入力と出力を分けて「100万トークンあたり何ドル」で公開し、キャッシュ読み取り・キャッシュ書き込みの列を別に持つことも多い。
コンテキストウィンドウ
モデルが1回のリクエストで処理できるトークン数の上限。入力と出力の合計がこれを超えることはできない。GPT-5.6 Solは1,050,000トークン（出力最大128,000）、Claude Sonnet 5とClaude Opus 5は100万トークン。AnthropicはClaude 4.6以降で100万トークン全域を標準価格に含めるが、Gemini ProとGrokは20万トークンを超えると上位レートに切り替わる。
プロンプトキャッシュ
前回処理したプロンプトの一部を呼び出し間で再利用する仕組み。Anthropicではキャッシュ読み取りが入力単価の0.1倍、5分キャッシュ書き込みが1.25倍、1時間キャッシュ書き込みが2倍で、1回読まれれば元が取れる。GPT-5.6一族もキャッシュ入力が標準の10%（Solなら5ドルに対し0.50ドル）。
Batch API
即時性が不要な処理を非同期でまとめて実行するモードで、入力・出力ともに5割引。Claude Opus 5は5／25ドルから2.5／12.5ドル、Claude Sonnet 5は3／15ドルから1.5／7.5ドルに下がる。プロンプトキャッシュの割引と重ねられる。
tiktoken
OpenAIが提供するPythonライブラリで、GPTモデルのトークン数を正確にカウントできる。GPT-5系は「o200k_base」エンコーディングを使用する。AnthropicはトークンカウントAPI、GoogleはcountTokens API、MistralはMistral Tokenizerをそれぞれ提供している。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）
外部データベースから関連情報を検索し、その結果をプロンプトに含めてLLMに回答を生成させる手法。コンテキストに含める文書量が入力トークン数に直結するため、コスト管理が重要になる。
トークンとLLM APIの料金に関するよくある質問
GPT-5.6 Solの料金は100万トークンあたりいくらですか？
GPT-5.6 Solは標準の従量課金で、入力が100万トークンあたり5ドル、出力が30ドルです。GPT-5.5と同じ単価なので、フラッグシップ階層はこの世代で値上げされていません。
GPT-5.6 Sol・Terra・Lunaの料金の違いは？
GPT-5.6は2026年7月9日に3つの別モデルとして提供が始まり、端から端まで25倍差です。フラッグシップのSolが5／30ドル、バランス型のTerraが2／12ドルでSolの40%、最速・最安のLunaが0.20／1.20ドル。3つとも出力が入力の6倍という比率は同じなので、階層を変えると請求の形は変わらず全体が拡大・縮小します。例1のサポート・ボットなら、Solで月75.00ドル、Terraで30.00ドル、Lunaで3.00ドルです。
Claude Opus 5の料金は100万トークンあたりいくらですか？
Claude Opus 5は入力が100万トークンあたり5ドル、出力が25ドルで、Claude Opus 4.8と同額です。10／50ドルのClaude Fable 5のちょうど半額にあたります。
GPT-5.6 SolとClaude Opus 5はどちらが安いですか？
出力の比率で決まります。2つのフラッグシップは入力が同じ100万トークン5ドルで、違うのは出力だけ（Solが30ドル、Opus 5が25ドル）です。入力10万トークン・出力2,000トークンの長文処理なら差は1セント（0.56ドル対0.55ドル）。入力20,000トークン・出力3,000トークンを1日200回投げる出力寄りのコーディングエージェントなら、Opus 5が月1,050.00ドル、Solが月1,140.00ドルで、率にして約8.6%の差です。ただし日本語テキストで比べるなら話が変わります。Claude 4.7以降は同じ日本語を約30%多いトークンに分割するため、実コストではSolが有利に振れる場面が出てきます。自分のトークン構成を入れて確かめてください。
Claude Sonnet 5はSonnet 4.6と同じ単価なのに、なぜ請求が上がるのですか？
トークナイザーが変わったからです。Anthropicの料金ドキュメントは、Claude 4.7以降のモデル（Opus 5、Opus 4.8、Sonnet 5、Fable 5）が新しいトークナイザーを使い、同じテキストに対して約30%多くのトークンを生成すると明記しています。Sonnet 4.6以前は従来のものです。単価は両世代とも3／15ドルのままなので、同じワークロードの請求はSonnet 5でおよそ30%高くなります。例1のサポート・ボットなら月40.50ドルが52.65ドルになります。単価の同一は、コストの同一ではありません。逆にOpus 4.8からOpus 5への移行は、両方が新トークナイザーなので本当に中立です。
日本語は英語より何倍トークンを使いますか？
同じ内容なら1.5倍前後が目安で、モデルによって幅があります。@ITが2026年5月に公開した多言語ベンチマークでは日本語のトークン数は英語の平均1.48〜1.50倍、GPT-5.5では1.73倍、Claude Opus 4.7では1.39倍でした。文字あたりで見ると、GPT-5系のo200k_baseは日本語1文字が約0.80トークン、旧世代のcl100k_baseは約1.09トークン、Claude 4.7以降は実測で約1.3トークンです。「日本語は2〜3倍」という古い通説はcl100k_base世代の話で、新しいトークナイザーでは差が縮んでいます。漢字・かなの比率や専門用語の多さでも変わるため、一律の倍率で決めつけないほうが安全です。
日本語1,000文字は何トークンですか？
GPT-5系（o200k_base）なら約800トークン、Claude Sonnet 4.6以前なら約1,000トークン、Claude Opus 5やSonnet 5なら約1,300トークンが目安です。逆算すると1,000トークンは日本語で約770〜1,250文字にあたります。
100万トークン（1M tokens）はいくらですか？
モデルと入力・出力で変わります。入力100万トークンはAmazon Nova Microの0.035ドル、DeepSeek V4 Proの0.435ドルからGPT-5.6 SolとClaude Opus 5の5ドル、GPT-5.5 Proの30ドルまで。出力100万トークンは0.14ドルから180ドルまでの幅があります。フロンティア級だけを見ると帯はもっと狭く、入力は2〜5ドル、出力はGrok 4.5の6ドルからGPT-5.6 Solの30ドルの間に収まります。詳しくは上の早見表をご覧ください。
出力トークンが入力トークンより高いのはなぜですか？
生成の仕組みが違うからです。入力トークンはGPUで一括・並列に読み込めますが、出力トークンは1つずつ順番に生成し、そのたびに推論を1回走らせるため計算資源を多く使います。そのためGPT-5.6の3階層はいずれも出力が入力の6倍、Claude系は5倍、Grok 4.5は3倍、DeepSeek V4 Proは約2倍です。コスト最適化では、出力の長さをmax_tokensで抑えるのが最も効きます。
API利用で最も安いモデルはどれですか？
フロンティア級ではGrok 4.5の入力2ドル・出力6ドルとGemini 3.1 Proの2ドル・12ドルが安く、そのすぐ上にGPT-5.6 Terraの2／12ドルが来ます。1階層下げるとGPT-5.6 Lunaの0.20／1.20ドルやClaude Haiku 4.5の1／5ドルで、さらに大きく下がります。性能より価格が優先ならDeepSeek V4 Proが0.435ドル・0.87ドル、Amazon Nova Microは0.035ドル・0.14ドル。注意点は2つ。Gemini 3.1 ProとGrokは20万トークンを超えるプロンプトで上位レートに切り替わります。そして自分のタスクにとって最も安い実用モデルを決めるのは料金表ではなく評価セットです。
AIチャットボットの月額コストはどのくらいですか？
モデルと利用量で大きく変わります。1回に入力2,000トークン・出力500トークン、1日100回の典型的なチャットボットなら、GPT-5.6 Solで月75.00ドル（年912.50ドル）、Claude Opus 5で67.50ドル、Claude Sonnet 5で40.50ドル、GPT-5.6 Terraで30.00ドル、Claude Haiku 4.5で13.50ドル、DeepSeek V4 Proで3.92ドル、GPT-5.6 Lunaならわずか月3.00ドル（年36.50ドル）です。日本語なら入力2,500文字・出力600文字ぶんがこのトークン数の目安です。月額が200ドルを超えるあたりから、下のルーティングとキャッシュの施策に1日エンジニアリング時間を使う価値が出ます。
API料金はドル建てですか？円ではいくらになりますか？
OpenAI・Anthropic・Google・DeepSeekのいずれもAPIの請求はドル建てで、円での支払額はクレジットカード決済時の為替レートで決まります。この計算機もドルで表示するので、円換算したいときは月額のドル金額に当日のレートを掛けてください。日本語の料金記事は1ドル150円や160円といった固定レートで換算しているものが多いですが、レートは動きます。150円から160円へ10円動くだけで円建てコストは約6.7%上がるので、社内の予算表ではドル金額と換算レートを分けて管理するのが安全です。
トークン数を正確に数える方法はありますか？
3つの方法があります。最も正確なのはOpenAIのtiktokenライブラリ（新しいGPT系はo200k_baseエンコーディングを使用）です。最も手早いのはこのページのエスティメーターにテキストを貼る方法で、コードを書かずにトークン数と各モデルの費用が出ます。3つ目は4文字≈1トークンの概算ですが、日本語には合いません。Claude・Gemini・Llamaは独自のトークナイザーを使い公開もされていないため、AnthropicのトークンカウントAPIか、運用時にAPIが返す usage フィールドが最も確実です。特にClaudeの最新世代は前世代より約30%多く数える点に注意してください。
このトークン計算機は無料ですか？データは安全ですか？
無料で、登録も不要です。エスティメーターに貼ったテキストはブラウザ内だけで処理され、サーバーに送信されることも、モデルのトークン枠を消費することもないため、プロンプトが漏れる心配はありません。単価はOpenAI・Anthropic・Google・DeepSeekなどの公開料金に基づく見積もりで、最終的な請求は各社APIコンソールの usage が基準になります。
この見積もりの精度はどのくらいですか？
算術は正確です。入力したトークン数に公開単価を掛けているので、数字が正しければ1回あたりの金額は請求明細と一致します。実際の請求を動かす要素は3つ。トークン数はAPIの usage フィールドから取らない限り概算です。月額は一律30日で計算しているため、31日の月は約3%高く、2月は約7%低く出ます。そして割引は適用していません。プロンプトキャッシュ、Batch API、企業契約はいずれも標準レートより安く請求されます。根拠のある計画値として扱ってください。確定見積もりではありません。
コンテキストウィンドウとトークンの上限は同じものですか？
同じではありません。コンテキストウィンドウは1回のリクエストで扱える最大トークン数（入力＋出力）で、アーキテクチャ上の上限です。一方、max_tokensは出力に何トークンまで払うかを指定するAPIのパラメータです。GPT-5.6 Solは1,050,000トークンのウィンドウと最大128,000トークンの出力を持ち、Claude Sonnet 5は100万トークンのウィンドウと最大128,000トークンの出力。AnthropicはClaude 4.6以降で100万トークンのウィンドウを標準価格に含めており、90万トークンのリクエストも9,000トークンのリクエストと同じ単価です。一方でGemini ProとGrokは20万トークンを超えると上位レートに切り替わります。いずれにしてもウィンドウが大きいことは、丸ごと使っても安いという意味ではありません。長い会話は毎回履歴全体を入力トークンとして再送します。
画像やファイルもトークンを消費しますか？
します。マルチモーダルモデルは画像をタイルに分割してトークン化し、1枚で数百から千数百トークンになります。ドキュメントは先にテキスト化されて課金され、Anthropicは10kBのウェブページで約2,500トークン、500kBの研究論文PDFで約125,000トークンと見積もっています。OCRやスクリーンショット解析のような画像中心のアプリは請求が最も膨らみやすいので、予算を固める前にテストセットで実測してください。
月額を算出したあと、どうやってコストを下げますか？
効果の大きい順に5つあります。1つ目はタスク難易度でモデルを振り分け、単純作業はGPT-5.6 Luna・Claude Haiku 4.5・GPT-5.4 Mini・DeepSeek V4 Pro、複雑な処理だけGPT-5.6 Sol・Claude Opus 5にする。SolからLunaへ落とすだけで5分の1です。2つ目は繰り返す前置きにプロンプトキャッシュを有効化し、ヒットを入力単価の10%で通す。3つ目は急がない処理をBatch API（5割引）に回す。4つ目はmax_tokensで出力を制限する。出力が入力の5〜6倍である以上ここがいちばん効きます。5つ目はシステム指示を英語で書いて短くする。日本語の依頼文だけ日本語に残せば、体感品質を落とさずトークンを2〜3割削れます。新しい数字を計算機に入れ直せば、月額・年額でどれだけ下がるか確認できます。
実際の請求が見積もりより高いのはなぜですか？
標準単価に含まれない項目が原因のことがほとんどです。順に確認してください。Claude Opus 5の高速モードは10ドル・50ドルで標準の2倍。キャッシュ書き込みは入力の1.25倍（1時間キャッシュなら2倍）で、読み取りが10%に下がるのはその後です。ツールを有効にすると課金対象のシステムプロンプトが足され（Opus 5は286か406トークン、Sonnet 5は354か474トークン、Opus 5でbashツールを使うなら追加325トークン）、ウェブ検索は1,000回あたり10ドルが別建て。推論を特定地域に固定すると10%増（AnthropicのファーストパーティAPIではinference_geoに1.1倍の乗数、Amazon BedrockとGoogle Cloudのリージョナル／マルチリージョンエンドポイントは10%のプレミアム）。Claude 4.7以降に移行したなら同じテキストで約30%トークンが増えています。そして31日の月は、見積もりが使う一律30日より約3%長いです。