ホーム AI・LLM トークンコスト計算 作成日: 2026年7月20日 21:33 トークンコスト計算 入力 入力トークン1,500出力トークン500入力単価(100万トークンあたり)3 ドル出力単価(100万トークンあたり)15 ドル AI・LLM トークンコスト計算 入力トークン数と出力トークン数、モデルの100万トークンあたり単価から、大規模言語モデル(LLM)への単一API呼び出しにかかるコストを算出します。入力と出力は別々に課金されます。 入力 トークン 入力トークン 1回の呼び出しでモデルに送るトークン数です。システムプロンプト、会話履歴、現在のユーザーメッセージを合わせたものを指します。英語ではおおむね4文字で1トークンに相当します。 出力トークン モデルが応答として生成するトークン数です。出力は入力より高い単価で課金されることが多く、長い応答は短いプロンプトのコストを大きく上回ります。 単価 入力単価(100万トークンあたり) ドル プロバイダーが入力100万トークンに対して課金する金額です。1トークンあたりの金額はごくわずかなため、単価は100万トークンを単位として公表されます。 出力単価(100万トークンあたり) ドル プロバイダーが出力100万トークンに対して課金する金額です。生成はプロンプトの読み取りより計算負荷が高いため、通常は入力単価の3〜5倍となります。 結果 値を入力すると計算結果が表示されます。 合計コスト ドル 1回の呼び出しの入力コストと出力コストの合計です。... + ... = ...となります。 詳細 入力コスト ドル 入力1,500トークンを100万トークンあたり3 ドルで処理したコストで、この呼び出しのプロンプト部分の料金です。 出力コスト ドル 出力500トークンを100万トークンあたり15 ドルで生成したコストで、この呼び出しの応答部分の料金です。 共有 レポートを印刷 リセット 埋め込み この計算機を埋め込む プレビュー このコードをページに貼り付けると計算機を表示できます。 コードをコピー この計算を共有 このリンクを開くと、入力した値がそのまま表示されます。 リンクをコピー 共有する XFacebookLINE メール 最終更新: 2026-06-22 トークンコストとは 大規模言語モデル(LLM)へのAPI呼び出しのトークンコストとは、1回のリクエストに対して課金される金額です。モデルへ送ったトークン数とモデルから受け取ったトークン数、およびモデルが公表するトークンあたりの単価から算出します。プロバイダーは利用量をトークン(英語ではおおむね4文字に相当する短いテキストの断片)で計測し、プロンプト(入力)と応答(出力)を別々に課金します。両者の単価が異なるためです。 単価の表示方法 1トークンの金額は通貨単位のごくわずかな割合にすぎないため、プロバイダーは主要な数値を読みやすく保つために単価を100万トークン単位で公表します。入力100万トークンあたり$3という単価は、入力1トークンが100万分の3ドルであることを意味し、出力100万トークンあたり$15はその5倍にあたります。出力の方が高いのは、生成が1トークンずつ行われ、それぞれモデル全体を1回通過させる必要があるのに対し、入力は1回の並列的な処理でまとめて扱われるためです。 計算式 入力トークン数を nin、100万トークンあたりの単価をpinn_{in}、100万トークンあたりの単価を p_{in}、出力トークン数を noutn_{out}、その単価を poutp_{out} とすると、課金される2つの構成要素は次のとおりです。 Cin=nin106 pin,Cout=nout106 poutC_{in} = \frac{n_{in}}{10^6}\, p_{in}, \qquad C_{out} = \frac{n_{out}}{10^6}\, p_{out}Cin=106ninpin,Cout=106noutpout 呼び出しのコストはこの和になります。 C=Cin+CoutC = C_{in} + C_{out}C=Cin+Cout 10610^6 で割ることで、100万トークン単位の単価をトークンあたりの単価に換算してからトークン数を掛けています。 計算例 入力トークン数 nin=1500n_{in} = 1500、出力トークン数 nout=500n_{out} = 500 のリクエストを、入力100万トークンあたり$3、出力100万トークンあたり$15の中位のフロンティアモデルで処理する場合を考えます。入力部分は次のとおりです。 Cin=1500106×3=$0.0045C_{in} = \frac{1500}{10^6} \times 3 = \$0.0045Cin=1061500×3=$0.0045 出力部分は次のとおりです。 Cout=500106×15=$0.0075C_{out} = \frac{500}{10^6} \times 15 = \$0.0075Cout=106500×15=$0.0075 合計は C = 0.0045 + 0.0075 = \0.012$ となります。プロンプトは応答の3倍の長さですが、出力単価が入力単価の5倍であるため、両者は請求額にほぼ同程度に寄与します。これがトークン課金の特徴です。高い単価での短い応答は、低い単価での長いプロンプトと同程度のコストになることがあります。 補足と変動要因 この計算は一律のトークン単価を前提とします。実際には実効単価が公表値を下回ることがあります。プロンプトキャッシュは繰り返されるコンテキストを割引で再利用し、非同期のバッチ処理は遅延と引き換えに単価を下げます。トークン数もトークナイザーと内容に依存し、コードや英語以外の文字は平易な英語よりトークン化の効率が低く、文字あたりのトークン数が増えます。 活用 呼び出しあたりのコストは、より大きな見積もりを組み立てるための最小単位です。これにリクエスト量を掛けると継続的な支出になり、LLM月額コストの計算 がこれを扱います。1つのタスクで多くの呼び出しを行うエージェント型のワークフローは エージェントコストの計算 で扱います。逆方向、すなわち一定の予算で購入できるトークン数を求めるには 1ドルあたりトークン数の計算 を参照してください。 よくある質問 (FAQ)入力トークンと出力トークンで単価が異なるのはなぜですかプロンプトの読み取りと応答の生成は異なる処理です。入力トークンは1回の並列的な順伝播でまとめて処理されるのに対し、出力トークンは1つずつ生成され、それぞれモデル全体を1回通過させる必要があります。このため生成は計算負荷が高く、プロバイダーは出力トークンを高く設定します。一般には入力単価の3〜5倍です。 テキストは何トークンになりますかトークンはテキストの断片で、英語では3〜4文字程度の語の一部であることが多いです。目安として1トークンは英語で約0.75語に相当し、1,000トークンは約750語になります。コード、記号、英語以外の文字はトークン化の効率が下がり、文字あたりのトークン数が増えます。正確な数値はプロバイダーのトークナイザーで確認してください。 単価が100万トークン単位で表示されるのはなぜですか1トークンの金額は通貨単位のごくわずかな割合にすぎないため、トークンあたりの単価では0が長く並ぶ読みにくい数値になります。100万トークン単位で表示することで主要な数値が読みやすくなります。100万あたり3という単価は、1トークンが通貨単位の300万分の3であることを意味します。 免責事項 トークン数はモデルのトークナイザーに依存し、言語や内容によって変動します。公表される単価は時間とともに変化し、キャッシュやバッチ処理による割引を含まない場合があります。請求の根拠とする前に、現在の単価と正確なトークン数をプロバイダーに確認してください。 次のおすすめ LLM月額コストの計算 呼び出しあたりのトークン使用量、1日のリクエスト数、モデルの100万トークンあたり単価から、大規模言語モデル(LLM)APIを利用するワークロードの継続的なコストを試算します。入力と出力は別々に課金されます。 詳しく解説1ドルあたりトークン数の計算 大規模言語モデル(LLM)の100万トークンあたり単価を購買力に換算します。通貨単位あたりで購入できるトークン数と、指定した予算で購入できるトークン数を求めます。 詳しく解説 200+ ツール · 10 言語対応 · 完全無料 コスト・料金の他の計算 1ドルあたりトークン数の計算GPU クラウド費用を計算GPU利用率コストの計算LLMファインチューニング費用の計算LLMレート制限の計画トークンコスト計算 +20 more Show less LLM学習のカーボンフットプリントの計算LLM学習時間とコストの計算LLM月額コストの計算エージェントコストの計算コンテキストコストの増加の計算コンテキスト長の判定システムプロンプトの償却コストトークンから単語数への変換バッチAPIの節約額の計算プロンプトキャッシュの節約額の計算ベクトルDBコストの計算ベクトルDBサイズの計算音声合成コストの計算音声文字起こしコストの計算画像生成コストの計算関数呼び出しのトークンオーバーヘッド構造化出力のトークンオーバーヘッド自己ホストとAPIの損益分岐の計算推論エネルギーコストの計算埋め込みコストの計算 AI・LLMの他のカテゴリ 推論・サービング トークンあたりFLOPsの計算バッチ推論スループットの計算モデルFLOPs利用率の計算画像入力トークン数の計算実効トークン毎秒の計算推論スループットの計算推論レイテンシの計算投機的デコーディングの高速化の計算学習・スケーリング Chinchilla最適トークン数LLMトレーニングVRAMの計算LoRA の学習パラメータ数を計算データセットのトークン数の計算データ並列スケーリングの計算パイプライン並列のバブルの計算学習FLOPsの計算学習率ウォームアップの計算計算最適なモデルサイズ計算予算から求めるエポック数勾配累積のメモリ計算実効バッチサイズの計算ハードウェア・メモリ KVキャッシュサイズの計算LLM推論のVRAM計算MoE のアクティブパラメータ数を計算Transformerのパラメータ数の計算アテンションメモリの計算モデルに必要なGPU台数の計算モデルのダウンロード時間の計算量子化によるモデルサイズの計算RAG・埋め込み RAGチャンク分割の設計評価 A/Bテスト有意性の計算LLM評価のサンプルサイズの計算pass@k の計算パープレキシティの計算すべてのツール コサイン類似度の計算 この計算機は役に立ちましたか? 役に立った 改善が必要 改善が必要 どのような点が改善されると良いですか? フィードバックを送信 Powered by OneCalc ↗
最終更新: 2026-06-22 トークンコストとは 大規模言語モデル(LLM)へのAPI呼び出しのトークンコストとは、1回のリクエストに対して課金される金額です。モデルへ送ったトークン数とモデルから受け取ったトークン数、およびモデルが公表するトークンあたりの単価から算出します。プロバイダーは利用量をトークン(英語ではおおむね4文字に相当する短いテキストの断片)で計測し、プロンプト(入力)と応答(出力)を別々に課金します。両者の単価が異なるためです。 単価の表示方法 1トークンの金額は通貨単位のごくわずかな割合にすぎないため、プロバイダーは主要な数値を読みやすく保つために単価を100万トークン単位で公表します。入力100万トークンあたり$3という単価は、入力1トークンが100万分の3ドルであることを意味し、出力100万トークンあたり$15はその5倍にあたります。出力の方が高いのは、生成が1トークンずつ行われ、それぞれモデル全体を1回通過させる必要があるのに対し、入力は1回の並列的な処理でまとめて扱われるためです。 計算式 入力トークン数を nin、100万トークンあたりの単価をpinn_{in}、100万トークンあたりの単価を p_{in}、出力トークン数を noutn_{out}、その単価を poutp_{out} とすると、課金される2つの構成要素は次のとおりです。 Cin=nin106 pin,Cout=nout106 poutC_{in} = \frac{n_{in}}{10^6}\, p_{in}, \qquad C_{out} = \frac{n_{out}}{10^6}\, p_{out}Cin=106ninpin,Cout=106noutpout 呼び出しのコストはこの和になります。 C=Cin+CoutC = C_{in} + C_{out}C=Cin+Cout 10610^6 で割ることで、100万トークン単位の単価をトークンあたりの単価に換算してからトークン数を掛けています。 計算例 入力トークン数 nin=1500n_{in} = 1500、出力トークン数 nout=500n_{out} = 500 のリクエストを、入力100万トークンあたり$3、出力100万トークンあたり$15の中位のフロンティアモデルで処理する場合を考えます。入力部分は次のとおりです。 Cin=1500106×3=$0.0045C_{in} = \frac{1500}{10^6} \times 3 = \$0.0045Cin=1061500×3=$0.0045 出力部分は次のとおりです。 Cout=500106×15=$0.0075C_{out} = \frac{500}{10^6} \times 15 = \$0.0075Cout=106500×15=$0.0075 合計は C = 0.0045 + 0.0075 = \0.012$ となります。プロンプトは応答の3倍の長さですが、出力単価が入力単価の5倍であるため、両者は請求額にほぼ同程度に寄与します。これがトークン課金の特徴です。高い単価での短い応答は、低い単価での長いプロンプトと同程度のコストになることがあります。 補足と変動要因 この計算は一律のトークン単価を前提とします。実際には実効単価が公表値を下回ることがあります。プロンプトキャッシュは繰り返されるコンテキストを割引で再利用し、非同期のバッチ処理は遅延と引き換えに単価を下げます。トークン数もトークナイザーと内容に依存し、コードや英語以外の文字は平易な英語よりトークン化の効率が低く、文字あたりのトークン数が増えます。 活用 呼び出しあたりのコストは、より大きな見積もりを組み立てるための最小単位です。これにリクエスト量を掛けると継続的な支出になり、LLM月額コストの計算 がこれを扱います。1つのタスクで多くの呼び出しを行うエージェント型のワークフローは エージェントコストの計算 で扱います。逆方向、すなわち一定の予算で購入できるトークン数を求めるには 1ドルあたりトークン数の計算 を参照してください。 よくある質問 (FAQ)入力トークンと出力トークンで単価が異なるのはなぜですかプロンプトの読み取りと応答の生成は異なる処理です。入力トークンは1回の並列的な順伝播でまとめて処理されるのに対し、出力トークンは1つずつ生成され、それぞれモデル全体を1回通過させる必要があります。このため生成は計算負荷が高く、プロバイダーは出力トークンを高く設定します。一般には入力単価の3〜5倍です。 テキストは何トークンになりますかトークンはテキストの断片で、英語では3〜4文字程度の語の一部であることが多いです。目安として1トークンは英語で約0.75語に相当し、1,000トークンは約750語になります。コード、記号、英語以外の文字はトークン化の効率が下がり、文字あたりのトークン数が増えます。正確な数値はプロバイダーのトークナイザーで確認してください。 単価が100万トークン単位で表示されるのはなぜですか1トークンの金額は通貨単位のごくわずかな割合にすぎないため、トークンあたりの単価では0が長く並ぶ読みにくい数値になります。100万トークン単位で表示することで主要な数値が読みやすくなります。100万あたり3という単価は、1トークンが通貨単位の300万分の3であることを意味します。 免責事項 トークン数はモデルのトークナイザーに依存し、言語や内容によって変動します。公表される単価は時間とともに変化し、キャッシュやバッチ処理による割引を含まない場合があります。請求の根拠とする前に、現在の単価と正確なトークン数をプロバイダーに確認してください。