LLM APIの料金はトークンで決まる：入力・出力・キャッシュ・Batchを1回の呼び出しで計算する

LLM API の料金は、入力のトークン数と出力のトークン数に、それぞれ別の単価をかけて決まります。出力の単価のほうが高く、キャッシュされた入力は安く、Batch で処理すると標準の 50% になります。ここでは 2026 年 10 月 18 日時点の公式の単価で、入力 1 万トークン・出力 1,000 トークンの呼び出し 1 回の費用を計算します。モデル名と単価は頻繁に変わるため、使う前に必ず公式のページで確かめてください。

1 回の呼び出しの費用を式にする

単価は、100 万トークンあたりの米ドルで書かれています。

入力 1 万トークン・出力 1,000 トークンの場合の、公式の単価（取得日の値）による計算は次のとおりです。

Sonnet 5.5 なら、入力が 10,000 × 2 ÷ 100 万 = $0.02、出力が 1,000 × 10 ÷ 100 万 = $0.01 で、合計は $0.03 です。

呼び出しの回数をかけると、月間の費用になる

1 日に 1,000 回、30 日間呼び出すと 30,000 回です。Sonnet 5.5 は 30,000 × $0.03 = $900、Haiku 5.5 は 30,000 × $0.0015 = $45 です。同じ使い方でも、モデルの選び方で 20 倍の開きが出ます。もちろん、モデルによって出力の質が違うので、安いほうが良いという意味ではありません。

キャッシュと Batch で、費用が下がる条件

同じ入力を繰り返し送るなら、キャッシュが効きます。Anthropic の Sonnet 5.5 は、キャッシュの読み出しが 100 万トークンあたり $0.10 で、通常の入力 $2 の 20 分の 1 です。OpenAI の gpt-5.4-mini は、キャッシュ入力が $0.075 です。Google は、コンテキストキャッシュの保管料が時間単位で別にかかります。

Batch は、3 社とも標準の 50% です。すぐに結果が要らない処理なら、半額で済みます。

API を使い続けるか、自前の GPU で動かすか

API の費用は、呼び出しの数に比例して増えます。自前の環境で動かせるモデルで足りるなら、GPU の購入やクラウドの借用と比べる選択肢が出てきます。損益分岐の計算は、自前 GPU とクラウド GPU の損益分岐にまとめています。ただし、API で使えるモデルと、自前で動かせるモデルは同じ性能ではありません。