LLM価格

この記事の日付について。 2026-09-19 に調査・執筆し、公開日の 2026-10-04 にプラン価格、5時間ウィンドウの推定メッセージ数、機能可用性表、クレジット単価表、API 価格表（Standard / Batch / Flex / Fast）、API のレート制限、旧 URL の転送先を一次資料で再確認して更新しました。本文中の「2026-09-19 確認」は執筆時、「2026-10-04 確認」は公開前の再確認の日付です。筆者環境の計測値は、断りがない限り 2026-09-19 の記録です。 この記事でわかること（2026年10月時点の結論） 今回確認した公開料金ページには、Codex だけを単体で購入するサブスクリプション価格は載っていません。 公開されている料金は、ChatGPT のプラン（Free 0 ドル / Go 8 ドル / Plus 20 ドル / Pro 100・200・500 ドル / Business 20 ドル per user / Enterprise・Edu は個別見積）に含まれる利用枠と、API キーによる従量課金の 2 系統です（ChatGPT Learn 公式 Pricing 2026-10-04 確認） 「上限」という一語が、4 つの別の仕組みを指しています。 5時間ウィンドウのメッセージ数、週次上限、クレジット、API のトークン単価です。公式は、API のトークン価格はサブスクリプションの利用枠とは別で、含まれるタスク数の見積もりに使わないよう明記しており、この 4 つを 1 つの換算率で相互に変換することはできません 変換できるのはクレジット単価と API のドル単価の間だけです。2 つの公式表を割り算すると、7 モデル×3 区分の 21 セットすべてが 1 クレジット＝0.04 ドルの比で一致しました（本稿の計算。購入価格ではありません） 2026-10-04 確認の公式表では、Pro には現在 5時間上限がありません。 Plus と Standard Business の 5時間あたり推定メッセージ数は同じ値です 私の仮定した 1 ターン（非キャッシュ入力 1 万・キャッシュ入力 5 万・出力 6 千トークン）を gpt-5.3-codex で回すと、月 181 ターンまでは API の請求額が Plus の月額 20 ドルを下回ります。 同じ量を Plus の枠で賄えるかは別の問題で、試算式は第 9 節に置きました この記事は「いくら払えばいいか」だけを扱います。Claude Code や Cursor との比較は別の検索意図なので、第 14 節の内部リンクで既存記事へ送ります。 ...

何が起きたのか OpenAIが2026年8月13日、APIの新しいサービス階層として「Ultrafast」の限定プレビューを告知しました。公式ページ『Previewing Ultrafast mode: GPT-5.6 Sol at up to 14X the speed』によれば、GPT-5.6 Sol をStandard処理の最大14倍の速度で走らせ、出力は最大750トークン/秒に達します（OpenAI 2026-08-13）。提供はまずOpenAI APIから始まり、現時点では「a select group of customers」への限定プレビューで、容量の増加に応じて拡大するとされています。 この速度を出しているのはGPUではありません。同日、Cerebrasが自社ブログ『Accelerating GPT-5.6 Sol Ultrafast』とプレスリリースで、Ultrafastが同社のウェハスケールエンジン（WSE、ウェハ1枚をそのまま1個のチップにする設計）上で動いていることを公表しています（Cerebras 2026-08-13、GlobeNewswire 2026-08-13）。Cerebras側は、Ultrafast版のGPT-5.6 SolはStandardと同じ知能で動く、と明記しています。 注目すべきは、新しいモデルが出たのではないという点です。モデルは同じで、売られているのは速度だけ。OpenAIは公式発表のブログ投稿で「Until now, getting real-time speed typically meant choosing a smaller or more specialized model.」と説明しています（OpenAI 2026-08-13）。TechCrunchも同じ文言を引用しています（TechCrunch 2026-08-13）。 速度が三層のSKUになった これでGPT-5.6 Solの速度プレミアム階層は3段になりました(別途、低速・割安のFlex/Batch経路もあります)。整理すると次のとおりです。 階層 速度（Standard比） 価格（Standard比） 実行基盤 Standard 1倍 入力 5ドル/M・出力 30ドル/M 非公表 Fast 最大2.5倍 2倍（入力 10ドル/M・出力 60ドル/M） 非公表 Ultrafast 最大14倍（最大750 tok/s） 未公表 Cerebras WSE 実行基盤について公式に確認できるのはUltrafastがCerebras WSEであることだけで、Standard/Fastの具体的なハードウェアは公開情報からは分かりません。 ...

何が起きたのか Googleは2026-08-13、Gemini 3.7 Flashを発表しました（Google公式ブログ 2026-08-13）。公式ブログはこれを「our most intelligent workhorse model yet for coding and agents」（コーディングとエージェント向けの、これまでで最も知的なワークホースモデル）と表現しています。前世代のGemini 3.6 Flashが公開されたのは2026-07-21ですから、後継が出るまで約3週間です。公式ブログは、開発者からのフィードバックとアルゴリズム面の改良を受けた3週間での更新だとしています。 公表された前世代との比較は次の5項目です（同ブログ）。 ベンチマーク 3.7 Flash 3.6 Flash FrontierCode 1.1 Main 43.6% 34.4% DeepSWE v1.1 65.3% 49.0% WebDev Arena Elo 1588 1538 GDP.pdf 34.0% 22.0% AutomationBench 30.4% 17.0% ※ DeepSWEの3.6 Flash値は、同日のGoogle公式性能表では48.6%と表記されており、公式資料間でも49.0% / 48.6%の揺れがあります。また評価メソドロジーによれば、3.7 FlashのDeepSWE値はGoogleの自己計測（high thinking設定）、3.6 Flash値は公開リーダーボード由来で、完全な同条件比較ではありません（Google DeepMind 公式性能表、評価メソドロジー）。 そしてもう一つ、ベンチマーク以上に実務へ効く数字があります。Gemini APIの価格（Standardティア）は100万トークンあたり入力0.75ドル・出力3.75ドルですが、これは2026-12-31までの導入価格で、2027-01-01からは入力1.50ドル・出力7.50ドルになります（Google AI for Developers 公式ドキュメント）。単価がちょうど2倍になる日付が、リリース時点で予告されている構図です。 「値上げ」ではなく「導入価格の終了」 まず、この2倍を素朴に値上げと読むと事実を誤ります。 Gemini APIの価格ページ（2026-08-14閲覧）を見ると、導入価格の対象はGemini 3.7 Flashだけではありません。Gemini 3.6 Flashも同じく入力0.75ドル・出力3.75ドルで掲載されており、2027-01-01から入力1.50ドル・出力7.50ドルへ移行します。一方でGemini 3.5 Flash-Liteは2026-08-14時点で入力0.30ドル・出力2.50ドルのままで、Flash本体のような期間限定価格の注記は付いていません（Gemini API 価格ページ）。つまり年末で一斉に切れるのは、3.7 Flashと3.6 Flashにかかった期間限定の割引です。 ...

何が起きたのか Anthropicは2026-07-24、Opus系列の最新版Claude Opus 5を公開しました（Anthropic 2026-07-24）。価格は入力100万トークンあたり5ドル、出力100万トークンあたり25ドルで、前世代のOpus 4.8から据え置きです（Anthropic 2026-07-24）。 公式が前面に押し出したのは「価格を上げずに性能を上げた」という主張です。抽象的推論を測るARC-AGI 3でOpus 5は30.2%を記録し、公式ブログはこれを「次点モデルの3倍」と表現しています（Anthropic 2026-07-24）。Anthropicの公開チャートでは、Opus 5は30.2%、次点モデルは7.8%と読めます。単純比では約3.9倍ですが、公式本文は丸めて「3倍」と表現しているため、本記事も公式表現に合わせます。なお、この数値はAnthropicによる評価結果であり、独立した第三者再現ではありません。 このリリースは、Opus 4.8（2026-05-28公開）からわずか2か月後、6月のMythos 5・Fable 5・Sonnet 5に続くタイミングでした（TechCrunch 2026-07-24）。本記事では、公開された数値を一つずつ確認しながら、「安いのに賢い」がどこまで実務判断に使えるかを検証します。 価格が据え置きであることの意味 Opus 5のAPI価格は入力100万トークンあたり5ドル、出力100万トークンあたり25ドルで、Opus 4.8から据え置きです。Anthropicは、Fable 5に近い性能を「半額の価格」で提供すると説明しています（Anthropic 2026-07-24）。 ただし、ベンチマークのスコアを入力単価だけで割った「1ドルあたりスコア」は、厳密なコスト比較には向きません。推論モデルでは出力・思考トークン量、effort設定、ツール呼び出し、再試行、長文コンテキスト時の料金などが総額を左右するためです。Anthropicの比較も、単純なトークン単価ではなく、特定の評価ハーネス上のタスクあたりコストを用いています。したがって、コスト効率は各社の同一条件でのタスク単価と成功率を併記して判断する必要があります。 ベンチマークを一つずつ Anthropic公式発表と、公開チャートから読み取れる範囲を整理します（Anthropic 2026-07-24）。 ベンチマーク 内容 Opus 5 比較対象 Frontier-Bench v0.1 コーディング 43.3% Fable 5: 33.7% / Opus 4.8: 18.7% ARC-AGI 3 新規問題解決 30.2% GPT-5.6 Sol: 7.8% / Opus 4.8: 1.5% CursorBench 3.2 コーディング Fable 5ピークの0.5%差 半額の単価で OSWorld 2.0 コンピュータ操作 Fable 5超（チャートのみ） Fable 5の約1/3コストで Zapier AutomationBench 業務自動化 次点の約1.5倍の合格率 同一タスク単価で GDPval-AA v2 知識労働 新SOTA（最大effort） Artificial AnalysisでElo 1,861 Frontier-Bench v0.1では、Anthropicのチャート上でOpus 5は43.3%、Opus 4.8は18.7%とされ、スコアは2倍超です。ただし公式の脚注によれば、これはAnthropicによる内部実行で、mini-SWE-agentハーネス、GKEバックエンド、各タスク5回の平均報酬という条件です。さらにOpus 5とFable 5では、安全分類器が拒否した際にOpus 4.8へフォールバックしています。したがって、モデル単体の純粋比較というより、Anthropicが定めた運用条件での結果として読むべきです（Anthropic 2026-07-24）。 ...

何が起きたのか Googleは2026-07-21、Geminiファミリーの新しいFlash系3モデル──Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite、Gemini 3.5 Flash Cyber──を発表しました（Google公式ブログ 2026-07-21）。このうち3.6 Flashと3.5 Flash-Liteは同日にGemini APIなどで利用可能になった一方、3.5 Flash Cyberは一般提供されるAPIモデルではなく、CodeMenderを介した限定パイロットです（詳細は後述）。中心となるGemini 3.6 Flashは、出力トークンの価格を前世代の3.5 Flashから引き下げつつ、コーディング・知識労働・コンピュータ操作の各ベンチマークで上回ったとされます。 この発表を前後して、一部の技術メディアやコミュニティでは「速く安くはなったが、期待したほど賢くはなっていないのではないか」という受け止めが取り沙汰されました。ただし特定の投稿やその逐語的な文言を一次情報として確認できたわけではないため、本記事では未確認のコミュニティの受け止めとして扱います。本記事では、この「安くなったが本当に賢いのか」という問いを、Google公式ブログと複数の技術メディアが報じた実測値で検証します。結論を先に言えば、公表数値の上では受け止めと逆で、3.6 Flashは前世代より安く、かつスコアも高いというのが実態です。ただし後述するように、その評価にはいくつか留保が必要です。 ベンチマーク:皮肉は本当か まず数値を並べます。officechai の報道は、Gemini 3.6 Flash・3.5 Flash・3.1 Pro の3モデルを横並びで比較しています（officechai 2026-07-21）。 SWE-Bench Pro: 58.7% / 55.1% / 54.2% DeepSWE v1.1: 49% / 37% / 12% Terminal-Bench 2.1: 78.0% / 76.2% / 73.8% MLE-Bench: 63.9% / 49.7% / 42.6% GDPval-AA v2: 1421 / 1349 / 965 OSWorld-Verified: 83.0% / 78.4% / 76.2%（3.6 Flashが比較群で最高スコア。3.1 Proの値はofficechai未掲載のためGoogle DeepMindモデルカードで補完） いずれも3.6 Flashが先頭で、特に注目すべきはSWE-Bench Proの58.7%が、旧世代の上位モデルであるGemini 3.1 Proの54.2%を上回っている点です。Flash（軽量・高速ティア）が一世代前のPro（高性能ティア）をコーディング系で追い抜く、という構図になっています。Google公式ブログも、コーディングのDeepSWEが「37%→49%」、機械学習研究のMLE Benchが「49.7%→63.9%」、コンピュータ操作のOSWorld-Verifiedが「78.4%→83.0%」と、前世代からの上げ幅を明記しています（Google公式ブログ 2026-07-21）。 ...