✓ 全価格確認済み

🚀 AIモデルトークン料金計算機

OpenAI、Anthropic、Google、xAIの39以上のLLMモデルの料金を瞬時に計算・比較できます。 キャッシュ入力対応で最大90%のコスト削減も可能です。

✓ 完全無料✓ 登録不要✓ 99.9%正確

トークン計算機 2026年版 - 39以上のAIモデル料金比較

大規模言語モデル向けの最も正確なトークン計算機。4のプロバイダーから39のAIモデルのリアルタイム料金を比較： OpenAI（GPT-4o、GPT-4-turbo）、Anthropic（Claude 3.5 Sonnet、Claude 3.5 Haiku）、Google（Gemini Pro、Gemini Flash）、 xAI（Grok）。API呼び出しあたり、日次使用量、月次予測の正確なトークン数とコスト見積もりを取得。

対応AIモデルプロバイダー

  • Anthropic
  • Google
  • OpenAI
  • xAI

主要機能

  • 公式トークナイザーによるリアルタイムトークンカウント
  • 主要プロバイダーから39以上のAIモデルをサポート
  • キャッシュ入力料金計算
  • 多通貨対応（USD、EUR、GBP、JPY、CNY）
  • 会話データのJSONインポート/エクスポート
  • モデルの並列比較
  • 日次および月次のコスト予測
  • URLによる計算の共有

人気モデルの料金

全モデルの平均入力価格：$2.65/100万トークン

  • Claude Haiku 3.5：入力 $0.8/100万トークン、 出力 $4/100万トークン
  • Claude Haiku 4.5：入力 $1/100万トークン、 出力 $5/100万トークン
  • Claude Opus 4.1 (Legacy)：入力 $15/100万トークン、 出力 $75/100万トークン
  • Claude Opus 4.5 (Legacy)：入力 $5/100万トークン、 出力 $25/100万トークン
  • Claude Opus 4.6：入力 $5/100万トークン、 出力 $25/100万トークン
  • Claude Sonnet 3.7 (Legacy)：入力 $3/100万トークン、 出力 $15/100万トークン
  • Claude Sonnet 4：入力 $3/100万トークン、 出力 $15/100万トークン
  • Claude Sonnet 4.5：入力 $3/100万トークン、 出力 $15/100万トークン
  • Gemini 2.0 Flash：入力 $0.1/100万トークン、 出力 $0.4/100万トークン
  • Gemini 2.0 Flash-Lite：入力 $0.075/100万トークン、 出力 $0.3/100万トークン
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よくある質問

トークン数の計算精度はどの程度ですか？
弊社の計算機は、APIプロバイダーと全く同じトークナイザーを使用することで99.9%の精度を実現しています。OpenAIモデルには公式のtiktokenライブラリ、AnthropicのClaudeモデルには専用のトークン化アルゴリズムを実装しています。これにより、実際の請求額と完全に一致する計算が可能です。
キャッシュ入力料金とは何ですか？どれくらい節約できますか？
キャッシュ入力料金は、AnthropicやGoogleなどが提供する機能で、同じコンテキスト（システムプロンプト、例文、ドキュメント）を複数のAPI呼び出しで再利用する際に50-90%の割引が適用されます。例えば、Claude 3.5 Sonnetの通常入力は$3/100万トークンですが、キャッシュ入力はわずか$0.30/100万トークンで、90%の節約になります。
2026年現在、コストパフォーマンスの高いAIモデルは？
最適なモデルは用途によって異なります。大量処理や要約系は低価格モデル、推論や高品質生成は上位モデルが有利です。本計算機では入力単価・出力単価・コンテキスト長・キャッシュ割引を同時比較できるため、実運用に合わせた最適モデルを素早く選定できます。
本番環境のチャットボットのコストをどう計算しますか？
本番環境での計算方法：1) 平均会話長を推定（通常5-10往復）2) 会話あたりのトークン数を計算（通常500-2000トークン）3) 日次アクティブユーザー数と会話頻度を掛け算。例：10,000ユーザー × 2会話/日 × 1,000トークン = 2000万トークン/日。GPT-4o-miniなら、入力/出力比率により約$3-12/日となります。
料金情報はどのくらいの頻度で更新されますか？
プロバイダーのAPIとドキュメントに対する自動チェックにより、料金を継続的に確認しています。価格変更の発表後は短時間で反映され、各モデルには最終確認日のタイムスタンプを表示しています。
トークン使用量を最適化してAPIコストを削減する方法は？
主要戦略：1) 繰り返されるコンテキストにシステムメッセージキャッシングを使用（90%節約）2) プロンプト圧縮技術の実装 3) 可能な場所で小さいモデルを使用（GPT-4oの代わりにGPT-4o-mini）4) 類似リクエストをバッチ処理 5) 適切なmax_tokens制限を設定 6) RAGシステムではチャンクサイズを最適化。これらの技術により、品質を犠牲にすることなく50-70%のコスト削減が可能です。

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