AIエージェントを運用するとき、最大のランニングコストはLLMのAPI利用料金です。同じタスクでもモデルの選び方でコストが10倍以上変わることも珍しくありません。本記事では、主要LLMのAPI料金を詳細に比較し、コスト最適化のポイントを解説します。
主要モデルの料金一覧
2026年2月時点の1Mトークンあたりの料金です。GPT-4oは入力$2.50/出力$10.00。Claude 3.5 Sonnetは入力$3.00/出力$15.00。Gemini 1.5 Proは入力$1.25/出力$5.00。軽量モデルではGPT-4o-miniが入力$0.15/出力$0.60、Claude 3.5 Haikuが入力$0.25/出力$1.25と大幅に安価です。
用途別コスト最適化
大量処理（バッチ）：OpenAIのBatch APIは50%割引。1000件以上のデータ処理では必ず検討すべき。Anthropicも同様のバッチ機能を提供しています。
リアルタイム応答：レイテンシとコストのバランスが重要。軽量モデル（GPT-4o-mini、Haiku）でルーティングし、必要な場合のみフルモデルを呼ぶパターンが効果的。
長文処理：Gemini 1.5 Proが最もコスパが良い。128kトークンのコンテキスト長でもコスト上昇が緩やか。議事録要約やドキュメント分析ではGeminiが最適解です。
コスト削減のベストプラクティス
プロンプトキャッシング（Anthropic、OpenAIが対応）で同じシステムプロンプトのコストを90%削減。モデルルーティングで簡単なタスクは軽量モデルに振り分け。出力トークン数の制限で無駄な生成を抑制。この3つの施策だけで、月間API費用を60-70%削減できたケースもあります。
