AI アプリのアイデアのほとんどは、デモでは安く見えますが、規模が大きくなると高価になります。 100 人のユーザーが参加するプロトタイプには、ほとんど費用がかからない可能性があります。同じ製品に 10,000 人のアクティブ ユーザー、長いチャット履歴、大量のプロンプト、高価なモデルが含まれる場合、毎月の請求額が深刻になる可能性があります。この計算ツールは実際の LLM コストを見積もります 前に ユーザー、呼び出し、トークン、モデルの選択、キャッシュやバッチ処理などの単純な最適化を構築します。
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月あたり—ユーザーあたり/月
—年間
—LLM コール / 月
このワークロードの最も安価なモデル
同じ使用量で、各モデルを月々のコストでランキングします。
| モデル | 月額料金 | ユーザーごと |
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⚠️参考価格(2026年6月)および定価よりお見積りいたします。実際の請求額は、キャッシュ、バッチ処理、リージョン、階層、アドオンによって異なります。最も近い数字の実際のトークン数を入力します。
v0 で AI アプリを高速に構築 →
紹介リンク — Vercel の v0 は、プロンプトを動作するアプリ UI に変えます。次に、上記のランニングコストを見積もります。
これの読み方
AI の請求額のほとんどは、 ユーザー × コール × トークン × 価格。最大のレバーを順番に示します。 どのモデル (スモールとフロンティアの方が 20 ～ 50 倍安いことがよくあります)、 出力長さ (出力コストは入力の 3 ～ 5 倍 — 上限を設けます)、および 入力長さ (システム プロンプトと取得されたコンテキストをトリミングします)。繰り返されるコンテキストをキャッシュし、緊急でないジョブをバッチ処理すると、さらに削減されます。
モデルを選ぶには？それらを直接比較してください AI API コスト計算ツール、または読んでください GPT vs クロード vs ジェミニ。 RAG またはチャットボットを構築しますか?これらには独自のコスト要因 (埋め込み、ベクトル DB、取得サイズ) があり、ガイドは今後提供されます。