Why does output token pricing matter more than input pricing?

Most providers charge more per output token than per input token, often three to five times more. If your app generates long responses, output tokens can dominate the bill even when each request sends a large prompt or conversation history.

Does this account for conversation history growing the prompt?

No — it uses the average input tokens you enter for every message. If your app resends the full conversation on each turn, raise the average input token figure to reflect the typical prompt size, not just the newest user message.

How can I lower cost per user without changing the price?

Common levers are selecting a cheaper or smaller model for routine requests, trimming or summarizing conversation history, capping maximum output length, and using prompt caching for stable system prompts. Re-run the calculator with the adjusted numbers to see the effect on margin.

AI アプリのユーザーあたりのコスト計算ツール 2026 — LLM 価格設定ツール

使用パラメータ

LLMモデル

ユーザーごとの 1 日あたりのメッセージ数

メッセージごとの平均入力トークン

メッセージごとの平均出力トークン

月間アクティブユーザー数

ユーザーあたりの目標料金/月 ($)

ユーザーごとの経済性

メッセージ/月-

入力トークン/月-

出力トークン/月-

AI コスト / ユーザー / 月-

価格の % としての AI-

毎月の合計 1,000 マウ

AIの総コスト-

総収益-

粗利益-

AIマージン-

この計算機の仕組み

この計算ツールは、ユーザーごとの LLM 使用量を月々の請求額に変換します。それはあなたの ユーザーごとの 1 日あたりのメッセージ数 平均の入力および出力トークンによって、それを 30 日の月にスケールし、選択したモデルの 100 万トークンあたりの入力および出力レートを適用して、ユーザーあたりの月あたりのコストを算出します。次に、合計 API 支出に対して月間アクティブユーザーを乗算し、その結果を目標サブスクリプション価格と比較して、ユーザーあたりの粗利益を表示します。これが重要なのは、通常、出力トークンのコストが入力トークンの数倍であること、また、API コストが使用量に比例して増加する一方、サブスクリプション収益は増加しないためです。少数のヘビーユーザーグループが利益をもたらす価格ポイントを損失に変える可能性があります。発売前に数値を計算すると、価格設定、モデルの選択、またはコンテキストサイズを変更する必要があるかどうかがわかります。

よくある質問

出力トークンの価格設定が入力価格設定より重要なのはなぜですか?

ほとんどのプロバイダーは、入力トークンあたりよりも出力トークンあたりの料金が高く、多くの場合 3 ～ 5 倍です。アプリが長い応答を生成する場合、各要求が大規模なプロンプトまたは会話履歴を送信する場合でも、出力トークンが請求額の大部分を占める可能性があります。

これは、プロンプトが増大する会話履歴を考慮していますか?

いいえ — すべてのメッセージに対して入力した平均入力トークンが使用されます。アプリがターンごとに会話全体を再送信する場合は、最新のユーザーメッセージだけでなく、一般的なプロンプトサイズを反映するために平均入力トークンの数値を上げます。

価格を変えずにユーザーあたりのコストを下げるにはどうすればよいですか?

一般的な手段としては、日常的なリクエストに対して安価または小型のモデルを選択すること、会話履歴のトリミングまたは要約、最大出力長の制限、安定したシステムプロンプトのためのプロンプトキャッシュの使用などが挙げられます。数値を調整して計算機を再実行し、マージンへの影響を確認します。