LLM API料金比較【2026年版】｜OpenAI・Anthropic・Google・Mistral完全ガイド
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LLM API料金比較【2026年版】｜OpenAI・Anthropic・Google・Mistral完全ガイド

2026年1月最新のLLM API料金を徹底比較。GPT-4o、Claude 3.5、Gemini 1.5、Mistral Largeの入出力トークン単価、コンテキスト長、コスト計算例まで。開発者必見の完全ガイド。

LLM API 料金 OpenAI Anthropic Google Mistral コスト最適化

LLMをプロダクトに組み込む際、API料金は無視できないコスト要因だ。同じタスクでも、モデル選択次第で費用が10倍以上変わることもある。

本記事では、2026年1月時点の主要LLM APIの料金を徹底比較し、用途別の最適な選択肢を解説する。

結論: コスパ最強はGemini 1.5 Flash（$0.075/1M入力）。品質重視ならClaude 3.5 SonnetかGPT-4o。大量処理にはバッチAPIの活用が必須。

料金比較一覧表

主要モデル料金（1M tokensあたり）

プロバイダーモデル入力出力コンテキスト
OpenAIGPT-4o$5.00$15.00128K
GPT-4o mini$0.15$0.60128K
GPT-4 Turbo$10.00$30.00128K
o1$15.00$60.00200K
o1-mini$3.00$12.00128K
AnthropicClaude 3.5 Sonnet$3.00$15.00200K
Claude 3 Opus$15.00$75.00200K
Claude 3 Haiku$0.25$1.25200K
GoogleGemini 1.5 Pro$1.25$5.001M
Gemini 1.5 Flash$0.075$0.301M
Gemini 1.0 Pro$0.50$1.5032K
MistralMistral Large$2.00$6.00128K
Mistral Medium$2.70$8.1032K
Mistral Small$0.20$0.6032K
Codestral$0.20$0.6032K

※ 2026年1月時点。料金は予告なく変更される可能性があります。

プロバイダー別詳細

OpenAI

特徴: 最も広く使われているAPI。豊富なモデルラインナップ。

モデル強み用途
GPT-4oバランス型、マルチモーダル汎用、画像理解
GPT-4o mini高速・低コスト大量処理、チャットボット
o1推論特化複雑な問題解決
o1-mini推論＋コスパコーディング、数学

バッチAPI: 50%割引（24時間以内に処理）

GPT-4o バッチ: 入力 $2.50 / 出力 $7.50

無料枠: なし（従量課金のみ）

Anthropic

特徴: 安全性重視、コーディングに強い。

モデル強み用途
Claude 3.5 Sonnetコード生成最強開発、分析
Claude 3 Opus最高品質複雑なタスク
Claude 3 Haiku超高速分類、要約

バッチAPI（Message Batches）: 50%割引

Claude 3.5 Sonnet バッチ: 入力 $1.50 / 出力 $7.50

無料枠: なし

Google (Vertex AI / AI Studio)

特徴: 長コンテキスト、Google連携、無料枠あり。

モデル強み用途
Gemini 1.5 Pro1Mコンテキスト長文分析
Gemini 1.5 Flash超低コスト大量処理

無料枠（AI Studio）:

  • Gemini 1.5 Flash: 15 RPM / 1M TPD
  • Gemini 1.5 Pro: 2 RPM / 50K TPD

コンテキストキャッシュ: 長文の繰り返し利用で25%割引

Mistral

特徴: 欧州発、オープンソース寄り、コスパ良好。

モデル強み用途
Mistral LargeGPT-4o相当汎用
Mistral Small高速・低コスト分類、抽出
Codestralコード特化コード生成

無料枠: 月間$5相当（新規登録時）

コスト計算シミュレーション

ケース1: チャットボット（月間10万会話）

想定: 1会話あたり入力500トークン、出力1000トークン

モデル月間コスト
GPT-4o$200
GPT-4o mini$7.5
Claude 3.5 Sonnet$165
Claude 3 Haiku$13.75
Gemini 1.5 Flash$3.75

おすすめ: Gemini 1.5 FlashまたはGPT-4o mini

ケース2: 文書要約（月間1000文書）

想定: 1文書あたり入力10,000トークン、出力500トークン

モデル月間コスト
GPT-4o$57.50
Claude 3.5 Sonnet$37.50
Gemini 1.5 Pro$15.00
Gemini 1.5 Flash$0.90

おすすめ: Gemini 1.5 Flash（品質重視ならPro）

ケース3: コード生成（月間5万リクエスト）

想定: 1リクエストあたり入力2000トークン、出力3000トークン

モデル月間コスト
GPT-4o$275
Claude 3.5 Sonnet$255
o1-mini$210
Codestral$11

おすすめ: 品質重視→Claude 3.5 Sonnet、コスパ重視→Codestral

コスト最適化テクニック

1. バッチAPIを活用

リアルタイム性が不要なら、バッチAPIで50%削減。

# OpenAI バッチAPI例
from openai import OpenAI
client = OpenAI()

batch = client.batches.create(
    input_file_id="file-xxx",
    endpoint="/v1/chat/completions",
    completion_window="24h"
)

2. プロンプトキャッシュ

同じシステムプロンプトを繰り返し使う場合、キャッシュで25-50%削減。

プロバイダー機能名割引率
AnthropicPrompt Caching90%（キャッシュヒット時）
GoogleContext Caching25%
OpenAI自動キャッシュ50%（128K以上）

3. モデルの使い分け

簡単なタスク → 軽量モデル（Haiku, Flash, mini）
複雑なタスク → 高性能モデル（Sonnet, 4o, Pro）

ルーターパターン:

  1. まず軽量モデルで処理
  2. 信頼度が低い場合のみ高性能モデルにフォールバック

4. トークン数の最適化

  • 不要な空白・改行を削除
  • 出力フォーマットを指定（JSONなど）
  • max_tokensを適切に設定
# 出力トークンを制限
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[...],
    max_tokens=500  # 必要最小限に
)

用途別おすすめモデル

予算重視（月間$50以下）

用途おすすめ
チャットボットGemini 1.5 Flash
文書処理Gemini 1.5 Flash
コード生成Codestral
分類・抽出Claude 3 Haiku

品質重視

用途おすすめ
複雑な推論o1 / Claude 3 Opus
コード生成Claude 3.5 Sonnet
長文分析Gemini 1.5 Pro
マルチモーダルGPT-4o

バランス型

用途おすすめ
汎用GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet
コスパ＋品質GPT-4o mini / Mistral Small

料金改定の傾向

2024年から2026年にかけての傾向：

  1. 継続的な値下げ: GPT-4は発売時から約80%値下げ
  2. 軽量モデルの台頭: mini/Flash/Haikuが実用レベルに
  3. バッチAPI普及: 各社が50%割引のバッチ処理を提供
  4. キャッシュ機能拡充: 繰り返し利用の割引が標準化

予測: 2026年後半にはさらに20-30%の値下げが見込まれる。

まとめ

2026年のLLM API選びのポイント：

優先事項おすすめ
最安Gemini 1.5 Flash（$0.075/1M入力）
コスパGPT-4o mini / Claude 3 Haiku
品質Claude 3.5 Sonnet / GPT-4o
長文Gemini 1.5 Pro（1Mコンテキスト）
推論o1 / o1-mini

コスト削減の3原則:

  1. バッチAPIで50%削減
  2. プロンプトキャッシュで25-90%削減
  3. 軽量モデル→高性能モデルのルーター構成

料金は頻繁に変更されるため、各社の公式ドキュメントで最新情報を確認することをおすすめする。

公式料金ページ

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