従量課金

従量課金（pay-as-you-go）は、使った分だけ料金を支払う方式です。電気や水道、スマートフォンの通信量に応じた料金プランと同じ考え方です。多くの AI の API は、この方式で提供されています。

AI での課金の単位

• テキストの LLM：入力と出力のトークン数で課金され、一般に出力のほうが単価が高く設定されます。モデルが大きいほど単価も高いのが普通です。
• 画像生成：生成した枚数や、画像のサイズ・品質で決まる。
• 音声：音声認識は処理した音声の長さ、音声合成は文字数や音声の長さで決まる。
• 動画生成：生成した秒数や解像度で決まる。

さらに、バッチ処理では割引があったり、プロンプトキャッシュで同じ前置きの再利用分が安くなったりと、同じ従量課金の中にも節約の仕組みがあります。

定額制との違い

定額制（サブスクリプション）は、月額を払えば一定の範囲で使い放題、または大きな利用枠が付く方式です。

• 従量課金に向く場合：利用量の変動が大きい、あるいは少ない。自社のアプリに組み込んで、顧客の利用に応じて原価が増える。
• 定額制に向く場合：個人や小規模チームが毎日安定して使う。費用を予測したい。

迷ったら、想定する1か月の利用量を試算して、両方の合計を比べます。

具体例

1日に数百件の問い合わせ文を分類する場合、1件あたりのトークン数に単価を掛け、さらに件数を掛ければ、月額の目安が出ます。実際には、プロンプトの長さ、回答の長さ、再試行の回数で変わるため、少量で試して実測値から見積もるのが確実です。

使うときの注意

• 費用が青天井になりうる：プログラムの誤りで無限に呼び出し続けたり、長い文脈を毎回送ったりすると、想定外の請求になります。利用上限の設定、予算アラート、使用量のモニタリングは必須です。
• 推論モデルは、画面に表示されない思考の分も出力として課金される場合があります。
• 為替や価格改定の影響を受けます。単価は変わることがあるので、利用時点の公式料金表を確認してください。
• エージェントのように複数回の呼び出しを重ねる仕組みでは、1回の依頼でも合計の使用量が大きくなりがちです。

関連する考え方

少額から試せる無料枠、暴走を防ぐクォータやレート制限、単価の仕組みであるトークン単価と合わせて理解すると、費用の管理がしやすくなります。