【2024/5/14更新】LLM 推論 API 料金と推論速度

【2024/5/14更新】LLM 推論 API 料金と推論速度

LLM を API から利用するときに従量課金される料金と生成速度一覧まとめました。順次更新予定です。

【API 料金】 は 100万トークンあたりのアウトプット側 利用料を表示しています。

【生成速度】 は1秒間に何トークン生成できるかを示す " tokens/s"( tokens per second )で表示します。
(生成速度は入出力プロンプトの量・内容によって変動しますので、あくまで参考情報として表示しています)

OpenAI GPT シリーズ

  • OpenAI GPTシリーズ
    • gpt-4o、100万トークンあたり $15.00 (約2250円)、 70 tokens/s
    • gpt-4-turbo-2024-04-09: 100万トークンあたり $30.00 (約4500円)、 45 tokens/s
Credit:OpenAI
    • gpt-3.5-turbo-0125: 100万トークンあたり $1.5 (約225円)、100 tokens/sc

Amazon Bedrock

  • Amazon Bedrock
    • Claude3 Opus: 100万トークンあたり $75 (約11250円)
    • Claude3 Sonnet: 100万トークンあたり $15 (約2250円)
    • Claude3 Haiku: 100万トークンあたり $1.25(約188円)、生成速度 120 tokens/s
    • Llama3 70B: 100万トークンあたり $3.5 (約525円)、生成速度 36.5 tokens/s
    • Llama3 8B: 100万とーくんあたり 生成速度 77.8 tokens/s
credit:Amazon Bedrock

Llama3-8B-instruct を Amazon Bedrock の Playground で動作させ生成速度(tokens/sec)を確認

Llama3-70B-instruct を Amazon Bedrock の Playground で動作させ生成速度(tokens/sec)を確認

Groq

  • Groq
    • Llama3 70B: 100万トークンあたり $0.79(約119円) 、生成速度 302 tokens/s
    • Llama3 8B: 100万トークンあたり $0.1 (約15円)、生成速度 900 tokens/s
Credit:groq.com

Llama3-8B-instruct を Groq で動作させ生成速度(tokens/sec)を確認

Llama3-70B-instruct を Groq で動作させ生成速度(tokens/sec)を確認

fireworks.ai

  • fireworks.ai
    • 16Bモデル: 100万トークンあたり、$0.20 (約30円)、
      例) Llama3-8B-Instruct 269 tokens/sec
    • 80Bモデル: 100万トークンあたり、$0.90 (約135円)、
      例) Llama3-70B-Instruct 200 tokens/sec
credit:fireworks.ai

Llama3-70B-instruct を fireworks.ai で動作させ生成速度(tokens/sec)を確認

Llama3-8B-instruct を fireworks.ai で動作させ生成速度(tokens/sec)を確認

deepseek.com

  • deepseek.com
    • 236Bモデル: 100万トークンあたり、$0.28 (約42円)、
      DeepSeek-V2-Chat ≒25 tokens/sec

Deepseek V2 Chat

まとめ

2024/05/13 に GPT-4o が発表され、100万トークンあたりこれまでの GPT-4-Turboの半額となりクローズドLLMの性能・コスト競争がさらに激しくなっています。

オープンLLMでは、推論速度の点では、2024年5月現在、Groq が頭一つ抜け出ています。コストの点でもオープンな LLM の利用を前提とするならば Groq が優れています。

ただし、チューニングできるポイントやサポートの提供、過去の技術アセット、ノウハウ、人材調達の観点で総合的に判断して採用を決めるものですので採用に際しては総合的判断となるとおもいます。当社でも 上記内容ふくめ幅広い知見・経験をもとにしたLLM サービス構築コンサルティングを行っております。

LLM API を活用して最速でチャットボットを構築する

当社のLLMサービス開発ソリューション ChatStream をご利用いただくと、 LLM API を使用してノーコード・ローコードで本格的な UI を備えたチャットボットを構築可能です。(APIを使用せず、独自のオープンソースLLMをホスティング使用した推論サーバーソリューションも利用可能です)

LLMサービス開発、チャットボット開発についてご興味、ご関心のある方は以下よりお問い合わせくださいませ。
https://qualiteg.com/contact

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LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

LLM学習の現実:GPU選びから学習コストまで徹底解説

こんにちは! なぜOpenAIやAnthropicは世界最高水準のLLMを作れるのに、それに肩を並べる日本発のLLMは存在しないのでしょうか? 技術力の差でしょうか。それとも人材の問題でしょうか。 答えはもっとシンプルです。GPUの枚数とお金です。 今日はそんな 「LLMの学習」にフォーカスをあて、そのリアルについて徹底解説いたします! 1. はじめに 「LLMを自分で学習させてみたい」 そう思ったとき、最初にぶつかる壁がGPUの問題です。 どのGPUを何枚使えばいいのか。クラウドで借りるべきか、オンプレで買うべきか。そもそも個人や小規模チームでLLM学習は現実的なのか。 本記事では、こうした疑問に対して、具体的な数字と事例を交えながら答えていきます。 たとえばLLaMA 2の学習にはA100が2,048枚使われました。DeepSeek-V3は約8億円かかりました。では、あなたの手元のGPUでは何ができるのか。そこを明らかにしていきたいと思います。 対象読者は、LLM学習に興味があるエンジニアや研究者です。PyTorchでモデルを書いたことがある程度の知識を前提とし

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今からはじめるClaude Code

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こんにちは! 今日は、最近エンジニアの間で話題になっているAIコーディングエージェント「Claude Code」について取り上げます。 AIによるコーディング支援ツールはここ1〜2年で一気に増え、「結局どれを選べばいいのか分からない」と感じている方も多いのではないでしょうか。本記事では、そうした中でClaude Codeを実際に使ってみた所感と、Windows環境での導入・運用の考え方を整理していきます。 AIコーディングツール、どれを使う? 2025年は、AIコーディング支援が一気に“実用品”になり、選択肢が増えすぎて迷いやすい年になりました。 GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Devin、Aider、Cline、OpenHandsなど、商用からオープンソースまで含めると、軽く20種類を超えます。 機能や思想が似ているものも多く、情報を追うだけで疲れてしまう、という方も少なくないと思います。 以前、当社ブログでは「AIコーディングエージェント20選」で全体像を整理しました。 AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】

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日本語対応 LLMランキング2025 ~ベンチマーク分析レポート~(12月18日版)

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はじめに 本レポートは、Nejumi Leaderboard 4のベンチマークデータ(2025/12/18版)に基づいて、日本語対応LLMの性能を総合的に分析したものです。 前回は 2025/10/12 版の分析レポートを公開しましたが、たった2か月で劇的な変化がありました! (定期的に最新LLMランキングを更新してまいります。当社のX(旧Twitter)をフォローいただくことで更新情報を受け取り可能です) Nejumi Leaderboard 4は、日本語タスクにおけるLLMの性能を多角的に評価する信頼性の高いベンチマークとして知られています。 本分析では、商用APIモデルとオープンモデルの両方を対象に、それぞれの特徴や傾向を詳しく見ていきます。 オープンソースモデルについて Weightがオープンなモデルは場合によっては「オープンソースモデル」、「OSSモデル」と呼ばれますが、モデルによっては「オープンソース」と呼ぶには不十分な場合があるため本稿では、「オープンソースモデル」ではなく「オープンモデル」と表現しています。 ベンチマーク分析について 本レポートは、

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AIコーディングエージェント20選!現状と未来への展望 【第1回】全体像と基礎

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こんにちは! 今回は、20種類以上あるまさに百花繚乱なAIコーディングツールを一挙に紹介&解説していきたいとおもいます! AIをつかったコーディングはもはや常識となり、日々目まぐるしく新しいツールが登場しています。当社でも自社開発のAIコーディングツールをふくめ複数のツールを活用してソフトウェア開発をすすめていますが、次々とナイスなツールがでてきて興奮しつつも、正直キャッチアップが追いつかない…!という状況です。 「結局どれを使えばいいの?」「Claude CodeとCursorって何が違うの?」「オープンソースでも使えるやつあるの?」——そんな疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。 そこで本シリーズでは、2025年12月時点でのAIコーディングツールを徹底的に整理してみました。商用サービスからオープンソースまで、20以上のツールを比較しながら、それぞれの特徴や使いどころ、そして現時点での限界についても現場視点をいれながら正直にお伝えしていければとおもいます ※「AIコーディングツール」は「コーディングエージェント」といったほうが今風なので記事内ではコーディングエー

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