【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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Claude Fable5 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

Claude Fable5 完全ガイド — 公式ドキュメントから読み解くモデル仕様とClaude Code運用ポイント

こんにちは! 2026年6月に登場した Claude Fable 5 は、公開直後の輸出規制による一時停止、グローバル再展開、そしてサブスクリプション枠からの離脱と、わずか1か月でめまぐるしい動きを見せています。 当ブログでもその時々の状況を追ってきました。 まず全体像は ついに一般公開、Claude Mythos 5 / Fable 5 を実務視点で読み解く で、公開直後の停止騒動は 公開から3日で停止──Fable 5/Mythos 5 をめぐる米政府指令が示した、AI の新しい可用性リスク で、料金と今後の見通しは Claude Fable 5 はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通し で扱っています。 本記事は、それらを踏まえた「実務で使うための決定版ガイド」です。 とくに 2026年7月12日(日本時間7月13日)を境にサブスクリプション枠から外れ、使用クレジットを有効化しないと使えなくなる (この期限は当初2026年7月7日とされていましたが、のちに5日間延長されて7月12日になりました。

By Qualiteg プロダクト開発部
AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

AI時代のデータ漏洩防止の要諦とテクノロジー:第2回 従来型DLPを超えて、AI-DLPが解決すべき本質的課題

こんにちは! 前回の記事では、AI時代のデータ漏洩防止における技術的な基礎として、HTTPSインターセプトの仕組みと限界について詳しく解説しました。プロキシサーバーによるSSL/TLS通信の復号化、中間CA証明書の運用、そして証明書ピンニングという技術的制約まで、企業がWeb通信を監視する際の技術的な現実を明らかにしました。 しかし、これらのプロキシ技術は、実は既存のDLP製品でも広く採用されている一般的な手法です。メール監視、ファイル転送の制御、Webアクセスの監査など、従来型のデータ漏洩防止においても、HTTPSインターセプトは中核的な役割を果たしてきました。 では、なぜAI時代において新たにDLPを考え直す必要があるのでしょうか。 前回にひきつづき、従来型DLPでは対応できないAI固有の課題と、AI-DLPとして新たに考慮すべき要素に焦点を当て、より本質的な議論を展開していきます。 1. AI時代が要求する新たなDLP要件 従来のDLP製品は、クレジットカード番号や社会保障番号といった定型的なパターンの検出において優れた実績を持っています。これらの技術は今後も重要な

By Qualiteg プロダクト開発部, Qualiteg コンサルティング
Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

Claude Fable 5はこれからどうなる? 経緯・コスト・今後の見通しをファクトベースで整理する

こんにちは! 2026年7月2日(日本時間)、日本からもClaude Fable 5が再び利用できるようになりました。 2026年6月に大きな注目を集めて登場し、わずか3日で米政府の指令により停止、そして7月1日(米国時間)に復活したAnthropicの最上位モデル「Claude Fable 5」。 復活と同時に 「サブスクで使えるのは7月7日まで」 という条件が付いたことで、利用者の間ではコストへの懸念の声も見られます。 本記事では、憶測と事実を切り分けながら、 (1)これまでの経緯、 (2)確定している料金体系、 (3)実際のコスト試算、 (4)今後の見通し、 の4点を整理します。確定情報(ファクト)と筆者の推測は明確に区別して書きます。 ※本記事の日付は、特記のない限りAnthropicの発表に基づく米国時間を基準としています。 なお当ブログでは、Fable 5 / Mythos 5についてリリース直後の技術解説、米政府指令による停止が示した可用性リスクの考察、Fable 5の安全分類器がClaude Code上で実際にどう振る舞ったかの体験記を公開してきました。

By Qualiteg コンサルティング
モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

モデルを「壊さずに」ドメインを広げる ― XLM-RoBERTa 継続学習の設計ノート

こんにちは、Qualiteg研究部です。 今日は「すでに完成している強いモデルを、壊さずに広げる」という、地味だけど実務でとても大事なテーマを取り上げたいと思います。 機械学習に取り組んでいると、 「一度しっかり仕上げたモデルを、新しい用途やデータに合わせてもう少し広げたい」 そんな場面はよく出てきます。 今回ご紹介するNER(固有表現抽出)のシーンに限らず、いろいろなタスクで共通する悩みではないでしょうか。 ところが、ここで素朴に追加学習をかけると、せっかくの強みがあっさり崩れてしまう。 私たちは、PII(個人特定情報や要配慮情報)を検出・マスキングするエンジン(PII-FI)を構築する際、実際にそれを経験しました。 Precision(適合率)が 0.83 から 0.17 まで転げ落ちる、なんてことも本当に起きるんです。 PII検出では、ドメイン(分野)ごとに検出したいPII型の種類や求められる精度が異なる場合があります。そこで1つのエンジンといっても、対応ドメインを広げていくたびに(そのドメインに適応させるための)追加学習が求められることがあります。 本稿は、そう

By Qualiteg 研究部