「月額いくら？」を 5 分で試算する
AI 導入を検討する経営者の最初の関心事は、ほぼ間違いなく ランニングコスト です。
「月額いくらですか？」「従量課金が膨らみませんか？」── このご質問に対する正確な答えは、3 つの変数で決まります:
- モデル選定（Opus 4.7 / GPT-5.5 / Sonnet 4.6 / mini 等）
- 1 クエリあたりのトークン数（プロンプト＋応答）
- 月間クエリ数
本稿では、この 3 つを掛け算して 5 分で月額を試算する 方法を整理します。
モデル別 単価（2026 年 5 月時点、per 1M tokens, USD）
| モデル | 入力 | 出力 |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | $5 | $25 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3 | $15 |
| Claude Haiku 4.5 | $1 | $5 |
| GPT-5.5 | $5 | $30 |
| GPT-5.4 | $2.50 | $15 |
| GPT-4o | $2.50 | $10 |
| GPT-4o-mini | $0.15 | $0.60 |
1 クエリあたりのトークン数の目安
トークンは「単語より小さい単位」で、日本語の場合おおよそ:
- 1 文字 ≒ 1.5〜2 トークン（英語より高い）
- 1,000 文字のプロンプト ≒ 1,500〜2,000 トークン
業務用途の典型的なクエリ規模:
| 用途 | 入力（プロンプト） | 出力（応答） | 合計 |
|---|---|---|---|
| 短文質問・分類 | 200 トークン | 100 トークン | 300 |
| メール下書き・口コミ返信 | 500 | 300 | 800 |
| 業務分析・レポート（標準） | 1,000 | 500 | 1,500 |
| 長文レポート・詳細分析 | 3,000 | 2,000 | 5,000 |
| 大量データの集計 | 10,000+ | 1,000 | 11,000+ |
本稿では 「業務分析・レポート（標準）= 1,500 トークン」 を基準に試算します。
計算式
1 クエリのコスト計算:
1 クエリの USD コスト = (入力トークン / 1,000,000) × 入力単価 + (出力トークン / 1,000,000) × 出力単価例: Claude Sonnet 4.6 で 1,500 トークン（入力 1,000 + 出力 500）:
1 クエリ = (1,000 / 1M × $3) + (500 / 1M × $15)
= $0.003 + $0.0075
= $0.0105
≒ ¥1.6（為替 ¥150/USD 想定）モデル別 1 クエリコスト（業務標準・1,500 トークン）
| モデル | 1 クエリ |
|---|---|
| Claude Opus 4.7 | ¥2.6 |
| Claude Sonnet 4.6 | ¥1.6 |
| Claude Haiku 4.5 | ¥0.5 |
| GPT-5.5 | ¥3.0 |
| GPT-5.4 | ¥1.5 |
| GPT-4o | ¥1.1 |
| GPT-4o-mini | ¥0.07 |
月額試算: 利用頻度別
1 日 10 クエリ（小規模社内利用）
月 300 クエリ。経営者が自分でデータ検索する程度の使い方。
| モデル | 月額 |
|---|---|
| Opus 4.7 | ¥780 |
| Sonnet 4.6 | ¥480 |
| GPT-5.5 | ¥900 |
| GPT-4o-mini | ¥21 |
→ どれを選んでも月額数百〜1,000 円程度。コスト気にせず最高品質を選んで OK。
1 日 100 クエリ（部署単位で日常利用）
月 3,000 クエリ。部署の数人が日常的に AI を使う規模。
| モデル | 月額 |
|---|---|
| Opus 4.7 | ¥7,800 |
| Sonnet 4.6 | ¥4,800 |
| GPT-5.5 | ¥9,000 |
| GPT-4o-mini | ¥210 |
→ 最上位モデルで 月額 1 万円以下。十分許容範囲。
1 日 1,000 クエリ（全社・常用）
月 30,000 クエリ。全社員が AI を業務常用するレベル。
| モデル | 月額 |
|---|---|
| Opus 4.7 | ¥78,000 |
| Sonnet 4.6 | ¥48,000 |
| GPT-5.5 | ¥90,000 |
| GPT-4o-mini | ¥2,100 |
→ ここで モデル選定が重要 に。月額 2 千〜9 万円の差。用途別使い分け で総額を抑える設計が必要。
ハイブリッド構成で総額を抑える
「全部 Opus 4.7」だと月 9 万円ですが、用途別に使い分けると 1/3〜1/5 に圧縮できます。
例: 月 30,000 クエリの内訳
| 用途 | クエリ数 | モデル | 月額 |
|---|---|---|---|
| 顧客向け文章 | 3,000 | Opus 4.7 | ¥7,800 |
| 業務分析・SQL 生成 | 6,000 | Sonnet 4.6 | ¥9,600 |
| 分類・抽出・要約 | 21,000 | GPT-4o-mini | ¥1,470 |
| 合計 | 30,000 | ハイブリッド | ¥18,870 |
→ 全件 Opus（¥78,000）の 約 1/4 に圧縮。 → 全件 mini（¥2,100）よりは高いが、業務インパクトが大きい部分だけ品質を確保。
隠れコスト 3 つに注意
1. プロンプト長の膨張
「文脈を全部入れる」設計だと、入力トークンが想定の 5〜10 倍になることがあります。月額もそれに比例して増えます。
対策: 長いプロンプトは要約・分割で抑える。RAG 構成で関連箇所だけ渡す。
2. リトライ・無駄打ち
AI 応答が期待通りでなく、ユーザーが何度も質問し直すケース。プロンプト設計が悪いと、同じクエリが 3〜5 倍発生します。
対策: 良いプロンプト設計で 1 回で答えが出る確率を上げる。ガードレール（ハーネス）で再試行を制御。
3. 監視・ログのない運用
「気づいたら月 50 万円課金されていた」という事故は、監視なし運用で起こります。
対策: 利用量・コストを 稼働状況ダッシュボード で可視化。閾値超過で通知。
Optiens の取り組み
Optiens では、御社の用途・想定クエリ数を基に、ハイブリッド構成での月額試算 を含めて設計します。
- 業務インパクトの大きいタスク → Opus 4.7 / GPT-5.5（品質最優先）
- 標準的な業務 → Sonnet 4.6 / GPT-5.4（バランス）
- 軽量タスク → GPT-4o-mini（コスト最優先）
- 利用量・コストの 稼働状況ダッシュボード で可視化
実機で見たい方は 稼働状況ダッシュボードのデモ で動きを確認できます。
まとめ
- AI ランニングコストは モデル × トークン × 月間クエリ数 で決まる
- 1 日 10 クエリなら どのモデルでも月額数百円〜1,000 円 で済む
- 1 日 1,000 クエリ規模になると モデル選定で月額 2 千〜9 万円 の差
- ハイブリッド構成（用途別使い分け） で総額を 1/3〜1/4 程度に圧縮可能（用途構成による）
- 隠れコスト（プロンプト膨張・リトライ・監視なし）に注意
御社の利用頻度・用途を踏まえた具体試算は、無料 AI 活用診断 でご相談ください。
出典:
- OpenAI 公式料金: https://openai.com/api/pricing/
- Anthropic 公式料金: https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing
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