LLM Price Check
OpenL · コーディング · その他
LLM Price Check は、OpenAI、Anthropic、Google などの大規模言語モデルの API 料金を並べ替え可能な一覧で比較し、トークン単価の試算もできる無料のウェブツールだ。
LLM Price Check について
About
LLM Price Check とは何か
LLM Price Check は、大規模言語モデル 価格をブラウザで参照できる LLM API 料金比較のサイトだ。100万トークンあたりの入力単価と出力単価、コンテキスト長、品質スコア、各プロバイダーの公式料金ページへのリンクを一つの表にまとめている。運営は OpenL で、アカウントを作らずにすべての表を見られる。
解いている問題は単純だ。各社は料金を別々のページに別々の形式で載せており、キャッシュ料金やバッチ料金は脚注に隠れていることも多い。3つのモデルを比べるには、タブを3つ開いて自分で電卓を叩くしかない。LLM Price Check はその数字を横に並べ、必要な列で並べ替えられるようにしている。
使い始める前に知っておきたい制約は二つある。カタログはリアルタイム更新ではなく、プロバイダーが値下げしても表が遅れる場合がある。品質スコアは Artificial Analysis のランキングからの引用で、このサイトが測定したものではない。手元のタスクでそのモデルがどう振る舞うかまでは示さない。表は候補を絞る出発点と捉え、最終的な金額はベンダーのページで確かめるのがいい。
使い始め方
- llmpricecheck.com を開く。登録もインストールも不要で、比較表がすぐに表示される。
- 入力単価、出力単価、コンテキスト長、品質のいずれかで並べ替え、予算と文章量に合うモデルを先頭に出す。
- 一覧が長くなったら、検索欄でモデル名やプロバイダー名を絞り込む。
- Pricing Calculator に切り替え、トークン数と呼び出し回数を入力して、モデルごとの1回あたりのコストと合計を読む。
- ページ下部の Source リンクから各社の公式料金表を開き、実際の単価を確認してからモデルを決める。
AIツール情報
LLM Price Checkの料金、対応プラットフォーム、性能を簡単に確認できます。
こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- AI機能を載せる個人開発者：コードを書く前にチャットAPIの請求額を概算できる。どのプロバイダーでも有料アカウントは要らない。
- 予算を組むスタートアップ創業者：トークン費用の根拠ある数字を、ピッチ資料やコストモデルにそのまま入れられる。
- 限られた研究費で動く学生や研究者：入力単価の列を安い順に並べれば、低価格のオープンモデルがすぐに見つかる。
タスク
- 予算でモデルを絞り込む：まず価格の上限で絞り、残った候補の品質とコンテキストを確認する。
- 月々のAPI費用を見積もる：リクエスト数と1件あたりの平均トークンを入れれば合計が出る。トークン単価を手計算で換算する必要はない。
- モデル乗り換えの損得を確かめる：高いモデルと安いモデルを並べ、出力の品質を試す前に差額を金額で見る。
シーン
- プロトタイプのデモ前：少ない予算に収まるモデルを選び、本番デモで1時間のうちにクレジットを使い切る事態を避ける。
- 商談中に顧客から費用を聞かれたとき：試算ツールを開き、相手の想定トラフィックを入力して、候補2〜3モデルの金額をその場で示す。
- 大量バッチ処理の委託先を選ぶとき：OpenAI、Google、オープンモデルのホスティング事業者の出力単価を同じ画面で比べる。
主な機能
生成AI モデル 料金の比較表、並べ替え対応
カタログのモデルはすべて一つの表に入る。列はモデル名、プロバイダー、品質スコア、コンテキスト長、100万トークンあたりの入力単価と出力単価、知識のカットオフ、無料トライアルの有無だ。見出しをクリックすれば並び順が変わる。「入力1ドル未満で128Kのコンテキストを持つモデルはどれか」といった問いには数秒で答えが出る。
トークン単価 計算ツール
トークン単価 計算ツールは、入力トークン、出力トークン、API呼び出し回数を受け取り、モデルごとの1回あたりのコストと合計をはじき出す。トークン数を直接入れてもいいし、プロンプトの文書から見積もる場合は単語数や文字数での入力を選べる。API コスト 試算を1画面で終えたい場面に向く。
価格の隣に品質スコア
各行には Artificial Analysis のモデルランキングから取った品質スコアが付く。価格だけで決まる判断は少ない。同じ行に能力の目安があれば、安い理由が性能の低さであるモデルを見分けやすい。
コンテキスト長と知識カットオフ
言語モデル API 価格を比べるとき、料金だけでは足りない。表には、モデルが一度に読めるトークン数と、学習データがおおよそいつまでを含むかが載る。長い契約書を丸ごと読ませたいときや、最近の出来事を知っているモデルが欲しいときに、別途調べる手間が省ける。
大手ラボ以外のプロバイダーも収録
カタログは OpenAI、Anthropic、Google にとどまらず、Mistral、Cohere、Groq、Amazon Bedrock、Replicate、Deepinfra、Cloudflare、Perplexity も含む。マネージドAPIとサードパーティが提供するオープンモデルを比べる人には、この範囲が効いてくる。
アカウント不要の無料アクセス
ログインの壁も席数の制限も有料プランもない。開いて表を読み、閉じれば終わりだ。代わりに保存領域はなく、比較した内容は次の訪問に残らない。
メリットとデメリット
メリット
- カタログ全体が一つの並べ替え可能な表に収まるため、ラボをまたいだ入力単価と出力単価の比較が、タブを切り替える手間なしに数秒で終わる。
- 計算機能がトークン単価を月額のドル金額に変える。予算の話で実際に必要になるのはこの数字だ。
- 品質スコアが価格と同じ行に並び、安いモデルに替えることで何を失うかをおおよそ把握できる。
- アカウントが要らないので、会議の途中で価格を確かめるときに登録画面へ回り道しなくて済む。
- プロバイダーの網羅範囲は大手4社を大きく超え、Deepinfra や Replicate のようなオープンモデルのホスティング事業者も入っている。
デメリット
- カタログの更新が最新のリリースに追いつかず、新しいモデルが載っていないことや表示単価が古いことがある。この表だけを頼りに予算を立てると見積もりがずれる。
- 品質スコアは第三者のランキング由来で、自分のタスクやデータでの性能は反映しない。
- API がないため、料金をスプレッドシートや社内のコストモデルへ自動で取り込めない。
- 比較結果を保存する機能がなく、複数モデルの候補リストは訪問のたびに作り直すことになる。
よくある質問
LLM API の料金を比べるための無料ツールだ。複数プロバイダーの入力単価と出力単価、コンテキスト長、品質スコアを横に並べ、特定のワークロードにかかる費用を見積もれる。
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