月1億トークン使用時のAIモデル別月額を試算

短いPythonスクリプトは公開された単価を月額請求に変換し、その順位はどのベンダーの価格表からも直感的には導けない。月20ドルのGPT-6 Lunaは次の層より一桁低い。導入価格のGemini 3.8 Flashは150ドル、GPT-6 SolとClaude Sonnet 5.5はともに400ドル、Claude Opus 5.5は800ドルだ。これらの数字は定価での入力・出力トークンのみを数え、キャッシュ割引は適用せず、全モデルで同じ入力量を仮定している。この限界は明示されている。スクリプトが示すのは単価であり1タスクの費用ではなく、仮定したトークン量をユーザー自身のログから測った実数に置き換えるよう勧めている。

この区別が重要になるのは、スクリプトとCursorBench 4.0が別の話をするからだ。CursorBenchはスコアと1タスクあたりの平均費用の両方を報告し、Gemini 3.8 Flashは1タスク平均162,565トークンを消費する。単価がClaude Sonnet 5.5の半分未満でも、このベンチマークでは1タスク費用の方が高くなる。同じベンチマークでClaude Opus 5.5はMaxとHighの構成間でスコアが1.8ポイント差なのに費用は約3.4倍だ。Google自身も難しいタスクはより多くのトークンとツール呼び出しを使い得て、思考トークンは出力として課金されると記している。

推奨される節約の順序はそこから導かれる。まずモデル層を選び、次に送るトークンを減らし、最後にキャッシュを適用する。最後の手順に最も具体的な数字がある。公開情報によればGPT-6 SolとLunaのキャッシュ読み取りは90%割引、Claude Opus 5.5とSonnet 5.5はキャッシュヒット時に入力単価の5%を課金する。これらの割引はシステムプロンプトや共有文書など同じ前文を再送する作業にのみ適用される。だからキャッシュは量ではなく単価を変えるものと位置づけられている。