月20ドルをAPIで使うと何トークン使えるか｜定額プランと従量課金の分かれ目を計算した
この記事の要点
- 同じ月20ドルでも、使えるトークン数はモデルによって200倍ちがう
- GPT-5.5 は200万トークン、Qwen3.7 Flash は4億トークン
- 定額プランが得かどうかは、その金額で買えるトークン数を上回って使うかで決まる
- 単価の高いモデルほど、定額プランの相対的な価値が大きくなる
「定額プランと従量課金、どちらが得か」はよく話題になりますが、判断の土台になる数字が示されていることは少ないと思います。
必要なのは単純な計算です。その金額をAPIの従量課金に使ったら、何トークン処理できるのか。 それを超えて使うなら定額プランが得で、超えないなら従量課金のほうが安い。手元の単価データから、この分岐点を計算しました。
計算の前提
- データ取得日: 2026年8月3日
- 取得元: OpenRouterの公開API（
/api/v1/models） - 想定する使い方: 入力と出力の比率を 4:1 とする（対話やコーディング支援での実務的な比率）
- 金額は 月20ドル（多くのサービスの標準的な個人向け価格帯）
- トークン数は入力と出力の合計
なお、この記事は特定の定額プランの価格には触れません。 プラン内容は提供元ごとに条件が異なり、当サイトでは検証していないためです。ここで出すのは「20ドルぶんの従量課金で何ができるか」という基準線だけです。ご自身が検討中のプラン価格に置き換えてお使いください。
結果
| モデル | 入力 /1M | 出力 /1M | 月20ドルで使えるトークン |
|---|---|---|---|
| OpenAI: GPT-5.5 | $5 | $30 | 2.0M |
| Anthropic: Claude Opus 4.7 | $5 | $25 | 2.2M |
| Anthropic: Claude Sonnet 4.6 | $3 | $15 | 3.7M |
| Google: Gemini 3.6 Flash | $1.5 | $7.5 | 7.4M |
| Anthropic: Claude Haiku 4.5 | $1 | $5 | 11.1M |
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro | $0.435 | $0.87 | 38.3M |
| Qwen: Qwen3.7 Flash | $0.03 | $0.13 | 400.0M |
同じ20ドルで、GPT-5.5 なら200万トークン、Qwen3.7 Flash なら4億トークン。その差は200倍です。
この数字をどう読むか
日本語はおおむね1文字あたり1トークン前後です。文庫本1冊が約10万字なので、100万トークンは文庫本10冊ぶんにあたります。
| モデル | 月20ドルの分量（文庫本換算） |
|---|---|
| GPT-5.5 | 約20冊 |
| Claude Sonnet 4.6 | 約37冊 |
| Claude Haiku 4.5 | 約111冊 |
| Qwen3.7 Flash | 約4,000冊 |
ここから、判断の目安が出ます。
フラッグシップを日常的に使うなら、定額プランのほうが得になりやすい。 GPT-5.5 や Claude Opus 4.7 では、20ドルぶんが200万トークン程度しかありません。毎日コーディング支援に使えば、この量は数日で使い切ります。
逆に、安いモデルで足りる用途なら従量課金が有利です。 Qwen3.7 Flash で4億トークンを使い切るのは、個人ではまず不可能な量です。
つまり、定額プランの価値は「高いモデルを使いたい」場合に集中します。 用途が分類・抽出・要約のように軽いなら、従量課金で桁違いに安く済みます。
100万トークンあたりの実費
判断しやすいよう、入力100万トークンぶんの円換算も置いておきます。
| モデル | 入力100万トークン |
|---|---|
| OpenAI: GPT-5.5 | 約801円 |
| Anthropic: Claude Opus 4.7 | 約801円 |
| Anthropic: Claude Sonnet 4.6 | 約481円 |
| Google: Gemini 3.6 Flash | 約240円 |
| Anthropic: Claude Haiku 4.5 | 約160円 |
| DeepSeek: DeepSeek V4 Pro | 約70円 |
| Qwen: Qwen3.7 Flash | 約5円 |
この試算の限界
- 1リクエストあたりの入力が長いと、単価が変わるモデルがあります。 手元の326モデルのうち41件は入力トークン数に応じて単価が上がる段階料金です。 上の表では Qwen3.7 Flash（32,000以上で$0.10、256,000以上で$0.20）と GPT-5.5（272,000以上で$10）が該当します。 1回あたりの入力が短ければ表示単価どおりですが、長い資料を毎回投げる使い方では 実際に使えるトークン数はこの表より少なくなります。 詳しくは100万トークン対応77件の実費をご覧ください。
- 入力と出力の比率は4:1と仮定しています。 長文を要約する用途なら入力に、記事やコードを生成する用途なら出力に偏ります。出力単価は入力の5〜8倍のモデルが多いため、生成が多いほど使えるトークンは減ります。
- キャッシュを考慮していません。 同じ前置きを繰り返し送る使い方なら、キャッシュ割引（中央値85%引き）でこの数字は大きく変わります。
- 定額プランのレート制限や機能差を考慮していません。 プランには利用上限や専用機能が付くことがあり、トークン単価だけでは比較しきれません。
- 性能を測っていません。 安いモデルが同じ仕事をこなせるかは別の問題です。単価が1/10でも必要な試行回数が3倍になれば、実際の差は縮まります。
結論
- 月20ドルで使えるトークン数は、モデルによって200倍ちがう（GPT-5.5 で2.0M、Qwen3.7 Flash で400M）
- 定額プランが得かどうかは、その金額で買えるトークン数を超えて使うかだけで決まる
- フラッグシップを日常的に使うなら定額プランが有利、軽い用途なら従量課金が桁違いに安い
- 比率・キャッシュ・レート制限で数字は動くので、上の表は出発点として使ってください
各モデルの最新単価はAI料金比較表で毎日更新しています。
円換算は取得時点の参照レートによる概算です。料金は頻繁に変わるため、契約前には各提供元の公式ページでご確認ください。