AIの料金は、使い方で何倍も変わる

AI の料金表には、読み込んだ量と書き出した量それぞれに、1単位あたりの値段が載っています。 見積もりを作るときは、ついこの値段だけを見て比べたくなります。

ところが測ってみると、同じ仕事でも使い方しだいで費用が何倍も変わりました。 値段そのものより、どう使うかのほうが請求額を大きく動かします。

この記事は、これまで公開してきた実測の記事を、費用の観点でまとめ直したものです。 個別の詳細は、それぞれの記事にリンクしています。

1. どのモデルに頼むかで、9倍変わる

同じ小さな仕事（ログを読んで行数を数え、ファイルに書く）を、選べる12のモデルにさせました。

同じ答えを出すのに、9.2倍の開きがありました。 高いモデルほど正確とも限らず、この仕事ではほとんどのモデルが正解しています。

まず「この仕事にどの程度のモデルが要るか」を決めるのが、いちばん効きます。

詳細は Claude Code で選べる12モデルに同じ仕事をさせたにまとめました。

2. 途中で乗り換えると、その1回だけ高くつく

AI は、会話の前半で読んだ内容を使い回す仕組みを持っています。使い回せた分は安く済みます。

ところが途中でモデルを切り替えると、この使い回しが効かなくなります。 測った結果です。

切り替えた直後の1回だけ、読み込み直しが287倍になりました。 しかも請求は切り替えた瞬間ではなく、次に話しかけたときに来るので、気づきにくい。

作業の途中でモデルをこまめに変えないのが、それだけで節約になります。

詳細は モデルを切り替えると、そのターンだけ書き直しが287倍に書いています。

3. 「〇%安い」は、使い回しが効くかで変わる

新しいモデルの発表には、よく「前のモデルより〇%安い」と書かれます。ある新モデルは「40%安い」と発表していました。

同じ仕事を新旧のモデルで比べると、こうなりました。

発表の「40%」は、この24%と59%のあいだの数字でした。 最初の1回だけなら24%、同じ作業を続けるなら59%。同じ発表でも、自社の使い方では違う数字になります。

さらに、使い回しが効かない回もあります。 別のモデルでは、質問を投げるだけの使い方で、2回目の使い回しが12回中8回効きませんでした。

詳細は 「40%安い」は、キャッシュの当たり方で24%にも59%にもなったと、2ターン目のキャッシュに12回中8回乗り損ねたに書いています。

4. 手順の多い仕事ほど、新しいモデルが効く

ある新モデルは、旧モデルと1単位あたりの値段がまったく同じまま、「仕事あたり最大30%安い」と発表しました。値段が同じなのに安くなる理由は、手順を減らして終わらせるからです。

2種類の仕事で比べました。

削れる手順が無い仕事では、新しいモデルに替えても得になりません。 乗り換えの効果は、自社がよく頼む仕事の形で決まります。

詳細は 「最大30%安い」は、手順のある仕事でだけ再現したに書いています。

5. 道具を足すときは、数より中身

AI には、手順書のような「道具」を追加できます。道具を増やすと高くなりそうですが、測るとこうでした。

80本足しても、ほとんど増えません。 道具の一覧に使える文字数には上限があり、溢れた分は説明が削られるからです。（その代わり、説明が消えた道具は呼ばれにくくなります。）

ところが中身の大きな道具を1本呼ぶと、1回で約9万読み込みます。同じ用途の自作の道具は約3,200で、28倍の差でした。

道具の数ではなく、1本ごとの重さを見る必要があります。

詳細は スキルを80本足しても、増えたトークンは185だったと、呼ぶたびに9万トークン必要だったに書いています。

まとめ

• どのモデルに頼むかで9倍変わる。 仕事に見合ったモデルを選ぶのが最初
• 途中で乗り換えると、その1回だけ読み込み直しが287倍。 請求は1回遅れて来る
• 「〇%安い」は使い回しが効くかで変わる。 同じ発表でも24%にも59%にもなった
• 新しいモデルが効くのは手順の多い仕事。 手順が無い仕事では得にならない
• 道具は数より中身。 80本で185、重い1本で約9万

AI の見積もりを比べるときは、料金表の値段より「どう使うか」を先に確かめるのが確実です。 同じ予算でも、使い方しだいでできる量が何倍も変わります。

各項目の検証データは、リンク先の記事に実測値を載せています。