AIトークンとは？仕組みと料金への影響

トークンは単語の一部であり、単語そのものではない

モデルは文字を読むわけでも、単語を読むわけでもありません。あなたのメッセージがモデルに届く前に、トークナイザーが数万個の断片からなる固定の語彙リストに沿ってテキストを分割します。よく使われる単語は1トークンです。珍しい単語は2〜3トークンになります。「The」は1トークンですが、「tokenization」は通常2〜3トークン、長いURLだと数十トークンになることもあります。

OpenAIが公開している英語テキストの目安は、1トークンが約4文字、つまり単語の4分の3ほどということです。つまり100トークンは約75語、1,000トークンはページ1枚半ほどになります。

この数字を左右する要因が2つあります。コードは記号やインデントのせいでより密になり、1トークンあたり約3文字とさらに小さくなります。また、トークナイザーの学習データにあまり含まれていない言語はコストが高くなり、タイ語、ヒンディー語、アラビア語では同じ意味の文章でも英語版の2〜3倍のトークンを消費することがあります。これはトークン単位で課金される言語を使う場合に重要な点です。

実際に確かめることもできます。トークン料金計算ツールに任意のテキストを貼り付けると、各モデルでのトークン数と料金が表示されます。

入力トークンと出力トークンは別の料金がかかる

すべてのメッセージには2つの側面があります。入力トークンはモデルが読み込むすべてのもの、つまりあなたの質問、システム指示、これまでの会話、添付ファイルなどです。出力トークンはモデルが書き戻すものです。

プロバイダーはこの2つに異なる料金を設定しており、その差は決して小さくありません。以下の表はAIモデルコストインデックスから取得した100万トークンあたりの定価で、2026-08-20にOpenRouterから取得した価格です。

出力が高くなるのはモデルの動作の仕組みによるものです。入力を読む処理は、すべてのトークンに対して並列で一度に行われます。出力を書く処理は1トークンずつ行われ、新しいトークンごとにモデル全体を再度通過する必要があります。500トークンの回答は500回の逐次処理になります。

実際のメッセージにかかる料金を計算してみる

典型的なやり取りを見てみましょう。300語の質問に段落程度の文脈があり、400語で回答するとします。これはおよそ400入力トークンと530出力トークンに相当します。

• GPT-5.6 Lunaの場合: 400 × $0.20/百万 + 530 × $1.20/百万 = $0.00008 + $0.00064、合計約$0.0007。1セントの100分の7ほどです。
• Claude Sonnet 5の場合: 400 × $2 + 530 × $10、百万あたりで計算すると $0.0008 + $0.0053、合計約$0.006。半セントをわずかに超える程度です。
• GPT-5.5の場合: 400 × $5 + 530 × $30、百万あたりで計算すると $0.002 + $0.0159、合計約$0.018。約2セントに近い金額です。

どの行でも出力の割合が全体の80〜90%を占めていることに注目してください。コストを決めるのはモデルだけでなくメッセージの形でもあります。一行の質問で2,000語のエッセイを求めるのが最も高くつくパターンで、長い文書について一行だけ質問するのが同じモデルでも最も安いパターンです。

視野を広げると、カタログ全体のばらつきこそが本当の見どころです。AIモデルコストインデックスにある価格設定済みのすべてのモデルは、標準的な回答1回あたりのコストで下図の線上に位置します。最も安いLing-3.0-flashは$0.000053、最も高いClaude Opus 4.7の高速モードは$0.105で、同じ1,500トークンに対しておよそ2,000倍の開きがあります。

もう一つの倍率要因は履歴です。チャットでは、モデルはターンごとに会話全体を再読み込みするため、入力数はメッセージが増えるごとに増加します。40ターンの会話では、最初のメッセージが40回送信されることになります。これが長いスレッドが遅くなり、コンテキストウィンドウとはという上限に最終的に行き当たる理由です。

サブスクリプションがメーターを隠しても、なくすわけではない理由

コンシューマー向けプランは月額固定料金を課金しますが、その裏側では各プロバイダーが今もトークンを数え続けています。その数はメッセージ数の上限、「利用上限に達しました」という壁、予算が尽きたときに静かに小さなモデルへ切り替えるといった形で表面化します。

Whiziは逆の方式で計測します。各モデルにはメッセージごとの固定クレジット価格があり、ハウスモデルは1クレジット、Claude Sonnet 5は10クレジット、Claude Opus 5とGPT-5.5は20クレジット、そしてラインナップの最上位は100クレジットです。この数はメッセージや回答の長さに左右されません。このクレジットのはしごは実際のトークンのやり取り、ハウスモデルで入力3,000トークン・出力800トークンに基づいており、これはプロバイダー側の支出でおよそ$0.00156に相当し、1クレジットの基準となっています。Whiziのクレジット制度に完全な表があります。

この取引は意図的なものです。トークン単位の計測は正確ですが予測不能です。メッセージ単位のクレジットは長いメッセージにやや寛容で、短いメッセージにはややシビアですが、常に送信前に価格が分かります。

トークンは容量の上限でもある

トークンが重要な2つ目の理由は容量です。すべてのモデルにはトークンで測られるコンテキストウィンドウがあり、これは一度に考慮できる入力と出力の合計の最大値です。Claude Haiku 4.5は200,000トークンを保持できます。GPT-5.6 Terra、Claude Sonnet 5、Gemini 3.7 Flashは約100万トークンを保持します。1,000トークンあたり750語という換算では、100万トークンはおよそ75万語、ページ数にして約1,500ページに相当します。

このウィンドウは無料ではありません。埋めるにはターンごとに入力トークンのコストがかかるため、300,000トークンの文書に10回質問すると入力トークンは300万に達し、Claude Sonnet 5の定価で$6になります。アプリが文書を検索して関連ページだけを送る検索拡張は、まさにこの料金を避けるために存在します。RAGとはではその仕組みを説明しており、コンテキストウィンドウ比較には各モデルの上限が一つの表にまとまっています。質問に必要なページだけを送り、ファイル全体を送らないようにしましょう。