GPT API 料金【2026年版】— モデル別料率、1 リクエストの実額

GPT の API 料金はトークン単位の従量課金です。月額はなく、入力トークンと出力トークンに別々の単価がついていて、 出力のほうが高く付きます。2026年10月4日時点の Kunavo の料率は 1M トークンあたり gpt-5-6-terra が入力 $0.70 / 出力 $4.20、gpt-5-5 が $2.00 / $12.00 —— いずれも OpenAI 定価より下です。2026年9月22日に出た gpt-6-luna は $0.04 / $0.20 で、Kunavo でいちばん安い GPT です。

最初に切り分けておくべきことが 1 つあります。ChatGPT の月額プランと OpenAI の API は、別の商品で別の課金です。ChatGPT に課金しても API キーは付かず、API の請求も減りません。 このページは後者だけ、コードから呼ぶ側の料金を扱います。

料率は2026年10月4日に検証。Kunavo 側の数字はこのサイトの カタログから描画しているので、実際の請求額とずれません。OpenAI 定価は OpenAI の料金ページ を参照しています。

GPT-5 / GPT-6 系の料率表

1M トークンあたり USD。「OpenAI 定価」は同じモデルの公表料金です。プロモーション中のモデルは、いま OpenAI が実際に請求している価格を下に併記しています。

最新の料率は常に 料金ページ と各モデルページ に表示されます。全モデルの一覧は モデル一覧 から。

GPT-6 は OpenAI の新しい世代です。GPT-6 Astra が2026年9月3日に OpenAI の最上位モデルとして公開され、GPT-6 Sol と GPT-6 Luna が2026年9月22日に続きました。OpenAI は 2 つを「GPT-6 Astra を支えた進歩の上に築いた」モデルとし、Sol を複雑なコーディングとエージェント的なワークフロー向け、Luna を「焦点を絞った大量処理のための、最も効率的なモデル」と位置づけています。どちらもコンテキストは 1,050,000 トークン、最大出力は 128,000 トークンです。

Kunavo では GPT-6 Luna が $0.04 / $0.20 でいちばん安い GPT です。GPT-6 Sol は $0.80 / $4.00 で、出力単価は GPT-5.6 Terra（$4.20）より下です。ただし入力単価は GPT-5.6 Terra（$0.70）のほうが安く、入力トークンが出力の 2 倍を超えるリクエストでは GPT-5.6 Terra のほうが安くなります（下の表で比べられます）。入力が 272,000 トークンを超えるリクエストは、ほかの GPT-5.x / GPT-6 と同じく、OpenAI の定めるとおりリクエスト全体が入力 2 倍・出力 1.5 倍で課金されます。

1 リクエストは実際いくらか

自分の数字で計算するならこれをそのまま使えます。

# Kunavo の GPT 料率（1M トークンあたり USD）: (input, output)
RATES = {
    "gpt-5-6-terra": (0.70, 4.20),
    "gpt-5-5":       (2.00, 12.00),
    "gpt-5-6-sol":   (2.00, 12.00),
    "gpt-6-sol":     (0.80, 4.00),
    "gpt-6-luna":    (0.04, 0.20),
}

def cost(model: str, in_tokens: int, out_tokens: int) -> float:
    i, o = RATES[model]
    # 注意: GPT-5 系の推論モデルは reasoning トークンも出力料率で課金される。
    return in_tokens / 1_000_000 * i + out_tokens / 1_000_000 * o

print(cost("gpt-5-6-terra", 1_000, 300))   # 短い 1 ターン
print(cost("gpt-5-6-terra", 6_000, 500))   # RAG の回答 1 件
print(cost("gpt-5-5", 20_000, 3_000))      # 難しい問題
print(cost("gpt-5-6-sol", 20_000, 3_000))  # GPT-5.6 のフラッグシップ
print(cost("gpt-6-sol", 20_000, 3_000))    # GPT-6 Sol
print(cost("gpt-6-luna", 1_000, 300))      # いちばん安い 1 ターン

請求額を狂わせる 2 つの落とし穴

1 つめは reasoning トークンです。GPT-5 系の推論モデルは答えを出す前に内部で思考トークンを生成し、 それはレスポンス本文に現れませんが出力料率で課金されます。 上の表は reasoning を含まない額なので、難しい問題ほど実際の請求は これより上に出ます。usage フィールドの出力トークン数が実数です。

2 つめはリトライです。トークンを消費してから下流で失敗したリクエストも課金対象になります。 エージェント系のワークロードでは、ユーザーから見た 1 タスクが課金上は何往復にもなるので、ここの乖離がいちばん大きく出ます。 Kunavo 側で失敗した（＝上流に届かなかった）リクエストは課金されません。

既存の OpenAI のコードに繋ぐ

変えるのは base_url の 1 行とキーだけです。chat.completions も responses も同じ形のまま動きます。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-kn-...",
    base_url="https://api.kunavo.com/v1",   # 変えるのはこの 1 行だけ
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5-6-terra",
    messages=[{"role": "user", "content": "こんにちは"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

同じキーで Claude・画像・動画も呼べます。手順は クイックスタート、 エンドポイントの一覧は Chat Completions のドキュメント に。

日本から支払う

Kunavo の残高は Stripe のチェックアウトで、JCB を含むカード（Visa、Mastercard、American Express、 JCB、UnionPay）、Apple Pay、Google Pay、Link に対応します。前払いのウォレット方式で、 最低チャージ額は $10、残高に有効期限はありません。 呼ばなかった月の請求は発生しません。コンビニ払いと PayPay には対応していません。国内事業者としての表示事項は 特定商取引法に基づく表記 に、請求まわりの詳細は 課金のドキュメント にまとめています。

コストを下げる 4 つのレバー

1. 問題の大きさでティアを選ぶ。既定を最上位モデルにしない。分類・抽出・整形のような大量処理は、OpenAI がその用途に位置づける最安の gpt-6-luna から試し、足りなければ上げる。上の表のとおり、同じ RAG の回答 1 件でも gpt-6-luna と gpt-5-5 では約 53 倍違います。
2. 出力を締める。出力は入力より高いので、max_tokens と出力フォーマットの指定が直接効きます。reasoning を使うモデルではここが二重に効きます。
3. プロンプトキャッシュを効かせる。同じシステムプロンプトを毎回送る構成なら、キャッシュが最大のレバーです。 仕組みは キャッシュのドキュメント に。
4. 入力に無関係な履歴を積まない。別のタスクに移ったら会話をクリアする。長い履歴は毎回まるごと課金されます。

他社モデルと並べて比べる場合は Claude の料金 が同じ計算方法で並べています。Codex CLI の従量課金だけを見たい場合は Codex の料金 に。

よくある質問