LibreChatの料金とAPIコスト — ソフトウェアの費用とトークンの費用

LibreChat 自体は無料です。MIT ライセンスのソフトウェアで、プラン、シート、料金ページは一切ありません—このページを確認した2026年9月19日時点で、librechat.ai/pricingは HTTP 404 を返しました。運用者が予算を組む対象は、実行場所、送信するモデル API トークン、任意のサイドサービスという3つです。請求額を決めるのはトークンであり、落とし穴は、LibreChat が表示するドル額がプロバイダーの実際の請求額ではなく、同梱テーブルに基づいて計算されることです。

LibreChat の料金と取り違えられるものは3つあります。1つ目はCode Interpreter APIです。これはチームがかつて販売していた別サービスで、現在のストアフロントには「Subscriptions Currently Unavailable」と表示され、金額は掲載されていません。2つ目は第三者が販売するマネージドホスティングで、これはそのベンダーのホスティング料金です。3つ目はまったく別のプロジェクトである、PyPI のlibre-chatです。これは Vincent Emonet による休止中の Python チャットボットで、最終リリース 0.0.6 は2024年1月9日にアップロードされました。そのドキュメントでは、こちらの製品を設定できません。LibreChat にプラン階層や見積もりフォームがあるように示すディレクトリサイトは、プロジェクトが販売していないプランを説明しています。

すでにインスタンスを実行していますか？ゲートウェイ設定と請求の確認に移動するか、専用のLibreChatセットアップガイドを使用してください。

LibreChat の料金を項目ごとに確認

プロジェクトを前提に計画する前に、1点訂正しておきます。LibreChat はClickHouse に買収されたことが2025年11月4日に発表されました。記事では MIT ライセンスの維持を約束し、既存のデプロイメントには影響しないと述べています。リポジトリは変更されず、現在もアクティブです—アーカイブされておらず MIT であり、GitHub APIによれば最終プッシュ日は2026年9月21日です。再配布する場合は、スタック全体でライセンスが異なる点が重要です。アプリと RAG API は MIT、code-interpreter サービスは Apache-2.0、Admin Panel は AGPL-3.0 です。ライセンスが重要な前提になる場合、自分で解決すべき不一致が1つあります。LICENSE ファイルと About ページはどちらも MIT と記載していますが、main上のpackage.jsonでは ISC と宣言されています。両者は一致しません。効力を持つ文書は LICENSE ファイルです。ClickHouse が現在、有料の LibreChat 製品を販売しているかどうかも、このページでは確認できません。

バージョン固定には、知っておく価値のある癖が1つあります。このリポジトリの GitHub リリースオブジェクトはすべて prerelease として設定されているため、「latest release」エンドポイントは何も返しません。最新タグは2026年9月15日の v0.8.8-rc3、最新の非 rc タグは2026年6月24日の v0.8.7 です。

LibreChat が表示する料金は、実際に支払った料金ではありません

これは料金ページでは説明できない部分であり、ゲートウェイ利用者の台帳が残高とまったく関係のないものになる理由です。LibreChat は独自の内部通貨を保持しています。トークン利用ドキュメントでは、1,000,000クレジットを1米ドルと定めています。自分で料金を上書きしない限り、各リクエストは LibreChat が独自に参照する料金を使ってクレジットに変換されます。

この参照は部分文字列照合です。packages/api/src/utils/tokens.tsのコメントには、その規則が明記されています。照合処理は、料金テーブル内でモデル名に含まれる最長のキーを採用します。また、packages/data-schemas/src/methods/tx.tsのテーブルにはベンダーの定価が入っています。これらを組み合わせると、ゲートウェイのモデル ID は、それに含まれる短いキーのうち該当するものの料金で計算されます。

左列はライブのKunavo カタログ、右列は LibreChat 独自の定数で、mainから2026年9月19日に読み取ったものです。3つの読み方があります。claude-sonnet-5は自身に一致し、両側が一致するため、何も問題がないように見えます—まさにそれが見落としやすい理由です。claude-sonnet-4-6も自身に一致しますが、請求されるカタログ料金ではなくベンダーの定価で計算されます。また、gpt-5-6-terraには独自のエントリがありません。それに含まれる最長のテーブルキーはgpt-5なので、台帳ではそのモデルとして請求されます。

何にも一致しない場合、ソースは入力と出力の両方に一律で適用される、トークンあたり6クレジットの固定フォールバックを返します。これは両方向で100万トークンあたり $6であり、上記テーブル内のどのモデルの入力料金よりも高額です。いずれの場合も修正方法は同じです。カスタムエンドポイントの下にtokenConfigブロックを宣言してください。コードは独自テーブルを参照する前にこの上書きを確認し、コメントにもその旨が記載されています。料金は米ドル／100万トークンで入力し、モデルごとにprompt、completion、contextをそれぞれ指定する必要があります。

残高ドキュメントにある関連デフォルトが2つあります。支出制限はbalance.enabledを設定するまで無効で、有効にすると新規ユーザーは20,000クレジットで開始します。これは LibreChat 独自の換算では2米セントです。自動補充も別途無効で、デフォルトは30日ごとに10,000クレジットです。同じ設定リファレンスの隣接ページにはさらに2つあります。interface.contextCostを有効にするまで料金情報はユーザーに表示されず、デフォルトは false です。また、transactions ページでは、残高を有効にするとtransactions.enabledの設定にかかわらず取引記録が有効になると説明されています。

LibreChat に最適な API：どの経路が有利か

予算の基準として2026年9月19日に確認したベンダー料金：Anthropicは Claude Sonnet 5 を入力 $2、出力 $10／100万トークンで掲載しており、$2/$10 の料金は現在標準で、予定されていた値上げは実施されないとの注記があります。OpenAIは標準料金表の短いコンテキスト列で、gpt-5 を $1.25/$10、gpt-5-nano を入力 $0.05、出力 $0.40／100万トークンで掲載しています。Googleは Gemini 3.8 Flash の有料料金を2026年12月31日まで入力 $0.75、出力 $3.75、その後は $1.50/$7.50 と掲載しており、その上には実際に無料の枠があります。Claude のサブスクリプション料金も同じ確認から得たものです。ChatGPT のサブスクリプション料金は意図的に記載していません。確認日に openai.com は自動取得に対して毎回 403 を返しており、未確認の金額を予算に含めるべきではないためです。

LibreChat に最も安い API

ホスト型 API の中で掲載料金が最も安い選択肢は、ゲートウェイでも割引でもありません。Google の Gemini Developer API 無料枠です。Gemini 3.8 Flash では入力、出力、コンテキストキャッシュに料金がかかりません。ただし同じページには、無料枠のデータは Google の製品改善に使用される一方、有料枠では使用されないというトレードオフが明記されています。Google Search によるグラウンディングは別途従量課金で、Gemini 3.x モデル全体で共有される月5,000件の無料リクエストがあり、それを超えると1,000件あたり $14 です。料金をゼロにする必要があり、コンテンツが機密でない個人用 LibreChat インスタンスなら、これが正直な答えです。これを下回るのはローカルモデルだけで、リクエストごとの料金はまったくかからない代わりに、ハードウェアの費用を負担します。

それを超えると、掲載単価が最も安いことと、タスク完了までの総費用が最も低いことは別の主張であり、このページでは絶対的な最安値を保証しません。要約に3回の試行が必要な小型モデルは、1回で済む中位モデルより高くつきます。LibreChat ではその差が2回現れます。1回は再試行の料金として、もう1回は再試行によって残され、以後の各ターンで再送される会話履歴としてです。料金に対しては、料金比較より3つの習慣のほうが効果的です。安価なtitleModelを固定して、タイトル生成が最高性能モデルに到達しないようにします。デフォルトのモデル一覧を短く保ち、好奇心から高価なモデルを選ばれないようにします。そしてtokenConfigを宣言し、最適化の基準となる数値を LibreChat の組み込みテーブルではなく自分の料金にします。より詳しい同じ考え方はAI コスト最適化で説明しています。

1つの LibreChat インスタンスに対する月間予算の計算例

これらは測定済みの費用でも請求上限でもなく、例示的なトークン計算です。LibreChat ユーザーが1か月に消費する量について公開された数値はないため、以下の形は仮定であり、自分のトランスクリプト量に置き換えてください。アクティブユーザー1人が1か月に120ターンを送信し、各ターンで蓄積された履歴として入力トークン 8,000を含み、出力トークン 700を返すと仮定します—入力960k、出力84kトークンです。料金はライブの Kunavo カタログ価格です。

会話タイトルは、ほとんどの予算で忘れられる別項目です。titleConvoを有効にすると、LibreChat は各タイトルを生成するために独自のリクエストを行い、titleModelが応答するモデルを決定します。ユーザー1人あたり月40件の新規会話があり、各タイトルが入力1,200トークン、出力30トークンを使用すると仮定します。50ユーザーでは、Claude Sonnet 5に対して$3.78、Claude Haiku 4.5に対して$1.89です。安価なタイトルモデルを固定するのに必要なのは YAML の1行です。

上のセクションで説明した会計上の差も、同じ単位で確認します。その月がGPT-5.6 Terraで運用され、カタログによる推定額がユーザーあたり$1.02だとします。tokenConfigブロックがない場合、LibreChat は ID をgpt-5のエントリに一致させ、代わりに内部残高から$2.04を引き落とします。ID が何にも一致しなかった場合、同じ1.044百万トークンに対してフォールバック料金は$6.26を引き落とします。設定されていない台帳に基づいて設定された残高では、利用者が想定した支出額に達するはるか前に利用を停止させることになります。

Kunavo のカタログ金額は上限ではなく請求下限です。アップストリームが料金を報告すると、請求額はカタログ料金と、適用されるマークアップを乗じたアップストリーム料金のうち大きいほうになります。キャッシュ料金と下記のサイドサービスはこの例の対象外です。最低チャージ額はプリペイドクレジット$10です。これはプランを購入するのではなく残高に充当されます—請求の詳細をご覧ください。

LibreChat に最適なモデル：エンドポイントが到達する必要のあるものに基づいて選ぶ

公式の答えはなく、ランキングを示すページはすべて意見を示しているにすぎません。LibreChat が公開しているのは制約の一覧です。互換性マトリクスは2026年6月18日に最終確認されており、カスタム OpenAI 互換エンドポイントがストリーミング、ウェブ検索、コードインタープリター、アーティファクト、ファイル検索、OCR、メモリをサポートするとしています。一方、ツール、function calling、vision はモデルに依存するとされ、画像生成と MCP は通常のチャット会話ではなく Agents エンドポイント経由でのみ利用できます。

これにより、モデルの選択は具体的な3つの質問に置き換えられます。ユーザーがAgentsやMCPツールを実行する場合、モデルは確実にツールを呼び出せなければならないため、最安のティアが自動的に利用可能とは限りません。スクリーンショットやPDFを貼り付ける場合は、ビジョン機能が必要です。どちらにも該当しない場合、つまり主に下書き作成とQ&Aに使うインスタンスであれば、中間ティアのモデルで対応でき、フラグシップモデルは任意です。結論を断定するのではなく理由を示した私たち自身の推奨は、models.defaultに高性能なモデルを1つと低価格のモデルを1つ配置し、低価格のモデルをtitleModelとして固定し、ユーザーが切り替えられるようにすることです。合理的な2つの選択肢を備えたピッカーの方が、すぐに古くなるランキングより優れています。

モデルのエンドポイントを一度も経由しないもの

LibreChatの4つの機能はモデル機能のように見えますが、実際にはまったく別の場所で課金されます。これらをモデルAPIの支出の一部として予算化すると、エンドポイントから請求される金額を過大評価する一方で、総額を過小評価することになります。

埋め込みについては、1点を明確にしておく必要があります。Kunavoは埋め込みモデルを提供していません。そのため、Kunavoがチャットトラフィックを処理する場合でも、LibreChatのファイルチャット処理は外部プロバイダーまたはローカル環境で実行されます。別のゲートウェイが埋め込みを提供しているかどうかは、そのゲートウェイ独自のカタログに確認すべき事項です。費用をゼロにしたい場合、RAG API設定ページには、デフォルトのDockerイメージがliteビルドであり、リモート埋め込みのみをサポートすると明記されています。ローカル埋め込みには、composeファイル内のイメージをfullビルドに置き換える必要があります。Web検索にも無料の方法があり、Keenableは検索とページ取得の両方でキーなしで利用できます。このページでは、これらのベンダー独自の価格を確認していないため、ここでは記載していません。

価格を明示してゲートウェイを接続する

以下はすべて、2026年9月19日に確認したカスタムエンドポイントスキーマに基づいています。name、apiKey、baseURL、modelsはそれぞれ必須であり、エンドポイント名は一意でなければならず、openAIやanthropicのような組み込み名を再利用してはなりません。

# librechat.yaml — a gateway as a custom endpoint, with prices declared.
# Schema version on main is 1.3.16; published examples still show older values.
version: 1.3.16

endpoints:
  custom:
    # The name must be unique and must not reuse a built-in endpoint name.
    - name: "Kunavo"
      apiKey: "${KUNAVO_API_KEY}"
      # LibreChat appends /chat/completions to this unless directEndpoint: true
      baseURL: "https://api.kunavo.com/v1"
      models:
        default: ["claude-sonnet-5", "gpt-5-6-terra", "claude-haiku-4-5"]
        fetch: true                        # populate the picker from GET /models
      titleConvo: true
      titleModel: "claude-haiku-4-5"          # titles do not need a flagship

      # Without this block LibreChat prices your traffic from its own table.
      # prompt/completion are USD per MILLION tokens; context is that model's
      # own window. All three are required for every model you list here.
      tokenConfig:
        claude-sonnet-5:
          prompt: 1.4
          completion: 7
          context: 1000000
        gpt-5-6-terra:
          prompt: 0.7
          completion: 4.2
          context: 1050000

注意すべき点は3つあります。まず、LibreChatはデフォルトでベースURLに/chat/completionsを追加するため、ベースURLがすでに完全な補完エンドポイントである場合にのみdirectEndpoint: trueを設定します。次に、ゲートウェイ用として古いチュートリアルで今も推奨されているOPENAI_REVERSE_PROXYは、環境変数リファレンスで非推奨とされ、代わりにカスタムエンドポイントを使用するよう案内されています。3つ目に、カスタムエンドポイントでは、provider: 'anthropic'を設定することで、チャット補完ではなくネイティブのAnthropic Messagesプロトコルを使用できます。現在サポートされている値はこれだけです。このフィールドはタグv0.8.7の設定スキーマには存在しますが、v0.8.6には存在しないため、v0.8.7以降として扱ってください。この設定を使用する場合は、OpenAI形式のモデル取得がこの経路では使われないため、models.defaultの下にモデルを明示的に列挙します。

カスタムエンドポイント名は、endpoints.agents.allowedProvidersでも使用できます。Agents設定によれば、これによりゲートウェイ経由のモデルをLibreChat Agentsで利用でき、通常のチャットだけに限定されません。

現在の構成を変更する前に、ゲートウェイ移行チェックリストを保存してください。

設定方法

KunavoはOpenAI互換エンドポイントと一連のクライアント設定ガイドを公開しており、上記のYAMLはLibreChat独自の文書化されたスキーマに従っています。これは互換性テストではなく設定リファレンスです。ここではLibreChatをKunavoのエンドポイントに対して実行時テストしておらず、このページの内容はすべて、稼働中のインスタンスではなくLibreChatのソースとドキュメントから確認したものです。試す際は動作する経路を維持し、範囲を限定した会話を1件送信してから、アカウントに記録された内容とLibreChat独自の台帳の内容を比較してください。この2つの数値の差が、tokenConfigブロックの要点です。

OpenAI互換APIガイドとクライアント統合インデックスから始め、キーへの入金準備ができたらKunavoアカウントを作成してください。インターフェースをまだ選んでいる場合は、LibreChatとOpen WebUIの比較で設定時の手間を比較でき、最適なLLMゲートウェイではルーティングの問題を独立して扱っています。

よくある質問

2026年9月19日に確認し、9月21日に再確認しました。LibreChat GitHub API、2つのLibreChat-AIサテライトリポジトリ、librechat.ai/pricingの404、Code Interpreterのストアフロント通知、ClickHouseの買収投稿、カスタムエンドポイント・トークン使用量・残高・互換性の各ドキュメントページ、さらにリポジトリの価格表と設定スキーマ（main、v0.8.6、v0.8.7）を確認しました。Anthropic、OpenAI、Googleの価格は、その日付時点で各社の価格ページから読み取ったものです。Kunavoのトークン料金はライブカタログから取得しています。ChatGPTのサブスクリプション料金と、過去のCode Interpreter API料金は検証できなかったため記載していません。ここで示すドルの例はすべて、実測請求額ではなく、トークン計算の例示です。