mini-SWE-agentのコスト：無料エージェントと実際のAPI請求

mini-SWE-agent の費用は $0 です。MIT ライセンスのソフトウェアであり、購入するプラン、シート、ホスト型の提供プラン、アカウントはありません。そのため、実際の「mini-SWE-agent の費用」とは、指定したエンドポイントのモデル API 請求額を意味します。 予算を組む際に見るべき数値は実行あたりのトークン数で、mini に搭載されている既定のガードは 1 つだけです。それが mini コマンドの読み込む設定にある cost_limit: 3. です。このガードにはカスタムエンドポイントで失敗するケースがあり、以下で説明します。ここで最も高くつくのは、このガードの扱いを誤ることです。

まず 3 つを区別してください。検索結果ではこれらが混在しており、それぞれがページに誤った数値を載せる原因になります。SWE-agent は元の別製品で、独自のリポジトリ、独自のドキュメントサイト、独自の設定スキーマを持ちます。その README には「現在の開発作業の大半は mini-swe-agent に移っており、SWE-agent に取って代わった」と記載され、今後は mini を推奨していますが、アーカイブされてはいません（スター 20,382、最終 push は 2026年9月21日）。したがって、保守されているものの後継に置き換えられた製品として扱い、既定値を mini のものとして引用しないでください。「SWE-bench Verified Mini」はこのエージェントではなくデータセットであり、価格はありません。その Hugging Face カードでは、ストレージと評価コストを削減するために選ばれた SWE-bench Verified の 50 インスタンスのサブセットと説明されています。また、モデル名に含まれる 「mini」もこのエージェントではありません。GPT 5 mini は mini 自身のリーダーボード行に登場し、MiniMax は単に同じ語で始まるベンダー名です。したがって「mini の費用はインスタンスあたり $0.047」という文が正しいのは、mini-SWE-agent 上で実行した 1 つのモデル実行についてだけであり、両方を明記する必要があります。

第三者の要約が別のことを伝えている場合に、自分で確認すべき点が 1 つあります。mini のライセンスは MIT です。GitHub のライセンス API は MIT を返し、PyPI には License :: OSI Approved :: MIT License の分類子があり、パッケージに同梱されたライセンス本文には「Copyright (c) 2025 Kilian A. Lieret and Carlos E. Jimenez」と記載されています。

mini が請求するものと、実際に請求されるもの

このプロジェクトが現在も活動していることは、採用を標準化する前に重要です。リポジトリはアーカイブも無効化もされておらず、スター 7,843、作成日は 2025年6月28日、最終 push は 2026年9月14日、オープン状態の issue と pull request は合わせて 70 件です（GitHub API の open_issues_count、2026年9月21日）。リリース v2.4.6は 2026年7月23日に公開されました。

mini 独自の支出制御と、ひっそり機能しなくなるもの

mini は、そもそもドル上限を搭載している点でコーディングエージェントの中でも珍しい存在です。数値は 4 つあり、同じものではありません。

2026年9月21日に main ブランチのファイルから読み取りました。$3 を扱う際に考慮すべき特性は 2 つあります。第一に、これは 上限ではなく停止ルールです。default.pyは呼び出し前に 0 < cost_limit <= self.costをチェックし、フィールド自身の docstring には「このコストを超過した後にエージェントを停止」とあります。つまり、実行は上限を超える前ではなく、累積支出がすでに上限を超えた時点で停止します。第二に、対話型 CLI ではこれに達しても何も終了しません。interactive.pyは制限と現在の支出を表示し、新しいステップ上限と新しいコスト上限を尋ねます。無人実行では代わりに LimitsExceededが発生します。

複数の実行にまたがって適用される環境変数は 2 つあり、どちらも既定では無効です。MSWEA_GLOBAL_CALL_LIMITと MSWEA_GLOBAL_COST_LIMITは、グローバル設定ページに「(0 = 上限なし) (既定値: 0)」として記載されています。これらが制限するのは 1 つの mini プロセスであり、アカウントではありません。さらに 2 つの設定がひそかにトークン数を増やします。再試行を含む試行回数の上限は既定で 10 回（MSWEA_MODEL_RETRY_STOP_AFTER_ATTEMPT）で、エージェントはフォーマットエラーが 3 回連続すると中止します。失敗した試行に料金が発生するかどうかは mini ではなくプロバイダーの判断であり、ここでは検証していません。

ここで失敗モードを説明します。mini のドル額は LiteLLM の料金表によってローカルで計算されます。そのため、LiteLLM が認識していないモデル ID を使うと、実行はコスト計算時にエラーになり、$3 の上限は適用対象を失います。LiteLLM クラスをゲートウェイに向ける場合は、MSWEA_COST_TRACKING="ignore_errors"に頼るのではなく、自分で料金を指定してください。mini はこれに「注意：管理されない支出につながる可能性があります！」という注記を付けています。レジストリファイルのキーはプロバイダー接頭辞を除いたモデル名、値はトークンあたりのドル単位とし、litellm_providerを custom_llm_providerと一致させます。

{
  "claude-sonnet-5": {
    "input_cost_per_token": 0.0000014000,
    "output_cost_per_token": 0.0000070000,
    "litellm_provider": "openai",
    "mode": "chat"
  }
}

mini 自身の請求額は trajectory ファイルに記録されます。その output-files ページでは、info.model_statsに instance_cost（「この実行における API 呼び出しの合計コスト」）と api_callsが含まれ、各アシスタントメッセージにもコストが付くと説明しています。これは入力した料金ファイルに基づく算術であり、プロバイダーの台帳ではありません。例外は mini の OpenRouter クラスで、このクラスは API に使用量の計上を要求し、レスポンスから請求額を読み取ります。エンドポイントの完全な設定は mini-SWE-agent のセットアップページにあります。

SWE-bench issue ごとのコスト：公開されている実行単位の数値

swebench.com には Verified リーダーボードの「Bash Only」エントリがあり、サイトでは 500 インスタンスについて「すべてのモデルを同じ mini-SWE-agent 環境で実行する、Verified の既定ビュー」と説明しています。サイト独自のリーダーボードコードでは、これは別のボードではなくプリセットです。Agent フィルターを mini-SWE-agentに絞り、他は何も選択していません。残る行は、trajectory が bash-onlyの下に保存された提出です。各行にはインスタンスあたりの平均コストと、インスタンスあたりの平均モデル呼び出し回数があります。以下の最後の列は ここで導出したものであり、公表値ではありません。これはインスタンスあたりのコストを解決率で割った値で、失敗分のコストも含めて 1 回の試行を行う前提です。

範囲と、それが全てです。これらは 2026年9月21日に読み取った bash-only 提出記録です。SWE-bench Verified の 500 インスタンスについて、各行には 1 回の試行と mini v2.0.0 のタグが付き、日付は 2026年2月17日〜26日、コストは各提出で 報告された値です。サイトには、その数値が定価、交渉済み料金、mini 独自の LiteLLM 見積もりのいずれであるかが記載されていないため、見積書のように読まないでください。また、各提出者がどの環境クラスやステップ上限で実行したかも記録されていないため、ここではどちらも主張しません。ベンチマークのインスタンスは開発者のタスクではありません。既知の修正がある厳選された GitHub issue であり、テストパッチに対してヘッドレスで採点されます。

この注意点を踏まえても、2 つの読み方が残ります。第一に、2 つのコスト列の順序は 3 回 逆転します。Claude 4.5 Haiku (high) は Gemini 3 Flash (high) よりインスタンスあたりでは安く、解決済み issue あたりでは高くなります。DeepSeek V3.2 (high) は GPT 5.2 Codex よりインスタンスあたりでは安く、修正あたりでは負けます。GLM 5 (high) は Claude 4.6 Opus よりインスタンスあたりでは安く、修正あたりでは負けます。インスタンスあたりの数値は、モデルが修正に到達する頻度と、そこに到達するために消費するモデル呼び出し回数という 2 つを同時に隠しています。最後の 2 行では 88.5 回と 76.2 回であり、それらを上回るモデルの 28.1 回と 28.9 回と比べて多くなっています。両方の列で首位になるのは GPT 5 miniだけです。第二に、行の更新は止まっています。2026年2月26日が swebench.com のいずれかのボードにおける最新の mini 提出であるため、2026年半ば世代のモデルについて、インスタンスあたりのコストは同サイトに公表されていません。補間しないでください。mini 自身の見出しの主張は別の表現です。ドキュメントのインデックスには「SWE-bench verified ベンチマークで 74% 超をスコア」とあり、これは 500 件の厳選 issue 上で mini の下で実行されたモデルについての記述です。

現在のカタログ料金による計算例

これは 説明用のトークン計算であり、測定されたタスクコストでも請求上限でもありません。mini は「完全に線形な履歴を持ち、エージェントの各ステップがメッセージに追加される」ため、ステップごとに会話全体が再送信され、入力が大部分を占めます。40回のモデル呼び出しを行う 1 回の実行（リーダーボードの行が示すおよそ 20〜89 回の範囲内）、最後の呼び出しまでに会話が 40,000トークンに達し、平均リクエストがその約半分を持つと仮定します。すると実行全体の入力トークンは 800,000となり、呼び出しあたり 400 出力トークンで、合計は 16,000です。すべてのトークンは新規入力として課金されます。mini が付与する cache_controlマーカーを chat-completions ゲートウェイが処理するかどうかはこのページではテストしていないため、キャッシュ割引は想定していません。料金は 100 万トークンあたりの Kunavo カタログの現行価格です。

比率として読んでください。これらの前提では、Claude Haiku 4.5と Claude Opus 5の差は約 5×であり、mini の設定にある他の何よりも大きな影響要因です。また、すべての行が既定の $3 停止ルール内に収まるため、この上限は予算ではなく暴走防止ガードです。料金表では分からない点が 1 つあります。カタログが GPT 系列と Gemini 3.1 Pro に定める長コンテキスト階層は実行単位ではなく リクエスト単位です。つまり重要なのは、1 回の mini プロンプトがどれほど大きくなるかであり、実行全体の合計ではありません。mini に提供される観測テンプレートは、各観測を 10,000 文字に制限し、最初の 5,000 文字と最後の 5,000 文字、およびそれを超えて省略された文字数を送ることで役立ちます。

mini を中心にパイプラインの予算を組む際に知っておくべき範囲が 1 つあります。Kunavo は埋め込みモデル、音声合成モデル、音声認識モデルを提供していません。そのため、実行と並行してリポジトリをインデックス化したり音声を文字起こししたりするスクリプトでは、そのステップ用に独自のプロバイダーキーを保持します。mini 自体は、bash ツールを 1 つ付けてモデルにテキストを生成させるだけです。既定の litellmクラスでは chat completions を、*_responseクラスでは Responses API を使用します。

Kunavo のカタログ金額は上限ではなく請求の下限です。上流が料金を報告すると、請求額はカタログコストと、上流コストに適用されるマークアップを掛けた額のうち大きい方になります。キャッシュ料金と外部ツールはこの例の対象外です。最小トップアップ額は、前払いクレジット $10です。これは資金補充の最低額であり、タスク料金でもサブスクリプションでもありません。請求の詳細とキャッシュ済みトークンの料金を参照してください。

mini-SWE-agent に最適な API：どの経路がどんな場合に有利か

選択肢は見た目ほど多くありません。mini のモデルクラスは同じように開かれているわけではないためです。mini には 3 社、OpenRouter、Requesty、Portkey のゲートウェイクラスがプロトコルのバリエーション付きで提供されていますが、api_baseフィールドを公開するものはありません。OpenRouter と Requesty のクラスはさらに進んで、クラス自体に各ベンダーの URL をハードコードし、固定キー変数（OPENROUTER_API_KEY、REQUESTY_API_KEY）の隣に置いています。Portkey のクラスは URL を一切指定せず、portkey-aiクライアントに PORTKEY_API_KEYとともにリクエストを渡すため、送信先はその SDK が解決する先になります。いずれにしても、その 1 つを選ぶことは、その会社の条件も選ぶことです。設定ファイルから向け先を変更できるのは LiteLLM 系列です。

計画を立てる前に知っておくべき境界が 2 つあります。mini の文書化された例では、プロバイダー接頭辞付きのベンダー固有 LiteLLM ID を使います。ゲートウェイ独自の ID は別の文字列であり、ベンダーのエンドポイントでは解決されません。たとえば mini に提供される SWE-bench ベンチマーク設定は model_name: "anthropic/claude-sonnet-4-5-20250929"を設定しています。これは Anthropic 固有の ID です。そのファイルを変更せずにコピーすると Anthropic を指すため、自分のエンドポイントが公開している ID に置き換えてください。mini には 3 つのプロトコル経路もあります。既定の litellmクラスはネイティブのツール呼び出しで chat completions を呼び出し、litellm_textbasedは同じエンドポイントに古いテキスト解析アクションで到達し、litellm_responseは異なるツールスキーマで OpenAI Responses API を呼び出します。chat completions 専用のエンドポイントでは最後のものを提供できません。mini-SWE-agent と Claude Codeではこの設定を詳しく説明し、OpenAI 互換 APIとLLM ゲートウェイでは一般的なパターンを説明しています。

mini-SWE-agent に最も安い API：異なる 2 つの問い

上の表ではすでに両者を分けています。掲載価格が最も安いものは 100 万トークンあたりのドル額で順位付けし、タスク完了コストが最も低いものは動作する変更を完成させるために必要な額で順位付けします。mini では構造上の理由から、この差が通常より大きくなります。線形履歴のため、ステップが 1 つ増えてもメッセージが 1 つ増えるのではなく、それまでの全内容がもう 1 回再送信されるからです。別のモデルが 29 回で済むところを 88 回必要とするモデルは、その追加料金を 88 回すべてで支払います。これは、呼び出し回数によって同程度のインスタンスコストの 2 行が分かれる導出列に正確に表れています。レビューにかけてもよい労力で作業を完了できる、最も安価なモデルを選び、上限を設定したタスクを 1 つ実行し、クライアントの表示ではなく自分のアカウントに記録された請求額を確認してください。AI コスト最適化ではその方法を、最安の Claude APIでは Claude 系列を選んだ場合を説明しています。

セットアップして最初の請求を確認する

Kunavo は mini-SWE-agent の設定リファレンスを公開しています。これは互換性テストではなく、公開されたセットアップページです。ここでは mini を Kunavo のエンドポイントに対して 実行時テストしていません。セッション、ストリーミングされたターン、ツールの往復はいずれもありません。上記の内容はすべて mini 自身のソースとドキュメントから読み取ったものです。具体的に未検証なのは、LiteLLM の openai/経路が chat-completions サーフェスに対して mini v2 の既定値であるネイティブツール呼び出しをネゴシエートするかどうか、および cache_controlマーカーが処理されるかどうかです。試す間は動作する経路を確保し、まずレジストリファイルを作成してコスト上限を有効にし、上限を設定したタスクを 1 つ実行してから照合してください。mini-SWE-agent 統合ガイドから始め、キーに資金を入れる準備ができたら Kunavo アカウントを作成してください。

プロバイダーではなくクライアントを比較していますか？Aider の料金とOpenCode の料金では、無料のハーネスと従量制のモデル請求額が同じように分かれる、さらに 2 つのエージェントを取り上げています。

よくある質問

2026年9月21日に各ソースを直接取得して確認しました。確認したのは、mini-SWE-agent の PyPI メタデータ、その GitHub リポジトリのメタデータと最新リリース、mainブランチ上の config/mini.yaml、config/default.yaml、config/benchmarks/swebench.yaml、agents/default.py、agents/interactive.py、models/__init__.py、models/openrouter_model.pyです。さらに、ドキュメントのインデックス、global-configuration、local-models、SWE-bench usage、output-files の各ページ、swebench.com のホームページ提出記録、Verified リーダーボードとリーダーボードフィルターのソース、sb-cli の get-quotas ページ、SWE-bench Verified Mini の Hugging Face カード、SWE-agent のリポジトリメタデータと README、OpenRouter の FAQ、Requesty と Portkey の料金ページも確認しました。ゲートウェイ手数料の数値はそれぞれ、横に記載したプランに限定されます。ここでは確認しておらず、したがって主張していないものは、ベンダーの定価、その割引、失敗または再試行された呼び出しの請求方法に関する一切の事項です。Kunavo に対して mini を実行しておらず、ベンチマーク結果も再現していません。Kunavo のトークン料金は現行カタログから取得しており、ここで示すすべてのドル例は説明用のトークン計算です。