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モデル価格と課金について

倍率、価格の換算ルール、統一された課金基準、モデルコストについて確認できます。

一、課金ルールについて

**課金の基本基準:**プラットフォームでは 1 億 Tokens 単位で課金し、1 倍率 = 40 元 / 1 億 Tokens、換算すると 0.4 元 / 100 万 Tokens です。 下の価格表にある「倍率」と「100 万 Tokens の価格」は、同じ基準で換算済みです。そのまま表でご確認いただけます。

課金項目基準説明
1 倍率40 元 / 1 億 Tokens0.4 元 / 100 万 Tokens に相当し、価格表の基本換算基準です。
2 倍率80 元 / 1 億 Tokens基本倍率に比例して価格を換算し、100 万 Tokens の価格も同様に倍になります。
5 倍率200 元 / 1 億 Tokensコストまたはリソース使用量がより高いモデルに適用されます。
10 倍率400 元 / 1 億 Tokens高コストのモデルには高い倍率が適用されます。詳細はモデル価格表をご確認ください。

**単一の Key で全モデルを共通利用できます。**倍率はモデルごとのコスト差を反映するためのもので、モデルごとに Key を変更する必要はありません。

実際の請求額はシステムの記録に基づきます。モデルへの一時的な補助、キャンペーンによる値下げ、倍率の変更がある場合は、本記事の価格表もあわせて更新されます。


二、キャッシュヒットについて

**キャッシュヒットとは:**連続するリクエストに同一のコンテキストが大量に含まれる場合、システムは処理済みの内容を再利用でき、ヒットした部分について入力全体を再計算する必要がありません。 代表的な用途には、長い会話、連続する追加質問、コード補完、Agent ワークフロー、複数ターンのツール呼び出しなどがあります。

項目課金方法説明
キャッシュヒットした入力通常は 0.1 倍率で課金ヒットした部分は通常の入力コストの約 10% となるため、長いコンテキストを扱う場合はより節約できます。
キャッシュヒットしなかった入力モデルの対応倍率で課金新しい内容や、大きく変更されたコンテキストは、通常の入力として計算されます。
特殊モデル / 変動期間0.2 倍率、または一時的にキャッシュ対象外となる場合があります高コストモデルや上流サービスが不安定な場合などは、実際の機能に応じてキャッシュの基準が調整されます。

**例:**長い会話の中で連続して追加質問をする場合、それまで繰り返し含めていた大量のコンテキストがキャッシュにヒットすると、キャッシュ倍率で課金されます。新しい質問と新しい出力については、引き続きモデルの対応倍率で課金されます。

キャッシュヒットが発生するかどうかは、リクエスト内容、モデルの機能、上流のキャッシュ戦略、その時点でのシステムの稼働状態によって異なります。最終的には請求記録をご確認ください。


三、モデル一覧と倍率価格表(全モデル利用可能)

**表の見方:**まずモデル名、次に倍率、最後に「100 万 Tokens の価格」を確認します。倍率が低いほど、Tokens 単位のコストも低くなります。倍率と価格は同じ換算基準で統一されています。

フィールド説明
モデル名クライアント、ワークフロー、API 呼び出しで入力するモデル名です。表に記載された大文字・小文字をそのままコピーすることを推奨します。
倍率モデルごとのコスト差を反映するために使用します。低倍率は日常的な高頻度利用に、高倍率は価値の高いタスクに適しています。
100 万 Tokens の価格倍率に基づいて換算済みのため、この列から利用コストを直接見積もれます。
一時補助 / キャンペーン価格一時的な補助や期間限定キャンペーンがある場合、価格表には最新の倍率が表示されます。キャンペーン終了後に元へ戻るか、再度調整される場合があります。
プロバイダー表示名モデル ID倍率 / 課金価格コンテキスト画像機能
貴数最適化 / 中国製統合Claude Sonnet 4.6(貴数最適化)claude-sonnet-4-60.8 倍率¥0.32 / 百万 Tokens1M対応
OpenAIGPT-5.4gpt-5.42 倍率¥0.8 / 百万 Tokens1M対応
OpenAIGPT-5.5gpt-5.54 倍率¥1.6 / 百万 Tokens256K対応
OpenAI / CodexGPT-5.3 Codex Sparkgpt-5.3-codex-spark1 倍率¥0.4 / 百万 Tokens128K非対応
OpenAIGPT Image 2gpt-image-2画像単位¥0.05–0.10 / 画像1–2K 画像出力生成モデル
OpenAIGPT Image 2 4Kgpt-image-2-4k画像単位¥0.5–1 / 画像4K 画像出力生成モデル
OpenAIGPT-5.6 Solgpt-5.6-sol4 倍率¥1.6 / 百万 Tokens353K対応
OpenAIGPT-5.6 Terragpt-5.6-terra2 倍率¥0.8 / 百万 Tokens353K対応
OpenAIGPT-5.6 Lunagpt-5.6-luna1 倍率¥0.4 / 百万 Tokens353K対応
xAI / GrokGrok 4.5grok-4.53 倍率¥1.2 / 百万 Tokens500K対応
AnthropicClaude Haiku 4.5claude-haiku-4-5-202510011 倍率¥0.4 / 百万 Tokens256K対応
AnthropicClaude Sonnet 5claude-sonnet-512 倍率¥4.8 / 百万 Tokens1M対応
AnthropicClaude Fable 5claude-fable-530 倍率¥12 / 百万 Tokens1M対応
AnthropicClaude Opus 4.6claude-opus-4-620 倍率¥8 / 百万 Tokens1M対応
AnthropicClaude Opus 4.7claude-opus-4-720 倍率¥8 / 百万 Tokens1M対応
AnthropicClaude Opus 4.8claude-opus-4-820 倍率¥8 / 百万 Tokens1M対応
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.6 Plusqwen3.6-plus3 倍率¥1.2 / 百万 Tokens1M対応
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.7 Plusqwen3.7-plus4 倍率¥1.6 / 百万 Tokens1M対応
Alibaba Cloud / QwenQwen 3.7 Maxqwen3.7-max8 倍率¥3.2 / 百万 Tokens1M非対応
Meituan / LongCatLongCat 2.0LongCat-2.01 倍率¥0.4 / 百万 Tokens1M非対応
Tencent HunyuanHunyuan 3hy31 倍率¥0.4 / 百万 Tokens256K非対応
MiniMaxMiniMax M2.7MiniMax-M2.7確認待ち確認待ち196K確認待ち
MiniMaxMiniMax M2.7 HighspeedMiniMax-M2.7-highspeed確認待ち確認待ち196K確認待ち
MiniMaxMiniMax M3MiniMax-M31 倍率¥0.4 / 百万 Tokens1M対応
MiniMaxImage 01image-01画像単位¥0.2 / 画像生成モデル
MiniMaxImage 01 Liveimage-01-live秒単位¥2 / 秒生成モデル
StepFunStep 3.7 Flashstep-3.7-flash1 倍率¥0.4 / 百万 Tokens256K対応
ByteDance / DoubaoDoubao Seed 2.0 Codedoubao-seed-2.0-code3 倍率¥1.2 / 百万 Tokens200K対応
ByteDance / DoubaoDoubao Seed 2.0 Prodoubao-seed-2.0-pro3 倍率¥1.2 / 百万 Tokens128K対応
Xiaomi / MiMoMiMo V2.5 Promimo-v2.5-pro3 倍率¥1.2 / 百万 Tokens1M非対応
Xiaomi / MiMoMiMo V2.5mimo-v2.52 倍率¥0.8 / 百万 Tokens1M対応
DeepSeekDeepSeek V4 Prodeepseek-v4-pro7.5 倍率¥3 / 百万 Tokens1M非対応
DeepSeekDeepSeek V4 Flashdeepseek-v4-flash2.5 倍率¥1 / 百万 Tokens1M非対応
Moonshot AI / KimiKimi K2.6kimi-k2.62 倍率¥0.8 / 百万 Tokens256K対応
Moonshot AI / KimiKimi K2.7kimi-k2.76 倍率¥2.4 / 百万 Tokens256K対応
Zhipu AI / Z.aiGLM 5.1glm-5.15 倍率¥2 / 百万 Tokens256K対応
Zhipu AI / Z.aiGLM 5.2glm-5.28 倍率¥3.2 / 百万 Tokens1M対応

価格の状態について: gpt-5.6-solgpt-5.6-terragpt-5.6-luna には現在、2026-07-10 からの期間限定キャンペーン価格が適用されており、終了日はまだ発表されていません。モデル一覧と価格表にある旧倍率との15か所の差異については、すべて本表を基準とします。MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7-highspeed は正式な価格表がないため、引き続き「確認待ち」と表示します。

**API アドレス:**https://api.llm-token.cn/v1 を優先して使用してください。一部のクライアントが /v1 を含むアドレスに対応していない場合は、https://api.llm-token.cn をお試しください。 API 中継プラットフォーム、クライアント、プラグインによって Base URL の要件が異なる場合があります。モデルを切り替えた後は、まず小さなリクエストでテストすることを推奨します。

価格表変更監視 Skill のインストールガイド

**価格表変更監視 Skill は 1.0.4 に更新されました。**新しいバージョンでは、Feishu の公開ドキュメントにある大きな表の読み取り問題を修正しました。また、実際のモデル価格表を優先的に識別し、説明用の表を価格表と誤認することを防ぎます。

実現できること説明
変更を自動検出Feishu の公開ドキュメントにあるモデル表、倍率表、価格表を監視し、モデルの追加・削除、倍率の変更、100 万 Tokens の価格変更を検出します。
通知を自動作成変更がある場合は Markdown 形式の通知を出力し、WeChat グループ、Telegram、社内グループ、ボットのメッセージへそのまま送信できます。
顧客向け監視に最適代理店、チーム管理者、顧客グループの運営担当者が価格変更を監視できるため、毎日手動でドキュメントを開いて表を照合する必要がありません。
変更がなければ通知しない変更がない場合は NO_REPLY を出力するため、OpenClaw、cron、その他の自動化タスクとの連携に適しています。

ワンクリックでインストール

clawhub install feishu-public-table-monitor

インストール済みのお客様が最新版へ更新する場合

clawhub update feishu-public-table-monitor --force

OpenClaw / OpenClaw ワークスペースでの推奨更新コマンド

clawhub --workdir ~/.openclaw/workspace update feishu-public-table-monitor --force

本価格表を監視するコマンド例

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-public-table-monitor/scripts/monitor_feishu_price_table.py \
  "https://ycnfsn8b2u4z.feishu.cn/wiki/XFBBweJGoiboM7kKdjKca4Fvnvb" \
  --section-title "三、模型列表与倍率价格表(所有模型可用)"

**使用方法:**初回実行時にベースラインが作成され、その後は定期的に実行するだけです。NO_REPLY が出力された場合、価格表に変更はありません。変更がある場合は、追加、削除、倍率変更、価格変更を含む通知内容が自動生成されます。

**対象範囲:**この Skill は、一般公開されている Feishu ドキュメントの価格表を対象としています。非公開ドキュメントやログイン権限が必要なページに接続する前に、アクセス権限とデータセキュリティ要件をご確認ください。