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 Tokens | 0.4 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-4-6 | 0.8 倍率 | ¥0.32 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| OpenAI | GPT-5.4 | gpt-5.4 | 2 倍率 | ¥0.8 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| OpenAI | GPT-5.5 | gpt-5.5 | 4 倍率 | ¥1.6 / 百万 Tokens | 256K | 対応 |
| OpenAI / Codex | GPT-5.3 Codex Spark | gpt-5.3-codex-spark | 1 倍率 | ¥0.4 / 百万 Tokens | 128K | 非対応 |
| OpenAI | GPT Image 2 | gpt-image-2 | 画像単位 | ¥0.05–0.10 / 画像 | 1–2K 画像出力 | 生成モデル |
| OpenAI | GPT Image 2 4K | gpt-image-2-4k | 画像単位 | ¥0.5–1 / 画像 | 4K 画像出力 | 生成モデル |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | gpt-5.6-sol | 4 倍率 | ¥1.6 / 百万 Tokens | 353K | 対応 |
| OpenAI | GPT-5.6 Terra | gpt-5.6-terra | 2 倍率 | ¥0.8 / 百万 Tokens | 353K | 対応 |
| OpenAI | GPT-5.6 Luna | gpt-5.6-luna | 1 倍率 | ¥0.4 / 百万 Tokens | 353K | 対応 |
| xAI / Grok | Grok 4.5 | grok-4.5 | 3 倍率 | ¥1.2 / 百万 Tokens | 500K | 対応 |
| Anthropic | Claude Haiku 4.5 | claude-haiku-4-5-20251001 | 1 倍率 | ¥0.4 / 百万 Tokens | 256K | 対応 |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | claude-sonnet-5 | 12 倍率 | ¥4.8 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| Anthropic | Claude Fable 5 | claude-fable-5 | 30 倍率 | ¥12 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| Anthropic | Claude Opus 4.6 | claude-opus-4-6 | 20 倍率 | ¥8 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| Anthropic | Claude Opus 4.7 | claude-opus-4-7 | 20 倍率 | ¥8 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| Anthropic | Claude Opus 4.8 | claude-opus-4-8 | 20 倍率 | ¥8 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.6 Plus | qwen3.6-plus | 3 倍率 | ¥1.2 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Plus | qwen3.7-plus | 4 倍率 | ¥1.6 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| Alibaba Cloud / Qwen | Qwen 3.7 Max | qwen3.7-max | 8 倍率 | ¥3.2 / 百万 Tokens | 1M | 非対応 |
| Meituan / LongCat | LongCat 2.0 | LongCat-2.0 | 1 倍率 | ¥0.4 / 百万 Tokens | 1M | 非対応 |
| Tencent Hunyuan | Hunyuan 3 | hy3 | 1 倍率 | ¥0.4 / 百万 Tokens | 256K | 非対応 |
| MiniMax | MiniMax M2.7 | MiniMax-M2.7 | 確認待ち | 確認待ち | 196K | 確認待ち |
| MiniMax | MiniMax M2.7 Highspeed | MiniMax-M2.7-highspeed | 確認待ち | 確認待ち | 196K | 確認待ち |
| MiniMax | MiniMax M3 | MiniMax-M3 | 1 倍率 | ¥0.4 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| MiniMax | Image 01 | image-01 | 画像単位 | ¥0.2 / 画像 | — | 生成モデル |
| MiniMax | Image 01 Live | image-01-live | 秒単位 | ¥2 / 秒 | — | 生成モデル |
| StepFun | Step 3.7 Flash | step-3.7-flash | 1 倍率 | ¥0.4 / 百万 Tokens | 256K | 対応 |
| ByteDance / Doubao | Doubao Seed 2.0 Code | doubao-seed-2.0-code | 3 倍率 | ¥1.2 / 百万 Tokens | 200K | 対応 |
| ByteDance / Doubao | Doubao Seed 2.0 Pro | doubao-seed-2.0-pro | 3 倍率 | ¥1.2 / 百万 Tokens | 128K | 対応 |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 Pro | mimo-v2.5-pro | 3 倍率 | ¥1.2 / 百万 Tokens | 1M | 非対応 |
| Xiaomi / MiMo | MiMo V2.5 | mimo-v2.5 | 2 倍率 | ¥0.8 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | 7.5 倍率 | ¥3 / 百万 Tokens | 1M | 非対応 |
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash | deepseek-v4-flash | 2.5 倍率 | ¥1 / 百万 Tokens | 1M | 非対応 |
| Moonshot AI / Kimi | Kimi K2.6 | kimi-k2.6 | 2 倍率 | ¥0.8 / 百万 Tokens | 256K | 対応 |
| Moonshot AI / Kimi | Kimi K2.7 | kimi-k2.7 | 6 倍率 | ¥2.4 / 百万 Tokens | 256K | 対応 |
| Zhipu AI / Z.ai | GLM 5.1 | glm-5.1 | 5 倍率 | ¥2 / 百万 Tokens | 256K | 対応 |
| Zhipu AI / Z.ai | GLM 5.2 | glm-5.2 | 8 倍率 | ¥3.2 / 百万 Tokens | 1M | 対応 |
価格の状態について: gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-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-M2.7 と MiniMax-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 --forceOpenClaw / 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。