OpenAI Gateway API 料金：実際の費用例

1つの表での価格

openai gateway api pricingで検索した場合、このサービスの料金体系は以下の通りです。トークン単位で課金され、入力と出力の2つのラインで計算され、事前にチャージした残高から引き落とされます。月額料金、シート料金、最初のチャージ以降の最低契約はありません。

項目	レート
入力トークン（プロンプト）	100万トークンあたり$0.15
出力トークン（返信）	100万トークンあたり$0.50
失敗または拒否されたリクエスト	課金なし
有効期限	期限なし
サブスクリプション	なし

明確にしておくべき点：これは単一のオープンウェイトテキストモデル用のホストされたエンドポイントで、モデルIDはuncensoredです。これはOpenAIや他のベンダーの公式APIではないため、上記の料金はこのサービスの請求額であり、他のプロバイダーの料金については何も示していません。他のベンダーの料金については、各社の現在の料金ページをご確認ください。

請求の計算方法

すべてのリクエストは2つの部分で計測されます。送信するプロンプト（システムメッセージと会話履歴全体を含む）が入力としてカウントされます。モデルが書き戻すテキストが出力としてカウントされます。レスポンスには両方の数値を含むusageオブジェクトが含まれるため、推測する必要はありません。

計算式はシンプルです：

cost = (入力トークン ÷ 1,000,000 × 0.15) + (出力トークン ÷ 1,000,000 × 0.50)

出力はトークンあたり入力より約3倍高価です。これが節約方法に影響します。長いプロンプトを削減することも役立ちますが、長すぎる返信を制限する方がトークン削除あたりの節約効果が高いことが多いです。

コンテキストウィンドウは100,000トークンで、プロンプトと出力の合計です。max_tokensはオプションです。指定しない場合、単一の返信は理論的にウィンドウの残りすべてを使用できます。オープンエンドなプロンプトでのチャットモデルの場合、適切なmax_tokensは最も手頃な保険です。

計算例

以下の各例では計算式を示しているため、自分の数値に置き換えて計算できます。

1回のチャットターン

サポートスタイルの会話（2,000トークンのプロンプトと500トークンの応答）：

• 入力：2,000 ÷ 1,000,000 × $0.15 = $0.0003
• 出力：500 ÷ 1,000,000 × $0.50 = $0.00025
• 合計：ターンあたり$0.00055

$20を$0.00055で割ると、約36,363回のターンになります。$0.50のトライアルクレジットは約909回分をカバーします。

バッチジョブ

5,000件の文書を要約したいとします。各文書は3,000トークンで、要約は400トークンです。

• 入力：5,000 × 3,000 = 15,000,000トークン、つまり15 × $0.15 = $2.25
• 出力：5,000 × 400 = 2,000,000トークン、つまり2 × $0.50 = $1.00
• 合計：$3.25

小規模アプリの1ヶ月分

製品が1日1,000リクエスト、30日間処理するとします。各リクエストは入力1,500トークン、出力300トークンです。

• リクエスト：1,000 × 30 = 30,000
• 入力：30,000 × 1,500 = 45,000,000トークン、つまり45 × $0.15 = $6.75
• 出力：30,000 × 300 = 9,000,000トークン、つまり9 × $0.50 = $4.50
• 合計：1ヶ月で$11.25

ウィンドウを埋めるプロンプト

1回の呼び出しでの最悪のケースは、100,000トークンの制限に近いプロンプトです。入力100,000トークン、出力1,000トークンの場合：入力は0.1 × $0.15 = $0.015、出力は0.001 × $0.50 = $0.0005で、合計$0.0155です。ウィンドウ全体でも約1.5セントしかかかりません。

なぜ長い会話ほど見た目より高くなるのか

チャットAPIはステートレスです。会話を続けるには、アプリは新しいメッセージごとに履歴全体を送信します。そのため、30回目の入力は1〜29回目の履歴を含み、請求額はメッセージ数よりも速く増加します。

履歴が20,000トークンに達したロールプレイやコンパニオンのセッションを考えます。ユーザーはそのサイズのメッセージをさらに100件送信します。各返信は300トークンです。

• 入力：100 × 20,000 = 2,000,000トークン、つまり2 × $0.15 = $0.30
• 出力：100 × 300 = 30,000トークン、つまり0.03 × $0.50 = $0.015
• 合計：$0.315

ここでは出力がトークンあたり高価であるにもかかわらず、入力が支配的であることに注意してください。これを抑えるための3つの習慣：古いターンを短いメモに要約する、もはや重要ではないメッセージを削除する、システムプロンプトをコンパクトに保つ（毎回再送信されるため）ことです。

チャージ、ボーナス、支払い方法

$20から$500までの任意の整数金額でクレジットを追加できます。大きなチャージには、追加額に対してボーナスが付きます：

チャージ	ボーナス	受け取るクレジット
$20	なし	$20.00
$50	+5%	$52.50
$100	+10%	$110.00
$200	+15%	$230.00
$500	+15%	$575.00

暗号資産（TRC20上のUSDT、またはBase上のUSDC）で支払えます。クレジットは期限切れにならないため、ボーナス付きの大きなチャージも時間制限に迫られることはありません。料金ページに現在の階層が表示されます。

無料プランはありますか？

無制限のプランではありません。その点は明確に伝えるべきです。存在するのは1回限りのトライアルで、Googleまたはメールアドレスとパスワードでサインアップすると、APIキーページでワンクリックで$0.50のクレジットを受け取ることができます。カードは不要で、7日間有効、1人1回限りの制限があります。

上記のレートでは、$0.50で十分なテストが可能です。前述の会話のターンを使用すると、約909件のリクエストをカバーでき、ストリーミング、ツール呼び出し、JSONモード、およびモデルが実際のプロンプトをどのように処理するかを確認するのに十分な量です。トライアルキーはフルキーよりも低い上限があります：同時リクエストは2件、1分あたり60件です（フルキーは8件、300件）。

トライアル後に継続するには、$20からチャージしてください。サブスクリプションがないため、自動更新はありません。

請求額を減らす方法

価格がトークンに対して線形であるため、すべての節約は簡単に計算できます。以下は、おおむね労力の順序でコスト削減につながる変更です。

1. システムプロンプトを削減する。 10,000回のリクエストで送信される1,200トークンのシステムプロンプトは12,000,000の入力トークンとなり、それだけで$1.80かかります。これを半分にすると、その実行で$0.90節約できます。
2. 返信の長さを制限する。 答えが1段落であるべき場合は、プロンプトで指定し、max_tokensを設定してください。出力はレートの高コスト側です。
3. 履歴をウィンドウ化する。 完全なログの代わりに、最後のNメッセージと短い要約を送信します。
4. 構造化を要求する。 3つのフィールドを持つJSON返信は、同じデータの文章説明よりも短くなります。
5. 盲目的に再試行しない。 失敗したリクエストは請求されませんが、理由なく繰り返す成功したリクエストは請求されます。

構築前にコストを見積もることも役立ちます。予想される1日のリクエスト数に、入出力の平均トークン数を掛け合わせ、それぞれを百万単位に変換し、2つのレート（単価）を適用します。結果が上記の小型アプリの例のように月数ドルであれば、トークンを絞り込むよりも品質向上に時間を費やすべきです。結果が数百ドルになる場合、上記の削減ステップに集中して取り組み（スプリントを行う）価値があります。

支出の追跡と制御

前払いのため、バグによる最悪のケースは残高が空になることであり、予期せぬ請求ではありません。それでも、メーターを確認するのは役立ちます。各レスポンスには、残高を示すX-Balance-USDヘッダーが含まれます。このPythonスニペットはそれを読み取り、使用量から呼び出しのコストも計算します。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openaigatewayapi.com/v1", api_key="paste-your-key-here")

raw = client.chat.completions.with_raw_response.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Give me three names for a build-status bot."}],
    max_tokens=150,
)
resp = raw.parse()

cost = resp.usage.prompt_tokens / 1_000_000 * 0.15 + resp.usage.completion_tokens / 1_000_000 * 0.50
print("this call: $%.6f" % cost)
print("balance left:", raw.headers.get("X-Balance-USD"))

あらゆる本番環境の統合に追加する価値のあるいくつかの制御：

• 長い回答がバグになりうる場合は、すべての呼び出しでmax_tokensを設定してください。
• X-Request-Idヘッダーの横に使用量ログを記録し、コストの急増をリクエストに追跡可能にしてください。
• X-Balance-USDが選択した閾値を下回った場合にアラートしてください。
• 上限内に収めてください：フルキーで同時リクエスト8件、1分あたり300件。エラーコードrate_limitedまたはconcurrencyの429レスポンスは課金されませんが、リトライの嵐はあなたの時間を無駄にします。

リクエスト形式とすべてのパラメータについては、ドキュメントをご覧ください。独自のプロキシレイヤーを実行することと比較している場合、LLMゲートウェイのコストと複雑さの解説が、その判断のもう一方の側面をカバーしています。

その他のガイド

• 開発者向けOpenAI API：互換エンドポイントを使用する
• OpenAIゲートウェイAPIを平易な言葉で解説
• LLMゲートウェイ：コスト対複雑さの分析