エージェント AI
コンテキスト蓄積、ツール呼び出し、繰り返し推論ループを含むマルチステップエージェントワークフローの費用を比較します。
最も重要なポイント
エージェント AI ワークロードには独自のコストドライバーがあります。コンテキストはステップを経て蓄積し、ツール呼び出しは入出力オーバーヘッドを追加し、キャッシュヒット率は合計コストに大きく影響します。低い入力価格と良いキャッシュサポートが最も重要です。
基本例
このページは6,000入力トークン（蓄積コンテキスト）、3,000出力トークン（ツール呼び出し＋最終応答）、月間3,000エージェントセッションを前提としています。
基本例での低コストエージェント AI モデル
これらの行はサーバーでレンダリングされるため、スクリプト実行前に検索エンジンが読み取ることができます。
料金順の候補は、カタログ上でファンクションコーリング対応と入出力単価が確認できるチャットモデルに限定しています。性能や稼働率は保証しません。
| モデル | 入力 | 出力 | 月間コスト |
|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder-7B | $0.0100 / 1M tokens | $0.0300 / 1M tokens | $0.45 |
| llama3.2-11b-vision-instruct | $0.0150 / 1M tokens | $0.0250 / 1M tokens | $0.49 |
| llama3.2-3b-instruct | $0.0150 / 1M tokens | $0.0250 / 1M tokens | $0.49 |
| Llama-3.2-3B-Instruct | $0.0200 / 1M tokens | $0.0200 / 1M tokens | $0.54 |
| Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo | $0.0200 / 1M tokens | $0.0300 / 1M tokens | $0.63 |
| Mistral-Nemo-Instruct-2407 | $0.0200 / 1M tokens | $0.0400 / 1M tokens | $0.72 |
| hermes3-8b | $0.0250 / 1M tokens | $0.0400 / 1M tokens | $0.81 |
| lfm-7b | $0.0250 / 1M tokens | $0.0400 / 1M tokens | $0.81 |
1セッションをモデル呼び出し1回として計算します。追加のモデル呼び出し、ツール料金、キャッシュ割引などは含みません。
推奨されるより安価なモデル
| モデル | セッションあたりコスト | 月間コスト |
|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder-7B | $0.000150 | $0.45 |
| llama3.2-11b-vision-instruct | $0.000165 | $0.49 |
| llama3.2-3b-instruct | $0.000165 | $0.49 |
| Llama-3.2-3B-Instruct | $0.000180 | $0.54 |
| Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Turbo | $0.000210 | $0.63 |
| Mistral-Nemo-Instruct-2407 | $0.000240 | $0.72 |
| hermes3-8b | $0.000270 | $0.81 |
| lfm-7b | $0.000270 | $0.81 |
計算機を開く。トークン数やモデルを変えた場合のワークロード料金を見積もれます。
プロバイダー一覧で、OpenAI、Anthropic、Google、Mistral などのモデルを比較できます。
料金データは 2026/10/06 に生成したカタログに基づきます。本番利用前に確認してください。 データソース.