Microsoft Foundry(旧AI Foundry)がリリースされ、たくさんの生成AIモデルが利用できるようになったようです。
起稿時(2025-11-24)においても11,248件の生成AIモデルがあるため、使う可能性のありそうな生成AIモデルだけに絞って一覧表を作成してみました。
(ちなみに、うち10,884件はHugging Faceからの提供になります)
以下の分類に絞って記載します。
- チャット応答
- Embeddeding
- Rerank
- Text to image(枚数課金)
- Text to image(token課金)
- Video generation(秒数課金)
価格は入力トークンと出力トークンに掛かる費用だけを記載しています。
その他、キャッシュ利用に掛かる費用等については出典元を確認お願いします。
調べ方については以下になります。
チャット応答
標準使用については、以下の計算式で導出しています。
・入力token:300token
・出力token:500token
・試行回数:100回
・$1:¥150
| Source | Model | tokens(1K-in)[$] | tokens(1K-Out)[$] | 標準使用[$] | 標準使用[円] | price page |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AI21 Labs | AI21-Jamba-1.5-Mini | 0.00020 | 0.00040 | 0.03 | 4 | Link |
| AI21 Labs | AI21-Jamba-1.5-Large | 0.00200 | 0.00800 | 0.46 | 69 | Link |
| Anthropic | claude-sonnet-4-5 | 0.00300 | 0.01500 | 0.84 | 126 | Link |
| Anthropic | claude-haiku-4-5 | 0.00100 | 0.00500 | 0.28 | 42 | Link |
| Anthropic | claude-opus-4-1 | 0.01500 | 0.07500 | 4.20 | 630 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-4o | 0.00250 | 0.01000 | 0.58 | 86 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-4o-mini | 0.00015 | 0.00060 | 0.03 | 5 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-4.1 | 0.00200 | 0.00800 | 0.46 | 69 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-4.1-mini | 0.00040 | 0.00160 | 0.09 | 14 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-4.1-nano | 0.00010 | 0.00040 | 0.02 | 3 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-5 | 0.00125 | 0.01000 | 0.54 | 81 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-5-pro | 0.00125 | 0.01000 | 0.54 | 81 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-5-chat | 0.01500 | 0.12000 | 6.45 | 968 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-5-mini | 0.00003 | 0.00200 | 0.10 | 15 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-5-nano | 0.00006 | 0.00044 | 0.02 | 4 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-5.1 | none | none | none | none | none |
| Azure OpenAI | gpt-5.1-chat | none | none | none | none | none |
| Azure OpenAI | o1 | 0.01500 | 0.06000 | 3.45 | 518 | Link |
| Azure OpenAI | o1-mini | 0.00110 | 0.00440 | 0.25 | 38 | Link |
| Azure OpenAI | o3 | 0.00200 | 0.00800 | 0.46 | 69 | Link |
| Azure OpenAI | o3-pro | none | none | none | none | none |
| Azure OpenAI | o3-mini | 0.00110 | 0.00440 | 0.25 | 38 | Link |
| Azure OpenAI | o3-deep-research | 0.01000 | 0.04000 | 2.30 | 345 | Link |
| Azure OpenAI | o4-mini | 0.00110 | 0.00440 | 0.25 | 38 | Link |
| Cohere | cohere-command-a | 0.00250 | 0.01000 | 0.58 | 86 | Link |
| Cohere | Cohere-command-r-08-2024 | 0.00250 | 0.01000 | 0.58 | 86 | Link |
| Cohere | Cohere-command-r-plus-08-2024 | 0.00250 | 0.01000 | 0.58 | 86 | Link |
| DeepSeek | DeepSeek-R1 | 0.00135 | 0.00540 | 0.31 | 47 | Link |
| DeepSeek | DeepSeek-V3 | 0.00114 | 0.00456 | 0.26 | 39 | Link |
| DeepSeek | DeepSeek-V3-0324 | 0.00114 | 0.00456 | 0.26 | 39 | Link |
| DeepSeek | DeepSeek-V3.1 | 0.00123 | 0.00494 | 0.28 | 43 | Link |
| Meta | Llama-3.3-70B-Instruct | 0.00078 | 0.00078 | 0.06 | 9 | Link |
| Meta | Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8 | 0.00028 | 0.00110 | 0.06 | 9 | Link |
| Meta | Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct | 0.00020 | 0.00078 | 0.05 | 7 | Link |
Embeddeding
標準使用については、以下の計算式で導出しています。
・入力token:5,000token
・試行回数:100回
・1$:¥150
| Source | Model | tokens(1K-in)[$] | 標準使用[$] | 標準使用[円] | price page |
|---|---|---|---|---|---|
| Azure OpenAI | text-embedding-3-large | 0.00014 | 0.07 | 11 | Link |
| Azure OpenAI | text-embedding-3-small | 0.00002 | 0.01 | 2 | Link |
| Azure OpenAI | text-embedding-ada-002 | 0.00011 | 0.06 | 8 | Link |
| Cohere | Cohere-embed-v3-english | 0.00010 | 0.05 | 8 | Link |
| Cohere | Cohere-embed-v3-multilingual | 0.00010 | 0.05 | 8 | Link |
| Cohere | embed-v-4-0 | 0.00012 | 0.06 | 9 | Link |
Rerank
標準使用については、以下の計算式で導出しています。
・試行回数:100回
・1$:¥150
| Source | Model | query(1K-in)[$] | 標準使用[$] | 標準使用[円] | price page |
|---|---|---|---|---|---|
| Cohere | Cohere-rerank-v3.5 | 2.00000 | 0.20 | 30 | Link |
Text to image(枚数課金)
標準使用については、以下の計算式で導出しています。
・試行回数:100回(枚)
・1$:¥150
| Source | Model | price[$] | 標準使用[$] | 標準使用[円] | price page |
|---|---|---|---|---|---|
| Azure OpenAI | dall-e-3 | 8.8/100image | 8.80 | 1,320 | Link |
| Stability AI | stabilityai-stable-diffusion-xl-base-1-0 | none | none | none | none |
| Stability AI | Stable-Diffusion-3.5-Large | 80/1000image | 8.00 | 1,200 | Link |
| Stability AI | Stable-Image-Core | 40/1000image | 4.00 | 600 | Link |
| Stability AI | Stable-Image-Ultra | 140/1000image | 14.00 | 2,100 | Link |
Text to image(token課金)
標準使用については、以下の計算式で導出しています。
・入力token:300token
・出力token:500token
・試行回数:100回
・$1:¥150
| Source | Model | tokens(1K-in)[$] | tokens(1K-Out)[$] | 標準使用[$] | 標準使用[円] | price page |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Azure OpenAI | gpt-image-1 | 0.00500 | 0.04000 | 2.15 | 323 | Link |
| Azure OpenAI | gpt-image-1-mini | 0.00200 | 0.00800 | 0.46 | 69 | Link |
Video generation(秒数課金)
標準使用については、以下の計算式で導出しています。
・動画長:25秒
・試行回数:100回
・$1:¥150
| Source | Model | price[$] | 標準使用[$] | 標準使用[] | price page |
|---|---|---|---|---|---|
| Azure OpenAI | sora | none | none | none | none |
| Azure OpenAI | sora-2 | 0.10/sec | 250.00 | 37,500 | Link |
最後に
かなりの数の生成AIモデルが使用可能/今後使用可能になるかと思います。
逆にGoogle系ぐらいしか利用できないモデルはないのでは?と思いました。