Google Colab料金比較とベンチマーク
※ 以下は 2026年02月26日 現在の料金です。
料金やインスタンス性能は刻一刻と変化する可能性が高いためご注意ください。
基本料金
現在のColabでは CU（Computing Unit） という単位で時間課金されます。
| プラン | 月額料金 | 付与CU |
|---|---|---|
| Colab Pro | 1,072円 | 100CU |
| Colab Pro+ | 5,243円 | 600CU |
1CUあたりの単価は以下のようになります。
5,243円 ÷ 600CU = 約11.53円 / CU
以降の計算では 1CU = 約11.53円 として換算します。
インスタンスごとの消費量
Colabではインスタンスごとに1時間あたりのCU消費量が異なります。
以下は実測時点で確認できた構成です。
High MemoryインスタンスはHMと記載しています。
※ 時間帯や割当状況により消費量が変動することがあります。
| Instance | #CPU | CPU RAM | GPU RAM | CU (/h) | Price (¥/h) |
|---|---|---|---|---|---|
| CPU | 2 | 12.7 | 0.0 | 0.07 | 0.8 |
| CPU HM | 8 | 51.0 | 0.0 | 0.24 | 2.8 |
| T4 | 2 | 12.7 | 15.0 | 1.19 | 13.7 |
| T4 HM | 8 | 51.0 | 15.0 | 1.41 | 16.2 |
| L4 | 12 | 53.0 | 22.5 | 1.71 | 19.7 |
| A100 | 12 | 83.5 | 40.0 | 5.37 | 61.9 |
| A100 HM | 12 | 167.1 | 80.0 | 7.52 | 86.7 |
| G4 | 48 | 176.9 | 95.6 | 8.71 | 100.4 |
| H100 | 12 | 230.0 | 79.6 | 18.05 | 208.1 |
PyTorchの推論速度で比較
PyTorch + AMPを有効にした状態で、同一条件でResNet50の推論ベンチマークを実行しました。
| GPU | Time | 実行コスト(円) |
|---|---|---|
| T4 | 86.0s | 0.33 |
| L4 | 58.0s | 0.32 |
| A100 | 25.8s | 0.44 |
| G4 | 13.4s | 0.37 |
| H100 | 14.4s | 0.83 |
考察
純粋な1回あたりの実行コストで見ると、L4が最も優れたコストパフォーマンスを示しました。
しかし、処理時間を考慮すると、高性能なインスタンスを使った方がタイパに優れそうです。
待ち時間そのものが研究効率に直結するため、低スペックのインスタンスをあえて使う理由はなさそうです。
ただしH100は割高感がありました。
以上、2026年2月時点でのGoogle Colab GPU料金と
ResNet50ベンチマークのまとめでした。
補足
バックグラウンドでのインスタンス消費を抑えたい場合は、コードの末尾に以下を挿入しましょう。
from google.colab import runtime
runtime.unassign()