※お役に立てたらストック、いいねをよろしくお願いします！！
＜📝本記事のターゲット層＞
- OpenAI APIやClaude APIの料金差を知りたい人
- GitHub Copilotの料金体系をざっくり理解したいエンジニア
はじめに
最近、交流会や勉強会で「AIコーディングエージェントの導入検討が始まりました」「AIコーディングエージェントの導入に向けて情報収集をしています」という声がかなり増えました。
話を聞いてみると「セキュリティが～」勢が周囲の圧力に屈し始めているようなんです🤣
そこで今回は、2026年5月時点で自分が把握している情報をとりまとめることにしました。
AIは変化が激しいため、来月になるとまた状況が変わることが普通です。
とはいえ、検討する上でどこかの時点で、何らかの判断基準は必要となることでしょう。
全8回に渡ってお届けいたします。
🔷OpenAI API・Claude API・GitHub Copilotの料金を比較してみた
生成AIを業務で使い始めると、最初に悩みやすいのが「結局どれが安いのか？」という点です。OpenAI API、Claude API、GitHub CopilotはどれもAIを使うサービスですが、料金の見方が少し違います。
OpenAI APIとClaude APIは、基本的にAPIとして使った量に応じて料金が決まります。一方、GitHub Copilotは開発者向けのサービスとして、IDEやGitHubの作業体験にAIが組み込まれているイメージです。そのため、単純に「1回の質問がいくら」と考えるより、開発作業全体の中でどのモデルを使うか、どれくらいAI creditsを消費するか、という見方が必要になります。
🔹1. まず料金比較で見るべきポイント
AI料金を見るときは、次の単語を押さえると理解しやすくなります。
- 入力トークン：AIに読ませる文章量
- 出力トークン：AIに書かせる文章量
- キャッシュ済み入力：一度読ませた内容を再利用する量
- キャッシュ書き込み：再利用するために保存する量
- AI credits：GitHub Copilot側で利用量を換算する単位
例えば、長い仕様書をAIに読ませる場合は入力トークンが増えます。AIに長い記事やコードを書かせる場合は出力トークンが増えます。一般的には出力の方が高く設定されていることが多いため、「長い回答を何度も生成する」使い方はコストが増えやすいです。
🔹2. 代表モデルの料金を比較する
2026年5月24日時点で確認した代表的な価格は、次のように整理できます。
| サービス | 代表モデル | 入力 | キャッシュ済み入力 | キャッシュ書き込み | 出力 |
|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI API | gpt-5.5 | $5.00 / 100万tokens | $0.50 / 100万tokens | - | $30.00 / 100万tokens |
| OpenAI API | gpt-5.3-codex | $1.75 / 100万tokens | $0.175 / 100万tokens | - | $14.00 / 100万tokens |
| Claude API | Claude Opus 4.7 | $5.00 / 100万tokens | $0.50 / 100万tokens | $6.25 / 100万tokens | $25.00 / 100万tokens |
| Claude API | Claude Sonnet 4.6 | $3.00 / 100万tokens | $0.30 / 100万tokens | $3.75 / 100万tokens | $15.00 / 100万tokens |
| Claude API | Claude Haiku 4.5 | $1.00 / 100万tokens | $0.10 / 100万tokens | $1.25 / 100万tokens | $5.00 / 100万tokens |
| GitHub Copilot | GPT-5.5 | $5.00 / 100万tokens | $0.50 / 100万tokens | - | $30.00 / 100万tokens |
| GitHub Copilot | Claude Opus 4.7 | $5.00 / 100万tokens | $0.50 / 100万tokens | $6.25 / 100万tokens | $25.00 / 100万tokens |
表だけを見ると、モデル単価の差に目が行きます。ただし、実際には「どの作業に使うか」がかなり重要です。軽量モデルで十分な作業に高性能モデルを使うと高くなりますし、逆に難しい作業を軽量モデルに任せて何度もやり直すと、結果的に高くなることもあります。
🔹3. GitHub CopilotはAPI単価だけでは見えにくい
GitHub Copilotは、単にAPIを呼び出すサービスというより、開発体験にAIを組み込むサービスです。コード補完、チャット、レビュー、エージェント的な作業支援など、普段の開発画面に近いところでAIを使います。
GitHubの料金ドキュメントでは、OpenAI、Anthropic、Googleなど複数モデルの価格が並んでいます。これはCopilotが「特定の1モデル」ではなく、開発作業の中で複数モデルを使い分ける入口になっていることを示しています。
▸ ポイント
- API単価だけでCopilotの価値は判断しにくい
- IDE内で使えること自体に価値がある
- Issue修正、レビュー、補完など開発フローに近い
- モデル単価と作業効率をセットで見る必要がある
🔹4. 料金だけでなく用途と成功率で選ぶ
AIサービスを選ぶときに、単価だけを見ると失敗しやすいです。例えば、簡単な文章要約であれば軽量モデルでも十分なことがあります。一方で、複雑な設計、長いコードベースの修正、失敗すると手戻りが大きい作業では、高性能モデルを使った方が結果的に安くなることもあります。
実務では、以下のように考えると選びやすいです。
- 短い要約：軽量モデルでもよい
- 記事構成：ClaudeやChatGPTが使いやすい
- コード修正：CodexやCopilotが向いている
- 大規模設計：Claudeの長文理解が活きやすい
- 画像や動画も扱う：ChatGPT/OpenAI系が候補になる
💡Tips：料金表は「最終判断」ではなく「前提条件」
料金表は必ず確認すべきですが、それだけで決めるものではありません。AIの出力を人間がどれだけ修正するか、レビューにどれくらい時間がかかるか、作業が何回で終わるかまで含めると、実際のコスト感が見えてきます。
✅5. まとめ
この記事では、OpenAI API、Claude API、GitHub Copilotの料金を比較しました。
- OpenAI APIとClaude APIはトークン単位で見る
- 入力、出力、キャッシュ済み入力で料金が変わる
- GitHub Copilotは開発体験込みで考える
- 単価だけでなく、用途と成功率も見る
- 最新価格は必ず公式ページで確認する
AI料金は、表を丸暗記するより「どの作業にどのAIを使うか」で考える方が実践的です。
参考URL:
- https://claude.com/ja/pricing
- https://developers.openai.com/api/docs/pricing
- https://docs.github.com/ja/copilot/reference/copilot-billing/models-and-pricing
🔹実務で使うときの確認ポイント
ここまでの内容を実務で使う場合は、単に「どのAIが安いか」「どのAIが強いか」だけで判断しないことが大切です。生成AIは、同じモデル名でも、使う場所、契約形態、連携できるツール、入力できる情報量、出力の確認方法によって体験が変わります。
特に初心者のうちは、以下の観点で確認すると失敗しにくくなります。
- 何を作りたいのか
- どのくらい正確性が必要なのか
- 失敗したときに人間がどれくらい修正できるのか
- 社内情報や個人情報を入れてよい環境なのか
- API料金、月額料金、追加クレジットのどれが発生するのか
- 出力結果をレビューする担当者がいるのか
AIは便利ですが、すべてを自動で正解にしてくれる道具ではありません。むしろ、AIに任せる作業と、人間が判断する作業を分けることで効果が出ます。例えば、料金比較や仕様整理はAIにたたき台を作らせ、人間が最新の公式情報で確認する。設計案はAIに複数出させ、採用する方針はチームで決める。コード修正はAIに任せつつ、テストとレビューは必ず通す。こうした使い方の方が現実的です。
この記事内の料金や仕様は、確認時点の公式情報をもとに整理しています。AIサービスは更新が速いため、実際に契約・導入する前には必ず公式ページを確認してください。
※お役に立てたらストック、いいねをよろしくお願いします！！