「これはいくらかかりますか？」はAI自動化について答えるのが最も難しい質問です。トークン価格は100万トークン単位で、モデルは入力と出力で異なる料金を請求し、1回の実行コストはどれだけのテキストが入って出てくるかに依存します。ほとんどのチームは、請求書が届くまでコストを無視するか、すべてに最安のモデルを使用して過剰に最適化するかのどちらかです。
どちらのアプローチも機能しません。AIワークフローのコストを実践的に考える方法を以下に示します。
基本：単一recipe実行のコスト
recipe実行には2つのコスト要素があります：入力トークン（プロンプト＋コンテキスト）と出力トークン（AIのレスポンス）。出力トークンは通常、入力トークンの3〜5倍高価です。
プロバイダー間の典型的なrecipe実行のコストは以下の通りです（2026年初頭時点の概算）：
単純な抽出または分類（短い入力、構造化出力）：
- Claude Haiku 4.5：約$0.002〜0.005/実行
- GPT-5-mini：約$0.002〜0.004/実行
- Gemini 2.5 Flash Lite：約$0.001〜0.003/実行
コンテンツ生成（中程度の入力、長めの出力）：
- Claude Sonnet 4.5：約$0.01〜0.03/実行
- GPT-5.1：約$0.01〜0.025/実行
- Gemini 2.5 Pro：約$0.008〜0.02/実行
拡張思考を伴う複雑な分析（長い入力、推論＋出力）：
- Claude Opus 4.5：約$0.05〜0.15/実行
- o3：約$0.04〜0.12/実行
- Gemini 3 Pro：約$0.03〜0.10/実行
これらは概算範囲です。実際のコストは入力長、出力長、Web検索や拡張思考などの機能が有効かどうかに依存します。
workflowのコスト
workflowは複数のrecipeを連鎖させます。コストはすべてのステップコストの合計です。現実的な例を示します：
請求書処理workflow（4ステップ）：
- 請求書データ抽出（Haiku 4.5）：$0.003
- 差異チェック（Sonnet 4.5）：$0.015
- 承認サマリー生成（Haiku 4.5）：$0.002
- 最終レポート作成（Sonnet 4.5）：$0.02
1回あたりの合計：約$0.04
これを週50回実行（1日10件の請求書）すると、月間コストは約$8です。参考までに、手動プロセスでは財務チームメンバーが請求書1件あたり15〜20分を要し——週あたり約12時間の作業です。
新規リードパイプライン（Web検索付き4ステップ）：
- Web検索付き見込み客調査（Sonnet 4.5）：$0.04
- リード適格性判定（Haiku 4.5）：$0.005
- 条件チェック：無料（ロジックのみ、AI呼び出しなし）
- アウトリーチ起草（Sonnet 4.5）：$0.02
1回あたりの合計：約$0.065
月200リードで約$13/月のAIコストです。
最適化の鍵：ステップごとのモデル選択
JieGouにおける最大のコスト最適化は、すべてに安いモデルを使うことではなく——各ステップに適切なモデルを使うことです。
上記の請求書workflowでは、抽出と承認サマリーにHaiku（高速、安価、構造化タスクに優れる）を使用しています。差異チェックと最終レポートにはSonnet（より優れた推論、より優れた文章）を使用しています。すべてにOpusを使用すると、workflowは$0.04ではなく約$0.35/実行になります——シンプルなステップでの限界的な品質改善に対して約10倍のコストです。
JieGouでは各recipeのモデルを独立して設定できるため、workflow構造を変更することなくステップレベルで最適化できます。
実行前のコスト見積もり
JieGouには、実行前にworkflow実行のコストを予測するコストエスティメーターが含まれています。エスティメーターは各recipeの過去の実行からの履歴トークン使用量を使用して、現在の実行のコストを予測します。
履歴のない新しいrecipeについては、入力および出力スキーマサイズに基づくモデル固有のデフォルトを使用します。
実行後のコスト追跡
分析ダッシュボードではトークン使用量とコストを以下の切り口で分解します：
- Recipe — どのrecipeが実行あたり最もコストがかかるか？
- Workflow — 各workflowの合計コストは？
- 部門 — 各チームがどれだけ使っているか？
- モデル — プロバイダー間のコスト分布は？
この可視性により最適化の機会を見つけられます。1つのrecipeがworkflowコストの60%を占めている場合、そこが異なるモデルやより短いプロンプトを試すべき場所です。
月間コストの全体像
中程度の自動化を実行しているチームの場合：
| ワークロード | 月間実行回数 | 推定コスト |
|---|---|---|
| 営業リードパイプライン | 200 | $13 |
| マーケティングコンテンツ再利用 | 20 | $1.50 |
| サポートチケットトリアージ | 800 | $4 |
| 週次ディールレビュー | 4 | $0.80 |
| 請求書処理 | 200 | $8 |
**合計：AIプロバイダーコスト約$27/月。**これは実際のトークンコストで、プロバイダーに直接支払われます。JieGouのプラットフォームサブスクリプションは別途で、AIマークアップは含まれていません。
代替される手動時間——チーム全体で週に数十時間——と比較すれば、ROIは明白です。
経験則
- **許容できる出力を生成する最も安価なモデルを使用する。**トリアージ、抽出、分類にはHaikuまたはGPT-5-miniで通常十分です。OpusとO3は複雑な分析とハイステークスなコンテンツに使用してください。
- **短いプロンプトほどコストが低い。**AIに何をすべきか正確に伝える簡潔なプロンプトテンプレートは、例や注意書きでパディングされた長いものよりコストが低いです。
- **構造化出力スキーマが無駄を削減する。**AIがどのフィールドを埋めるべきか正確に知っている場合、より短く、より焦点の合った出力を生成します。出力が少ない＝コストが低い。
- **Web検索はコストを追加する。**検索自体はモデルの料金に含まれていますが、検索結果は入力コンテキストに追加されます。最新の情報が必要なrecipeにのみWeb検索を有効にしてください。