ClaudeとChatGPT APIはどちらが安い？料金比較

短い結論

Claude と ChatGPT API の料金には、明確な勝者はいません。両社はすべてのティアで入力と出力の料金体系が異なるためです。2026年8月時点では、Claude の上位2ティアは、対応する OpenAI のティアと入力トークン単価が同じで、出力トークン単価は低く設定されています。そのため、出力の多い処理では Claude がやや有利です。一方、小規模ティアでは、同じ処理に対して Claude のほうが数倍高くなります。ティアとトークン構成を示さない回答は、推測にすぎません。

そこで、このページでは最初に計算方法を示します。次に、トークン構成を明示した3つの料金計算済みワークロードを示します。最後に、表示上の単価よりも実際の請求額を大きく左右する倍率要因を説明します。

必要な公式は1つだけ

どちらの API も、テキストに対する課金方法は同じです。送信するトークンに対して料金がかかり、モデルが返すトークンには、より高い単価が適用されます。

cost = (input tokens / 1,000,000) * input rate + (output tokens / 1,000,000) * output rate

1 トークンは英語で約4文字、単語に換算すると約0.75語です。最初の概算にだけ使用してください。実際の請求額を算出する場合は、各 API がすべてのレスポンスの usage オブジェクトで返すトークン数を使用します。

# Rates are US dollars per million tokens.
def cost(in_tok, out_tok, in_rate, out_rate):
    return in_tok / 1e6 * in_rate + out_tok / 1e6 * out_rate

# One support-chat turn: 1,400 tokens in, 220 tokens out, on a $2 / $10 model.
print(round(cost(1400, 220, 2.0, 10.0), 6))

このスクリプトは 0.005 を出力します。これは1回のやり取りあたり0.5セントです。1か月に予想されるやり取りの回数を掛ければ、予算を算出できます。分母にある100万トークン単位が分かりにくい場合は、Claude で100万トークンで実際にどれだけ使えるかを見ると、具体的なテキスト量を確認できます。この公式を1つ覚えておけば、今後の料金変更は新たな分析を行わず、1行を変更するだけで反映できます。

公表料金、2026年8月

これらは、両社が2026年8月1日に公表した定価です。記事内で料金を記載するのは、このブロックだけです。予算を確定する前に、claude.com/pricingとOpenAIの料金ページで確認してください。

[
  {
    "label": "Frontier",
    "claude_input": 5,
    "claude_output": 25,
    "openai_input": 5,
    "openai_output": 30
  },
  {
    "label": "Workhorse",
    "claude_input": 2,
    "claude_output": 10,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Workhorse from September",
    "claude_input": 3,
    "claude_output": 15,
    "openai_input": 2,
    "openai_output": 12
  },
  {
    "label": "Small",
    "claude_input": 1,
    "claude_output": 5,
    "openai_input": 0.2,
    "openai_output": 1.2
  }
]

対応関係は知名度ではなく、各ラインアップ内の位置で決めています。最上位は Claude Opus 5 と gpt-5.6-sol、実用向けは Claude Sonnet 5 と gpt-5.6-terra、小型モデルは Claude Haiku 4.5 と gpt-5.6-luna です。両社とも、このブロックより上位のティアも提供しています。また、OpenAI は旧世代モデルを従来の料金で掲載し続けています。一方の最上位モデルと、もう一方の低価格モデルを比較しても意味のある数字にはなりません。多くの公表比較で、見出し向けの数字がこのように作られています。

このブロックについて、明確にしておく点が2つあります。Sonnet 5 の 2 と 10 は導入料金です。Anthropic の説明では、これらは2026年8月31日に終了し、その後の Sonnet 5 は 3 と 15 になります。この変更だけで、実用向けティアは Claude の僅かな優位から OpenAI の明確な優位に変わります。しかも、この変更はこの記事の有効期間内に発生します。

もう1つは、覚えておく価値のあるパターンです。上のすべての行で、Claude は自社の入力料金のちょうど5倍を出力料金に設定し、OpenAI は6倍に設定しています。勝者を変えるのは絶対料金ではなく、この比率と使用するトークンの構成です。

トークン 100 万個あたりの料金をベンダー間で比較できない理由

料金はトークンあたりの金額です。請求額はトークンあたりの金額にトークン数を掛けたものです。テキストのトークン数は、テキスト自体ではなくモデルによって決まります。

Anthropic はこの点を直接説明しています。Claude Opus 5 と Claude Sonnet 5 を含む Claude 4.7 以降のモデルでは、新しい tokenizer が使われています。同じテキストでも、Claude Sonnet 4.6 以前と比べて、およそ 30% 多くのトークンが生成されます。料金は変わりませんでした。請求額は変わりました。

そのため、同じに見える 2 つの料金が、同じ請求額になるとは限りません。自分のテキストを使って両方のトークン数を数えてから、この比較を含む比較結果を信用してください。

curl https://api.anthropic.com/v1/messages/count_tokens \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarise the attached contract."}]
  }'

正常な応答は、input_tokensを保持する小さな JSON オブジェクトです。401の場合、シェル内の主要な変数が空です。同じテキストをもう一方のベンダーの tokenizer に通し、一方のカウントをもう一方で割ります。その比率を公開料金に掛けてから比較してください。一方のベンダーに有利な比率が約 1.2 を超える場合、上のブロックにある料金差をすべて上回ります。

シナリオ 1: チャット機能

Web アプリケーション内のサポートアシスタントです。月間 120,000 ターンです。各ターンでは、system prompt、tool schema、取得したヘルプデスクのスニペット 2 件、以前のメッセージ数件を送信します。入力は約 1,400 トークンで、モデルの回答は約 220 トークンです。対話型のため、ここではバッチ割引を適用できません。workhorse tier で実行します。

[
  {
    "label": "List price",
    "claude_usd": "600.00",
    "openai_usd": "652.80"
  },
  {
    "label": "Cached prefix",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Small tier, cached",
    "claude_usd": "213.60",
    "openai_usd": "48.00"
  }
]

定価では、Claude の料金は 600.00 で、OpenAI の料金は 652.80 です。入力料金が同じため、入力分の料金は同額です。差額はすべて出力分であり、Claude のほうが安いものの、その差はベンダーを選ぶ根拠にするには小さすぎます。

ここで、1,400 入力トークンのうち 800 トークンを安定したプレフィックスとして扱います。これはターン間で変わらない system prompt と tool schema です。両ベンダーとも、キャッシュヒット時には基本入力料金の 10% を請求します。Claude の料金は 427.20 に下がり、OpenAI は 480.00 になります。キャッシュの効果はベンダー選択より大きく、どちらのプラットフォームでも利用できます。

Claude が不利になるのはここです。サポート回答の大半では、workhorse model は必要ありません。同じトラフィックを small tier に移すと、Claude の料金は 213.60、OpenAI は 48.00 です。一方を他方で割ると、同じ処理で Claude のほうが約 4.5 倍高くなります。Claude Haiku 4.5 の入力料金は 1,000,000 入力トークンあたり 1 で、gpt-5.6-luna は 0.2 です。キャッシュをどれだけ利用しても、5 倍の差は埋まりません。ワークロードが small model に適合するなら、OpenAI のほうが安く、その差も大きくなります。

シナリオ 2: 長いコンテキストを使うドキュメント処理パイプライン

月25,000件の契約書を処理します。各リクエストには、同じ9,000トークンの指示とJSONスキーマ、その後に12,000トークンの契約書本文が含まれ、モデルは構造化フィールドを約700トークンで返します。この処理では、出力が全トークンの4%未満です。この点だけで比較結果が決まります。

[
  {
    "label": "Chat feature",
    "claude_usd": "427.20",
    "openai_usd": "480.00"
  },
  {
    "label": "Document pipeline",
    "claude_usd": "820.00",
    "openai_usd": "855.00"
  },
  {
    "label": "Coding agent",
    "claude_usd": "116.10",
    "openai_usd": "124.20"
  }
]

9,000トークンのプレフィックスを両側でキャッシュすると、Claudeの料金は 820.00、OpenAIの料金は 855.00 です。入力分の料金は、1セント単位まで一致します。2026年8月は、処理の中心となる入力料金が同じだからです。差が生じるのは出力分だけで、Claudeでは入力料金の5倍、OpenAIでは6倍に設定されています。

この処理はバッチにも適しています。両社とも非同期処理では入力と出力が50%割引になるため、合計料金はどちらも半分になり、差の比率も変わりません。Batchはどちらのプラットフォームでも単独では最大の割引であり、夜間のドキュメント処理パイプラインなら常に利用できます。

Claudeが不利になる理由は、前と同じティアの考え方にあります。固定スキーマに対するフィールド抽出は、小型モデルが得意とする処理です。この処理では、トークンの97%を入力が占めます。1つ下のティアに移行すると、OpenAIの入力料金は0.1倍、Claudeの入力料金は0.5倍になります。より大きなモデルが必要だと判断する前に、同じ評価方法を使って200件のドキュメントで小型モデルをテストしてください。評価方法は、処理に適したClaudeのティアを選ぶ場合と同じものを使用します。

常時稼働するコーディングエージェント

VPS 上で 1 人の開発者がエージェントを実行し、1 か月あたり約 900 回のモデル呼び出しを行うケースです。各呼び出しでは、リポジトリのコンテキストとして約 60,000 input tokens を送信します。その 80% はキャッシュヒットです。エージェントは、編集内容と説明として約 1,800 tokens を生成します。コーディングでは性能差が実際の費用差につながるため、料金は最上位のモデル階層で比較します。

Claude の料金は 116.10 で、OpenAI は 124.20 です。入力料金とキャッシュ読み取り料金は同じで、Claude は出力料金が低いため、約 7% 安くなります。

この 7% は先ほどの tokenizer の誤差範囲に収まるため、このケースでは料金差がないものとして扱います。差が出るのは課金モデルです。この利用量で 1 人の開発者が使う場合、従量制 API 呼び出しよりもサブスクリプションの seat のほうが通常は安くなります。サブスクリプションを含めると、比較結果全体が変わります。エージェントを従量制で運用する前に、API とサブスクリプション料金の比較で計算してください。従量制にする場合は、まず tokens の用途を把握してください。コーディングエージェントの token 使用量は、エージェントが生成するコードよりも、各呼び出しで再送されるコンテキストによって大きく左右されます。

請求額を左右する倍率

見出しにある料金差は、この一覧では最も小さい要素です。以下の各項目は、同じ料金階層における2社間の差額よりも大きく、実際の請求額を変動させます。

キャッシュされた入力。 両社とも、キャッシュヒット時には基準入力料金の10%を請求します。Anthropic はキャッシュへの書き込みにも料金がかかり、5分間のエントリでは基準入力料金の1.25倍、1時間のエントリでは2倍です。後続のヒットでは、読み取り料金でそのエントリの有効期限が更新されます。そのため、5分間のエントリは1回読み取られれば料金の元が取れます。リクエスト間隔が長いワークロードでは、読み取りよりも書き込みの回数が多くなり、キャッシュによる節約額より料金のほうが大きくなります。トラフィックが安定していればキャッシュは有効です。断続的なトラフィックでは有効ではありません。

Batch の割引。 非同期処理に限り、両プラットフォームで入力と出力が50%割引になります。ジョブを待機させられる場合、どちらのベンダーでも請求額を半分にでき、キャッシュとの併用も可能です。

出力の比率。 Claude は入力料金の5倍を出力に課金します。OpenAI は6倍です。同じ入力料金で比較した場合、読み取るトークンよりも書き出すトークンの割合が高いほど Claude が有利です。入力が中心の処理では逆になります。

再試行。 再試行では入力全体に対して再度料金が発生し、利用可能な結果は返りません。呼び出しの6%がスキーマ検証に失敗して再試行される場合、入力分の料金は計画時の想定より6%増えます。再試行はエラー項目ではなく、コスト項目として記録してください。チームがこの倍率に気付くのは最後になることが多く、1週間かけて議論したベンダー間の料金差より大きい場合も少なくありません。

どちらが、どの領域で不利になるか

Claude は小規模ティアで明確に不利です。gpt-5.6-luna の入力料金は 100 万トークンあたり 0.2 で、Claude Haiku 4.5 の 1 を上回ります。出力料金も、gpt-5.6-luna は 1.2、Claude Haiku 4.5 は 5 です。大量の分類や短い抽出では、Claude のコストはおよそ 4 倍になります。

Claude は、2026 年 9 月 1 日からワークホースティアでも不利になります。この日に導入料金が終了し、Sonnet 5 の料金は 3 と 15 に変更されます。一方、gpt-5.6-terra の料金は変わりません。フロンティアティアでは、出力料金で Claude が有利です。ただし、実際のトークン数によってその差はなくなる可能性があります。2026 年 8 月の入力主体の処理では、どちらも 100 万トークンあたり 2 で、入力料金が同額のため、どちらも有利ではありません。

自分のネットワークトラフィックで測定する方法

すべてのレスポンスで usage オブジェクトを読み取り、リクエストごとに input tokens、output tokens、cache read tokens、cache write tokens の4つの数値を保存します。Claude API では、これらはそれぞれ input_tokens、output_tokens、cache_read_input_tokens、cache_creation_input_tokens として返されます。日ごとに合計し、現在の料金を掛けて、請求書の金額と比較します。両者に差がある場合、通常はリトライ、またはリリースしたことを忘れていたコードパスが原因です。

サンプルプロンプトではなく、実際のネットワークトラフィックを1週間分使って比較します。コストはトークン単価ではなく、完了したタスクあたりで比較します。2倍の料金でも1回で回答するモデルは、半額でも3回の試行が必要なモデルより安価です。トークンあたりのコストは単価です。完了したタスクあたりのコストが、実際の請求額に対応します。

何も起動したままにする前に、支出上限を明確に設定します。どちらのプラットフォームにもコンソールで支出上限を設定する機能があります。リトライループで停止したエージェントは、一晩で1か月分の予算を使い切る可能性があります。これは、常時稼働エージェントのコスト管理と同じ方法で設定します。所有するサーバーで最初のバージョンを構築する場合は、VPSで最初のClaude APIアプリを作成する方法で、この計算処理を支えるキーの扱いとリクエストループを説明しています。

FAQ

Claude API は ChatGPT API より安価ですか？

常に安価とは限りません。2026 年 8 月時点では、両者の frontier tier と workhorse tier は入力トークン単価が同じで、出力トークン単価は Claude のほうが低いため、出力の多い処理では Claude のほうが数パーセント安くなります。small tier では、OpenAI の gpt-5.6-luna の入力トークン単価が Claude Haiku 4.5 の 5 分の 1 であるため、大量の分類処理では OpenAI のほうがはるかに安価です。価格表だけで判断せず、自分のトークン構成から実際の費用を計算してください。差が小さい場合は、価格表ではなくワークロードによって結果が決まります。

同じ単語なのに、API ごとにトークン数が異なるのはなぜですか？

各モデルが独自の tokenizer を使用しており、トークン数がモデルの特性だからです。Anthropic の資料によると、Claude 4.7 以降のモデルは、同じテキストに対して Claude Sonnet 4.6 以前のモデルより約 30% 多くのトークンを生成します。各ベンダーの token counting endpoint に自分のテキストを送信し、一方のカウントをもう一方のカウントで割ってください。その比率を公開料金に掛けてから比較します。トークン数の 20% の差は、公開料金の差の大半を上回ります。

prompt caching によって請求額が増えることはありますか？

Anthropic ではあります。cache write の料金は、5 分間のエントリでは基本入力料金の 1.25 倍、1 時間のエントリでは 2 倍です。一方、cache hit の料金は 0.1 倍です。トラフィックのバーストが大きく、ほとんどのエントリが読み取られる前に期限切れになる場合、書き込みの割増料金だけを支払い、読み取りによる節約は得られません。ログで cache_creation_input_tokens と cache_read_input_tokens を比較してください。比率が 1 に近い場合、キャッシュによって費用が増えています。エントリの保持期間を延ばすか、キャッシュを削除してください。

coding agent は API で実行すべきですか、それとも subscription を利用すべきですか？

通常の利用量で開発者 1 人が使用する場合、subscription の seat のほうが、従量制の API 課金より通常は安価です。coding agent は各ターンで大きなコンテキストを再送信し、そのコンテキストにも毎回料金が発生するためです。まず 1 週間計測し、API の合計額と seat の料金を比較してください。利用量に大きな波がある場合や、seat では利用できないプログラム経由のアクセスが必要な場合は、API のほうが有利です。