DeepSeek APIとOpenAI APIの費用：計算例

見出し料率が誤解を招く理由

DeepSeek APIとOpenAI APIの費用について尋ねる人は、通常、異なるモデル、異なるキャッシュルール、異なる出力倍率を持つ2つの価格表を見ています。表には1Mトークンあたりのレートが表示されますが、実際の請求額は送信する各タイプのトークン数に依存します。長い履歴を再送信するチャットボットは入力が多く、ストーリー生成は出力が多い傾向があります。同じ2つの価格表でも、これらのワークロードでは順位が逆になることがあります。

したがって、表を読むのではなく、自身のトラフィックで計算を行ってください。この方法は10分で完了し、このサイトが販売しているプロバイダーを含む任意のプロバイダーに適用できます。他のベンダーの価格は変動するため、ここでは引用していません。必要な数値については、テキストで現在の価格表を確認するよう指示しています。

計算式

一度書き留めてください：

月間費用 = （入力トークン数（百万）× 1Mあたりの入力価格）+ （出力トークン数（百万）× 1Mあたりの出力価格）

ここでは、入力が1Mあたり$0.15、出力が1Mあたり$0.50です。出力はトークンあたり入力より3.33倍高いため、ワークロードの出力比率が請求額の大部分を決定します。請求は前払いクレジットからの従量制で、サブスクリプションはありません。失敗または拒否されたリクエストは課金されず、クレジットは期限切れになりません。

他のプロバイダーの場合、価格表から次の3つを確認してください：入力価格、出力価格、および繰り返されるプロンプトプレフィックスに対する割引の有無。同じ計算式を同じトークン数に適用してください。異なるモデルでは、同じタスクを完了するために必要なトークン数が異なる場合があるため、トークンあたりのコストだけでなく、タスク完了あたりのコストも比較してください。

当社のレートでの月間計算例5つ

このようなトークン数はどこから来るのでしょうか？チャットボットの行を見てみましょう。各会話に8ターンあり、履歴全体が各ターンで再送信される場合、会話には約4,000の入力トークンと800の出力トークンが使われます。月間1万回の会話は、40Mの入力と8Mの出力となり、これが上記の行です。古いターンをトリミングして履歴を半分にすると、入力の行は半分になり$3.00になり、月間合計は$7.00になります。履歴管理は、ベンダーを変更するよりも大きな節約になることが多いです。

形状に注目してください。入力依存型のタスクでは入力の行が支配的ですが、フィクション生成では出力の行が請求額のほぼ9割を占めます。ベンダーを比較する場合、どちらの価格があなたにとって重要かが問われます。入力価格は低いが出力価格が高いベンダーは、要約には適しており、ライティングには不向きに見えます。

実際のトークン数をまず確認する

トークン数を推測することは、コスト比較の最も弱い部分です。測定してください。APIは各レスポンスにusageオブジェクトを返すため、短いスクリプトで実際のトラフィックをサンプリングし、月間を予測できます。

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseekapi.top/v1",
    api_key="YOUR_KEY",
)

PRICE_IN, PRICE_OUT = 0.15, 0.50  # dollars per 1M tokens
samples = ["Summarise: ...", "Draft a reply to: ...", "Classify: ..."]

tin = tout = 0
for s in samples:
    r = client.chat.completions.create(
        model="uncensored",
        messages=[{"role": "user", "content": s}],
    )
    tin += r.usage.prompt_tokens
    tout += r.usage.completion_tokens

cost = tin / 1e6 * PRICE_IN + tout / 1e6 * PRICE_OUT
print(f"{tin} in, {tout} out, ${cost:.6f} for {len(samples)} requests")
print(f"projected monthly at 100k requests: ${cost / len(samples) * 100000:.2f}")

サンプルプロンプトを20〜50件の実際のものに変更し、予測を有用にしてください。他のベンダーを比較するには、現在の価格表の数値を使用して、2つの価格定数をそれらに変更します。トークン数はトークナイザーによってわずかに異なるため、他側の予測は概算として扱ってください。

請求額に影響するその他の要因

• プロンプトキャッシュと割引。 一部のプロバイダーは繰り返されるプレフィックスに割引を適用します。各ベンダーがそれを行うかどうか、およびその方法を確認してください。
• 推論トークン。 回答前に推論を行うモデルは、追加の出力トークンを課金する場合があります。タスク完了あたりの総トーク数を比較してください。
• リトライと失敗。 ここでは、失敗または拒否されたリクエストは課金されません。他の場所での同等のポリシーを確認してください。
• 最低利用額。ここでのチャージは$20〜$500の任意の整数金額で可能で、$50以上で+5%、$100以上で+10%、$200以上で+15%のボーナスが付きます。$200のチャージでは、合計$230のクレジットが得られます。
• レート制限。 完全なキーは8つの同時リクエストと1分あたり300のリクエストを許可します。より高い並列性が必要なバッチは、価格だけで予想されるよりも時間がかかります。

「安い」が意味しないこと

プロジェクトにとって重要な価格以外の要因も考慮してください。コンテンツポリシーは、このページの多くの読者にとって主な要因です。法的な成人向け利用に対して拒否なしで回答するように調整されたモデルは、一般的なアシスタントとは異なる動作をし、フィクションやロールプレイ製品にはメリットですが、顧客対応には管理が必要な点です。未成年者が関わる性的コンテンツは禁止、という1つの厳格な制限があります。データ処理も重要で、ここではプロンプトはトレーニングに使用されません。

コストは比較の半分です。このAPIの背後にあるモデルは、独立したプロバイダーによって実行され、法的な成人向け利用に対してコンテンツ拒否なしで回答するように調整された単一のオープンウェイトモデルです。これはDeepSeekやOpenAIの公式APIではなく、ベンダー間のルーターでもありません。コンテキストウィンドウは100,000トークンで、テキストのみ、埋め込みやファインチューニングはありません。特定のベンダーのフラッグシップモデルが必要なタスクの場合、安いトークン価格は何の役にも立ちません。

公正なテストは、$1あたりのタスク品質です。実際のプロンプト30件を取得し、各候補で実行し、回答を盲検で評価し、請求額を許容できる回答数で割ります。時には安いモデルは2回の試行が必要で優位性を失うこともありますが、時には高価なモデルと同等で、支出の大部分を節約できることもあります。

実際の切り替え

コードですでにOpenAI SDKを使用している場合、このエンドポイントの試行は3行の変更で済みます：Base URL、API キー、モデル ID uncensored。Pythonのウォークスルーで完全なパターンを確認でき、DeepSeek APIキーの記事でキーの使い方を解説しています。新規アカウントは、APIキーページでワンクリックで$0.50の試用クレジットを獲得できます。これだけで、上記の測定スクリプトを何度も無料で実行できます。料率とボーナスは価格ページで、パラメータはドキュメントで確認できます。カード（Visa、Mastercard、Apple Pay、Google Pay）または暗号資産（TRC20上のUSDT、Base上のUSDC）でお支払いいただけます。

その他のガイド

• DeepSeek API SDK：OpenAI SDKを使用しエンドポイントをそのまま置き換え可能にする
• DeepSeek APIキー：無検閲LLM APIアクセス