付録D　トークンと料金の数え方

📖 このページのゴール：トークンの数え方と、1回いくらかかるかの感覚を持つ。 ← 目次・はじめにへもどる

第8章で「トークンあふれ」を学びました。あそこでは「だいたい何トークンか」をざっくり見積もるところまででした。この付録は、その 数え方のくわしい版 と、1回の会話でいくらかかるのか の感覚をつかむためのページです。

🧭 前提：このページでは LLM（文章を作るAI）を OpenAIのGPT、とくに gpt-4o-mini（ジーピーティー・フォーオー・ミニ）を主役にして説明します。

🤔 トークンって？

トークン（token）は、文章を区切った 小さな断片 です。AIは文章を「文字」や「単語」ではなく、この断片の数で量を数えています。

英語：1単語がだいたい 1〜数トークン。短い語（cat）は1つ、長い語（unbelievable）は何個かに割れます。
日本語：1文字で複数トークン になりがち。だから、同じ内容を書いても 日本語のほうがトークンを多めに食べます。

🧰 たとえ話：文章を細かいブロックに割る 文章を、レゴのように 小さなブロック に割っていくと想像してください。トークン数とは、そのときできた ブロックの個数 のこと。日本語は1文字でも何ブロックかに割れやすいので、ブロックが増えやすいのです。

📌 いちばん大事なのは、第8章でも出てきた「文字数＝トークン数ではない」ということ。ここを勘違いすると、料金の見積もりがズレます。

🧮 数えてみる

まずは“ざっくり概算”

正確でなくてよいなら、文字数からの目安で十分です。

英語 … およそ 4文字で 1トークン
日本語 … 1文字で 1〜2トークン くらい（多めに見ておくと安全）

たとえば日本語で100文字なら、ざっくり 100〜200トークン くらい、と考えておけば「まだ余裕／そろそろ危ない」の判断には足ります。

正確に数えたいなら `tiktoken`

課金の計算など、きっちり数えたいときは 専用ライブラリ を使います。OpenAIなら tiktoken（ティックトークン）が定番です。

import { encoding_for_model } from "tiktoken";

const enc = encoding_for_model("gpt-4o-mini"); // モデルに合わせた数え方
const tokens = enc.encode("こんにちは、世界！"); // 文章 → トークンの配列
console.log(tokens.length); // ← 何トークンかが分かる
enc.free(); // 使い終わったら後片付け

1行ずつ読むと：

import { encoding_for_model } ...：tiktoken から「モデル名に合わせた数え方を作る道具」を読み込みます。
encoding_for_model("gpt-4o-mini")：今回使うモデル用の ものさし を用意します（モデルごとに区切り方が違うため）。
enc.encode("...")：文章を トークンの配列（断片のならび）に変換します。
tokens.length：その配列の 長さ＝トークン数 です。
enc.free()：このものさしが使ったメモリを解放（後片付け）します。

💡 概算は「早めに気づく」ため、tiktoken は「お金を正しく計算する」ため。用途で使い分けます。

💰 料金の出し方

料金の基本の式は、これだけです。

入力トークン × 入力の単価＋出力トークン × 出力の単価

ポイントは2つ。入力（送る分）と出力（返事の分）で単価が別 なこと、そして モデルごとに単価が違う ことです（出力のほうが高いのがふつう）。

⚠️ 単価は変わります。実際の金額は必ず OpenAI 公式の料金ページ（Pricing） で、使うモデルの最新の値を確認してください。

月いくら？の概算（数字は仮）

感覚をつかむために、仮の単価 で計算してみます（本物の金額ではありません）。

仮の単価（1,000トークンあたり）：入力 $0.0002 / 出力 $0.0008

1リクエスト：入力 1,500トークン、出力 500トークン とすると
  入力： 1,500 / 1,000 × $0.0002 = $0.0003
  出力：   500 / 1,000 × $0.0008 = $0.0004
  合計：約 $0.0007（1回ぶん）

1日 200回 使うと：$0.0007 × 200 ≒ $0.14 / 日
1か月（30日）では：$0.14 × 30 ≒ $4.2 / 月

このように 1回いくら → 1日何回 → 月いくら とかけ算していけば、おおよその規模が見えます。会話が長くなるほど「入力トークン」が増えて高くなる点に注意してください（第8章のとおり、毎回 過去の会話ぜんぶ を送り直すため）。

💡 安くするコツ

料金は「トークンを減らす」「単価の安いモデルを選ぶ」で下げられます。

文脈を短く保つ … 送る会話を必要な分だけに。古い話を全部は送らない。
要約してまとめる … 長い履歴は要約してギュッと縮める（→ 第9章）。
プロンプトキャッシュを使う … 毎回同じ前文は、安く・速くできる仕組みを使う（→ 第13章）。
軽いモデルを選ぶ … gpt-4o-mini のような 低価格モデル で足りる仕事は、それで済ませる。
出力に上限を付ける … max_tokens（出力の上限）で返事を長くしすぎない。出力は単価が高めなので効果が大きいです。

⚠️ ハマりどころ

文字数とトークン数を同じだと思う … 別物です。とくに日本語は1文字で複数トークンになりがち。
system や過去履歴を“タダ”だと思う … AIへの前提（system）も、これまでの全 messages も、ぜんぶ入力トークンとして課金 されます。
出力は無料だと思う … 返事（出力）にも、入力とは 別の単価で課金 されます（しかも高めなことが多い）。
ドルと円を固定で考える … 単価はドル建てのことが多く、円換算は為替で動きます。月末にブレることがあります。

📝 ことばメモ

トークン：文章を区切った小さな断片。AIが「量」を数える単位。日本語は1文字で複数になりがち。
入力トークン／出力トークン：送る分（system＋全 messages）が入力、返事の分が出力。別々に課金 される。
単価：トークンあたりの値段。モデルごと、入力／出力ごとに違う。最新値は公式の料金ページで確認。
max_tokens（マックストークンズ）：返事（出力）の長さの上限。短くするほど出力ぶんの料金を抑えられる。

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