OpenAIとAnthropicが数ヶ月でLLM価格を最大80%引き下げた理由

OpenAIとAnthropicが数ヶ月でLLM価格を最大80%引き下げた理由

過去数ヶ月間のOpenAIとAnthropicの主要LLMモデル発表の簡単なタイムラインを見てみましょう。提供されているすべての価格は input MTok / output MTok / cache read MTok です。

2026年6月26日

OpenAIはGPT-5.6 SolとLunaを発表しました。SolはGPT 5.5の後継機で、価格は同じく $5 / $30 / $0.50 です。一方、Lunaはより安価なユースケース向けに特別設計された小型モデルで、価格は $1 / $6 / $0.10 です。これらの中間に位置するTerraモデルも発表されましたが、ほとんど注目されませんでした。

2026年6月30日

AnthropicはClaude Sonnet 5を発表しました。AnthropicはOpusモデルに近い性能を主張しましたが、フィードバックは賛否両論でした。特筆すべきは、一時的なローンチ価格として $2 / $10 / $0.20 で提供されたことですが、これは当初一時的なもので、後に値上げされる予定でした。

2026年7月24日

AnthropicはClaude Opus 5を発表しました。これは、Opus 4.5がエージェントコーディングの台頭に与えた影響を考えると、待望の大規模バージョンアップデートでした。価格は $5 / $25 / $0.50 （GPT-5.6 Solと同様）でした。一部のベンチマーク結果は、はるかに大きなFable 5を驚くほど上回りましたが、実際のフィードバックはより混在していました。

2026年7月30日

OpenAIは、GPT-5.6 Lunaの価格を80%（？？？）引き下げ、$0.20 / $1.20 / $0.02 になったと発表しました。

［画像: Model quality vs. Cost-per-task for GPT-5.6 Luna after the massive price reduction. Top-and-left is better, and if OpenAI didn’t do the 80% price cut, it would have lost to DeepSeek V4 Pro. via OpenAI］

大規模な価格引き下げ後のGPT-5.6 Lunaのモデル品質対タスクあたりのコスト。左上が優れており、もしOpenAIが80%の価格引き下げを行わなかった場合、DeepSeek V4 Proに敗北していたでしょう。 via OpenAI

2026年8月10日

Anthropicは、Sonnet 5のローンチ時の期間限定価格引き下げが恒久的になったと発表しました。

2026年8月21日

OpenAIは、GPT-5.6 Solの価格を今後3ヶ月間、約20%（$4 / $20 / $0.40）引き下げると発表しました。

2026年9月1日

Anthropicは、Fable 5.1を $10 / $50 / $0.25 の価格で発表しました。これは、6月のFable 5（$10 / $50 / $1）よりもすべての領域で厳密に優れたベンチマーク性能を持つだけでなく、キャッシュ読み取りコストを75%削減しました。

キャッシュ読み取りコスト

コーディングにエージェントを使用する場合、キャッシュは各ターンで前回の会話全体を保持しているため、トークン支出の大部分（96%～99%）を占めます。さらに、キャッシュは通常90～100%の時間でヒットします（LLM推論プロバイダーのインフラストラクチャによって異なります）。これらを合わせると、キャッシュ読み取りコストの75%削減は、モデル使用コストの70～75%削減に相当します。これは明らかに注目に値しますが、キャッシュコストは通常、注釈にすぎません！

2026年9月3日

OpenAIは、GPT-6 Astraを発表しました。これはFable 5.1と同程度のサイズで、価格も $10 / $50 / $1 と似ていますが、キャッシュ読み取りコストは低くありません。Astraのモデル性能は確かにFableと同等です。

2026年9月22日

OpenAIは、GPT-6 Solを、一時的な割引価格だったGPT-5.6 Solの入力・出力価格を半減させる、驚異的な $2 / $10 / $0.20 という価格で発表しました。同時に、以前のバージョンよりも入力・出力価格が半額（$0.10 / $0.50 / $0.01）になったGPT-6 Lunaもリリースしました。

同日、AnthropicはClaude Opus 5.5を発表しました。そこでは、「Opus 5.5はOpus 5よりもサーブに必要なコンピューティング量が少なく、その価格設定に反映されています」と明記されています。その価格 $4 / $20 / $0.20 は、入力・出力コストの20%削減とキャッシュ読み取りの大幅な削減により、Opus 5よりも総額で大幅に低くなっています。結果として、Fable 5.1よりも優れたモデル（Opus 5.5については他に多くのことを言うべきですが、それは別の投稿で）で、40～60%の総コスト削減が実現しました。

2026年9月29日

GPT-6 Solは性能が低かったことが判明し、1週間後、OpenAIはGPT-6.1 Solを発表しました。これは驚くべきことにAstraと同等の性能を持ち（個人的な使用で確認済み）、OpenAIはキャッシュ価格を半分（$2 / $10 / $0.10）に引き下げ、Anthropicの入力の5%に相当するキャッシュ読み取りコストに合わせました。これにより、このモデルファミリーは累積で75%安くなりました。

全体として、2026年6月のGPT-5.6モデルファミリーのリリースから現在まで、これらの人気LLMの使用コストは激減しており、これは1年前に予想していたことではありません。これらの価格引き下げは、CodexやClaude Codeのようなサブスクリプション型エージェントハーネスからのモデル使用にも適用されます。さらに重要なのは、これらのモデルは価格引き下げを達成するために出力品質で一切妥協していないように見えることです。

［画像: VercelのAIモデルゲートウェイからのデータは、トークンあたりのコストが2026年4月のコストの43.3%に低下する傾向を裏付けています。しかし、モデルが安くなるよりも速く改善しているため、総支出は増加しています。 via Vercel］

VercelのAIモデルゲートウェイからのデータは、トークンあたりのコストが2026年4月のコストの43.3%に低下する傾向を裏付けています。しかし、モデルが安くなるよりも速く改善しているため、総支出は増加しています！ via Vercel

上記のタイムラインから、AnthropicとOpenAIの間には明確な一進一退の攻防があり、これらのOpenAIとAnthropicからの価格引き下げはお互いへの反応であると考えるのが合理的です。しかし、外部要因が関与していない限り、誰も80%も価格を引き下げることはありません。では、何が原因なのでしょうか？

LLMの行動経済学と競合他社の価格圧力

新しいLLMがリリースされるたびにエージェントをテストしている場合、主観的な感覚以外でそれらを区別するのは非常に困難です。エージェント型LLMのハイパーグロースが始まった昨年11月以降、モデルはコモディティ化し、OpenCodeやZed Agentのようなハーネスでトグルを切り替えるだけで、あるいはOpenRouterのような異なるAPIエンドポイント文字列で、新しいモデルをコードベースで試すことが容易になりました。その結果、堀（moat）はほとんどありません。さらに、GoogleやMetaのような大企業だけでなく、十分な代替品を提供できる競合他社が多数存在するため、価格圧力が発生します。

オープンウェイトモデルについては、最近DeepSeek Flash V4.1を見てみましょう。このモデルは最近、更新された1017バリアントもリリースしました。

［画像: OpenRouterはこの時点でオープンウェイトモデルに行く場所です。2026年10月24日取得。］

OpenRouterはこの時点でオープンウェイトモデルに行く場所です。2026年10月24日取得。

元のDeepSeek V4 Flash 0420は2026年4月に $0.14 / $0.28 / $0.0028 という価格でリリースされ、特にOpenAIが当時シンプルなタスク向けの小型モデルを持っていなかったため、メガヒットしました。その$0.0028が鍵となりました。キャッシュ読み取りの割合が2%というのは、上記のOpenAIやAnthropicのモデルの5～10%よりも大幅に低く、実質的なコストは表示されているよりもさらに低くなります。7月のGPT-5.6 Lunaの80%価格引き下げは、特にこれらの小型オープンウェイトモデルに対抗することを目的としていたと推測されます。現在、新しいDeepSeek Flash V4.1 1017モデルは、DeepSeek Flash V4のベンチマーク性能を大幅に上回っており（Artificial Analysisインデックスで45対24）、DeepSeekからのコストは $0.15 / $0.60 / $0.003 と同様です。注目すべきは「DeepSeekからの」という言葉です。

OpenRouterでは、どの推論プロバイダーでもモデルをリストでき、ユーザーがOpenRouter APIにアクセスすると、リクエストはそのモデルのいずれかにルーティングされます。デフォルトではロードバランシングのために利用可能なモデルにルーティングされますが、開発者はAPIリクエストで「最低価格」などの優先順位を指定できます。5月には、OpenRouterでDeepSeek V4 Flashをホストしている13の異なるプロバイダーがいることを指摘しました。更新された1017バリアントでは、現在29の異なるプロバイダーがいます。

［画像: DeepSeek V4.1 Flash 1017のプロバイダー（キャッシュ読み取りコスト順）。2026年10月24日取得。］

DeepSeek V4.1 Flash 1017のプロバイダー（キャッシュ読み取りコスト順）。2026年10月24日取得。

しかし、実質的な入力コスト（キャッシュ読み取りコストとキャッシュヒット率の相互作用を考慮）を見ると、多くの異なるプロバイダーがコスト面で近接しています。

［画像: エンドポイントごとの実質コスト。CloudflareとDeepInfraはDeepSeekのコストの10%以内です。これらのモデルが最も安価であるにもかかわらず、これらのモデルが総トークンシェアのわずかな部分しか占めていないことに注意してください。2026年10月24日取得。］

エンドポイントごとの実質コスト。 CloudflareとDeepInfraはDeepSeekのコストの10%以内です。これらのモデルが最も安価であるにもかかわらず、これらのモデルが総トークンシェアのわずかな部分しか占めていないことに注意してください。2026年10月24日取得。

OpenAIとAnthropicは、これらのオープンウェイトモデルと差別化するために、より高品質なモデルで対抗する必要があります。現在、特にOpus 5.5でその役割をうまく果たしていますが、それを継続する必要があります。だからこそ、数十億ドルが研究開発に投資されているのです。オープンウェイトモデルは急速に追いついており、わずか数日前、Moonshot AIはOpus 5.5（Kimiは55対Opus 5.5は58）と同等の性能を、入力/出力価格は半額、キャッシュ読み取りコストは同じ（$2 / $10 / $0.20）で実現するKimi K3.1 Proを発表しました。これはKimi K3と同じサイズとアーキテクチャであり、現在20以上の異なる推論プロバイダーによってホストされています。11月4日にウェイトが公開されると、それらのほとんどが同等の価格で新しいKimi K3.1 Proモデルをサポートすると予想できます。注目すべきは、Moonshot AI自身も価格引き下げ競争に参加し、Kimi K3.1 Proの価格を元のKimi K3（$3 / $15 / $0.30）よりも低く設定したことです。

AIの批判者の間で繰り返し聞かれる傾向として、トークン価格はLLMエコシステムに人々を惹きつけるために人工的に低く抑えられており、その後「トークンの真のコスト」まで価格が上昇し、無料期間が終わるとAI推進者は苦境に立たされるというものです。この理論では、OpenAIとAnthropicは損失補填を行っているというのです。これは2010年代のライドシェア業界でのUberやLyftが行ったことと同様ですが、当時とは異なり、OpenAIとAnthropicは価格を設定する唯一の力を持つ寡占企業ではなく、推論業界への参入障壁もそれほど高くありません。これらの多くの推論プロバイダーが、OpenAIとAnthropicが提供できる価格と品質と同様の価格と品質でモデルを提供し続け、切り替えコストが無視できる限り、価格はさらに低下する可能性があります。両社がエンタープライズ契約やOpenAI DotsやClaude Duetのようなパーソナルエージェントアシスタントに注力しているのは、このトレンドに対抗するための堀を築こうとしているからに他なりません。

トークン価格が突然上昇するという考えは、行動経済学と、人気のあるモデルのLLM価格が過去数ヶ月で大幅に下落しているという実際のトレンドの両方によって裏付けられていない、単なる幻想です。これはOpenAIとAnthropicだけに限った話ではありません。スケーラーがトークンあたりのコストを収益あたりのコストよりも低く設定できる限り、それらの推論プロバイダーは互いに競争するためにトークンコストを削減し、OpenAI/Anthropicも競争するために価格を下げる必要が出てきます。OpenRouter上の29の異なるプロバイダーは、収益性の低いモデルを提供するインセンティブがほとんどありません（単に提供を停止し、コンピューティング能力を収益性の高いモデルに使用するだけです）。そして、「トークンの真のコスト」は、価格が限界費用と等しくなる地点になる可能性があります。

その点に関して、OpenAIとAnthropicはどちらもIPOに近づいており、これは価格引き下げについてさらなる疑問を投げかけます。

IPOのポンプアップ

これらの価格引き下げのタイミングは、OpenAIとAnthropicの両社が間もなくIPOを予定しているという噂があるため注目に値します（OpenAIは2027年、Anthropicは数ヶ月以内）。これまでのところ、OpenAIとAnthropicの両社から漏洩した財務諸表は、予想通り、研究開発/スケーリングのために数十億ドルを失っていることを示しています。ただし、これらの報告書は、過去数ヶ月のエージェント型LLM使用のハイパーエクステンションを考慮していません。投資家は巨額の赤字決算を精査し、状況を好転させる計画を要求するでしょう。

では、なぜ彼らは主要な収益源を最大80%も引き下げたのでしょうか？それは、S-1目論見書を良く見せたい場合にやりたいことの逆です！推論自体の利益率は、一部の報告によると、トークンあたりの利益率が80%と健全であるとされていますが、これには注意が必要です。これらの大幅な引き下げ後、利益率はどれくらいなのでしょうか？

個人的には、価格引き下げはLLMエージェントへの支出に影響を与えましたが、OpenAI/Anthropicが通常の顧客に期待するような方法ではありませんでした。GPT-5.6 Solがトップモデルだった頃、私はCodex（5x Proプラン）に月額100ドルのサブスクリプションを使用していましたが、ランダムな使用リセットに悩まされながらも、サブスクリプションに含まれる使用量をすべて使い切ることができました。GPT-6.1 Solがリリースされ、その使用コストが実質的に75%削減されたことに気づいたとき、私は何をしましたか？

［画像］

同じモデルで4倍効率的な使用量を得られたため、最大使用量を1/5に削減しました。結果として、使用量はほぼ同程度になり、これが明白な選択でした。

公平を期すために言うと、Claude CodeやCodexのようなサブスクリプションの利益率は、API使用量に対するその巨大な価値を考えると不確実であり、資本不足の場合、基本価格よりもサブスクリプション価値が削減される可能性が高いです。例えば、GPT-6.1 Solが発表されたのと同時期に、OpenAIはCodexの月額200ドルのティアの使用量上限を「ますます効率化するモデルを反映するため」という理由で50%削減しました。これは技術的には正しいですが、それを書き残すのは面白いことです。

AnthropicのIPO目論見書と、推論の利益率が公開されたら、それを見るのが非常に楽しみです。

また、OpenAI/Anthropicが意図的に高価なモデルを陳腐化させることが、彼らにとって良いことなのか疑問に思います。Opus 5.5が1ヶ月前にリリースされて以来、Fable 5.1やGPT-6 Astraについては、Opus 5.5があまりにも優れているため、全く話題になっていません。

［画像: Top-and-left. via Anthropic］

左上。 via Anthropic

数週間後にFable 5.2/GPT-6.1 Astraがリリースされ、私の予想を裏切ることを期待しています。そして、その価格設定がどうなるか非常に興味深く見ていきます。

価格引き下げを説明する、よりシニカルでない要因として、LLMインフラストラクチャが過去数ヶ月で改善されたことが挙げられます。Anthropicが「Opus 5.5はOpus 5よりもサーブに必要なコンピューティング量が少なく、その価格設定に反映されています」と言ったとき、私はそれを信じます。本当に皮肉な結果は、これらのモデルがよりコンピューティング効率的であれば、これらの巨大なデータセンターの構築の必要性が減り、それが連鎖的な経済的失敗を引き起こす可能性があるということです。しかし、推論はコンピューティングミックスの一部に過ぎず、データセンターはパイプラインの他の部分で依然として必要とされるため、それはおそらく起こらないでしょう。

全体として、価格引き下げは奇妙ですが、ユーザーとしては間違いなく文句は言えません！オープンウェイトモデルと二次推論プロバイダーは、大手ラボが考案する可能性のある他のビジネス上の策略や、LLMの価格に対する経済的なチェックとして機能し続けるでしょう。たとえAnthropicとOpenAIのIPOが壊滅的で両社が倒産したとしても、LLMとエージェントという産業全体が突然死ぬことはありません。