ChatGPT APIとは、ChatGPTのモデルを利用して、社内独自のシステムや社外向けのサービスを手軽に開発できるプログラムインターフェースです。

ChatGPT APIの料金体系は少し複雑で、利用するトークン数に応じた従量課金制となっています。

本記事では、ChatGPT APIの料金体系について、トークンの意味やコストを下げるコツとともにわかりやすくご紹介します。

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【2024年最新】ChatGPT APIの料金体系一覧表

ChatGPT APIは、利用するトークン数に応じた従量課金制となっています。トークン当たりのコストはChatGPTのモデルによって異なり、モデル別の100万トークン当たりのコストは上の表の通りです。

トークンとはChatGPTに入力するテキストの基本単位のことです。例えば、英語の場合は1単語≒1トークンとなります。日本語の場合のトークン数は、ひらがなか漢字かによっても異なるので一概には言えませんが、大体1文字≒1～3トークンとされています。

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ChatGPTのトークン数の数え方・調べ方

ChatGPTに入力する文章のトークン数は、OpenAI社が提供する公式ツールである「Tokenizer」を用いることで調べることができます。

Tokenizerを使って、英語と日本語の文字数を調べた結果をご紹介します。

①英語のトークン数を調べた結果

上の画像は、「I have a pen.」という文章のトークン数を調べた結果です。ピリオドも1トークンにカウントされ、合計トークン数は5となりました。

②日本語のトークン数を調べた結果

上の画像は、「私は今夜、外食に行く予定があります。」という文章のトークン数を調べた結果です。

18文字の文章に対し、トークン数は19となっており、日本語の場合は必ずしも、文字数とトークン数が一致しないことがわかります。

ChatGPT APIの料金を抑えるための５つのコツ

ChatGPT APIの料金を抑えるためのコツとして、以下の5つが挙げられます。

• ①必要十分な性能のモデルを選定する
• ②トークン数の上限を設定する
• ③同じ質問への回答にキャッシュを活用する
• ④既存のChatGPTサービスを利用する
• ⑤利用状況を継続的にモニタリングする

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①必要十分な性能のモデルを選定する

ChatGPT APIは、モデルごとにトークン当たりのコストが異なります。モデルの性能が高くなれば、その分従量課金のコストも上がります。

そのため、コストとのバランスを考え、目的を達成するために必要十分な能力を備えている最適なモデルを選定することが重要です。

②トークン数の上限を設定する

ChatGPT APIが生成するトークン数やユーザーがChatGPT APIに入力する文字数に上限を設けることで、必要以上のトークンが使用され、コストが膨れ上がるのを防ぐことができます。

③同じ質問への回答にキャッシュを活用する

ユーザーから同じような質問が来た場合に、その都度APIを呼び出して回答すると、同じような回答にも複数回課金されることになり、無駄が生じます。

そのため、以前回答した内容をキャッシュとして保存し、同じ質問が来た時に再利用することで、同じ回答に複数回課金されるのを防ぐことができます。

④既存のChatGPTサービスを利用する

すでに他のベンダーが提供しているChatGPTサービスを利用することで、ChatGPT APIを直接利用する場合と比べて、コストが下がる可能性があります。

そのため、OpenAIのChatGPT APIを利用する前に、他社のサービスを利用する方法が採れないかを検討することが重要です。

⑤利用状況を継続的にモニタリングする

ChatGPT APIの料金は、使えば使うほど課金されていくため、知らない間にコストが大きく膨れ上がっているという事態に繋がりかねません。

そのため、ChatGPT APIの利用状況を継続的にモニタリングし、日頃からコスト管理をしておくことが重要です。

ChatGPT APIでできる３つのこと

ChatGPT APIでできることとして、主に以下の3つが挙げられます。

• ①チャットボットによる顧客対応
• ②社内検索システムの構築
• ③特定の目的に特化した文書の作成

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①チャットボットによる顧客対応

ChatGPT APIの質疑応答機能や対話機能を利用することで、顧客からの問い合わせに対応するチャットボットを構築することができます。

これにより、顧客対応業務が自動化され、人件費等を節約できるとともに、24時間365日の顧客対応が可能となるため、顧客満足度の向上も期待できます。

②社内検索システムの構築

ChatGPT APIに社内のマニュアルやノウハウなどの情報を学習させることで、社内情報の検索システムを構築することができます。

社員が、ChatGPT APIに社内ルールや顧客情報などについて質問すると、ChatGPTが社内のマニュアルやデータをもとに瞬時に適切な回答を生成します。

これにより、社内での情報共有の円滑化・効率化を実現することができます。

③特定の目的に特化した文章の作成

ChatGPTは、自然言語処理機能に基づき、様々なタイプの文章を作成することができます。ChatGPT APIを利用すれば、特定の目的に特化した文章を作成するサービスを構築することが可能となります。

すでに、議事録作成ツールや翻訳・要約ツール、文章校正ツールなど、様々な目的に特化したサービスが登場しています。

企業が生成AI活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。