プロンプト文字数

計算式と考え方

1回のプロンプトは「日本語の文字数 × 1文字あたりのトークン数 ＋ 英語の単語数 × 1単語あたりのトークン数」で求めます。日本語3,000文字を1文字1.3トークン、英語200単語を1単語1.35トークンとすると、3,900＋270で4,170トークンです。毎回すべての履歴を送る場合、2回目以降は前回までの入力と応答が積み上がるため、10往復では入力の合計が265,350トークン、出力が8,000トークンになります。入力1,000トークン0.45円、出力2.25円で換算すると約137円です。最後の往復では49,700トークンを消費し、上限128,000トークンの約38.8%にあたります。

トークン量の目安

プロンプト文字数の詳しい解説

言語モデルは文字そのものではなく、トークンと呼ばれる単位で入出力を扱います。トークンは、頻出する文字の並びをひとまとまりとして辞書に登録したもので、英語では単語や接頭辞に近い区切りに、日本語では1文字から数文字の区切りになります。日本語は文字の種類が多く、1文字が複数のトークンに分割されることもあるため、同じ内容でも英語より多くのトークンを消費するのが一般的です。この比率はモデルごとの分割方式で異なり、1文字あたり0.9から1.5程度の幅があります。正確な量を知りたい場合は、利用するモデルの計測機能で実測するのが確実です。料金の面では、入力と出力で単価が異なる点が重要です。多くの提供形態で出力の単価は入力の数倍に設定されており、応答が長くなるほど費用が伸びます。長い文章を要約させる用途では入力が支配的になり、短い指示から長い文章を生成させる用途では出力が支配的になります。どちらの型の使い方かによって、費用を抑える手立ても変わります。会話型の利用で見落とされやすいのが、履歴の累積です。文脈を保つために過去のやり取りを毎回送る方式では、入力量が往復のたびに増え、全体では回数のほぼ2乗に比例して膨らみます。10往復で1回あたりの数十倍の入力量になるため、料金の大部分がここで発生します。対策としては、古いやり取りを要約して置き換える、参照が必要な部分だけを残す、話題が変わる区切りで会話を分けるといった方法があります。同じ前置きを繰り返し送る用途では、その部分を再利用できる仕組みが提供されている場合があり、活用すると入力側の費用を大きく下げられます。コンテキストの上限も設計上の制約です。上限は入力と出力の合計に対して適用されるため、長い応答を求めるほど入力に使える量が減ります。上限に近づくと、古い部分が切り落とされて文脈が失われるか、エラーとなって処理が止まります。長い文書を扱う場合は、あらかじめ意味のまとまりで分割し、必要な部分だけを検索して渡す構成にするほうが、費用と精度の両面で有利になります。文字数からトークン数を見積もる方法は、あくまで概算です。表や箇条書きが多い文書、記号を多用するコード、外国語の固有名詞が混在する文章では、想定より多くのトークンを消費します。運用に入る前に、実際に使う文書で計測し、係数を自社の用途に合わせて調整しておくと、費用の見積もりの精度が上がります。

業界・現場での使い方

よくある間違い・注意点

• 1回分の文字数だけで費用を見積もる — 履歴を毎回送ると入力量は往復回数のほぼ2乗で増えます。会話全体で計算してください。
• 入力と出力の単価を同じとみなす — 出力の単価は数倍に設定されるのが一般的です。応答の長さが費用を左右します。
• 文字数の換算係数を固定で使う — モデルと文書の性質で1文字あたりのトークン数は変わります。実測での調整が必要です。

関連する規格・法規

• ML業界標準
• 各種論文

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よくある質問（FAQ）

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