テクニカルホワイトペーパーとユーザーガイド
LLM トークン計算機 & コストシミュレーター 技術ガイド
GPT-6.1 Sol、Claude Opus 5.5、Gemini 4 Argonなどの主要モデルでは、文字数ではなく独自のBPE（Byte Pair Encoding）トークン数に基づいて課金とコンテキスト制限が管理されます。SafeAIはブラウザ内で直接トークン数とAPI呼出コストを即座にシミュレーションします。
1. サブワードトークン化（BPE / tiktoken）とコスト算出の仕組み
日本語や多言語テキストでは、1文字が複数のトークンとしてカウントされることがあります。SafeAIは主要LLMのトークナイザー規格に準拠し、推定トークン数、総文字数、単語数、行数を瞬時に計算し、モデルごとの最新価格に基づいて正確な呼び出しコストを算出します。
2. 主要ファウンデーションモデルの価格とコンテキスト仕様
| AI モデル名 | 100万入力トークン単価 | 推奨ユースケース |
|---|---|---|
| OpenAI GPT-6.1 Sol | $2.00 / 1M Input | 複雑な推論、データ分析、マルチモーダルタスク |
| OpenAI GPT-6 Luna | $0.10 / 1M Input | 大容量バッチ処理、軽量チャット、高速分類 |
| Claude Opus 5.5 | $4.00 / 1M Input | 長文コード生成、高度な技術文書作成、ニュアンス理解 |
| Google Gemini 3.8 Flash | $0.75 / 1M Input | 超高速ストリーミング、超長コンテキスト文書処理 |
3. トークン最適化とコスト削減のベストプラクティス
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冗長な修飾語の削減: 指示に関係のない過度な丁寧語や重複フレーズを削除することで、トークン消費を最大30%削減できます。
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構造化フォーマットの活用: 自然言語の長文の代わりにMarkdown表や箇条書きを使用すると、トークン効率が大幅に向上します。
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長文の事前分割: コンテキスト制限に達する前に[大容量チャンク分割器]を活用して適切な単位に分割処理することを推奨します。