一度に読める量が20万トークン未満のモデル15件|単価・読める量・用途ごとの候補

掲載データの確認日 2026/10/16

100作業を同じ条件でそろえています

一度に読める量が20万トークン未満のモデルのイメージ

画像も渡せる

一度に読める量が20⁠万トークン未満のモデル

モデル
15⁠件
最安の入力100⁠万
$0.027
最大の読める量
192,000
仕様で束ねる

短い文章を素早く安く処理する帯です。当サイトに載せているうち15⁠件を、一度に読める量・単価・渡せる入力で並べます。用途ごとの候補と、API料金の計算、試し方まで1ページで進めます。

一度に読める量が20⁠万トークン未満のモデル15⁠件

モデル(提供元)一度に読める量100⁠万トークン 入力/出力渡せる入力
Command A+(Cohere)192,000$0.3/$1.5文字・画像
Llama Guard 4 12B(Meta)163,840$0.18/$0.18画像・文字
Llama 3.2 3B Instruct(Meta)131,072$0.05/$0.33文字
Ministral 3 3B 2512(Mistral AI)131,072$0.1/$0.1文字・画像
Llama 3.3 70B Instruct(Meta)131,072$0.1/$0.32文字
Nemotron 3.5 Content Safety(NVIDIA)131,072$0.2/$0.2文字・画像
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)(Google)131,072$0.5/$3画像・文字
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)(Google)131,072$2/$12画像・文字
Command R7B (12-2024)(Cohere)128,000$0.038/$0.15文字
Command R (08-2024)(Cohere)128,000$0.15/$0.6文字
Sonar Reasoning Pro(Perplexity)128,000$2/$8文字・画像
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)(Google)65,536$0.25/$1.5画像・文字
WizardLM-2 8x22B(Microsoft)65,535$0.62/$0.62文字
Llama 3.2 1B Instruct(Meta)60,000$0.027/$0.201文字
Phi 4(Microsoft)16,384$0.07/$0.14文字

用途ごとの3候補

15⁠件から、単価・読める量・提供元の違いで3⁠件を選びました。

候補なぜ候補か一度に読める量入力100⁠万
Llama 3.2 1B Instruct単価がいちばん安い60,000$0.027
Command A+一度に読める量がいちばん多い192,000$0.3
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)別の提供元で、単価が中くらい131,072$0.5

Llama 3.2 1B Instruct(単価がいちばん安い)

Metaのモデルです。入力100⁠万トークン$0.027(目安4⁠円)。件数が多い作業ほど差が出ます。渡せる入力は文字。

Command A+(一度に読める量がいちばん多い)

Cohereのモデルです。192,000トークン(原稿用紙でおよそ343枚)。資料を分けずに渡せます。渡せる入力は文字・画像。

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)(別の提供元で、単価が中くらい)

Googleのモデルです。Googleのモデルで、入力100⁠万トークン$0.5。1⁠社に寄せないための比べ先になります。渡せる入力は画像・文字。

並べているのは公表されている仕様と単価だけで、出来の良し悪しの順位ではありません。同じ材料で1回ずつ試して、自分の作業で比べてください。

やりたいことに足りるか

やりたいことに要るおおよその量と、この中のモデルのうち一度に読めるものの数です。足りないモデルでは、資料を分けて渡すことになります。

やりたいこと要るおおよその量一度に読めるモデル
メール1通を書かせる1,000トークン15⁠件/15⁠件
A4の資料1枚を読ませる2,000トークン15⁠件/15⁠件
1⁠時間の会議の文字起こしを要約15,000トークン15⁠件/15⁠件
契約書1通を読ませる20,000トークン14⁠件/15⁠件
本1冊を読ませる150,000トークン2⁠件/15⁠件
社内規程一式(本5冊ほど)750,000トークン0⁠件/15⁠件

渡せる入力で分ける

渡せる入力何に使うかこのなかで渡せるモデル
文字文章を読ませる・書かせる15⁠件
画像写真・図・画面の写しを読ませる8⁠件
音声録音をそのまま渡す0⁠件
ファイルPDFなどを貼り直さずに渡す0⁠件
動画動画をそのまま読ませる0⁠件

1⁠件ずつの仕様

Command A+

Cohereのモデルです。一度に192,000トークン(原稿用紙でおよそ343枚)まで読め、一度に64,000トークンまで書けます。渡せる入力は文字・画像、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.3(45⁠円)、出力100⁠万トークン$1.5(225⁠円)。公開は2026-09-22。

Command A+の仕様と料金をくわしく

Llama Guard 4 12B

Metaのモデルです。一度に163,840トークン(原稿用紙でおよそ293枚)まで読め、一度に16,384トークンまで書けます。渡せる入力は画像・文字、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.18(27⁠円)、出力100⁠万トークン$0.18(27⁠円)。公開は2025-04-30。

Llama Guard 4 12Bの仕様と料金をくわしく

Llama 3.2 3B Instruct

Metaのモデルです。一度に131,072トークン(原稿用紙でおよそ234枚)まで読め、一度に117,964トークンまで書けます。渡せる入力は文字、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.05(8⁠円)、出力100⁠万トークン$0.33(50⁠円)。公開は2024-09-25。

Llama 3.2 3B Instructの仕様と料金をくわしく

Ministral 3 3B 2512

Mistral AIのモデルです。一度に131,072トークン(原稿用紙でおよそ234枚)まで読め、一度に104,857トークンまで書けます。渡せる入力は文字・画像、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.1(15⁠円)、出力100⁠万トークン$0.1(15⁠円)。公開は2025-12-02。

Ministral 3 3B 2512の仕様と料金をくわしく

Llama 3.3 70B Instruct

Metaのモデルです。一度に131,072トークン(原稿用紙でおよそ234枚)まで読め、一度に16,384トークンまで書けます。渡せる入力は文字、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.1(15⁠円)、出力100⁠万トークン$0.32(48⁠円)。公開は2024-12-06。

Llama 3.3 70B Instructの仕様と料金をくわしく

Nemotron 3.5 Content Safety

NVIDIAのモデルです。一度に131,072トークン(原稿用紙でおよそ234枚)まで読め、一度に117,964トークンまで書けます。渡せる入力は文字・画像、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.2(30⁠円)、出力100⁠万トークン$0.2(30⁠円)。公開は2026-06-04。

Nemotron 3.5 Content Safetyの仕様と料金をくわしく

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)

Googleのモデルです。一度に131,072トークン(原稿用紙でおよそ234枚)まで読め、一度に32,768トークンまで書けます。渡せる入力は画像・文字、返ってくる形は画像・文字。入力100⁠万トークン$0.5(75⁠円)、出力100⁠万トークン$3(450⁠円)。公開は2026-06-18。

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)の仕様と料金をくわしく

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)

Googleのモデルです。一度に131,072トークン(原稿用紙でおよそ234枚)まで読め、一度に32,768トークンまで書けます。渡せる入力は画像・文字、返ってくる形は画像・文字。入力100⁠万トークン$2(300⁠円)、出力100⁠万トークン$12(1,800⁠円)。公開は2026-06-18。

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)の仕様と料金をくわしく

Command R7B (12-2024)

Cohereのモデルです。一度に128,000トークン(原稿用紙でおよそ229枚)まで読め、一度に4,000トークンまで書けます。渡せる入力は文字、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.038(6⁠円)、出力100⁠万トークン$0.15(23⁠円)。公開は2024-12-14。

Command R7B (12-2024)の仕様と料金をくわしく

Command R (08-2024)

Cohereのモデルです。一度に128,000トークン(原稿用紙でおよそ229枚)まで読め、一度に4,000トークンまで書けます。渡せる入力は文字、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.15(23⁠円)、出力100⁠万トークン$0.6(90⁠円)。公開は2024-08-30。

Command R (08-2024)の仕様と料金をくわしく

Sonar Reasoning Pro

Perplexityのモデルです。一度に128,000トークン(原稿用紙でおよそ229枚)まで読め、一度に115,200トークンまで書けます。渡せる入力は文字・画像、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$2(300⁠円)、出力100⁠万トークン$8(1,200⁠円)。公開は2025-03-07。

Sonar Reasoning Proの仕様と料金をくわしく

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)

Googleのモデルです。一度に65,536トークン(原稿用紙でおよそ117枚)まで読め、一度に58,982トークンまで書けます。渡せる入力は画像・文字、返ってくる形は画像・文字。入力100⁠万トークン$0.25(38⁠円)、出力100⁠万トークン$1.5(225⁠円)。公開は2026-06-30。

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)の仕様と料金をくわしく

WizardLM-2 8x22B

Microsoftのモデルです。一度に65,535トークン(原稿用紙でおよそ117枚)まで読め、一度に8,000トークンまで書けます。渡せる入力は文字、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.62(93⁠円)、出力100⁠万トークン$0.62(93⁠円)。公開は2024-04-16。

WizardLM-2 8x22Bの仕様と料金をくわしく

Llama 3.2 1B Instruct

Metaのモデルです。一度に60,000トークン(原稿用紙でおよそ107枚)まで読め、一度に54,000トークンまで書けます。渡せる入力は文字、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.027(4⁠円)、出力100⁠万トークン$0.201(30⁠円)。公開は2024-09-25。

Llama 3.2 1B Instructの仕様と料金をくわしく

Phi 4

Microsoftのモデルです。一度に16,384トークン(原稿用紙でおよそ29枚)まで読め、一度に14,745トークンまで書けます。渡せる入力は文字、返ってくる形は文字。入力100⁠万トークン$0.07(11⁠円)、出力100⁠万トークン$0.14(21⁠円)。公開は2025-01-10。

Phi 4の仕様と料金をくわしく

API料金を計算する

APIの料金は、読ませた量と書かせた量の両方にかかります。単価から3つの使い方の費用を出しました(入力・出力の量は当サイトの目安、1ドル150⁠円)。

モデルメールの下書き1,000通会議の要約100本問い合わせの一次返信5,000⁠件
Llama 3.2 1B Instruct$0.255(38⁠円)$0.081(12⁠円)$0.638(96⁠円)
Command R7B (12-2024)$0.226(34⁠円)$0.087(13⁠円)$0.565(85⁠円)
Llama 3.2 3B Instruct$0.43(65⁠円)$0.141(21⁠円)$1.075(161⁠円)
Phi 4$0.28(42⁠円)$0.133(20⁠円)$0.7(105⁠円)
Ministral 3 3B 2512$0.3(45⁠円)$0.17(26⁠円)$0.75(113⁠円)
Llama 3.3 70B Instruct$0.52(78⁠円)$0.214(32⁠円)$1.3(195⁠円)
Command R (08-2024)$0.9(135⁠円)$0.345(52⁠円)$2.25(338⁠円)
Llama Guard 4 12B$0.54(81⁠円)$0.306(46⁠円)$1.35(202⁠円)
Nemotron 3.5 Content Safety$0.6(90⁠円)$0.34(51⁠円)$1.5(225⁠円)
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)$2(300⁠円)$0.675(101⁠円)$5(750⁠円)
自分の量で計算する式

件数と1⁠件の長さを入れると、月の費用の目安が出ます。

【1⁠件の入力】[ ]トークン(日本語は1字およそ1〜1.5トークン)
【1⁠件の出力】[ ]トークン
【月の件数】[ ]件

入力の費用 = 1⁠件の入力 × 月の件数 ÷ 1,000,000 × 入力の単価
出力の費用 = 1⁠件の出力 × 月の件数 ÷ 1,000,000 × 出力の単価
月の費用 = 入力の費用 + 出力の費用(ドル)× 為替

業務から見る

この中のモデルが、どの業務に要る機能を満たすかを数えました。業務の側から選ぶときに使ってください。

業務の分類要る機能当てはまるモデル
文章を書く長めの下書きを安く何度も書ける8⁠件
問い合わせ大量の返信を安く回せる11⁠件
経理・請求請求書の画像を読める8⁠件
社内手続き定型の処理を安く回せる11⁠件
制作・発信画像を見せて頼める8⁠件

公開された時期

同じ提供元でも、新しいモデルほど一度に読める量が大きく、単価が下がる傾向があります。並べ替えて確かめてください。

モデル公開一度に読める量
Command A+2026-09-22192,000
Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image)2026-06-3065,536
Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image)2026-06-18131,072
Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)2026-06-18131,072
Nemotron 3.5 Content Safety2026-06-04131,072
Ministral 3 3B 25122025-12-02131,072
Llama Guard 4 12B2025-04-30163,840
Sonar Reasoning Pro2025-03-07128,000
Phi 42025-01-1016,384
Command R7B (12-2024)2024-12-14128,000

同じ材料で試して決める

仕様が近いモデルは、同じ材料で並べて試すのがいちばん早く決まります。試す材料と見る点を先に決めてから始めます。

モデルを試す前に決めること0 / 4 確認ずみ
どのモデルにも同じに渡す試験の指示

比べたいモデルすべてに、一字も変えずに渡します。

次の材料を読み、指定の形で答えてください。

【やってほしいこと】[要約する/返信を書く/表にする]
【読む人】[誰が、何のために読むか]
【形式】[箇条書き5行以内/表/300字]
【守ること】材料に書いていないことは書かず、分からないときは「材料にない」と書く

【材料】
[ここから下に貼る]

入力の例やってほしいこと:[問い合わせメールに、返信の下書きを書く]

[ ][ ]を自分の作業に置き換えて、全部のモデルに同じ文で渡してください。

試した結果の記録
【材料】[ ]

モデル |正しさ(○△×)|形式どおり|直す手間(分)|かかった費用
[ ] |[ ]|[ ]|[ ]|[ ]
[ ] |[ ]|[ ]|[ ]|[ ]
[ ] |[ ]|[ ]|[ ]|[ ]

【決めたモデル】[ ] 【理由】[ ]

社内で使う前に決めること

APIのモデルを社内で使う前に0 / 5 確認ずみ

試す前に、情シスや上長と決めておくことです。

この記事で使っている言葉

コンテキスト(一度に読める量)

1回のやり取りで渡せる文章の長さです。足りないと、前に渡したところを忘れます。大きいほど長い資料を分けずに渡せますが、読ませた分だけ費用もかかります。

トークン

AIが文章を数える単位です。日本語はおおむね1字が1〜1.5トークン。料金も読める量も、このトークンで数えます。

入力の単価・出力の単価

100⁠万トークンあたりの米ドルです。読ませた量に入力の単価、書かせた量に出力の単価がかかります。出力のほうが高いのが普通です。

仕様はhttps://openrouter.ai/api/v1/modelsから2026-09-25に取ったものです。OpenRouter が各提供元から集めて公開している仕様です。単価は100⁠万トークンあたりの米ドル。ベンチマークの点数や順位は含みません。

よくある質問

どれがいちばん賢いですか?

当サイトはベンチマークの点数や順位を載せていません。測っていないためです。仕様が条件に合うものを2〜3⁠件選び、自分の材料で比べてください。

ChatGPTやClaudeの月額プランと何が違いますか?

ここで並べている単価は、プログラムから呼ぶAPIの料金です。画面で使う月額の使い放題とは別の料金で、使った量だけかかります。

円の額はいつの為替ですか?

既存のモデルページと同じく1ドル150⁠円で計算した目安です。為替で動くので、契約や稟議では最新のレートで計算し直してください。

次にやること

  • 条件を1つ決める
    読める量・単価・渡せる入力のうち、外せないものを1つ決めます。
  • 候補を2〜3⁠件に絞る
    上の3候補から始めると早く決まります。
    Llama 3.2 1B Instruct
  • 同じ材料で試す
    試験の指示を、全部のモデルに同じ文で渡します。