AIの推論の値段、同じ性能なら1年半で280分の1に　1回あたりの電力も1年で33分の1

AIを使う値段は、同じ性能で比べると急な勢いで下がっています。スタンフォード大学の人間中心AI研究所（HAI）の年次報告「AI Index」と、グーグルの公表値から、下落の大きさと理由を見ます。

1年半で280分の1

AI Index 2025は、知識の試験MMLUでGPT-3.5と同じ64.8点を出せるモデルの中で、最も安い値段を時期ごとに追いました。2022年11月は100万トークンあたり20ドルでした。2024年10月には、グーグルの小型モデル「Gemini-1.5-Flash-8B」が0.07ドルで同じ点を出しました。約1年半で280分の1を超える下落です。

報告は、課題によって違いはあるものの、大規模言語モデルの推論の値段は1年で9分の1から900分の1に下がっているとしています。重みを公開するモデルと非公開のモデルの性能の差も、一部の試験では1年で8%から1.7%に縮みました。

推論の値段と効率の主な数字

項目	数字	出所
GPT-3.5並みの性能の値段（2022年11月）	100万トークン20ドル	AI Index 2025
同（2024年10月）	100万トークン0.07ドル	AI Index 2025
機械学習の計算機の費用	年30%低下	AI Index 2025
機械学習の計算機の電力の効率	年40%向上	AI Index 2025
GPUの計算の費用（2006年比）	99%超の低下	AI Index 2026（国際エネルギー機関のデータ）
Gemini問いかけ1回の電力（中央値）	0.24ワット時	グーグル（2025年8月）

下がる理由は3つ

1つ目は半導体です。AI Index 2025によると、機械学習向けの計算機の費用は年30%下がり、電力あたりの性能は年40%上がっています。AI Index 2026は、国際エネルギー機関のデータを引き、GPUで計算する費用が2006年から99%超下がったとしています。

2つ目はモデルの作り方です。大きなモデルの答え方を小さなモデルに学ばせる手法や、全体のうち一部だけを動かす「専門家混合（MoE）」の作りで、同じ性能をより少ない計算で出せるようになりました。

3つ目はソフトと運用の工夫です。グーグルは2025年8月22日、Geminiのアプリへの文章の問いかけ1回の電力が中央値で0.24ワット時、二酸化炭素の排出が0.03グラムだと公表しました。2024年5月から2025年5月の1年で、1回あたりの電力は33分の1、排出は44分の1になったとしています。

単価は下がり、総額は増える

1回あたりが安くなっても、AIへの支出の総額は増えています。AI Index 2026によると、OpenAIの年間の計算への支出は163億ドル、アンソロピックは68億ドルです。グーグルの年間の設備投資は1,500億ドルを超えました。

値段が下がると、AIに長い文章を読ませたり、答える前に長く考えさせたりする使い方が増えます。1回の作業で使うトークンの量が増えるため、単価の下落がそのまま半導体の需要の減少にはつながっていません。中国の推論で1日に使われるトークンは約500兆に達したと、ファーウェイは2026年9月に説明しています。

今後の注目点

• 次の「AI Index 2027」は2027年春に公表される予定です。推論の値段の下落の速さが続いているか。
• 各社のAPIの料金表の改定。DeepSeekの軽いモデルは、2026年11月時点で出力100万トークンが混雑時1.20ドルです。