【2026年版】Claude料金プラン完全比較表｜API・Pro・Teamの月額コスト計算式

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コスト計算ツール

# claude_cost_calculator.py

from dataclasses import dataclass
from typing import Optional

@dataclass
class ClaudeModelPricing:
    name: str
    input_per_1m: float
    output_per_1m: float
    cache_write_per_1m: float
    cache_read_per_1m: float

MODELS = {
    "haiku": ClaudeModelPricing("claude-haiku-4-5-20251001", 0.80, 4.00, 1.00, 0.08),
    "sonnet": ClaudeModelPricing("claude-sonnet-4-5", 3.00, 15.00, 3.75, 0.30),
    "opus": ClaudeModelPricing("claude-opus-5", 15.00, 75.00, 18.75, 1.50),
}

def calculate_monthly_cost(
    model_key: str,
    daily_requests: int,
    avg_input_tokens: int,
    avg_output_tokens: int,
    cache_hit_rate: float = 0.0,  # キャッシュヒット率（0.0〜1.0）
    days: int = 30,
) -> dict:
    model = MODELS[model_key]
    monthly_requests = daily_requests * days
    
    total_input = monthly_requests * avg_input_tokens
    total_output = monthly_requests * avg_output_tokens
    
    # キャッシュを考慮したコスト計算
    cache_read = total_input * cache_hit_rate
    non_cached_input = total_input * (1 - cache_hit_rate)
    cache_write = non_cached_input * 0.3  # 新規キャッシュ書き込みの割合
    
    cost = (
        non_cached_input * model.input_per_1m / 1_000_000 +
        total_output * model.output_per_1m / 1_000_000 +
        cache_write * model.cache_write_per_1m / 1_000_000 +
        cache_read * model.cache_read_per_1m / 1_000_000
    )
    
    return {
        "model": model.name,
        "monthly_requests": monthly_requests,
        "total_cost_usd": cost,
        "cost_per_request": cost / monthly_requests if monthly_requests > 0 else 0,
        "vs_pro_plan": "Pro($20)が安い" if cost > 20 else f"APIが${20-cost:.2f}安い",
    }

# ユースケース別シミュレーション
print("=== 月間APIコスト試算 ===\n")

use_cases = [
    ("個人開発（軽い利用）", "haiku", 5, 500, 200),
    ("個人開発（中程度）", "sonnet", 10, 2000, 800),
    ("スモールビジネス", "sonnet", 50, 2000, 1000),
    ("中規模サービス", "haiku", 500, 3000, 1500),
]

for name, model, daily, inp, out in use_cases:
    result = calculate_monthly_cost(model, daily, inp, out)
    print(f"【{name}】")
    print(f"  モデル: {result['model']}")
    print(f"  月間{result['monthly_requests']:,}リクエスト")
    print(f"  合計コスト: ${result['total_cost_usd']:.2f}/月")
    print(f"  比較: {result['vs_pro_plan']}")
    print()

キャッシュ活用でコスト削減

# prompt_cache_example.py
import anthropic
import os

client = anthropic.Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])

# 長いシステムプロンプトをキャッシュ
LONG_SYSTEM_PROMPT = """あなたはプロのPythonエンジニアです...
（ここに1000文字以上の指示を書くとキャッシュ効果が大きい）
""" * 5  # デモ用に繰り返し

def call_with_cache(user_message: str) -> tuple[str, dict]:
    response = client.messages.create(
        model="claude-sonnet-4-5",
        max_tokens=1024,
        system=[{
            "type": "text",
            "text": LONG_SYSTEM_PROMPT,
            "cache_control": {"type": "ephemeral"}
        }],
        messages=[{"role": "user", "content": user_message}]
    )
    
    usage = response.usage
    cache_stats = {
        "input": usage.input_tokens,
        "output": usage.output_tokens,
        "cache_created": getattr(usage, "cache_creation_input_tokens", 0),
        "cache_hit": getattr(usage, "cache_read_input_tokens", 0),
    }
    
    return response.content[0].text, cache_stats

# 1回目: キャッシュ書き込み（full price）
text1, stats1 = call_with_cache("Pythonのdataclassについて教えて")
print(f"1回目: キャッシュ書込={stats1['cache_created']} tokens")

# 2回目以降: キャッシュ読込（90%引き）
text2, stats2 = call_with_cache("Pythonのfrozen dataclassとは？")
print(f"2回目: キャッシュヒット={stats2['cache_hit']} tokens（90%引き）")

ChatGPTとの料金比較

コスト比較（1日100リクエスト、1500入力/500出力トークンの場合）:

GPT-4o:         $11.25/月
GPT-4o mini:    $0.68/月
Claude Sonnet:  $16.25/月
Claude Haiku:   $3.60/月

→ コスト最安: GPT-4o mini
→ 日本語精度・長文処理: Claude Sonnet
→ バランス重視: Claude Haiku or GPT-4o mini

プラン選択フローチャート

Claude Codeを毎日使いたい？
  YES → Pro $20/月
  NO  ↓

月間APIリクエスト数は？
  〜100件 → Haiku APIで$1未満/月
  100〜1,000件 → Haiku or Sonnet API $3〜$15/月
  1,000件以上 → Sonnet + キャッシュで最適化

チームで管理・共有が必要？
  YES → Team $25/人/月
  
大企業・コンプライアンス・SSO？
  → Enterprise（要相談）

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