生成AI入門 2026.04.19
【2026年版】Claude料金プラン完全比較|無料・Pro・Max・Team・API従量課金の違い
2026年版 Claude料金プラン一覧
| プラン | 月額 | 対象 | 主な特徴 |
|---|---|---|---|
| 無料 | $0 | 個人(試用) | 1日数回の軽い利用 |
| Pro | $20 | 個人(ヘビーユーザー) | 高い利用上限・最新モデル優先 |
| Max | $100 | 開発者・パワーユーザー | Proの5倍のトークン使用量 |
| Team | $25/人 | 5人〜チーム | 管理コンソール・共有プロジェクト |
| Enterprise | 要問合せ | 50人〜大企業 | SLA・VPC・SSO・専任サポート |
Claude API料金(2026年8月時点)
| モデル | 入力 $/1M | 出力 $/1M | コンテキスト |
|---|---|---|---|
| claude-haiku-4-5-20251001 | $0.80 | $4.00 | 200K |
| claude-sonnet-4-5 | $3.00 | $15.00 | 200K |
| claude-opus-5 | $15.00 | $75.00 | 200K |
Batches APIを使うと上記料金の50%オフになります。
プラン選択コード(コスト試算)
# claude_cost_calculator.py
# 使い方に応じた月間コストを試算する
CLAUDE_API_PRICES = {
"claude-haiku-4-5-20251001": (0.80, 4.00),
"claude-sonnet-4-5": (3.00, 15.00),
"claude-opus-5": (15.00, 75.00),
}
def monthly_api_cost(model: str, daily_requests: int,
avg_input_tokens: int = 1000,
avg_output_tokens: int = 500,
use_batches: bool = False) -> dict:
"""月間APIコストを試算する"""
inp, out = CLAUDE_API_PRICES[model]
per_req = (avg_input_tokens * inp + avg_output_tokens * out) / 1_000_000
if use_batches:
per_req *= 0.5
monthly = per_req * daily_requests * 30
return {
"model": model,
"daily_requests": daily_requests,
"per_request_usd": round(per_req, 5),
"monthly_usd": round(monthly, 2),
"batches_discount": use_batches,
"vs_pro_plan": "API有利" if monthly < 20 else f"Proプランを検討 (差額: ${monthly - 20:.0f})"
}
# シナリオ別コスト比較
SCENARIOS = [
("個人ブロガー", 20, 2000, 500),
("開発チーム(10人)", 200, 3000, 1500),
("SaaSアプリ(月100万リクエスト)", 33333, 800, 300),
]
for name, daily, inp, out in SCENARIOS:
for model in CLAUDE_API_PRICES:
result = monthly_api_cost(model, daily, inp, out)
print(f"[{name}] {model}: ${result['monthly_usd']}/月 - {result['vs_pro_plan']}")
プラン選択フローチャート
使い方は?
├── 個人でチャットのみ → 無料プランで試す
│ └── 毎日使いたくなったら → Pro ($20)
├── コードを書く・Claude Codeを使う → Pro ($20)
│ └── 毎日8時間+ コード生成する → Max ($100)
├── チーム(5人以上)で使う → Team ($25/人)
└── 自社アプリに組み込む → API従量課金
├── 月100リクエスト程度 → Haiku (月~$0.5)
├── 月1万リクエスト → Sonnet (月~$50)
└── 月10万リクエスト → Sonnet+Batches (月~$150)
APIコストを抑える3つの方法
# 1. モデルルーティング(タスクの複雑さでモデルを切り替え)
def choose_model(task_type: str) -> str:
if task_type in ("分類", "要約", "翻訳"):
return "claude-haiku-4-5-20251001" # 安い
elif task_type in ("コード生成", "文書作成"):
return "claude-sonnet-4-5" # 汎用
else:
return "claude-opus-5" # 高精度
# 2. Prompt Caching(同じシステムプロンプトを繰り返す場合)
# cache_control を追加するだけで再利用分が90%オフ
messages = [{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": long_system_document,
"cache_control": {"type": "ephemeral"} # ← これだけ追加
},
{"type": "text", "text": user_question}
]
}]
# 3. Batches APIで夜間バッチ(50%オフ)
# リアルタイム不要なタスクはbatchesへ
batch = client.beta.messages.batches.create(requests=batch_requests)