OpenAI・ChatGPTのAPI料金詳細(GPT-5.5、GPT Image 2対応)!各プランコスト比較・支払方法・料金節約5手法!
最終更新日:2026年06月16日
記事監修者:森下 佳宏|BizTech株式会社 代表取締役

OpenAIは、LLM(大規模言語モデル)であるChatGPTや画像生成AIモデルのDALL・Eといった先進的なAIモデルを外部の開発者や企業がWebサービスやアプリケーションから活用するためのインターフェースであるAPIを提供しています。
この記事では、GPTのAPIの料金プラン、支払い方法、料金節約の手法について、開発者が把握すべき重要な情報を分かりやすく解説します。
ChatGPTとはなにか、機能や使い方事例をこちらの記事で、LLMとはなにか、についてはこちらで詳しく説明していますので併せてご覧ください。
尚、OpenAI APIは、OpenAI社との契約以外に、MicrosoftのAzure OpenAI Serviceからも利用することができます。本記事では、OpenAI社の提供するAPIについての解説となります。
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目次
ChatGPT APIの料金プラン

OpenAIのAPIは、利用量に応じた従量課金制のため、初期コストを抑えつつ、ビジネスの成長に合わせて柔軟にAIの活用を拡大できます。APIを利用することで、自社のプロジェクトにOpenAIの先進的なAIモデルの能力を組み込むことが可能となります。
また、APIを使う場合、契約アカウント数や月額料金を気にする必要がありません。APIの使用に有料版のChatGPT Plusは不要です。利用量に応じた従量課金制のため、初期コストを抑えつつ、ビジネスの成長に合わせて柔軟にAIの活用を拡大できます。
例えば、GPTのAPIを使えば、自社サービス内にChatGPTのようなチャットボットを実装できます。OpenAIのAPIを利用すれば、AIモデルの開発や運用に関する技術的な負担を大幅に軽減可能です。開発者は、複雑なAIモデルのトレーニングや最適化に時間を割く必要がなく、APIを通じて簡単にAIの能力を活用できます。
GPTのAPIとは何か?何ができるか?こちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。
APIを利用可能なOpenAIのモデル一覧
OpenAIでは、テキスト生成、画像認識、言語理解など様々なタスクに対応する複数モデルを提供しています。以下は、主なモデルの一覧です。
| 種類 | モデル名 | 説明 |
|---|---|---|
| チャットモデル | GPT-5.5 | コーディングや専門業務向けのフラッグシップモデル |
| GPT-5.5 Pro | GPT-5.5の上位版。より高い精度と推論性能を提供 | |
| GPT-5.4 | コーディングや専門業務向けの高性能モデル。エージェント処理やコンピュータ操作にも対応 | |
| GPT-5.4 Pro | GPT-5.4の上位版。複雑なタスクにおいて高い精度を発揮する | |
| GPT-5.3-Codex | エージェント型コーディングに特化したモデル | |
| GPT-5.2 | 推論量を調整可能な業務向けモデル。知識業務やエージェントタスクに適する | |
| GPT-5.2 Pro | GPT-5.2の上位版。追加計算資源を利用し応答品質を向上 | |
| GPT-5.1 | 推論量を調整できるコーディングおよびエージェントタスク向けモデル | |
| GPT-5 | コーディングやエージェントタスクに対応する推論モデル | |
| GPT-5 Pro | GPT-5の上位版。より高度な推論や複雑なタスク向け | |
| GPT-4.1 | 長文理解・指示追従・コード生成に優れたモデル | |
| GPT-4.1 mini | GPT-4.1の軽量版。速度とコスト効率に優れる | |
| GPT-4o mini | 高速かつ低コストで利用できる小型モデル | |
| Chat Latest | ChatGPTで利用されるチャット向けモデル | |
| 推論モデル | o3 | 複雑な問題解決や高度な推論に対応するモデル |
| o3-pro | o3に追加計算資源を割り当てた高性能版 | |
| コスト最適化モデル | GPT-5.4 mini | コーディング・コンピュータ操作・サブエージェント用途に適した軽量モデル |
| GPT-5.4 nano | 分類・抽出・ランキングなど大量処理向けの軽量モデル | |
| GPT-5 mini | コストと性能のバランスに優れたGPT-5シリーズの軽量モデル | |
| GPT-5 nano | 高速処理と低コストを重視したGPT-5シリーズ最軽量モデル | |
| 画像生成モデル | GPT Image 2 | テキストや画像を入力として利用できる画像生成・画像編集モデル |
| リアルタイムモデル | GPT-Realtime-2 | リアルタイム音声対話向け推論モデル |
| GPT-Realtime-Translate | ストリーミング音声翻訳モデル | |
| GPT-Realtime-Whisper | リアルタイム音声認識モデル | |
| GPT-Realtime-1.5 | 音声入力・音声出力に対応した音声対話モデル | |
| GPT-Realtime mini | GPT-Realtimeシリーズの軽量版 | |
| Text-to-speech(音声合成)モデル | GPT-Audio 1.5 | Chat Completions API向けの音声入出力モデル |
| TTS-1 | 速度重視の音声合成モデル | |
| TTS-1 HD | 品質重視の音声合成モデル | |
| Transcription(音声認識・翻訳)モデル | GPT-4o Transcribe | GPT-4oベースの音声認識モデル |
| GPT-4o mini Transcribe | GPT-4o miniベースの音声認識モデル | |
| GPT-4o Transcribe Diarize | 発話者識別に対応した音声認識モデル | |
| Whisper | 汎用的な音声認識モデル | |
| Embeddings(埋め込み)モデル | text-embedding-3-small | 軽量な埋め込みモデル |
| text-embedding-3-large | 高性能な埋め込みモデル | |
| text-embedding-ada-002 | 従来世代の埋め込みモデル | |
| モデレーションモデル | omni-moderation-latest | テキストおよび画像に含まれる有害なコンテンツを検出するモデル |
| text-moderation-latest | テキストコンテンツの安全性評価を行うモデル | |
| 既に廃止された 過去のモデル | Sora 2 | 音声同期に対応した動画生成モデル |
| Sora 2 Pro | Sora 2シリーズの上位版動画生成モデル | |
| GPT-4o | マルチモーダル対応の汎用モデル | |
| GPT-4.5 Preview | 自然な対話能力を重視した実験的モデル | |
| o4-mini | 軽量な推論モデル | |
| o3-mini | o3シリーズの軽量版推論モデル | |
| o1 | OpenAI初のoシリーズ推論モデル | |
| o1-mini | o1シリーズの軽量版 | |
| o1-pro | o1シリーズの高性能版 | |
| GPT-4 Turbo | GPT-4シリーズの高速版 | |
| GPT-4 | 長文理解と推論能力に優れた大規模言語モデル | |
| GPT-3.5 Turbo | GPT-3.5シリーズのチャットモデル |
詳細については、OpenAIの開発者向けドキュメントを参照してください。
API課金単位はトークン数
API利用料は、選択されたAIモデルと消費されたトークン数(文字列のデータ量を表す単位)に基づいて従量課金されます。トークンは、テキストデータの量を表す単位であり、1トークンは通常、英語での単語や記号(”model”、”text”、”!”、”?”)などを指します。
ただし、言語によってトークンの消費量は異なり、例えば日本語や中国語のような言語は英語に比べて一文を表現するのにより多くのトークンを必要とします。
尚、OpenAIの公式サイトでは、およそ750ワードで1,000トークンになると解説されています。
各AIモデル(例えば、GPT-3.5、GPT-4等)は、その処理能力や応答の質に応じて異なるトークン単価が設定されています。より高度なモデルを使用すると、その分、単価が高くなる傾向がありますが、応答の精度や多様な要求に応えられる能力も向上します。これは、より高度な分析や複雑な応答を必要とするアプリケーションには特に重要です。
実際の料金計算では、以下2つの合計トークン数に基づきます。
- 送信されたリクエストのテキスト量
- AIからの応答テキスト量
料金は、利用されたトークン数に応じた単価に基づいて計算され、これにより利用者は自身の使用量に応じた料金を支払うことになります。また、画像についても、同様にトークン換算されます。
社内導入を検討する際には、予想されるトークン消費量を見積もり、選択するAIモデルに応じた予算計画を立てることが重要です。
関連記事:「AI導入用APIをプラットフォーム別に紹介!各ツールの特徴を徹底解説!」
API Tierとは
OpenAI APIには「Tier(ティア)」という、アカウントの信用格付けに基づいた利用制限枠が設けられています。これは単なる課金プランではなく、1分間に投げられるリクエスト数(RPM)や処理できるトークン量(TPM)の上限を定めるものです。
Tierは「累計支払い額」と「初回支払いからの経過日数」によって、Tier 1からTier 5まで自動的に昇格します。例えば、最新の高性能モデルを商用環境で安定稼働させるには、支払い実績を積み上げ、一定期間(最短14〜30日)を置かなければ上位Tierへ昇格できません。
PoC段階では意識しにくい点ですが、本番リリース後に「アクセス制限でエラーが出る」という事態を避けるためにも、プロジェクト初期からTierを意識した入金とスケジュール管理を行うことがビジネスをスケールさせるための重要な戦略となります。
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OpenAI提供モデル料金プラン比較
下記は、OpenAIの提供する言語モデルの料金一覧です。
| 種類 | モデル名 | 入力料金(1M tokens) | 出力料金(1M tokens) |
|---|---|---|---|
| チャットモデル | GPT-5.5 | $5.00 | $30.00 |
| GPT-5.5 Pro | $30.00 | $180.00 | |
| GPT-5.4 | $2.50 | $15.00 | |
| GPT-5.4 Pro | $30.00 | $180.00 | |
| GPT-5.3-Codex | $1.75 | $14.00 | |
| 推論モデル | o3 | $2.00 | $8.00 |
| o3-pro | $20.00 | $80.00 | |
| コスト最適化モデル | GPT-5.4 mini | $0.75 | $4.50 |
| GPT-5.4 nano | $0.20 | $1.25 | |
| GPT-5 mini | $0.25 | $2.00 | |
| GPT-5 nano | $0.05 | $0.40 | |
| 画像生成モデル | GPT Image 2 | Image:$8.00 Text:$5.00 | $30.00 |
| リアルタイムモデル | GPT-Realtime-2(Text) | Text:$4.00 Audio:$32.00 Image:$5.00 | Text:$24.00 Audio:$64.00 |
| GPT-Realtime-Translate | – | $0.034 / minute | |
| GPT-Realtime-Whisper | – | $0.017 / minute | |
| Text-to-speech(音声合成)モデル | GPT-Audio 1.5 | Text:$2.50 Audio:$32.00 | Text:$10.00 Audio:$64.00 |
| TTS-1 | $15.00 / 1M characters | – | |
| TTS-1 HD | $30.00 / 1M characters | – | |
| Transcription(音声認識・翻訳)モデル | GPT-4o Transcribe | $2.50 | $10.00 |
| GPT-4o mini Transcribe | $1.25 | $5.00 | |
| GPT-4o Transcribe Diarize | $2.50 | $10.00 | |
| Whisper | – | – | |
| Embeddings(埋め込み)モデル | text-embedding-3-small | $0.02 | – |
| text-embedding-3-large | $0.13 | – | |
| text-embedding-ada-002 | $0.10 | – | |
| モデレーションモデル | omni-moderation-latest | 無料 | 無料 |
| text-moderation-latest | 無料 | 無料 |
ChatGPTのAPI料金プランを比較する際には、各モデルの機能、性能、および料金体系を総合的に考慮する必要があります。
2026年6月現在のスタンダードなモデルはGPT-5.5またはGPT-5.4となっており、文章作成、データ分析、エージェント開発、業務自動化など幅広い用途に対応できます。より高度で複雑なタスクの場合は、やや高価ですがGPT-5.5 ProやGPT-5.4 Proの使用を検討が必要となる一方、高い性能は求めずコストを抑えたい場合はGPT-5.4 miniやGPT-5.4 nanoの利用が適しています。
自社データや特定ドキュメントに基づいた回答生成が求められる場面では、RAG(検索拡張生成)の導入が効果的です。RAGは、まず検索(Retrieval)によって関連情報を抽出し、それを元に生成(Generation)を行う手法であり、汎用的なLLMではカバーできない領域を補うアプローチです。
RAG構築においては、文書検索のための「Embeddingモデル」と、出力生成のための「推論モデル」の組み合わせが基本です。Embeddingモデルには、「text-embedding-3-small」が主に使われており、1M tokensあたり$0.02と非常に安価に提供されています。
これに対し、「text-embedding-3-large」は約6.5倍の価格設定ですが、類似文書検索の精度が高くなるため、専門性の高いドメインではこちらの導入が検討されます。
API料金の支払い方法

OpenAIでは、API料金の支払いにクレジットカードを使用することができます。カード情報は以下の手順で簡単に登録できます。
支払い方法の登録手順
- ChatGPTの支払いページにアクセス:ChatGPTのアカウント設定ページから「Billing」を選択します。
- 支払い方法を選択:「Payment Methods」を選択後、クレジットカード情報の登録画面へ進みます。
- 必要な情報の入力: カード番号、有効期限、CVC、および請求先住所など、必要な情報を入力し、手続きを完了させます。
利用上限の設定
API利用料金の急増を防ぐため、利用上限を設定することが推奨されています。「Usage Limits」から、1ヶ月あたりの利用上限額を設定することができます。
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ChatGPT API利用料金を節約する5つの方法

APIは従量課金制のため、使用量が多いほどコストが増加します。ここでは、API利用料金をできるだけ抑えるための3つの工夫を紹介します。
無料枠の利用
OpenAIは、新規ユーザーに対し約5ドル分(約750円)の無料枠を提供しています。この無料枠は登録後3ヶ月で有効期限が切れますので、早期の利用をおすすめします。この無料枠をフルに活用することで、実験や小規模なプロジェクトをコストを気にせず進めることができます。
無料枠の範囲を超えた利用が必要になる前に、使用量をモニタリングし、計画的にAPIを使用することが重要です。
最適なAIモデルの選択
利用するAIモデルによって、APIの料金が変わります。各モデルにはそれぞれ得意とするタスクや処理速度、コストが異なります。
例えば、複雑な自然言語理解が不要な簡単なタスクでは、GPT-3.5などの低コストモデルを選択し、高度な理解や複雑な応答が求められる場合のみGPT-4などの高性能モデルを使用するなど、用途に応じてモデルを選ぶことがコスト削減に繋がります。高度なAIモデルは料金が高く設定されているため、用途に応じてコストパフォーマンスの良いモデルを選択することが重要です。
最大トークン数(max_tokens)の適切な設定
応答に必要な情報量を考慮して、max_tokensの値を適切に設定します。不必要に大きな応答が求められない場合は、この数値を小さくすることで、処理に必要なトークン数を減らし、結果として料金を節約できます。
入力文字数の最適化
APIに送るリクエストの文字数もコストに直結します。質問や指示はできるだけ簡潔にし、不要な背景情報や前置きは省略することが推奨されます。これにより、リクエストに必要なトークン数を削減し、料金を節約できます。
英語入力の推奨
OpenAIのAPIは英語のデータに最も最適化されており、他言語に比べてトークン消費が少なくなります。可能であれば、リクエストを英語で行うことで、より少ないトークンで同じ量の情報を伝えることができ、コストを抑えることができます。
このように、無料枠の利用、最適なAIモデルの選択、トークン数の制限などの工夫によって、APIの利用料金を効果的に節約することが可能です。
ChatGPT APIの料金についてよくある質問まとめ
- GPTのAPIに無料枠はありますか?
はい、新規ユーザーには登録から3ヶ月間有効で約5ドル分(約750円)の無料枠が提供されます。この無料枠を利用するためには、アカウント登録時にクレジットカード情報の提供が必要ですが、無料枠内の利用に限り料金は発生しません。
- GPT APIの支払い方法を変更するにはどうすればよいですか?
支払い方法は、OpenAIのアカウント設定ページで変更できます。「Payment Methods」セクションを選択し、新しい支払い情報を追加するか、既存の情報を更新してください。
まとめ
ChatGPT APIの利用では、料金プランを理解し、
このガイドがChatGPT API利用時の有益な情報源となることを期待しています。
生成AI(ジェネレーティブAI)の導入にあたってコンサルを依頼するメリット、コンサルの選び方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

AI Market 運営、BizTech株式会社 代表取締役|2021年にサービス提供を開始したAI Marketのコンサルタントとしても、お客様に寄り添いながら、現場のお客様の課題ヒアリングや企業のご紹介を5年以上実施しています。これまでにLLM・RAGを始め、画像認識、データ分析等、1,000件を超える様々なAI導入相談に対応し、参加累計5,000人を超えるAIイベントを主催。AIシステム開発PM歴8年以上。AI Marketの記事では、AIに関する情報をわかりやすくお伝えしています。(JDLA GENERAL 資格保有)
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