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GPT-6 Astra API の料金:100 万トークン単価、272K の段階料金、実際の費用

定価はすぐ見つかりますが、それが請求額にどう効くかはわかりにくいものです。実際のトラフィックでは入力の大半がキャッシュから来ており、ごく一部の巨大なリクエストが件数の比率をはるかに超える費用を占めます。

公式価格(100 万トークンあたり)

OpenAI が公開している gpt-6-astra の料金:

入力キャッシュ入力出力
入力 272,000 トークン以下$10.00$1.00$50.00
入力 272,000 トークン超$20.00$2.00$75.00

しきい値を超えると、超えた分だけでなくリクエスト全体が高い料金で再計算されます。当プラットフォームの標準料金:

モデル入力 / 100 万出力 / 100 万定価に対する割合
gpt-6-astra$2.00$10.0020%

実際の 422 件の費用

当ゲートウェイを通った gpt-6-astra の課金呼び出しすべてを定価で計算:

項目トークン数定価での費用割合
新規入力11,954,396$135.0468%
キャッシュ入力42,697,881$49.5525%
出力255,741$13.117%
合計$197.70

272K のしきい値と、見落とされがちな点

422 件のうち入力が 27.2 万トークンを超えたのは 25 件(5.9%)だけですが、費用は 45.67 ドル、請求全体の 23% を占めます。超えるとリクエスト全体の入力単価が 2 倍、出力が 1.5 倍になります:

入力は 11% 増えただけなのに、費用は 2 倍以上。しかもキャッシュヒットしたトークンもしきい値に数えられます:25 件のうち 22 件は新規入力が 27.2 万未満で、キャッシュ分を足して超えたものでした。超えた後はキャッシュ分も含めすべてが高い料金になり、キャッシュ入力は 1 ドルから 2 ドルになります。エージェントが履歴を積み上げ続けるなら、コンテキストを 272K 未満に抑えるほうが、モデルを替えるより節約になります。

キャッシュが請求を左右する理由

20 万トークンの会話を読み直し、新しく 2 万トークンを加え、1,000 トークンを出力するターンの例:

同じ作業で 5 倍の差です。キャッシュは自動ですが、プロンプトの先頭が毎ターン変わる——タイムスタンプや順番の入れ替わるツール一覧など——とキャッシュは無効になります。変わる部分は最後に置きましょう。

当プラットフォームで gpt-6-astra を使う

Codex では ~/.codex/config.toml にプロバイダーを追加し、キーを環境変数 APICLAN_API_KEY に設定します:

model = "gpt-6-astra"
model_provider = "apiclan"

[model_providers.apiclan]
name = "APICLAN"
base_url = "https://apiclan.us/v1"
env_key = "APICLAN_API_KEY"
wire_api = "responses"

OpenAI SDK や直接リクエストの場合、base URL は https://apiclan.us/v1 です:

curl https://apiclan.us/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-6-astra","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

チャージは USDT で、1 USDT = 2 クレジット、月額料金はありません。上の中央値の呼び出しは全体で 19 秒、最初のトークンは約 8 秒で届きました。長い生成は数分かかるので、ストリーミングを使ってください。

Astra は割に合うか

Astra の定価は gpt-6-sol の 5 倍です。抽出、分類、小さな修正といった定型的な処理なら Sol で十分で、ずっと安く済みます。使い分けは GPT-6 Sol と Astra の比較で解説しています。Astra は難しい推論の段階に限り、リクエストを 272K 未満に保ち、キャッシュを効かせる——上のトラフィックで実際のコストを定価のごく一部に抑えたのは、まさにこれです。

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サブスクリプションなし、月額の最低利用額なし、営業との商談も不要。USDT でチャージして使った分だけお支払いください — 1 USDT で 2 クレジットの API 残高になります。

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