はじめに

「こんにちは」は何トークン？「いい天気ですね」は何トークン？

実は、同じような挨拶でも、文字の長さによってトークン数が違ったりするんです！この違いを知らないと、知らないうちに損をしてしまっているかもしれません…

ChatGPTを使っていて、こんな疑問や悩みを持ったことはありませんか？

• 「そもそもトークンって何？」
• 「API料金を安くする方法はないの？」

うさぎも最初は「トークンって難しそう…」って思っていました。でも大丈夫！この記事を読めば、トークンの仕組みから料金を50%削減する裏技まで、すべてわかるようになりますよ〜🐰

この記事で得られる3つのメリット

1. 料金を正確に予測できるようになり、予算オーバーを防げる
2. 日本語での利用を最適化して、コストを大幅削減できる
3. 最新のキャッシング機能を活用して、料金を半額にできる

それでは、トークンの不思議な世界を一緒に探検していきましょう！

生成AIの社内利用をお考えの企業様へ 
ナレフルチャットは初心者でも使いやすい設計で、組織全体への生成AI浸透を支援するツールです。プロンプト自動生成機能や社内共有機能により、AIリテラシーに差があっても全員が活用できます。企業のAI導入を検討している方は、こちらをご覧ください。

トークンって何？基礎から理解しよう

トークンの定義

トークンとは、AIが文章を理解するための最小単位のことです。人間が文章を読むときは「単語」で理解しますが、AIは「トークン」という単位で理解するんです。

例えるなら、トークンはAIにとってのパズルのピースみたいなもの。文章全体が大きなパズルで、それを小さなピースに分解して、一つずつ処理していくんですね🧩

人間の読み方とAIの読み方の違い

人間が読むとき

「今日は | いい | 天気 | です | ね」

AIが読むとき（トークン単位）

「今日は | いい | 天 | 気 | ですね」
[170411, 64170, 867, 25717, 131656]

同じ文章でも、切り方が全然違いますよね！これがトークンの不思議なところなんです。

なぜトークンという単位を使うの？

「なんでわざわざトークンなんて使うの？単語じゃダメなの？」って思いますよね。実は、トークンを使うことには大きなメリットがあるんです！

1. 世界中の言語に対応できる
英語、日本語、中国語、アラビア語…世界には様々な言語があります。単語の区切り方も言語によって全然違います。トークンという共通の単位を使うことで、どんな言語でも同じ仕組みで処理できるんです。

2. 新しい言葉や専門用語にも対応できる
「ポケモンGO」「ChatGPT」「推し活」など、新しい言葉はどんどん生まれます。トークンなら、見たことない言葉でも文字の組み合わせとして処理できるんです。

3. コンピュータが効率的に処理できる
トークンは数字（トークンID）に変換されます。コンピュータは文字より数字の方が圧倒的に処理が速いんです！

GPTモデルにおけるトークンの役割

GPTモデルでは、トークンが3つの重要な役割を果たしています。

1. 入力の制限を決める
「最大○○トークンまで」という制限があります。長い文章を送ると「文章が長すぎます」というエラーが出るのはこのためです。

2. 料金の計算単位になる
API利用料金は「1,000,000トークンあたり○円」という形で計算されます。トークン数が多いほど料金が高くなります。

3. 会話の記憶量を決める
GPTモデルとの会話履歴もトークンとして保存されます。会話が長くなると古い部分から忘れていくのは、トークン制限があるからなんです。
(※システムは自動的に重要な部分を選択したり、要約したりして対応しています。)

トークンの計算方法を完全マスター

実際にトークンを数えてみよう

トークン数を正確に把握することは、コスト管理の第一歩です。いくつかの方法を紹介しますね！

方法1：OpenAI公式Tokenizerを使う（一番簡単！）

OpenAIが提供している無料のウェブツールです。
https://platform.openai.com/tokenizer

使い方はとても簡単

1. サイトにアクセス
2. テキストボックスに文章を入力
3. モデルを選択（GPT-4oなど）
4. トークン数が自動で表示される

方法2：Pythonでtiktokenを使う（プログラマー向け）

```python
# インストール
pip install tiktoken

# 使い方
import tiktoken

# エンコーディングを取得
encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o")

# トークン数を計算
text = "こんにちは、ChatGPT！"
tokens = encoding.encode(text)
token_count = len(tokens)

print(f"トークン数: {token_count}")

トークン計算の落とし穴

トークン計算には意外な落とし穴があります。知らないと予想外にトークンを消費してしまうかも…

1. 特殊文字や絵文字もトークンを消費する

「😊」→ 1トークン
「🐰」→ 1トークン
「👨‍👩‍👧‍👦」→ 11トークン！（家族の絵文字は要注意）

絵文字1つで複数トークン消費することがあるんです！

2. 改行やスペースもトークンになる

# これは1トークン
"Hello"

# これは2トークン（改行が1トークン追加）
"""Hello
"""

# これは5トークン（スペースを入れるとスペルごとにカウント）
"H e l l o"

3. コードブロックは特にトークンを消費しやすい

プログラムコードは記号が多く、インデントもあるため、見た目以上にトークンを消費します。

# 以下の2行で9トークン
def hello():
    print("Hello")  

4. URLは長いトークンになりやすい

# これだけで11トークン！
https://example.com/very/long/path/to/page

うさぎの節約テクニック🐰

1. 絵文字は最小限に、もしくは使わない
2. 不要な改行やスペースは削除
3. URLは短縮URLを使う
4. コードは必要な部分だけ送る

これだけで、トークン数を20〜30%削減できることもありますよ！

モデル別のトークン制限を把握しよう

ChatGPTの各モデルのトークン制限

OpenAIの主要モデルのトークン制限をまとめました。これを知らないと、途中で会話が切れちゃうかも…

モデル名	コンテキストウィンドウ	最大出力トークン
GPT-4.1	1,047,576トークン	32,768トークン
GPT-5	400,000トークン	128,000トークン
GPT-4o	128,000トークン	16,384トークン
o3	200,000トークン	100,000トークン

なんとGPT-4.1シリーズは100万トークンも扱えるように！小説1冊分の文章でも余裕で処理できちゃいます📚

その他のGPTモデルのトークン制限はこちらのサイトから確認できます
https://platform.openai.com/docs/models

入力トークンと出力トークンの違い

「コンテキストウィンドウ」という言葉、聞いたことありますか？これはAIが一度に覚えていられる情報量のことです。

コンテキストウィンドウの仕組み

コンテキストウィンドウ = 入力トークン + 出力トークン + 会話履歴

例えばGPT-4oの場合（128,000トークン）

• あなたの質問：1,000トークン
• 過去の会話履歴：50,000トークン
• システムプロンプト：500トークン
• 残り利用可能：76,500トークン
  　（ただし最大出力は16,384トークンまで）

キャッシュによるトークンの変化

ここからが本題！プロンプトキャッシングという魔法のような機能を紹介します✨

プロンプトキャッシングとは？　　
https://openai.com/index/api-prompt-caching/

同じプロンプト（質問の前半部分）を繰り返し使う場合、2回目以降は自動的に50%割引になる機能です！

キャッシュが効く条件

1. 1024トークン以上の共通部分がある
2. 通常5分から10分間以内に同じプロンプトを使用
3. 対応モデル（GPT-4o、GPT-4o mini、o1シリーズなど）

キャッシュによる料金削減効果

実際の例で見てみましょう(GPT‑4o)

シナリオ：長いシステムプロンプト（2000トークン）を使って10回質問する場合

長いシステムプロンプトの料金を計算すると

【キャッシュなしの場合】
- 1回あたり：2000トークン × $2.50/1M = $0.005
- 10回合計：$0.05

【キャッシュありの場合】
- 1回目：2000トークン × $2.50/1M = $0.005
- 2〜10回目：2000トークン × $1.25/1M = $0.0025 × 9 = $0.0225
- 10回合計：$0.0275（45%削減！）

API料金とトークンの関係を理解する

料金体系の基本

OpenAI APIの料金は「1,000,000トークンあたり」で設定されています。主要モデルの料金表をまとめました！

主要モデルの料金比較（1Mトークンあたり）

モデル	入力料金	キャッシュ時	出力料金
gpt-5	$1.25	$0.125	$10.00
gpt-5-mini	$0.25	$0.025	$2.00
GPT-4.1	$2.00	$0.50	$8.00
o3	$2.00	$0.50	$8.00

https://platform.openai.com/docs/pricing

重要ポイント

• 出力トークンは入力トークンの3〜4倍高い
• キャッシュを使えば入力料金が50%以上オフ

法人向け生成AIサービス「ナレフルチャット」では、ChatGPT、Gemini、Claudeなど主要プロバイダのAIモデルを選んで利用可能！用途に応じて、料金の低いモデルを使うなど最適なAI活用を可能にします。
また、料金プランは企業単位の定額制を採用しており、何人で利用しても追加のコストは発生しないため、コスト管理の手間がかからないスムーズな全社導入を実現できます。
初月無料で生成AIが利用できるトライアル期間も用意しておりますので、生成AIの利活用を検討している企業様は、是非一度導入をご検討ください。

料金計算の実例

実際のユースケースで料金を計算してみましょう！

例1：簡単な質問応答（gpt-4o-mini-realtime-preview使用）

質問：「今日の東京の天気を教えて。」（10トークン）
回答：「今日の東京は晴れ...」（50トークン）

料金計算：
- 入力：10 × $0.60/1M = $0.000006
- 出力：50 × $2.40/1M = $0.00012
- 合計：約$0.000126（約0.02円）

例2：長文要約（gpt-4.1使用）

入力：5000文字の記事（日本語で約3500トークン）
出力：500文字の要約（約350トークン）

料金計算：
- 入力：3500 × $2.00/1M = $0.007
- 出力：350 × $8.00/1M = $0.0028
- 合計：約$0.0098（約1.5円）

例3：プログラミング支援（GPT-4o使用、キャッシュあり）

システムプロンプト：コーディング規約など（2000トークン）
質問：「この関数を改善して (+コード) 」（500トークン）
回答：改善されたコード（1000トークン）

1回目：
- 入力：2500 × $2.50/1M = $0.00625
- 出力：1000 × $10.00/1M = $0.01
- 合計：$0.01625

2回目以降（キャッシュ適用）：
- 入力：2000 × $1.25/1M + 500 × $2.50/1M = $0.00375
- 出力：1000 × $10.00/1M = $0.01
- 合計：$0.01375（15%削減！）

まとめ

トークンを理解することで得られるメリット

今日一緒に学んだトークンの知識、いかがでしたか？難しそうに見えたトークンも、実はそんなに複雑じゃなかったですよね🐰

トークンマスターになると…

1. 料金が正確に予測できる
   • 使う前に「これは○円ぐらいかかりそう」とわかる
   • 予算オーバーの心配がなくなる
   • 上司への説明も簡単に
2. 効率的な使い方ができる
   • 日本語の特性を理解して最適化
   • 無駄なトークンを削減
   • より多くの処理が同じ予算でできる
3. キャッシング機能を活用できる
   • キャッシング機能で50%オフ
   • モデルのキャッシング有無を理解して使い分け

うさぎからのメッセージ

トークンって最初は「なんだか難しそう…」って思いますよね。でも、仕組みを理解すれば、ChatGPTがもっと身近で使いやすいツールになります。
今日学んだテクニックを使えば、これまでよりもお得にAIを使いこなせるかも！

みなさんも、ぜひトークンを味方につけて、ChatGPTをもっと活用してくださいね！

---

参考リンク

• OpenAI Tokenizer
• OpenAI API Pricing
• tiktoken GitHub

あなたも生成AIの活用、始めてみませんか？　

生成AIを使った業務効率化を、今すぐ始めるなら
「初月基本料０円」「ユーザ数無制限」のナレフルチャット！
生成AIの利用方法を学べる「公式動画」や、「プロンプトの自動生成機能」を使えば
知識ゼロの状態からでも、スムーズに生成AIの活用を始められます。

まずは無料で、生成AIを使ってみる ▶︎