日本語18文字は何トークン?Qwen3の実測とAPI料金の数え方
「AIの仕組みを、ひとつずつ理解する。」は18文字ですが、Qwen3-0.6Bのトークナイザーでは13トークンでした。これはQwen3での値です。同じ日本語をGPT、Claude、Geminiでも13トークンと見積もることはできません。
18文字が、どこで区切られたか
実際の分割結果は次のとおりです。
「AIの仕組みを、ひとつずつ理解する。」は、Qwen3-0.6Bのtokenizerで18文字・13トークンでした。
文字数から一律に換算せず、使うモデルのtokenizerで確認します。上の区切りは、この文章での実測値です。
「AI」や「理解」はそれぞれ一つのトークンですが、「仕組み」は「仕」「組」「み」に分かれました。この文章だけから「日本語は1文字何トークン」と固定した換算率を作ることはできません。
トークナイザーは、文章をモデルが使うIDの列へ変換します。使うモデルやトークナイザーの版、文章の内容が変わると、区切り方や個数も変わります。
料金は、入力と出力を分けて掛け算する
APIで数える入力には、質問だけでなく、システム指示、会話履歴、追加した資料なども含まれます。回答を生成した分が出力です。テキスト以外やキャッシュの項目は、利用するAPIの定義を確認します。
100万トークンあたりの単価なら、基本の計算は次の形です。
入力料金 = 入力トークン数 ÷ 1,000,000 × 入力単価
出力料金 = 出力トークン数 ÷ 1,000,000 × 出力単価
合計 = 入力料金 + 出力料金教材用に入力100円、出力1,200円/100万トークンとすると、入力2,000・出力500トークンの1回は0.2円+0.6円=0.8円です。同じ量で月1,000回なら800円になります。特定サービスの実単価ではありません。
トークン数を入れて、料金の変わり方を試す
単価が分かっている場合は、次のフォームで円建ての概算を出せます。「仮の単価で試す」で、上の800円の例を確認できます。
入力と出力の単価を入れてください。
円建ての単価を使ってください。為替換算、税、キャッシュ、画像・音声、外部ツール、再試行、サーバ費用は計算に含めません。
米ドルの単価や手入力の為替を使う場合は、料金計算ページを使います。キャッシュ分を通常入力と分ける考え方は、キャッシュの再利用率と料金の記事にまとめています。
会話が続くと、前のやり取りも入力になる
前の会話を毎回APIへ送る構成では、短い追加質問でも入力が増えます。質問が20文字だったことと、その呼び出し全体が20文字相当の処理だったことは同じではありません。
ログには、質問文だけの文字数ではなく、APIが返す入力・出力・キャッシュの利用量を残します。取得できなかった項目は「不明」とし、0で補わないようにします。
使うAPIの計測値で見積もり直す
このページの13トークンは、下記のQwen3の例を再現するための値です。GPT・Claude・Geminiを使う場合は、それぞれのトークン計測機能や実行後の利用量を使います。今回、それら3サービスで同じ文を測った記録はありません。
Colab実習では、Qwen3のトークナイザーで自分の文章を数えられます。料金を比較するときは、同じ入力を渡したか、出力の長さや追加呼び出しも含めたかをそろえます。
検証範囲と再現ファイル
2026年10月8日JSTに、AIアシスタントがLinuxサーバーのCPUで実行しました。Google Colabでの実測ではありません。ここにある13トークンは、掲載した文をQwen3のトークナイザーで数えた値です。ほかの提供元の同じ文の計測は含みません。
モデルはQwen/Qwen3-0.6B、固定版 c1899de289a04d12100db370d81485cdf75e47ca。Python 3.11.17、torch 2.8.0+cpu、transformers 4.57.6、accelerate 1.12.0、CPU・float32・2 threadsです。
参照した公式資料
- Hugging Face:トークン分割の仕組み
文字列からトークンへの変換。
- Qwen3-0.6Bのモデルカード
使用モデルとトークナイザー。
- 18文字の計測記録
tokenizerExampleに文字列・ID・区切りを保存。
確認日:2026年10月24日。