投稿者 投稿日: カテゴリー AIニュース
Anthropicのトークン単価は他社平均の4.4倍で、支出シェアは65.1%に達しました。
AIの利用料を抑えたいのに、現場が高いモデルを選び続ける。この矛盾を数字で裏づけるデータが出ました。開発プラットフォームのVercelが公開した2026年7月のAI Gateway統計では、Anthropicが処理トークン量の30%しか占めていないにもかかわらず、支出額では65.1%を占めています。単価は他社平均の4.4倍。それでも利用は減っていません。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）が解説します。
何が起きたか：量30%・金額65%というねじれ
結論として、7月のAI Gatewayでは「使われた量」と「払われた金額」が大きくねじれました。The DecoderがVercelの公開データをもとに報じたところによると、Anthropicは支出の65.1%を占める一方、トークン量では30%にとどまりました。
この2つの数字からは、単価の開きが計算で確かめられます。Anthropicの単価水準は支出65.1÷量30で約2.17、他社合計は支出34.9÷量70で約0.50。比を取ると約4.3倍となり、報道にある4.4倍という水準とほぼ一致します。つまり「一部の高単価モデルに支出が集中している」という構図は、単発の印象ではなく比率として成立しています。
もう一点、見落とせないのが全体の伸び方です。7月のトークン処理量は前月比59%増、支出額は37%増でした。量の伸びが金額の伸びを上回っているため、1トークンあたりの平均単価は13.6%下がっています。市場全体では安いモデルへの移動が進み、その一方で高単価モデルへの支出集中も進む。二極化が同時に起きている状態です。
新しいモデルの立ち上がりも早く、Fable 5は公開から短期間でGateway支出の13.2%を獲得し、Opus 4.8に次ぐ2位につけました。7月にFableを使ったチームの10組中9組が新規顧客だったとされ、Vercelはこれを「高性能モデルへの支払い意欲がまだ強い」根拠と読んでいます。ただし決済企業のRampは以前、Fableの利用が伸び悩んでいる点を「価格が高すぎる兆候」と指摘しており、見方は割れています。どちらも自社プラットフォーム上の一部しか見ていないため、市場全体の断定材料にはなりません。
日本のEC事業者にとっての論点
日本のEC運営でも同じねじれは起こります。商品説明文の量産、レビュー要約、問い合わせの一次分類といった作業は件数が多く、難易度は高くありません。ここに高単価モデルを充てると、金額だけが跳ね上がります。逆に、在庫と価格の判断、複雑な運用自動化、RMSやセラーセントラルから落としたデータの整合チェックのように、間違いが売上に直結する処理では、安いモデルに寄せた結果の手戻りコストのほうが大きくなります。
判断の軸は「1件あたりいくらか」です。商品ページ1本あたりの生成コスト、問い合わせ1件あたりの処理コストを円で出しておくと、モデルを替えたときの差が経営の数字として見えます。トークン単価そのものを比べても、実務ではあまり意味がありません。同じ指示でも、出力の長さやキャッシュの効き方で消費量は変わるためです。この点はAIのトークン消費を抑える6つの実務手法でも整理しています。
もうひとつ、価格が下がり続ける前提で設計しないことも重要です。平均単価は13.6%下がりましたが、これは安いモデルへ移った結果であって、同じモデルが安くなったわけではありません。推論チップへの巨額投資が続いている状況はEtchedの評価額に関する記事でも触れたとおりで、単価が構造的に下がるかどうかは要確認です。
初動アクション：モデル選定3論点
第一に、業務を「量が多く失敗しても戻せる作業」と「件数は少ないが失敗が高くつく作業」に仕分けます。前者は安価なモデル、後者は高性能モデルという割り当てが基本形になります。
第二に、作業単位のコストを実測します。1商品ページ、1問い合わせ、1レポートあたりの円換算コストを1週間分だけでも記録すると、どこに支出が集中しているかが見えます。7月のデータで支出の三分の二が一社に寄っていたように、自社でも偏りは必ず特定の工程に出ます。
第三に、切り替えられる構造にしておきます。プロンプトや業務手順をモデル固有の書き方に依存させず、モデル名を差し替えるだけで走る形に寄せておくと、価格改定や新モデル登場のたびに作り直す必要がなくなります。Anthropicの収益構造については年換算収益65億ドル到達の記事も合わせてご覧ください。
まとめ
7月のAI Gatewayデータは、支出の65.1%が量の30%に集中し、単価差が4.4倍に開いたことを示しました。安いモデルへの移動と高単価モデルへの集中が同時に進んでいます。日本のEC事業者がとるべきスタンスは、モデルの安さを競うことではなく、作業を仕分けて1件あたりのコストを把握し、いつでも差し替えられる形に整えることです。
参考文献
- The Decoder｜Anthropic’s per-token cost runs 4.4 times the average on Vercel, and developers keep paying
- Vercel｜DeepSeek overtakes Google on volume, cost per token falls
- Vercel｜AI Gateway
- The Decoder｜Fable 5’s slow adoption suggests corporate willingness to pay for frontier AI has hit a ceiling
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引用元: The Decoder
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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