はじめに:2026年のLLM選定にコスト視点は不可欠
私は昨年のQ4から本番環境でLLM APIを運用していますが、2026年に入ってモデル選定の基準が劇的に変わりました。性能だけで比較していた時代は終わり、今では「同じタスクをどれだけ低コストで回せるか」がKPIに直結します。本記事では、今すぐ登録して利用できるHolySheep AIのAPIを介して、Claude Opus 4.6とClaude Sonnet 4.6を具体的な数値で比較し、どちらを選ぶべきかの判断基準を提示します。
2026年検証済み価格データ:主要モデルの出力単価
まず、本記事のすべての議論は以下検証済み2026年価格データを基準とします。
| モデル | 入力 ($/MTok) | 出力 ($/MTok) | 相対コスト |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 | 基準 (5x) |
| Claude Sonnet 4.6 / 4.5 | $3.00 | $15.00 | Opusの 1/5 |
| GPT-4.1 | $2.00 | $8.00 | Sonnetの 53% |
| Gemini 2.5 Flash | $0.30 | $2.50
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