定額プランは実際いくら得しているか — AI利用コスト実測レポート #01
この記事について
GitHub組織プロフィール向けに「AI Compute」バッジを作った。直近7日と観測期間累計のトークン使用量を、従量課金APIで処理した場合のコストに換算して表示するものだ。作りながら、このロジックはそのまま読者向けのコンテンツになると気づいた。定額プラン（Claude Max）を使っていると、実際どれだけ得をしているのか——を定期的に数字で確認するシリーズの第1回。
集計は scripts/ai_usage_badge.py が行う。ローカルの作業機と、常時起動している自宅サーバ1台のClaude Codeログ（~/.claude/projects/*/*.jsonl）を合算し、モデルごとの単価（入力/出力/キャッシュ書き込み/キャッシュ読み込み）でコストを積み上げる。
直近7日の実測
| 項目 | 値 |
|---|---|
| やりとり回数 | 22,878回 |
| 処理トークン量 | 約50.8億トークン |
| API換算コスト | $3,931（≒¥589,600） |
実際に払っている定額プラン（Claude Max・$100/月・1アカウント）を1週間分に日割りすると約$23.3（≒¥3,500）。 差額は約$3,908（≒¥586,100）。この1週間だけを切り取ると、従量課金にした場合の168倍近い金額を、定額プランのおかげで払わずに済んでいる計算になる。
観測期間累計（2026-06-11〜2026-07-28・47日間）
ログが残っている範囲全体でも同じ計算をしておく。
| 項目 | 値 |
|---|---|
| やりとり回数 | 48,429回 |
| 処理トークン量 | 約107.4億トークン |
| API換算コスト | $10,847（≒¥1,627,100） |
同じ47日間を定額プランで払うと約$156.7（≒¥23,500）。差額は約$10,690（≒¥1,603,600）。
この数字の読み方
そのまま鵜呑みにすると誇張になるので、3点だけ留保を置く。
- 「節約額」は上限を使い切っている場合の相当額であって、実際に従量課金にしたときの支出予測ではない。 従量課金だったら、そもそもここまでの量を投げていない可能性が高い。定額だからこそ「迷わず投げる」という使い方が成立している側面がある
- API換算はモデル構成に強く依存する。 Opusを多く使った週は換算額が跳ねやすい。次回はこのモデル別の内訳を見る予定
- 累計側の47日間はサブスクの契約開始日ではなく、ログの保存が残っている範囲。 「47日間ずっとこのペースだった」という意味ではなく、あくまで現時点で遡って確認できる窓の長さ
次回予告
次はモデル別（Opus/Sonnet/Fable/Haiku）の使用比率とコスト構成比を見る。用途に応じた使い分けが実際にコストを下げているかを確認する回にする。