Meta: Llama 3.3 70B Instruct
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データ取得時点:
LLM APIのリスト料金は頻繁に変動し（新モデル追加・値下げが多い領域です）、ティア・リージョン・バッチ/キャッシュ利用・時期によっても異なります。本サイトの値は表示時点で取得したリスト料金です。利用前に必ず各プロバイダーで最新料金を確認してください。
料金サマリー
100万入力トークンあたり
100万出力トークンあたり
0.75×入力 + 0.25×出力（事実計算）
ブレンド $/100万は公開された便宜的な値です：0.75 × 入力 + 0.25 × 出力（入力:出力＝3:1の仮定）。これは記述的な計算であり、お得さの判定ではありません。
仕様
性能
性能値はOpen LLM Leaderboard (Hugging Face)が公開しているモデル別スコアを、編集せず・「最良」判定も付けずそのまま掲載しています。このリーダーボードはオープンウェイトのモデルのみを評価し、最新モデルへの反映も遅れるため、多くのモデル（クローズド/プロプライエタリAPIを含む）は値がなく「—」表示です。ベンチマークが違えば順位も変わります。多くの指標のうちの一つとして扱ってください。取得時点：2026-05-25。 Open LLM Leaderboard (Hugging Face) (Apache-2.0).
公式ベンチマーク（各社公表）
これらは各モデルメーカーが公表しているベンチマークスコアを、出版元の出典と取得日を明記してそのまま再掲したものです。当社のスコアでも推奨でもありません。指定ベンチマークの生の％であり、上記のオープンウェイト・リーダーボードのスコアとは尺度が異なります。両者を直接比較しないでください。測定条件（例：5-shot か 0-shot chain-of-thought か）は数値を左右するため値ごとに明記しています。プロットには同一条件の値のみをまとめています。 出典: Meta Llama 3.3 70B Instruct model card: MMLU (CoT) 0-shot 86.0%; GPQA Diamond (CoT) 0-shot 50.5%. Excluded from the 5-shot plot (different variant). (取得時点 2024-12-06).
試す / 公式リファレンス
外部リンクは各プロバイダーの公式ページに移動します。そこに掲載のリスト料金・提供状況が最終的な正です。
用途別の試算コスト
| 用途 | 入力トークン | 出力トークン | コスト（1,000リクエストあたり） |
|---|---|---|---|
| チャット / アシスタント | 1,000 | 500 | $0.26 |
| RAG / Q&A | 8,000 | 800 | $1.06 |
| コーディングエージェント | 6,000 | 2,000 | $1.24 |
| 要約 | 12,000 | 600 | $1.39 |
各行は (入力トークン÷100万)×入力単価 + (出力トークン÷100万)×出力単価 を1,000リクエスト分にしたものです。前提条件は表のとおり。推奨ではありません。