GPT-Live-1 の音声分課金と GPT-6 Astra の Token 単価を並べたコスト試算デスク

先に分けるのは2つの請求です。GPT-Live-1 は音声1分あたり $0.05GPT-6 Astra は100万 Token あたり $10 / $50(標準の短いコンテキスト)。音声フロントと旗艦バックエンドを、同じデフォルト経路に重ねると、Agent の請求が膨らむ典型です。

判断は3つです。話しているか、タスクを下げられるか、1回の Input が 272K を超えるか。数字は OpenAI 公開の料金表からの見積りです。発注前に公式の料金表を確認してください。

GPT-Live-1 と GPT-6 Astra はそれぞれいくら?

課金項目 GPT-Live-1 GPT-6 Astra 選び方
主な課金単位 $0.05 / 音声分 $10 Input / $50 Output 音声は分、推論は Token
キャッシュヒット Input 対象外 $1.00 / 100万 システムプロンプトが固定なら節約できる
キャッシュ書き込み 対象外 $12.50 / 100万 書き込みは Input の 1.25 倍
Batch / Flex リアルタイム会話 通常料金の約半額 夜間バッチだけ半額。通常料金と1枚にまとめない
Fast / Priority キュー次第 通常料金の約2倍 最後の一段だけ加速する
バックエンド / ツール 選んだモデルで別課金 Web Search などは別課金 音声レイヤーは込み込み料金ではない
即答:Live-1 は $0.05/分の音声レイヤー、Astra は $10/$50 の旗艦 Token。デフォルトの「Live-1 + 毎ターン Astra」が、この記事の比較範囲では一番高い。

Astra の Batch / Flex が $5 / $25 です。半額の行を日常予算に写すと、月額は半分足りなくなります。長コンテキスト(Input > 272K)は、そのリクエスト全体が $20 / $75 になります。超えた分だけではありません。

音声の分課金と Token 課金を、なぜそのまま比べられないのか?

Live-1 は POST /v1/live/sessions です。聞きながら話し、秒単位で、分への切り上げはありません。WebRTC セッション作成時に初期化 15 秒が計上されますが、会話が始まると相殺されます。見積りに 15 秒を足さないでください。

Astra は Responses / Chat Completions で、Token 課金です。公式は推論をバックエンドモデルに任せることを推奨しています。音声レイヤーは Live-1 のまま、思考とツールは GPT-5.6 Terra か Luna を別途選ぶ。2つの費用を足したものが、1回のセッションです。

よく聞く名前 日常予算の基準 混同しない
GPT-Live / Live-1 $0.05 / 分の音声レイヤー gpt-realtime-2.1 の音声 Token 単価
GPT-6 / Astra $10 / $50 の標準短いコンテキスト Batch $5/$25、Fast $20/$100
GPT-5.6 Terra / Luna $2/$12 または $0.20/$1.20 「GPT-5.6」を Astra とひとまとめにする
分かれ目:Realtime 2.1 の音声は 100万あたり $32 / $64 です。Live-1 は分課金に変わりました。音声プロダクトでは、先に SKU を合わせてから数字を比べてください。

データ所在地エンドポイントは、2026年3月5日以降に公開され、対象になるモデルへ約 10% 上乗せします。EU 所在地では Astra の Fast は使えません。3社の横断比較は Astra vs Fable 5.1 vs Flash を見てください。

100万・1000万・1億 Token、1時間の音声はいくらか?

以下は標準の短いコンテキスト、キャッシュなし、非 Batch、非 Fastの見積りです。Agent でよくある入出力比は 80% Input / 20% Output とします。

使用量 Astra(80/20) Terra(80/20) Luna(80/20) 判断
100万 Token $18 $4.00 $0.40 試運転、評価
1000万 Token $180 $40 $4.00 個人のヘビー利用で約1週間分
1億 Token $1,800 $400 $40 全員デフォルト Astra だと、先にここに当たる
音声の長さ Live-1 音声レイヤー 換算
90 秒 $0.075 短い通話1回
10 分 $0.50 一通りのカスタマー対応
1 時間 $3.00 秒単位。61分 = $3.05
40 時間 / 月 $120 バックエンド Token はまだ含まない
表の読み方:1億 Token を全部 Astra にすると約 $1,800。同じ構造を Luna にすると約 $40。差はルーティングです。「OpenAI が急に高くなった」ではありません。

どの計算だと Agent の請求を見誤るか?

いちばん多いのは、旗艦単価の1行だけ見て、ぼんやりした「月に数百万 Token」を掛けることです。差が開くのは、デフォルトモデル、コンテキストが 272K を超えるか、音声レイヤーを常時つなぐかです。

計算 足りなくなるもの 直し方
$5/$25 を Astra の日常単価にする それは Batch/Flex。リアルタイム IDE は $10/$50 予算は通常料金。半額は別行にする
毎ターン Astra + Live-1 常時接続 分課金と旗艦 Token が重なる 音声は Live-1、バックエンドのデフォルトは Terra
毎回リポジトリ全体を突っ込む 272K を超えると、そのリクエスト全体が Input 2倍、Output 1.5倍 要約をキャッシュし、超えたら Luna へ
Input だけ掛けて Output を忘れる Astra の Output は Input の5倍 自分の入出力比で。50/50 の空想は使わない

Web Search は約 $10 / 1000回の別課金で、取得した本文もモデル Token で課金されます。Hosted Shell / Code Interpreter はコンテナセッション課金です(1 GB で約 $0.03 / 20分)。ツール料は「100万 Token」の行に入りませんが、請求には乗ります。

誤読しやすい一文:「Live-1 は5セントだけ」はバックエンドを落とします。「Astra は100万で10ドル」は Output、長コンテキスト、Fast を落とします。

1回の Agent セッションを、公式定価でどう見積もるか?

これは計算手順であり、実測ではありません。請求書か Usage エクスポートを開き、同じ足し算で自分の数字を合わせてください。

  • ☐ セッション秒数を記録し、60で割って $0.05 を掛ける。音声がなければ 0
  • ☐ バックエンドのモデル ID を切り出す:Astra / Terra / Luna。「GPT-6」と書かない
  • ☐ Input、キャッシュヒット、キャッシュ書き込み、Output を別々に記録する
  • ☐ Input が > 272K か。そうなら、そのリクエスト全体を長コンテキスト単価にする
  • ☐ Fast か Batch か。そうなら ×2 または ×0.5
  • ☐ ツール呼び出し回数 × 公式のツール単価を足す
合計 ≈ (音声秒数 ÷ 60 × 0.05)
     + Input_M × モデルInput単価
     + CacheHit_M × キャッシュ単価
     + CacheWrite_M × 書き込み単価
     + Output_M × モデルOutput単価
     + ツール料
例(見積り) Live-1 バックエンド 合計
8分のカスタマー対応 + Terra 8K/1.5K $0.40 約 $0.03 約 $0.43
同上、バックエンドを Astra に $0.40 約 $0.16 約 $0.56
8分 + Astra に 200K コンテキスト $0.40 約 $2.20 約 $2.60

3行目を1日10回、月22日続けると、このパターンだけで約 $572 です。高いのは Live-1 ではなく、「毎ターンリポジトリを Astra に渡すこと」です。

手順は一文:分課金と Token を別々に掛けて足す。「1通話 = 1ドル」のような当てずっぽうは使わない。

軽・中・重の利用で、月額はだいたいいくらか?

段階は財務と話せる表のためであり、社内請求ではありません。テキストのみは入出力 5:1。音声カスタマーは分課金を加算します。

段階 仮定の使用量 全部 Astra 全部 Terra 読み方
軽 · テキスト 5M in + 1M out $100 $22 個人の試運転、小さなツール
中 · テキスト 30M in + 6M out $600 $132 小チームのデフォルトはまず Terra
重 · テキスト 100M in + 20M out $2,000 $440 全員 Astra の前にルーティングを入れる
軽 · 音声 20時間 + Terra 5M/1M 約 $82 $60 分課金 + $22 Token
中 · 音声 80時間 + Terra 20M/4M 約 $328 $240 分課金 + $88 Token
重 · 音声 300時間 + Astra 30M/6M 約 $1,500 $900 分課金 + $600 Token

同じ中量のテキストなら、Luna はおよそ $13 です。サブスク層(ChatGPT Work / Pro)と API は別請求です。対照は ChatGPT Work 料金 を見てください。

結果の読み方:軽量なら Astra だけで試してよい。中量から先は、デフォルトモデルのほうが「プロンプトを少し削る」より月額を決めます。

音声 Agent のバックエンドは Astra と Terra、どちらに繋ぐべきか?

公式の出発点は GPT-5.6 Terra です。コスト重視なら Luna。Astra は、ファイル横断リファクタ、長文推論、コンピュータ操作など、一度間違えると手戻りになる仕事に残します。

入口 音声レイヤー バックエンド 判断
FAQ / 予約 / ステータス確認 Live-1 Luna これをデフォルトに
複数ステップのツール、関数を確実に選ぶ Live-1 Terra 公式の出発枠
ファイル横断の改修、長い調査、コンピュータ操作 音声は切ってよい Astra この一段だけ旗艦へ
夜間スキャン、一括要約 Live-1 は使わない Terra Batch 半額。リアルタイム枠を使わない
最後の応答遅延を抑えたい Live-1 Terra Fast 2倍。最後の一段だけ
// タスクで上げる。ブランドで上げない
if (task.voice) session.model = "gpt-live-1";
if (task.kind === "faq") backend = "gpt-5.6-luna";
else if (task.kind === "tool_agent") backend = "gpt-5.6-terra";
else if (task.kind === "hard_reason") backend = "gpt-6-astra";

If 入口が音声なら、Then Live-1 + Terra。Astra は昇格キーです。If IDE Agent で毎ターン複数ファイルに触るなら、Then Astra に日次上限を置き、雑務は Luna。If コンテキストがよく 272K に近づくなら、Then 先に要約してから送る。リクエスト全体の値上げを賭けないでください。

If→Then:下げられるなら下げる。手戻りのコストが旗艦との差額より高いときだけ、バックエンドを gpt-6-astra にする。

よくある質問 FAQ

GPT-Live-1 API はいくら?

音声レイヤーは公式定価 $0.05/分。秒単位で、分への切り上げはありません。10分で約 $0.50。バックエンドモデル、ツール、電話回線は別課金です。

GPT-6 Astra の100万 Token はいくら?

標準の短いコンテキスト:Input $10、Output $50、キャッシュヒット $1、キャッシュ書き込み $12.50。半分ずつならおよそ $30、80/20 ならおよそ $18。Pro はこの日常表にありません。

GPT-Live-1 と Astra はどちらが高い?

単位が違うので、そのまま比べられません。短い通話では音声レイヤーのほうがバックエンドより安いことが多いです。この記事の比較範囲では、いちばん高いのは「Live-1 + 毎ターン Astra + 超長コンテキスト」です。

OpenAI の API で一番安い枠は?

この記事で比べた枠では、GPT-5.6 Luna の公開 Token 単価が最も低いです。分類や FAQ 向きで、唯一のファイル横断リファクタエンジンには向きません。

AI Agent の月額 API はいくらかかる?

上の軽 / 中 / 重の表どおり、テキストのみ全部 Astra ならおよそ $100 / $600 / $2,000 です。先に自分の分と Token を書き出し、公開単価を掛けてください。

まとめ

向いている人:Live-1 の分課金と Astra の Token 課金を先に理解し、同じ足し算で Agent の月額を見積りたい人。

向いていない人:「万能で一番安い1つ」を探し続ける人。その答えはたいてい、ルーティングなしの旗艦デフォルト、つまり表のいちばん高い行です。

If 入口が音声なら、Then Live-1 + Terra/Luna。If 入口が硬い推論なら、Then Astra にして 272K を守る。次は3社旗艦の対照 Astra vs Fable vs Flash、またはサブスク層の ChatGPT Work 料金。この API 料金表からレンタルページへ飛ばなくてよいです。