LLM APIの使い方：トークン、料金、APIキー、最初のAI機能

LLM APIは、アプリから大規模言語モデルへテキストを送り、その返答をコードで受け取れるようにするWebサービスです。モデルには、OpenAIのGPTモデル、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなどがあります。プロバイダーにサインアップしてAPIキーを作成し、アプリのサーバーがそのキーを付けてリクエストを送ります。料金は、入力と出力のトークン（テキストのまとまり）の数に応じて、リクエストごとに請求されます。「アプリにAIを追加する」とは通常、これだけのことを指します。つまり、他社のモデルへの、よく書かれたリクエストを、自分のサーバーから安全に送ることです。

AIで作るときに重要な理由

AIで作ったアプリには、2種類のAIがあり、混同しやすいので注意が必要です。

1. アプリを作るAI：アプリビルダーのエージェントで、コードを書きます。
2. アプリの中のAI：ユーザーが使う機能で、チャットアシスタント、「要約する」ボタン、自動タグ付けなどです。

後者は、あなたのキーを使ってLLM APIを呼び出し、あなたのプロバイダーのアカウントに請求されます。トークン、コンテキスト、料金を理解していれば、うまく動き、キーが漏れず、請求額に驚かされることのない機能を設計できます。

身近なたとえ：とても優秀なフリーランサー、文字数で支払う

LLM APIを、メールで依頼でき、送った言葉と返ってきた言葉の両方に対して文字数で支払う、とても優秀なフリーランスのライターのように考えてみてください。返ってくる言葉の方が高くつきます。

• メール同士の記憶はありません。 会話を続けてほしい場合は、新しいメールのたびに、以前のメッセージを貼り付けます。
• 一度に読める量には限りがあります。 その上限がコンテキストウィンドウです。
• 依頼が明確なほど、答えは良くて短くなります。 それは、料金を抑えることにもつながります。

中心となる概念

トークン

モデルはテキストをトークン単位で読み書きします。Anthropicの料金ドキュメントでは、2026年9月時点で、1トークンはおよそ4文字、英単語のおよそ0.75語と見積もられています。モデルや言語によってトークンの分け方は異なるので、これは大まかな目安として扱ってください。指示、ユーザーのメッセージ、含めた文書、それまでの会話、返答など、すべてが数えられます。

入力と出力

入力トークンは送るもの、出力トークンはモデルが書くものです。2026年9月時点で、OpenAI、Anthropic、Googleの料金ページによると、同じモデルでも出力トークンは入力トークンの数倍の料金になります。Geminiの料金ページでは、モデル内部の「思考」も出力として数えられると注記されています。

コンテキストウィンドウ

返答を含めて、モデルが1回のリクエストで受け取れるトークンの最大数です。最近のモデルは非常に長い入力を受け付けます。例えばAnthropicの最新モデルの一部は、100万トークンまで受け付けます。ただし、長い入力は料金が高くなり、時間もかかるので、タスクに必要な分だけ送ってください。

ステートレスなリクエスト

チャット形式のAPIのほとんどでは、各リクエストは既定では独立しています。チャットに「記憶」を持たせるには、アプリが新しいメッセージを送るたびに、以前のメッセージも一緒に送り直します。長い会話の1メッセージあたりの料金が、短い会話より高くなるのはそのためです。

システムプロンプト

すべてのリクエストで、モデルの役割とルールを定める指示です。例：「サポートチケットを3つの箇条書きで要約してください。顧客のメールアドレスは決して含めないでください。」ユーザーからは見えませんが、すべての返答を形づくります。

ストリーミング

答えの全体を待つ代わりに、APIは生成されたテキストを順次送れるので、ユーザーは言葉がすぐに現れるのを見られます。チャット画面がずっと速く感じられるようになります。

料金の仕組み

2026年9月時点で、各プロバイダーの料金ページを確認したものです。

プロバイダーの中には、支払う前に試せる仕組みを用意しているところもあります。Anthropicは新規ユーザーに少額の無料クレジットを提供しており、GoogleのGemini APIは一部のモデルで無料枠があります。ただし、無料枠で送信された内容は、Googleのプロダクト改善に使われる可能性がある点に注意してください。

プロバイダーの小型で高速なモデルと、最大のモデルとでは料金が大きく異なり、料金は頻繁に変わるので、ここでは価格を載せていません。どの機能についても、簡単な見積もりは次のとおりです。（入力トークン数 × 入力単価 + 出力トークン数 × 出力単価）× 月間のリクエスト数。そこに余裕を加えたうえで、プロバイダーのダッシュボードで月ごとの支出の上限を設定してください。

具体例：「チケットを要約する」ボタン

ある小さなサポートチームが、長い顧客メールのやり取りを3つの箇条書きと、返信案にまとめるボタンを求めています。

1. キーを取得する。 1つのプロバイダーでアカウントを作成し、APIキーを発行します。月の支出の上限は低く設定してください。
2. キーを秘密情報として保存する。 ANTHROPIC_API_KEYやOPENAI_API_KEYのような名前で、サーバー側に保存します。ページのコードには決して入れないでください。詳しくは環境変数と秘密情報をご覧ください。
3. サーバーのルートを追加する。 POST /api/summariseで、次の処理を行います。
   • ログインしている人がサポートチームに所属しているかを確認する。
   • データベースからチケットを読み込む。
   • プロバイダーに、システムプロンプト（「3つの箇条書きで要約し、次に丁寧な返信の下書きを作る。注文番号を作り出さない」）とチケットの本文を送る。
   • 最大出力トークン数の設定で、返答の長さを制限する。
   • 結果を返し、使ったトークン数を記録する。
4. ボタンはプロバイダーではなく、自分のルートを呼び出す。 要約は、ストリーミングで届くのに合わせて表示します。
5. 失敗に対応する。 プロバイダーの応答が遅い、またはエラーを返した場合は、「今は要約できませんでした」と表示し、チケットは引き続き使えるようにしておきます。
6. 測定する。 1週間後にトークンの記録を確認します。料金の大部分が長いメールのやり取りによるものなら、送る前に引用された過去の履歴を削ってください。

欠けているものにも注目してください。モデルの学習も、特別なインフラも不要です。必要なのは、1つのキー、1つのサーバーのルート、そして明確に書かれた1つのプロンプトだけです。

主な用語

• APIキー： プロバイダーにアカウントを識別させる秘密の文字列です。持っている人は誰でもあなたのお金を使えます。
• モデル： 呼び出す特定のLLMです。プロバイダーは、料金と速度の異なる複数のサイズを提供しています。
• temperature（温度）： 返答のばらつき方を決める設定です。低いほど予測しやすくなります。
• 最大トークン数： 返答の長さの上限で、料金の上限にもなります。
• レート制限： アカウントが1分間に使えるリクエスト数やトークン数の上限です。
• 埋め込み（エンベディング）： テキストの意味を表す数値で、自分の文書を検索するために使われます。
• RAG（検索拡張生成）： 自分のデータから関連する箇所を見つけ、プロンプトに含めることで、モデルが自分のコンテンツに基づいて答えるようにする手法です。
• ツール利用／関数呼び出し： 「注文の状況を調べる」のような特定の関数を、モデルがアプリに実行するよう依頼できる仕組みです。

よくある間違いと誤解

• キーをフロントエンドのコードに入れる。 最も高くつく間違いです。ブラウザのコードは公開されています。必ずサーバーから呼び出してください。AIで作ったアプリの公開前チェックと合わせて、AIで作ったアプリのセキュリティチェックリストもご覧ください。
• 支出の上限やユーザーごとの上限がない。 バグ、無限ループ、悪意のあるユーザーによって、料金はすぐに膨らみます。プロバイダー側で上限を設定し、アプリ側でもユーザーごとのリクエスト数を制限してください。
• 毎回すべてを送る。 文書全体や会話の履歴全体は、入力トークンを何倍にも増やします。削る、古いメッセージを要約する、関連する部分だけを取得する、といった対策をしてください。
• 出力を無条件に信じる。 モデルは誤ったことを自信満々に述べることがあります。事実、価格、法律や医療に関することは、自分のデータに基づかせ、出典を示すか、人が確認してください。
• ユーザーの入力に、自分のルールを上書きさせる。 ユーザーは「指示を無視して」と入力することがあります。権限や重要な操作は、プロンプトだけでなくサーバーのコードで管理してください。
• いきなり最大のモデルを使う。 まずは小型で安価なモデルで試し、品質が必要な場合にだけ上位のモデルに上げてください。
• 個人データを深く考えずに送る。 特に無料枠では、プロバイダーのデータ利用規約を確認し、機能に必要なものだけを送ってください。

AIビルダーに頼む内容

チケットのページに「要約」ボタンを追加してください。ボタンは、サーバーのルートを呼び出します。そのルートは秘密情報のOPENAI_API_KEYを使い（ブラウザには決して公開しない）、ログインしているユーザーかどうかを確認し、次のシステムプロンプトとともにチケットの本文を送ります：[…]。返答は300トークンに制限し、回答はページにストリーミングで表示してください。呼び出しが失敗した場合は、分かりやすいエラーを表示してください。リクエストごとに使ったトークン数を記録し、各ユーザーが1時間に要約できる回数を30回に制限してください。

チャット機能を丸ごと作りたい場合は、AIチャットボットアプリの作り方をご覧ください。その他のアイデアは、アプリにAI機能を追加する方法にまとめています。APIという概念自体に慣れていない場合は、APIとは何かから始めてください。

Mythexで作るアプリのLLM API

Mythexで作るとき、アプリの中のAIは、あなた自身のプロバイダーのキーを使います。キーはプロジェクトの秘密情報として追加するか、必要になるとMythexがチャットに表示するシークレットのカードから登録し、エージェントにサーバー側で呼び出しを行うよう依頼します。プロバイダーの利用料は、Mythexのビルドクレジットではなく、あなたのプロバイダーのアカウントに請求されます。Mythexは、アプリのユーザー向けのトークンや、内蔵のナレッジベース製品は含めていません。レート制限と料金の管理は、あなた自身が設計してテストする必要があります。ドキュメントの自分のAPIキーでAI機能を追加するには、開始用のプロンプトがあります。AIアプリビルダーのページでは、どこから始めればよいかを紹介しています。

よくある質問