AIニュース 2026年10月15日

今日 · 発生日 10 月 13 日

Tunguz 氏、同等モデルで費用 3.8 倍差。計算は自前

スコア差 5 ポイント以内の五つのフロンティアモデルで、タスクあたりのコストに 3.8 倍の差——Tunguz 氏の計算では Gemini 4 Argon が最安

なぜ重要か： 同じスコアのモデルでもタスクあたりの請求額は数倍違いうるが、その差には価格表とモデルのトークン使用量が混ざっている。

Theory Ventures のパートナー Tomasz Tunguz 氏は 10 月 13 日にこう書いた：「Five frontier models now sit within five points of each other in terms of intelligence, but their cost per unit differs by 3.8x.」（Tomasz Tunguz、2026-10-13）データは評価機関 Artificial Analysis のもので、コストは十項目の評価を実行した加重平均だ。Google の Argon はスコア 53 ポイントで、タスクあたり 1.99 米ドルと最も安い。同じ 53 ポイントのモデルのうち最も高いものは 7.63 ドルだった。Argon の価格は 10 月 14 日号で扱った。今回新しいのは、モデルをまたいだタスクあたりのコストである。

Tunguz 氏は、この価格差の理由を Google が自社開発した TPU に求めた。同氏の推計では、Google がトークンを供給するコストは同業より 44% 低い可能性がある。これは Google が自社でトークンを生み出すコストで、外部への価格表ではない。同氏は脚注で、この数字は「rests on the midpoint of a range, not a measured serving result」と書いている。

別の数値は使用量を指す。測定会社 Signal65 が自前で作ったエージェントタスクのランキングによれば、Argon は一問正解するのに出力トークンを約 10,549 使い、Claude Sonnet 5.5 の最上位設定は約 63,020 使った（Signal65、2026-10-14）。Signal65 によれば、Argon はトークンあたりの価格こそ競合より高いが、一問あたりのトークンがずっと少ない。そのため一問あたりではかえって安い。二つのデータは評価の課題、推論の設定、コストの計算方法がどれも違う。Signal65 の使用量で Tunguz 氏の 3.8 倍を直接分解することはできない。

タスクあたりのコストは、トークン種別ごとに単価と使用量を掛けて合算したものである。本紙はこの計算から、モデルを比べるときは価格表だけでなく一問あたりの支出を見る必要があると読む。チップは説明の一つにすぎない。チップが差を生んだという説明は、Tunguz 氏の見方として載せる。

まだ言えないこと： タスクあたりのコストは Tunguz 氏の自前の計算で、評価機関のページにはない どう確かめたか →