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トークン単価の推移と実務適用範囲

Token price trends and practical reach

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

人件費と比較すると、フロンティアモデルの利用コストは既にジュニア専門職の時給を大きく下回るタスクが増えている

できること

フロンティアトークン価格指数は2023年3月基準100から2026年9月時点で16（84%下落）。Gemini 3.1 Flashは入力$0.10/M・出力$0.40/Mで2023年のGPT-4比99.7%減

まだできないこと

2026年に入り下落率は鈍化（年初来6%程度に減速）しており、2021-25年の年10倍ペースの再現は困難

なぜそうなのか

計算最適化（蒸留・量子化・投機的デコーディング等）の『簡単な果実』が既に刈り取られ、今後は最適化の限界逓減が予想される

これからの予測の根拠

2027年まで年3-5倍の低下が続き、その後2030年に向け年1.5-2倍程度に鈍化するとの業界予測（最適化余地の枯渇）

いま使える主な道具

Gemini 3.1 Flash、DeepSeek、Claude Haiku

根拠

• What Can Nearly 2 Quadrillion Annualized Tokens Tell Us About LLM Pricing Trends? 2026
  フロンティアトークン価格指数が2023年3月比84%下落（2026年9月時点16）
• LLM API Costs Dropped 80% in 2026 2026
  2025年初〜2026年初でAPI価格が約80%下落

同じ分野のほかの仕事（速度・コスト・効率）

• 推論速度・レイテンシ
• コスト対性能のトレードオフ判断

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。