「安い中華AI+人間」と「OpenAIやAnthropicの高性能AI」はどっちが低コストなのか?

OpenAIやAnthropicなどの最先端AIサービスのAPI使用料金が値上げ傾向にある一方で、中国ではDeepSeekやXiaomiがAPI価格の大幅引き下げを発表しており、「高コストで業界最先端性能なアメリカ製AI」と「低コストだが業界最先端には一歩及ばない中国製AI」の対決構図が出来上がっています。この状況について、AI企業のSignalBloom AIが「高価な最先端AI」と「安価な中華製AI&人間」のコスト効率を比較する分析記事を公開して話題になっています。
Outsourcing plus LocalAI will soon become more economical vs Frontier labs | SignalBloom AI posts
https://www.signalbloom.ai/posts/outsourcing-plus-localai-will-soon-become-more-economical-vs-frontier-labs/
記事作成時点で業界最高性能のAIはOpenAI、Anthropic、Googleが開発するアメリカ製AIですが、中国企業も猛烈な勢いでAIの開発を進めており、DeepSeekが2026年5月に公開したDeepSeek-V4-Proはアメリカの政府機関によって「GPT-5と同等性能でアメリカ製AIの8カ月遅れの位置にある」と評価されています。また、DeepSeek-V4-Proはアメリカ製AIと比べてAPI料金が安いのも特徴で、2026年5月23日に75%オフ割引の永続化を発表してコストパフォーマンスの高さが一層注目されるようになりした。
中国製高性能AI「DeepSeek-V4-Pro」の75%割引が永続化される、DeepSeek専用設計のコーディングエージェント「Reasonix」にも注目が集まる - GIGAZINE

OpenAI、Anthropic、DeepSeekの100万トークン当たりのAPI利用料金をまとめた表が以下。入力トークンの価格はキャッシュ済み入力とキャッシュなし入力を利用実態に沿って調整した値です。
| 入力 | 出力 | |
| Anthropic | 1.57ドル(約250円) | 25.00ドル(約3985円) |
| OpenAI | 1.30ドル(約207円) | 30.22ドル(約4817円) |
| DeepSeek | 0.055ドル(約8円) | 0.870ドル(約139円) |
SignalBloom AIは「AIをコーディングエージェントとして使用する場合、入力100万トークン当たりの出力は5万トークンとなる」という推定をもとに、各社のAPIをコーディングエージェントに利用した場合の100万トークン当たりのコストを以下のように見積もっています。
Anthropic:1.57ドル + 1.25ドル = 2.82ドル(約450円)
OpenAI:1.30ドル + 1.5ドル = 2.80ドル(約446円)
DeepSeek:0.05ドル + 0.0435ドル = 0.094ドル(約15円)
SignalBloom AIは「AI利用者がAIに入力するトークン数は時間とともに増加している」という前提を踏まえて、「人間のエンジニアの給与」「給与上昇率(年間)」「見積もり開始時の月間処理トークン数」「トークン数の増加率(月間)」「100万トークン当たりの最先端モデルのAPI料金」「最先端モデルのAPI料金上昇率(月間)」「100万トークン当たりのDeepSeekのAPI料金」を設定して「最先端モデル」対「DeepSeek+人間」のコストを比較できるツールを用意しました。
人間のエンジニアの給与を1000ドル(約16万円)、給与上昇率を年間8%、処理トークン数を1億、トークン増加率を月間8%、最先端モデルのAPI料金を2.89ドル(記事作成のOpenAIの見積もり価格)、最先端モデルの値上げ率を月間5%、DeepSeekのAPI料金を0.094ドルに設定した場合のコスト推移が以下。赤い線が「最先端モデル」、緑の線が「DeepSeek+人間」のコストです。運用開始時点では「DeepSeek+人間」の方が高コストですが、11ヶ月目で「最先端モデル」の方がコストが高くなり、そこから先は「最先端モデル」のコストがどんどん上昇していきます。

人間のエンジニアの給与を2000ドル(約32万円)に変更するとこんな感じ。17ヶ月目で「最先端モデル」の方がコストが大きくなりました。

SignalBloom AIの記事内にあるツールでは各パラメーターの数値を自由に調整可能なので、気になる人は触ってみてください。
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in AI, Posted by log1o_hf
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