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Grokの共通利用枠と、別料金となるCursorの他社モデル利用を分けた図

The X Subscription に切り替えると、Cursor の他社モデルは月額込みではなくなる

PiRouter Team
Claude Haiku 5.5の入力10万トークンを境にした料金区分を示すカバー画像

Claude Haiku 5.5の料金は10万トークンで変わる：75％安いという数字の条件

PiRouter Team
コード・文書の再現可能な作業と難しい研究課題を二つの情報パネルに分け、後者は別途評価する構成。ベンチマーク図ではない。

GPT-6.1 SolとAstra、コードは移せても「最後の判断」は別だ

Linden Kern
3 モデルの 1 リクエストあたり請求額を比べた横棒グラフ。プロンプト 199k と 201k、出力 8k。Grok 4.7 は $0.446 から $0.900 に跳ね、この棒だけ黄色で強調。GPT-6 Sol（既定のキャッシュ書き込み込み）は $0.578 と $0.583、Claude Opus 5.5 は $0.956 と $0.964 でほぼ変わらない

Grok 4.7 の料金はプロンプト 200k でリクエスト全体が 2 倍：500k コンテキストの 199k と 201k の請求を GPT-6 Sol・Claude Opus 5.5 と比較

Leo Kaka
トークンコストを下げる四層を横に並べたカード。モデル世代 4.4 倍（DeepSeek V4-Pro から V4.1-Flash で入力ミスが $0.66 から $0.15）、effort 2.5 倍（effort 25 と 100 の出力トークン比、技術レポート §5.3.3）、キャッシュ 50 倍（入力ミス $0.15 からヒット $0.003）、ルーティング 10 倍（出力が Fable 5.1 $50 から Haiku 4.5 $5、回した分だけ）。各カードに効く場所を注記

NEC の「トークンコスト 10 分の 1」は四層の掛け算で届く。モデル世代・effort・キャッシュ・ルーティングの倍率を自分のトークン構成で計算する

Leo Kaka
机械的に複製される同一書式の山を俯瞰した机上——ただ一通の未開封の手紙だけが黄色いトレイに置かれている。

コーディングエージェントのトークンの大半は「考える」ではなく I/O。どの作業を安いモデルに回してよいかを 3 つの判定軸で決める

Leo Kaka
横棒グラフ「1 分の映像を、定価で買うと」。動画生成モデル 7 本の公式単価を 60 秒分に換算した USD 表示。Veo 3.1 Lite と Runway Gen-4 Turbo が 3 ドル、MiniMax H3 が 4.8 ドル、Veo 3.1 Fast が 6 ドル、Runway Gen-4.5 が 7.2 ドル、Seedance 2.0（BytePlus 経由）が 18 ドル、Veo 3.1 Standard が 24 ドル。最安と最高で 8 倍。

AIショートドラマの制作費はいくらか——1 億回再生『非妖哉』の 1 話 6 分は、定価なら 18〜144 ドル、報道では約 1 万元

Kaya Rowan
Coding Agent サブスクリプション 5 社を月額・枠の計量単位・API の cache read 値下げが枠に届くかで並べた対照表。Claude Max は単位が非公開で不明、ChatGPT Pro はメッセージ数で届かない、Cursor は API 価格のドル換算で届く、GLM Coding Plan は credits 式、OpenCode Go はドル建て

Coding Agent サブスクリプションのコスパは 3 つの数字で決まる。枠の計量単位・既定 effort・作業の形で再計算する

Leo Kaka
手描きのインク挿画。自分でぜんまいを巻く小さな真鍮の置き時計と、そこから吐き出された紙テープが時計よりはるかに大きく巻き上がった山。山の中腹に小さな黄色い旗が一本立っている。

常時稼働エージェントの請求書はステップ数の二乗で伸びる——prompt の「節約して」が効かない理由

Leo Kaka
Kimi K3 をめぐる四段の構造図：2.8T の重みは無償 → ホストは 8×GB300 以上 → 報道された最大 30% の収益分配 → 未解決のトークン監査。下段にライセンス 3 条項の閾値（$20M/12 か月・1 億 MAU または月商 $20M・社内利用と認定パートナーは免除）

Kimi K3 ライセンスの商用条件は 3 条項で決まる——「$20M」の読み方と、Azure・AWS・Google に求めた 30% 収益分配

Leo Kaka
三モデルのチェックポイント容量（23.5 / 65.2 / 83.5 GB）を RTX 5090 の VRAM 32 GB の線と並べ、単発 decode 速度 196.9 / 127.1 / 32.0 tok/s を対置した図。著者実測 2026-08-22

FreeToken × RTX 5090——120B MoE が 127 tok/s、その請求書

Leo Kaka
三列の比較図：ルール層は 0.5 µs・費用ゼロ（筆者計測）、埋め込み層（semantic-router + Qdrant）は p50 94 ms・正解率 67.5%、LLM 分類（gpt-5.6-luna）は p50 1,048 ms・正解率 100%（Zenn 実測）。1,000 件あたりの費用は本稿の試算で約 0.0003 ドル対 0.11 ドル

semantic-router と Qdrant で LLM を呼ばずに振り分ける——11 倍速で済む判定、済まない判定

Linden Kern
三条件の精度比較と入力トークン量の対比：都度検索 87.3% / 219.5k tokens、静的注入 96.0% / 48.6k tokens

Skills 静的注入 96.0% vs RAG 都度検索 87.3%——精度で選ぶ前に見る請求書

Leo Kaka