Opus 4.7 の新トークナイザー：実際のコストはどれくらいか

Anthropic は、Claude Opus 4.7 が新しいトークナイザーにより入力への理解を改善したと発表しました。これは、モデル価格が変更されていない（入力 100 万トークンあたり 5 ドル、出力 100 万トークンあたり 25 ドル）にもかかわらず、同じ入力でも以前のモデルよりもコストがかかることを意味します。コンテンツの種類に応じて、1.0～1.35 倍のインフレ率が開示されています。OpenRouter における Opus の利用はプログラミングや技術分野に偏っており、エージェント型コーディングワークフローがトークンボリュームの大部分を占めています。 私たちは知りたいと思いました：実際にはどのような状況なのか？実際のユーザーは何を見ているのか？Opus 4.6 から 4.7 へ移行した利用パターンを調査し、両モデルのパターンを比較しました。 **コストは 12～27% 増加しましたが、短いプロンプトについてはむしろコスト効率が向上していることが例外として見つかりました。** ## 比較可能な基準値を得るために独自のトークナイザーを使用 OpenRouter はすべてのリクエストに対して 2 つのトークン数を記録しています。 - OpenRouter トークン：私たちが独自に開発した一貫性のあるトークナイザー「QuadChars」。これは軽量でモデル非依存な文字カウント方式であり、4 つの印刷可能な ASCII 文字を 1 トークンとしてグループ化し、各非 ASCII 文字（Unicode や絵文字など）を個別のトークンとしてカウントします。 - ネイティブトークン：プロバイダーが報告したカウントで、モデルの実際のトークナイザーを使用しています。 プロバイダーがトークナイザーを変更すると、ネイティブ側のカウントは変動しますが、私たちのカウントは一定のままです。両者の比率を調べることで、プロンプト内容の違いとは別に、トークナイザーの変更による影響だけを切り離して分析できます。 Opus 4.7 のリリース以前、リクエスト数に基づいてトップモデルが Opus 4.6 であったユーザーを特定し、その後彼らが Opus 4.7 をトップモデルとして切り替えたケースを対象としました。この「切り替えコホート」により、同じユーザーベースにおけるモデルバージョン間の統制された前後比較が可能となります。 ## Opus 4.7 はネイティブトークンを 32–45% 多く生成する 各モデルについて、プロンプトサイズ別に（OpenRouter トークンを一貫した基準として用いて）ネイティブトークンと OpenRouter トークンの比率の中央値を計算しました： プロンプトサイズ | Opus 4.6 比率 | Opus 4.7 比率 | トークナイザー膨張率 < 2K トークン | ~1.11x | ~1.62x | **~45%** 2K – 10K | ~1.00x | ~1.41x | **~42%** 10K – 25K | ~1.14x | ~1.52x | **~34%** 25K – 50K | ~1.19x | ~1.58x | **~32%** 50K – 128K | ~1.25x | ~1.65x | **~32%** 128K+ | ~1.30x | ~1.73x | **~33%** 本番環境規模のプロンプト（10K トークン以上）において、同等のテキストに対して Opus 4.7 のトークナイザーは Opus 4.6 よりも 32–34% 多いネイティブトークンを生成します。より小さなプロンプトでは、膨張率はさらに高く 42–45% に達します。このトークナイザーによる膨張はプロンプトだけでなく、完了（completion）トークンにおいても同様に観測されました。 なぜ上記の絶対比率の多くが 1.0 を超えているのでしょうか？OpenRouter のトークナイザーは一般的に Anthropic のネイティブトークナイザーよりも少ないトークンを生成するため、Opus 4.6 でさえも比率が 1.0 付近またはそれ以上になります。重要なのはバージョン間の*変化*であり、これは新しいトークナイザーによるものです。 **注意:** これらのインフレ率は、ネイティブから OpenRouter への比率の変化を測定したものであり、同一テキストに対する直接のトークナイザー比較ではありません。参考までに、Simon Willison は Anthropic のトークナイザーを直接使用してシステムプロンプトで約 1.46 倍のインフレを[独立して測定](https://simonwillison.net/2026/Apr/20/claude-token-counts/)しています。 ## キャッシングがトークンインフレの大部分を吸収する このトークナイザーは、ネイティブトークンを 32〜45% 多く生成します。しかし、[プロンプトキャッシング](https://openrouter.ai/docs/guides/best-practices/prompt-caching#anthropic-claude)がインフレの大きな割合を吸収するため（キャッシュされたトークンは 90% オフで請求される）、キャッシュに収まる追加トークンのコストへの影響は最小限です。 プロンプトサイズ | 平均ネイティブトークン増分 | 平均キャッシュ増分 | 平均非キャッシュ増分 | キャッシュによる吸収率 ---|---|---|---|--- < 2K トークン | +266 | -149 | +415 | —* 2K – 10K | +2,768 | +1,561 | +1,207 | **56%** 10K – 25K | +6,445 | +577 | +5,868 | **9%** 25K – 50K | +13,695 | +8,800 | +4,896 | **64%** 50K – 128K | +26,304 | +20,257 | +6,046 | **77%** 128K+ | +108,559 | +100,410 | +8,149 | **93%** *キャッシュ率は < 2K のバケットで極めて低く、リクエストの 10% 未満しかキャッシュにヒットしないため、ネガティブなデルタとなっています。 25K を超えるプロンプトでは、新しいトークナイザーからの追加トークンの大部分がキャッシュによって捕捉されます。最も長いプロンプト（128K+）では、追加トークンの 93% がキャッシュに収まります。 ## Opus 4.7 の完了長さはプロンプトサイズに応じて分岐する OpenRouter の一貫したトークンカウントを使用し、モデル間の完了長さの変化も測定しました: プロンプトサイズ | メディアン完成量 (4.6) | メディアン完成量 (4.7) | 変化 < 2K トークン | 3021 | 114 | **-62%** 2K – 10K | 3383 | 351 | **+4%** 10K – 25K | 1912 | 248 | **+30%** 25K – 50K | 1191 | 135 | **+13%** 50K – 128K | 1081 | 129 | **+19%** 128K+ | 1131 | 142 | **+26%** Opus 4.7 は短いプロンプトにおいて大幅に簡潔になり、2K 未満の単純なクエリではトークン生成量が 62% 減少します。より長いコンテキストを持つプロンプト（10K 以上）では、中位数で 13〜30% トークン数が増加する、やや長めの回答を生成します。 ## 実際のコストへの影響 切り替えコホートにおける 100 万件以上のリクエストから請求されたコストデータを用いて、OpenRouter トークン 100 万個あたりの平均コストを算出しました。これによりプロンプト長の影響を正規化し、コスト効率の直接的な比較が可能になります。 プロンプトサイズ | OpenRouter トークン 100 万個あたりの平均費用 (4.6) | OpenRouter トークン 100 万個あたりの平均費用 (4.7) | 変化 < 2K トークン | $14.60 | $14.37 | **-1.6%** 2K – 10K | $6.65 | $8.46 | **+27.2%** 10K – 25K | $3.82 | $4.78 | **+25.2%** 25K – 50K | $2.25 | $2.73 | **+21.3%** 50K – 128K | $1.66 | $1.86 | **+11.9%** 128K+ | $1.29 | $1.49 | **+15.3%** 各要因は最終コストに異なる形で寄与します。以下に、トークナイザーのインフレ（膨張）、キャッシュ吸収率、完成量の変化がどのように組み合わさるかを解説します。 プロンプトサイズ | トークナイザーのインフレ | キャッシュ吸収 | 完成量変化 (Δ) | ネットコスト変化 (Δ) < 2K トークン | +45% | — | -62% | **-1.6%** 2K – 10K | +42% | 56% | +4% | **+27.2%** 10K – 25K | +34% | 9% | +30% | **+25.2%** 25K – 50K | +32% | 64% | +13% | **+21.3%** 50K – 128K | +32% | 77% | +19% | **+11.9%** 128K+ | +33% | 93% | +26% | **+15.3%** Opus 4.7 の実際の使用状況に関する私たちの調査では、キャッシュ吸収を考慮すると、2K トークンを超えるプロンプトにおいて実際のコストが 12〜27% 増加していることが示されました。2K を超えない短いプロンプトは例外であり、著しく短い補完（completion）によってトークナイザーのオーバーヘッドが完全に相殺されたためです。 ## 方法論 - ソース：OpenRouter のリクエストログ - コホート：リクエスト数で上位モデルが Opus 4.6 であったユーザーのうち、その後 Opus 4.7 を上位モデルに切り替えた人々。 - サンプルサイズ：Opus 4.6 と 4.7 にまたがる 100 万件を超えるリクエスト。テキストのみで、キャンセルされたものは除く。 - 正規化：OpenRouter はトークン数を Anthropic のネイティブカウントとは独立して計上しています。ネイティブカウントと OpenRouter（OR）のトークン数の比率から、トークナイザーの変更を特定できます。 - コスト指標：OpenRouter トークン数 100 万あたりの平均コスト。OpenRouter プロンプトトークン数でバケット分けされています。OpenRouter トークン数で割ることで、モデルバージョン間のプロンプト長の違いを正規化しています。 - コントロール：メディア（画像、ファイル、音声、動画）、キャンセルされたリクエスト、ゼロトークンのリクエストは除外しました。

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