トークン課金の推論
会話履歴や取得したドキュメントを含め、入力トークンと出力トークンを別々に試算してください。料金が異なる場合は、それぞれの料金で計算します。想定リクエスト数を掛け、別途請求される埋め込み、リランキング、音声の使用量があれば加算します。
12/料金
GPUと推論の
料金を解説。
料金と上限は例示であり、現在のオファーではありません。最終的なモデルの提供状況、価格、キャパシティ、データ保持、SLAはデプロイ契約で定められます。
01
マネージド推論
従量課金でモデルにアクセス。
Shared Pod · Performance Pod最適な用途
- API
- 変動する需要
- 実験・検証
請求
デプロイを計画 →
$0.12 – $2.50
100万トークンあたり · コンテキストに応じて
02
GPU Pod
専用または予約コンピュート。
Performance Pod · Dedicated Pod最適な用途
- 予測可能なワークロード
- カスタムモデル
- 高スループット
請求
キャパシティをリクエスト →
$0.79 – $2.50
GPU時間あたり · BlackwellまたはAmpere
03
エンタープライズ
プライベートインフラ。
Enterprise Pod最適な用途
- セキュリティ
- リージョン要件
- 大規模キャパシティ
- カスタムSLA
請求
エンタープライズを見る →
年間契約
SLAは個別契約推論の請求額は何で決まるのか？
予約GPUまたは専用GPU
GPU数 × 課金対象時間 × 合意した時間単価で試算してください。該当する場合は、アイドル状態のキャパシティ、レプリカ、ストレージ、ネットワークの料金も含めます。使用率と運用責任を、トークン課金のマネージドサービスと比較してください。
見積もりを承認する前に
モデル／バージョン、コンテキスト上限、同時実行数、請求通貨、税務上の取り扱い、最低利用額、超過時のルールを確認してください。サポート時間、保持、SLAの測定方法、適用除外を明記してください。表示されている例は、キャパシティやサービスに関する拘束力のある確約ではありません。
比較
運用モデルを比較する。
ツールによって解決する課題は異なります。表示価格を比べる前に、デプロイの制御、データの配置、運用責任を比較してください。
| 機能 | LLMPods | Runpod | Vast.ai | Lambda |
|---|---|---|---|---|
| モデルへのアクセス | オープンウェイトのカタログ。カスタムデプロイは個別契約による | カスタムGPUワークロードと公開モデルエンドポイント | 顧客が構成するGPUインスタンスとモデルランタイム | お客様のサービングスタック向けのGPUクラウドインスタンスとクラスター |
| データの配置 | 現在はトルコ。フランクフルトとカナダは計画中 | 選択したデプロイと製品によって異なる | 選択したマシン／データセンターと接続先のサービス | 選択したクラウドリージョンとワークスペース |
| 運用責任 | マネージド推論。分離オプションは個別契約による | マネージドエンドポイント、または顧客が運用するGPUコンテナ | インスタンスのライフサイクル、コンテナ、ログを顧客が管理 | 顧客が管理するインスタンス環境。範囲は製品によって異なる |
| 契約・課金形態 | USD建ての従量課金または予約キャパシティ。カード決済はTCMBレートでTRY建て | クレジット制の請求。コンピュートとストレージの料金 | 前払いクレジット。GPU、ストレージ、帯域幅の料金 | インスタンス／クラスターのコンピュートとファイルシステム使用量の料金 |
横にスクロールしてプロバイダーを比較 →
機能の概要であり、パフォーマンスベンチマークではありません。オプションは製品や構成によって異なります。情報源の確認日：2026年10月13日。
すべての決済に、透明な為替レート。
LLMPodsの使用量はUSD建てで価格設定されています。カード決済はTRYで行われ、決済時点におけるトルコ共和国中央銀行（TCMB）のUSD外国為替売りレートが適用されます。そのため、同じワークロードでもTRY建ての金額は為替レートに応じて変動します。
為替レートとTRY建ての金額は決済前に表示され、決済とともに記録されます。請求書はTRY建てで発行され、適用されたレートが記載されます。
USD/TRY 30
3 000 TRY
USD/TRY 40
4 000 TRY
USD/TRY 50
5 000 TRY
説明のための例です：$100分の使用量を、仮のUSD/TRYレート30、40、50で換算しています。税金と銀行手数料は含みません。これらは現在の為替レートではありません。
14/エンタープライズ
ひとつのPodでは
足りないときに。
AIワークロードを支えるインフラを予約できます。
01 · 単一Pod
ひとつのモデルに、ひとつのGPU割り当て。
02 · 複数Pod
ルーティングを共有するレプリカ。
03 · ラック
ひとつのシャーシに収められたPod。
04 · クラスター
プライベートな境界内のラック。
- 専用GPUクラスター
- プライベートネットワーク
- 予約キャパシティ
- リージョナルアーキテクチャ
- カスタムモデルのサービング
- テクニカルアカウントサポート
- エンタープライズSLA
- 個別契約
15/ターミナル
Podを、
インフラのように運用する。
同じシステムをコマンドラインで表示したものです。コンセプトUIのため、表示されるコマンドはCLIのリリースまでは例示です。
llmpods · コンセプトCLIコンセプト
$ llmpods モデル list
NAME TASK DEPLOYMENT
llama-70b-instruct chat shared
qwen-coder-32b coding shared
bge-m3 embedding shared
$ llmpods pod create --model qwen-coder-32b --gpu l40s --region tr-ist-01
POD CREATED
pod_018
region tr-ist-01
state 準備完了
model qwen-coder
$ llmpods logs --follow
req 7f39a21 POST /v1/chat/completions pod_018 ttft 24ms 200
req 7f39a22 POST /v1/embeddings pod_041 ttft 6ms 200
$ llmpods usage
requests 1.28M トークン 214M gpu-util 67% · デモデータ
$
16/ドキュメント
すでにご存じの
APIです。
POST
https://llmpods.com/panel/v1/chat/completions
リクエストJSON
{ "model": "llama-70b-instruct", "stream": true, "messages": [ { "role": "user", "content": "Hello, Pod." } ] }
レスポンス200 · JSON
{ "id": "chatcmpl-7f39a21", "object": "chat.completion", "model": "llama-70b-instruct", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "Hello." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "total_tokens": 15 } }
トークンをストリーミング中SSE
data: {"delta": {"content": "Hel"}} data: {"delta": {"content": "lo"}} data: {"delta": {"content": ","}} data: {"delta": {"content": " Pod"}} data: [DONE]
LLMPODS
TR-IST-01
LLMPODS
POD-001
準備完了
準備完了
AIに、
より良い実行環境を。
- OpenAI互換
- リージョナルコンピュート
- 専用GPU
- マネージドインフラ