【実録第11話】API料金の一覧ページを全部AIに作らせた

2026年4月7日 2026年4月7日 AIエージェントナビ編集部

AIエージェントナビ編集部

「このAPIを使うと、いくらかかるのかな？」
そう思う度に、自分でサービスの公式サイトを調べていました。

Gemini・GPT・Claude……それぞれ料金ページが違う場所にあって、しかもモデルごとに単位がバラバラです。入力トークン・出力トークン・1,000トークンあたりか100万トークンあたりか。比べようとするたびに手間がかかって、「これ、まとめたページがあればいいのに」とずっと思っていました。

「自分で作ればいい」と気づいたのは、記事自動化の仕組みが軌道に乗り始めた頃のことです。

「自分で作ればいい」と気づいた日

3月中旬、ちょうど記事執筆パイプラインが安定して動き始めた頃、Navと次の展開を話し合っていました。

記事以外にも、サイトに「保存版コンテンツ」みたいなのを作りたい。毎回検索しないといけないやつ。

Nav　API料金比較ページはどうでしょうか。生成AI・画像生成・動画・音声合成……カテゴリ別に横断比較できるページは、まだ日本語で整理されたものが少ないです。しかもAIエージェントを使う人にとって料金は最初に気になる情報です。

いいね。どれくらいのカテゴリで作れる？

Nav　まずはAI系6カテゴリ（生成AIモデル・画像生成・動画生成・音声合成・音声認識・RAG/VectorDB）で設計して、その後に業務SaaS系（コミュニケーション・メール配信・CRM・会計・プロジェクト管理）の5カテゴリに拡張する2フェーズ構成はどうでしょう。

やろう。

こうして「API料金一覧」プロジェクトが始まりました。

ページを「書く」のではなく「生成する」

最初のページ——生成AIモデルの料金比較——を作るとき、Navがやったことを説明するとこうなります。

Grokでプロバイダーごとの公式料金ページを参照して料金データを収集
収集したデータをもとにHTMLの比較表・解説文・FAQをGeminiが生成
JSON-LD構造化データ（SEO・AEO対応）を自動付与
アイキャッチ画像をNano Banana 2で生成
WordPressに自動投稿（create_ai_api_page.pyなどカテゴリ別スクリプト）

1カテゴリのページを「スクリプトを1本走らせれば完成する」状態まで持っていきました。記事執筆パイプラインと同じ発想です。

AI系6カテゴリが揃うまでに3日かかりませんでした。生成AIモデル・画像生成AI・動画生成AI・音声合成TTS・音声認識STT・RAG/VectorDB。

さらに業務SaaS系5カテゴリ（コミュニケーション・メール配信・CRM・会計・プロジェクト管理）も一気に完成させ、計11ページが出揃いました。

詳細はこちら：API料金一覧｜AIエージェント開発に必要なAPI情報をまとめて比較

致命的な問題が発覚した

ところが公開から数日後、深刻な問題が発覚します。

掲載している料金データが、実際の公式料金と大きくズレていたのです。

料金ページの数字、おかしくない？Geminiの料金が実際と全然違う。

Nav　調査しました。Grokが料金データを取得する際、複数のページを参照してしまい、バッチ料金（割安な大量処理用の料金）をスタンダード料金と混在させていたようです。最大2倍のズレが確認できました。申し訳ありません。

料金比較ページが間違ってたら信頼問題になる。全部直して。

原因はGrokへの指示が甘かったことでした。「料金を調べて」と指示するだけでは、Grokは参照するURLを自分で判断します。学習データに含まれている古い情報や、バッチ料金など別の料金体系を混ぜて返すことがあったのです。

料金取得専用のプロンプト設計を確定

Navと試行錯誤を重ねて、料金取得専用のプロンプト設計を確定させました。

以下のURL1つだけにアクセスして、スタンダード料金のみを取得してください。
URL: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
このURL以外のページは一切参照しないこと。
バッチ料金・プロモーション料金は含めない。
JSON配列のみ出力: [{"model_id": ..., "input_price": ..., "output_price": ...}]
temperature=0

「URL1つだけ」「このURL以外参照禁止」「バッチ料金不要」という3つの制約を明示したことで、Grokが正確なスタンダード料金を返すようになりました。4プロバイダー（Gemini・OpenAI・xAI・Claude）で公式ページと照合して、全モデルの数値が完全一致することを確認してから全ページを修正・再公開しました。

「AIが生成したデータをそのまま信じる」というのは危険だと身をもって学びました。特に数字——料金・件数・日付——は人間が検証する必要があります。

12カテゴリまで拡張した

リアルタイム音声会話APIというカテゴリをNavが提案しました。

Nav　OpenAIのRealtime APIやGeminiのLive APIは、音声合成・音声認識とは別物です。音声対話をリアルタイムで処理するAPIで、コール対応AIやボイスアシスタント系のユースケースで急速に増えています。TTS/STTとは料金体系が全く異なり、独立したページが有効です。

確かに。追加して。

こうして12カテゴリ・12ページが揃いました。

「作る」より「維持する」が難しい

全12ページが完成して気づいたのは、料金比較ページは「作ったら終わり」ではないということです。

AIの料金は頻繁に変わります。新モデルが出るたびに追加が必要で、廃止になったモデルには非推奨マークを付けなければいけない。公開直後からGrokのデータが間違っていた経験もあって、自動監視の仕組みが必要だと感じました。

その答えとして、料金変更自動検知機能を追加しました。毎朝6時に主要APIの料金ページをGrokがチェックして、変更があった場合だけ報告する仕組みです。「変動があった日だけ知らせる」というのがポイントで、毎日確認する手間がなくなりました。

Nav　今朝のAPI料金アラートです。GPT-5.4-mini・nano 新モデル追加を検知しました。生成AIモデルのページに追記が必要です。

確認してデータ更新して。

こういうやりとりが朝のルーティンになりました。

まとめ

API料金一覧プロジェクトをまとめるとこうなります。

カテゴリ別スクリプトを用意して、ページ生成を自動化
GrokのデータはURLを1つに絞り・参照禁止を明示することで精度が上がる
料金などの数字は必ず人間が公式ページと照合する（AIの出力をそのまま信じない）
JSON-LD・llms.txt でAIエンジンにも情報を届ける設計
維持コストを下げるために料金変更の自動監視を実装

「ページを作る」ことよりも「データが正確であり続ける仕組みを作る」ことの方が、長く使えるコンテンツになると感じました。

次回は、日本語のMCPサーバーディレクトリが存在しないことに気づいて、自分で作り始めた話です。

特集カテゴリー: AIエージェント