Models
qwen-turbo/text-to-textモデルは、Alibaba Cloudが開発した最先端の大規模言語モデルです。著名なQwenファミリーに属し、特に高速処理と低レイテンシーのパフォーマンスに最適化されています。Turbo版として、インテリジェンスとコスト効率の絶妙なバランスを実現しており、リアルタイムアプリケーションに最適です。このモデルは多言語理解に優れており、特に英語と中国語に対応し、複雑な推論やクリエイティブな文章作成をサポートします。より大規模な姉妹モデルと比較して、qwen-turbo/text-to-textは高い論理的精度を維持しながら、より高速な応答時間を実現します。GPT Protoプラットフォーム上で、…
Seed 1.6 Flash APIは、リアルタイムアプリ向けに1秒未満のレイテンシと卓越したスループットを実現します。このDoubaoのイテレーションは、ネイティブな関数呼び出しに対応した128kのコンテキストウィンドウを処理し、グローバル規模で優れたコストパフォーマンスを提供します。
Gemini 2 Flash は、Google の速度最適化されたマルチモーダルモデルです。100万トークンのコンテキストウィンドウとネイティブなリアルタイム音声・動画処理を備え、エージェント型ワークフローやライブ会話アプリにおける1秒未満のレイテンシーを実現するよう設計されています。
doubao seed 1.6 flash apiは、128kコンテキストウィンドウを備えた高性能なバイリンガルAIを提供します。ByteDanceによって低遅延とコスト効率に最適化されており、中国語と英語のタスクや、エンタープライズワークフロー向けの複雑な関数呼び出しに優れています。
Doubao 1.5 AIは、ByteDanceのフラッグシップ推論モデルです。GPT-4oクラスの性能を備え、英語と中国語における優れたバイリンガル論理能力を提供します。ツールの活用や複雑なエージェント向けに最適化されており、欧米のモデルの数分の一のコストで利用できます。
deepseek-v3.2/text-to-text とともに、推論の次なる進化を体験しましょう。GPT Proto エコシステムに完全統合されたこのモデルは、Mixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャにおける大きな飛躍を実現し、複雑な問題解決や創造的な統合に比類のない効率性を提供します。複雑なソフトウェア開発ワークフローの自動化から、ニュアンスに富んだローカライズコンテンツの生成まで、deepseek-v3.2/text-to-text は高い精度と深い洞察力を発揮します。GPT Proto 上で deepseek-v3.2/text-to-text を活用することで、ユーザーは知性を損なうことなく、低レイテンシ…
The GPT 5 Nano APIは、128kのコンテキストとネイティブ音声処理を提供する、OpenAI最速のマルチモーダルモデルです。大量のオーケストレーションやリアルタイムサポートに最適で、入力トークン100万件あたりわずか0.05ドルで、優れた推論性能を発揮します。
GPT 4.1 nano APIは、1秒未満のレイテンシと高スループットのパフォーマンスを実現します。構造化出力や画像処理タスク向けに最適化されたこのGPTモデルは、技術的な信頼性を損なうことなく、より大規模なLLMに代わる費用対効果の高い選択肢を提供します。
Grok-4-1-fast-non-reasoningは、高速なコンテンツ生成と自動化を主な目的として設計された、迅速かつ効率的なAI言語モデルです。Grokファミリーの一員であるこのモデルは、複雑な推論よりもスループットと信頼性を重視しており、大規模なワークフロー、バッチ処理、迅速な応答が不可欠なシナリオに最適です。基盤となるGrokモデルと比較すると、grok-4-1-fast-non-reasoningはより深い推論を犠牲にして速度を最適化しており、テンプレート化されたコピーライティング、簡単な要約、自動メッセージングなどのタスクをサポートします。最大限の効率性とスケーラブルなパフォーマンスを求める開発者や企業に最適です。
grok 4.1は、複雑な推論タスクを卓越した速度で処理できるよう設計された、リアルタイムインテリジェンスの頂点です。GPTProtoプラットフォームを通じてgrok 4.1をワークフローに統合することで、自然言語理解とデータ統合における高度な機能を利用できます。grok 4.1モデルは、ライブデータの更新と深いコンテキスト認識が求められる環境で優れた性能を発揮します。高度なエージェントの構築でも、エンタープライズ検索の最適化でも、grok 4.1は現代のAIアプリケーションに必要な信頼性とパフォーマンスを提供します。GPTProtoは高い稼働率と柔軟な料金体系でgrok 4.1を利用できるようにし、grok 4.1を開発者にとって…
AI Grok 3 Miniは、xAIが提供する高効率な推論モデルです。Xとの統合によるコーディングタスクとリアルタイム情報検索に優れ、GPTProto.comを通じて開発者に低レイテンシーのパフォーマンスを提供します。
GPTProtoでGPT-6 Lunaにアクセスし、大量のチャット、分類、構造化抽出を行えます。調整可能な推論と1.05Mトークンのコンテキストウィンドウで集中的なタスクを実行できます。最新の料金を確認し、GPTProto APIキーを使ってモデルをテストしてください。
gpt 4o mini APIは、OpenAIが提供する高性能な小型モデルです。128kのコンテキスト、ネイティブな画像認識、低レイテンシを備え、大量処理に適しています。コストを重視しつつ、わずかな料金でGPT-4レベルの知能を必要とする開発者に最適です。
OpenAIのgpt 4o mini APIは、大量処理が求められるタスクで優れた知能を発揮します。128kのコンテキストウィンドウとマルチモーダル対応により、このミニモデルは、超低レイテンシーと低コストを維持しながら、推論や構造化データの抽出に優れています。
Access Z.ai’s first natively multimodal GLM-5 model through GPTProto. Send text, images, videos, or files, retain up to 1M tokens of context, and use one API key and shared balance across 200+ supported models.
GPTProtoを通じてAnthropicのClaude Haiku 5.5にアクセスし、大量の分類、抽出、ルーティング、サポート、サブエージェント作業に活用できます。1つのキーと、利用可能なモデル間で共有される残高でテストできます。
DeepSeek V3 APIは、6710億パラメータによる最先端レベルの知能を提供します。コーディングと数学向けに最適化されたこのMoEモデルは、128kのコンテキストウィンドウを備え、GPTProto.comを通じて大幅に低いコストでGPT-4oと同等の性能を実現します。
qwen-plus/text-to-textは、Alibaba Cloudが開発した高度な大規模言語モデルで、著名なQwenファミリーに属しています。中堅から上位層に位置するモデルとして、推論能力と計算効率の最適なバランスを実現しています。複雑なテキスト生成と理解を目的に設計されたqwen-plus/text-to-textは、多言語処理、特に中国語と英語のコンテキストにおいて優れた性能を発揮します。堅牢な論理的推論、数学的能力、コード生成を強みとしています。自動コンテンツ作成から複雑なデータ分析まで、qwen-plus/text-to-textは、大規模なフラッグシップモデルに伴うレイテンシーを抑えながら、エンタープライズレベルの…
Gemini 3.5 Flash is a high-throughput multimodal model from Google, featuring a 1M token context window and native audio/video reasoning. Built for speed and efficiency, it delivers elite performance for long-document QA and real-time analysis.
gemini-3.1-flash-lite-previewは、生成AIにパラダイムシフトをもたらすモデルです。速度と効率性に最適化された、100万トークンという広大なコンテキストウィンドウを備えています。狭いメモリ容量に制限される従来のモデルとは異なり、gemini-3.1-flash-lite-previewでは、コードベース全体、数時間に及ぶ動画、大規模なドキュメントライブラリを1つのプロンプトで開発者がアップロードできます。GPT Protoプラットフォームを通じて利用できるこのモデルは、多くのユースケースでRAG（検索拡張生成）の複雑さを解消し、コンテキスト内学習で高い精度を実現します。GPT Proto上でgemini-3…
この条件に合うモデルはありません。
| 出力 | 安定性 | 操作 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
 Qwen Turbo公式価格より30%オフ | — | |||||
 Doubao Seed 1.6 Flash (Build 250615)公式価格より15%オフ | — | |||||
 Gemini 2.0 Flash公式価格より40%オフ | — | |||||
Doubao Seed 1.6 (Build 250615)公式価格より15%オフ | — | |||||
Doubao 1.5 Pro 32K (Build 250115)公式価格より15%オフ | — | |||||
 DeepSeek v3.2公式価格より40%オフ | 163.84K | |||||
 GPT 5 Nano公式価格より30%オフ | 400K | |||||
GPT 4.1 Nano公式価格より30%オフ | 1.05M | |||||
 Grok 4.1 Fast Non Reasoning公式価格より40%オフ | — | |||||
Grok 4.1 Fast Reasoning公式価格より40%オフ | — | |||||
Grok 3 Mini公式価格より40%オフ | — | |||||
GPT 6 Luna公式価格より20%オフ | 1.05M | |||||
GPT 4o Mini (Build 2024-07-18)公式価格より30%オフ | 128K | |||||
GPT 4o Mini公式価格より30%オフ | 128K | |||||
 GLM 5.3 Flash公式価格より15%オフ | 1.05M | |||||
 Claude Haiku 5.5公式価格より10%オフ | 1M | |||||
DeepSeek v3公式価格より40%オフ | — | |||||
Qwen Plus公式価格より30%オフ | 1M | |||||
Gemini 3.1 Flash Lite公式価格より40%オフ | 1.05M | |||||
Gemini 3.1 Flash Lite Preview公式価格より40%オフ | 1.05M |
Affordable LLM Models on GPTProto
Compare text models by output price, starting at $0.14 per 1M output tokens. Sort by estimated monthly cost to see which model fits your budget.
LLM API Cost Calculator
Enter your monthly token usage to compare what each model would cost. If you only know your per-request usage, multiply the average input and output by the number of requests you expect each month.
動画とエージェントのワークロードはクレジットの消費が速くなります — シナリオや使用レベルを切り替えると、おすすめが自動的に調整されます。
What Is a Cheap LLM API?
A cheap LLM API keeps the cost of your requests low enough to run your workload at scale. Look at input and output prices together, then check whether repeated prompt text qualifies for a lower cache-read rate. Qwen Turbo has the lowest output price in the table. Estimated monthly costs also include input charges. At 10M input and 2M output tokens with no cached input, Qwen Turbo costs about $0.63 per month.
Why Choose GPTProto for a Low-Cost LLM API?
See What You Save on the Same Model
Compare the same model and usage at GPTProto and at the provider’s standard paid rate. If you already know which model works for you, compare the two rates before deciding where to run it.
Use One Key and One Balance
Try a lower-cost model for routine calls and keep a stronger model for work that needs it. Use one GPTProto API key and a shared prepaid balance across supported models. For an existing OpenAI-compatible chat integration, start with the base URL, key, and model ID shown on the model page.
4 Ways to Reduce Your LLM API Costs
1. Use a budget model for repeatable tasks
Try a low-cost model for extraction, routing, or short replies. Send harder cases to a stronger model when your evaluation shows it makes a difference.
2. Send less text per request
Keep the instructions and retrieved context the model needs to answer. Summarize older chat turns where you can and ask for concise output where a short answer works.
3. Measure cache hits on repeated prompts
Reuse stable instructions when the model supports prompt caching. Check your billed cache reads and any write or storage fees before using the cache rate in a budget forecast.
4. Track cost per successful task
Divide the total cost of a test run by the number of tasks that passed your checks. Include retries and any billable reasoning tokens. This gives you a better basis for choosing a model than input price alone.
Frequently Asked Questions
01What is the cheapest LLM API on GPTProto in 2026?
Qwen Turbo has the lowest standard output price among the text models compared on this page at $0.14 per million output tokens. Doubao Seed 1.6 Flash comes next at $0.1821 per million output tokens.
02How much does one LLM API call cost?
A call with 1,000 input and 200 output tokens costs about $0.00016 on GPT-6 Luna at the listed GPTProto rates. For a monthly estimate, multiply each per-call token count by the number of calls you expect and enter the totals above.
03Is GPTProto cheaper than buying directly from the model provider?
It depends on the model and rate. For example, GPT-6 Luna’s standard input and output rates are 20% lower on GPTProto than OpenAI’s standard rates in this comparison. Check the exact model and tier, especially if you already use a provider’s batch or promotional pricing.
04What is the most cost-effective LLM for coding?
Start with a model that completes your typical edit and passes your tests. Compare the cost of accepted patches across models using the same tasks. Include retries, repository context, and any reasoning tokens in the total.
05Do I need to buy a separate API key for every model?
You can use one GPTProto API key and one prepaid balance across supported models. Create a key, choose a model, and follow the API example on its model page. Usage is billed at the selected model’s rate.
06Can I estimate costs before topping up?
Yes. Use the calculator before you add funds. Top-ups start at $15. That amount adds credit to your balance, and usage draws from it at your model’s rate. Unused credit carries forward. View top-up options
07How much can cached input save?
Savings depend on the model’s cache-read rate and how many input tokens are billed at that rate. Use a measured cache hit rate from a test run to estimate your savings. Include any separate cache-write or storage charges in your budget.
Make Your First API Call
Pick a model and create your GPTProto API key. Add credit from $15 and run the quickstart on the model page. You can use the same balance to test other supported models. Unused credit stays in your account.