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AWS Bedrockの料金体系|オンデマンド・バッチ・プロビジョンドの違い

Amazon Bedrockの料金は、トークン課金のオンデマンド(Standard)、50%引きのバッチ推論、時間課金のProvisioned Throughput、+75%のPriority tier、−50%のFlex tierに分かれます。リージョンごとの単価差(東京は米国より高いモデルがある)、クロスリージョン推論、プロンプトキャッシュ、Marketplace経由のサードパーティモデルの請求、OpenAI・Claude直との違いを2026年9月15日参照の公式情報に基づいて説明します。

Amazon Bedrock(AWS Bedrock)の料金は、トークン課金のオンデマンド、50% 引きのバッチ推論、容量を時間で買う Provisioned Throughputの 3 方式に、Priority tier(+75%)と Flex tier(−50%)の階層が加わります。複数ベンダーのモデルを 1 つのサービスで呼べる反面、リージョンごとに単価が異なる点が他社と違います。

この記事では、料金の方式と選び方、リージョンと経路による違いを、2026 年 9 月 15 日に参照した公式料金ページに基づいて説明します。単価はモデルとリージョンで大きく変わるため、公式ページで貴社の条件を指定して確認してください。5 社の横断比較は「生成AI API 料金比較 2026」を参照してください。

料金の方式

方式課金内容
オンデマンド(Standard tier)入力・出力トークン × 単価コミットなしの従量課金。既定
バッチ推論オンデマンドの 50% 引き非同期で大量のリクエストをまとめて処理
Provisioned Throughputモデルユニット × 時間単価容量を専有。1 か月または 6 か月のコミットで割引。料金は営業経由
Priority tierStandard の 1.75 倍優先処理でレイテンシを安定させる
Flex tierStandard の 0.5 倍低優先で処理される代わりに半額
レイテンシ最適化推論モデルにより別単価一部モデルで高速応答

オンデマンド

モデルごとに入力・出力の単価(1M トークンあたり USD。一部は 1K トークン表記)が決まっています。対応モデルではプロンプトキャッシュ(キャッシュ読取の割引・書込の課金)も適用されます。

バッチ推論

即時性が不要な処理(大量の要約・分類・埋め込み)を S3 に置いてまとめて処理する方式で、オンデマンドの半額です。OpenAI・Claude・Azure と同じく「夜間に回せる処理は半額」が成り立ちます。

Provisioned Throughput

モデルユニット(1 分あたりの処理能力の単位)を時間単価で専有します。1 か月・6 か月のコミットで割引され、コミットなしの時間課金もモデルによって選べます。リクエストの有無にかかわらず課金されるため、利用率が読める大量トラフィックの本番向けです。料金はアカウントチームへの問い合わせが案内されているモデルもあります。

リージョンによる単価の違い

Bedrock はリージョンごとに単価が設定されています。同じモデルでも、米国リージョンとアジアパシフィック(東京)で単価が異なり、東京のほうが高いモデルがあります。公式ページには、あるモデルで東京が米国東部より入力・出力とも 2 割ほど高い例が掲載されています。

観点内容
単価の差東京リージョンは米国より高いモデルがある。モデルごとに公式ページで確認
モデルの提供有無すべてのモデルがすべてのリージョンで使えるわけではない。Claude の一部は東京に無い
クロスリージョン推論複数リージョンに動的に振り分ける推論プロファイル。グローバルとリージョナルのエンドポイントがある
リージョナルの割増Claude 4.5 以降では、リージョナルエンドポイントはグローバルより 10% 割増

「日本国内で処理したい」という要件があると、単価は上がります。データ所在地の要件と費用のどちらを優先するかを先に決めてください。

サードパーティモデルの請求

Anthropic(Claude)などのサードパーティモデルは、AWS Marketplace 経由で提供されます。請求書や Cost Explorer では、Bedrock 本体とは**別のサービス名(Marketplace のモデル提供者名)**で計上されるため、「Bedrock の費用」を集計するときは両方を合算する必要があります。

このほか、Anthropic が AWS Marketplace 経由で提供する「Claude Platform on AWS」は、Claude Consumption Unit(CCU、$0.01 = 1 CCU)という単位で請求され、AWS の請求書には CCU の 1 行が載ります。Bedrock 経由の Claude とは別の契約です。

実費と利用量が見える単位

データ取得元粒度反映
実費Cost Explorer、Cost and Usage Reportサービス・使用タイプ・リージョン・タグ・アカウント × 日約 24 時間遅れ。少なくとも 24 時間ごとに更新
利用量CloudWatch メトリクスモデル ID × 1 分〜1 時間(入力トークン・出力トークン・呼び出し回数)ほぼリアルタイム

利用者個人の内訳はありません。CloudWatch はモデル単位、Cost Explorer はアカウント・リージョン・タグ単位までです。部署別に見たい場合は、AWS アカウントを部署ごとに分けるか、アプリケーション推論プロファイルにタグを付けてコスト配分タグとして使います。確認方法は「AWS Bedrock の利用料金を確認する方法」を参照してください。

OpenAI・Claude 直との違い

OpenAI 直/Claude 直AWS Bedrock
契約各社と直接AWS と(既存の AWS 契約・割引の範囲)
モデル各社のモデルのみ複数ベンダーのモデルを 1 サービスで
単価1 本の料金表リージョンごとに異なる
固定容量なしProvisioned Throughput
優先/低優先Fast mode/Flex(OpenAI)Priority tier/Flex tier
利用量の粒度API キー × モデル × 時間モデル × 時間(CloudWatch)
実費の粒度プロジェクト/ワークスペース × 日リージョン・タグ × 日(約 1 日遅れ)
個人別の内訳キー単位で可なし(アカウント・タグ単位まで)

Bedrock は「AWS の請求にまとまる」「複数ベンダーのモデルを同じ IAM・ネットワークで使える」利点がある一方、費用の内訳は AWS のコスト管理の仕組み(タグ・アカウント分割)に依存します。

費用を左右する要因

  1. リージョンの選択: 東京限定は米国より高いモデルがある。要件がなければクロスリージョンのグローバルを検討
  2. モデルの選択: ベンダー・階層で単価に大きな幅
  3. 処理階層: Flex に回せる処理は半額、Priority が必要な処理は 1.75 倍
  4. バッチへの切り出し: 即時性が不要なら 50% 引き
  5. Provisioned Throughput の利用率: 専有した容量を使い切れなければオンデマンドのほうが安い

よくある質問

Q. 東京リージョンと米国リージョンで料金は同じですか? 同じではありません。モデルごとにリージョン別の単価があり、東京のほうが高いモデルがあります。公式ページでモデルとリージョンを指定して確認してください。

Q. Bedrock 経由の Claude と Anthropic 直、どちらが安いですか? 標準単価は近い水準ですが、Bedrock はリージョン別の単価とリージョナルの割増があります。既存の AWS 契約や割引、データ所在地の要件を含めて比較してください。

Q. Provisioned Throughput の料金はどこで分かりますか? モデルによっては公式ページに時間単価が掲載され、それ以外はアカウントチームへの問い合わせが案内されています。

Q. 利用者ごとの費用は出せますか? 出せません。CloudWatch はモデル単位、Cost Explorer はアカウント・タグ単位までです。部署別に見たい場合は、アカウント分割かアプリケーション推論プロファイルのタグで分けます。

まとめ

  • 方式はオンデマンド、バッチ(50% 引き)、Provisioned Throughput(時間課金・コミット割引)に、Priority(1.75 倍)と Flex(0.5 倍)の階層
  • リージョンごとに単価が異なり、東京は米国より高いモデルがある。リージョナルエンドポイントは 10% 割増
  • サードパーティモデルは Marketplace の別サービス名で計上される
  • 実費は Cost Explorer(約 1 日遅れ)、利用量は CloudWatch(モデル単位)。利用者個人の内訳はない

ManageAI は、Bedrock の CloudWatch メトリクスと Cost Explorer を読み取り専用で取得し、Marketplace 経由のモデルの実費も合算して、リージョン/モデルの疑似キーを部署に対応付けて可視化します。モニター企業を募集中です。

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この記事を書いた人

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師田 賢人

Kento Morota

Harmonic Society株式会社 Founder|設計・開発

一橋大学卒業後、アクセンチュアで大手企業の業務改革・システム導入に従事。200社以上の経営者を取材した編集者を経て、AIを活用したWeb開発・DX支援を展開。ManageAIの設計・開発を担当。

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