モデルの可用性とIDは 2026年10月14日 時点で haimakerカタログ と照合済みです。これらはご自身のタスクでテストすべき候補であり、新たに統制されたベンチマークの結果ではありません。

AIコーディングエージェントにとって最安のAPIは、エージェントの用途によって変わります。100万トークンあたりの単価表で最も安く見えるモデルも、タスク完了あたりのコストで測るとたいてい不利になります。低コストモデルはリトライが多く、ツール引数を誤って生成し、エージェントをループに引き込むためです。

本記事はコーディングエージェントに特化した比較です。チャットアプリやワンショット補完のためにAPIを選ぶ場合は、また別の計算になります。

クイックランキング（2026年10月）

ティアモデルコスト帯テストすべきワークロード
ローカルQwen3.8 27B（Ollama経由）APIトークン料金なしプライベートコード、適切なハードウェアを既に所有している場合
低コストクラウドDeepSeek V4.1 Flash / GLM-5.3 Flash低コスト定型的なエージェント作業と要約
低コストクラウドMiniMax M3バジェットコーディングやツール多用のワークフロー
集中作業向けGPT-6 Luna / Claude Haiku 5.5低コスト分類、抽出、範囲が限定されたタスク
無料枠ルートGemini 3.8 Flash無料＋Google直接の有料利用プロジェクトのライブクォータに収まる作業
大容量コンテキストGrok 4.1 Fastバジェットリポジトリの読み込み。現在のエンドポイント制限を確認すること
高性能フォールバックClaude Sonnet 5.5 / GPT-6.1 Solミッドレンジデバッグやバジェットモデルが失敗するタスク

正確なIDはライブカタログからコピーしてください：deepseek/deepseek-v4.1-flash、z-ai/glm-5.3-flash、minimax/minimax-m3、openai/gpt-6-luna、anthropic/claude-haiku-5-5。Googleの無料枠はGoogleへの直接アクセスに適用され、ゲートウェイ経由の呼び出しには適用されません。

出力価格が入力価格より重要な理由

チャットアプリは短いプロンプトを読んで短い回答を返すだけです。一方、コーディングエージェントはファイルを読み、パッチを書き、失敗を説明し、テストを書き直し、diffを出力します。実際にコストがかさむのは出力側です。

料金を比較する前に、まずご自身のワークロードを推定してください：

task cost = input tokens × input rate + output tokens × output rate
          + tool charges + retries - applicable cache savings

すべてのモデルで同じ入出力の比率を使ってください。課金される場合には、推論トークンと失敗した試行も含めてください。エージェントが多くの出力を生成するなら低い出力単価が最も重要になり、長いコンテキストを繰り返し読む場合は入力価格とキャッシングがより重要になります。

無料オプション：ローカル

自前のハードウェアでOllamaを動かせば、トークンあたりのコストは$0です。ただし、それなりのハードウェアを用意できることが前提です。

ローカル環境で新たに比較するなら、十分なメモリを搭載したマシンで Qwen3.8 27B を試してみてください。Ollamaの記載では、コンテキスト状態やランタイムバッファを除いても約18GBのダウンロードが必要です。Muse GlimmerやQwen3 Coder 30Bもツール対応の候補です。スペックの低いマシンでは、より小さなモデルや短いコンテキストで運用する必要があります。

ローカルが経済的に合理的なのは、適切なハードウェアを既に所有している場合、オフライン処理が必要な場合、またはモデルが確実に処理できるタスク構成の場合です。メモリティアについては OpenClaw向けベストローカルモデル を参照してください。

各クラウドモデルが優れる場面

MiniMax M3 / DeepSeek V4.1 Flash / GLM-5.3 Flash — 低コスト候補

これらのモデルは、haimakerカタログにおける定型的なコーディングエージェント作業の現行オプションです。各モデルで同じファイル読み取り・編集・テストのシーケンスを実行してください。「処理できるタスクの割合」という公称値ではなく、正しく完了したかどうかと総トークン数で判断してください。

リトライには上限を設けてください。同じ失敗するコマンドをループし続ける低コストモデルは、一度で完了する高性能モデルより結果的に高くなる可能性があります。

Grok 4.1 Fast — コンテキストサイズが重要な場合

Grok 4.1 Fastは大容量コンテキストの低コスト候補であり続けています。リポジトリを送信する前に、プロバイダーのアクティブなモデルIDと制限を確認してください。公表されているコンテキストウィンドウの大きさは、モデルがすべてのファイルを正確に処理できることの保証にはなりません。

Gemini 3.8 Flash — 無料アクセスが重要な場合

GoogleはGemini 3.8 Flashに無料枠を設けています。AI Studioでプロジェクトのクォータを確認してください。すべてのアカウントに一律の日次許容量があるわけではありません。より難しい作業にはGemini 4 Argonを試すとよいですが、有料利用の予算を確保しておいてください。

実際に節約できるルーティング戦略

低コストモデル1つですべてをこなそうとすると、フロンティアモデルが本当に必要なタスクがあるのに節約の機会を逃します。逆にフロンティアモデル1本で運用すると、ほとんどのタスクには不要な出費になります。

多くのユーザーが行き着くのは2層ルーティングです：低コストのデフォルト＋スマートなフォールバック。定型タスクは低コストモデルに送り、確実に完了できない場合だけ切り替えます。この切り替え比率は実際のワークロードで測定してください。

手動で行う場合：

# in OpenClaw
/model haimaker/minimax/minimax-m3    # default
/model anthropic/claude-sonnet-5-5   # when the cheap model gets stuck

または Haimakerの自動ルーター に任せることもできます。エージェントを haimaker/auto に向ければ、ルーターがタスクの複雑さに基づいてリクエストごとにモデルを選択します。タスク完了の測定結果から比率を決めてください。合算した請求額を見積もる前にライブカタログを確認してください。

用途別のおすすめ構成

新しいエージェントには、低コストのデフォルトとより強力なフォールバックを比較してください：

  • 定型作業： MiniMax M3、DeepSeek V4.1 Flash、またはGLM-5.3 Flash
  • 集中型の大量タスク： GPT-6 LunaまたはClaude Haiku 5.5
  • 難しいコーディング： Claude Sonnet 5.5またはGPT-6.1 Sol
  • Google無料枠アクセス： Gemini 3.8 Flash（ライブクォータの範囲内）
  • プライベートなローカル作業： モデルとコンテキストが収まるならQwen3.8 27B

モデルを変更した後はタスクの総コストを再確認してください。新しいデフォルトは、失敗したツールコールやレビュー作業を増やさずにコストを削減できるべきです。

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