AI画像・動画生成モデルの料金を1枚・1秒・4秒単位で比較。実測評価スコアからコスパ(pt/$)を算出し、試作・量産・高品質仕上げなど用途別に、業務ROIを最大化するモデル選定と予算設計の考え方を解説します。
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AI画像・動画生成を業務で使う際、最も気になるのが「コスト」と「品質のバランス」です。本記事では、実際の同一条件比較データに基づき、1枚・1秒・4秒あたりの料金と、評価スコアから算出したコスパ(pt/$)を解説します。予算と用途に応じたモデル選びの参考にしてください。
比較の前提
| モデル | 1枚あたり | 備考 |
|---|---|---|
| FLUX.2 [dev] | $0.012 | $0.012 |
| Ideogram v3 | $0.050 | $0.050 |
| NanoBanana 2 | $0.080 | $0.080 |
| GPT Image 2 | $0.080 | $0.080 |
| Midjourney v7 | $0.100 | $0.100 |
| Imagen 4 Ultra | $0.150 | $0.150 |
| モデル | 1秒あたり | 4秒生成 |
|---|---|---|
| Veo 3.1 Lite | $0.030/s | $0.120 |
| Kling 3.0 V3 Standard | $0.084/s | $0.336 |
| Kling 3.0 V3 Pro | $0.112/s | $0.448 |
| Veo 3.1 | $0.200/s | $0.800 |
| Seedance 2.0 | $0.303/s | $1.214 |
| モデル | 平均スコア | 推定コスト | コスパ |
|---|---|---|---|
| FLUX.2 [dev] | 5.0 / 5 | $0.012 | 416.7 pt/$ |
| GPT Image 2 | 5.0 / 5 | $0.080 | 62.5 pt/$ |
| NanoBanana 2 | 4.9 / 5 | $0.080 | 61.5 pt/$ |
| モデル | 平均スコア | 推定コスト | コスパ |
|---|---|---|---|
| Veo 3.1 Lite | 3.8 / 5 | $0.120 | 31.7 pt/$ |
| Kling 3.0 V3 Standard | 3.3 / 5 | $0.320 | 10.3 pt/$ |
| Veo 3.1 | 3.5 / 5 | $0.800 | 4.4 pt/$ |
| Seedance 2.0 | 3.8 / 5 | $1.210 | 3.2 pt/$ |
AI画像・動画生成の ROI を最大化するには、コストだけでなく「品質 / コスト」のコスパを見ることが重要です。試行段階は安価なモデル、最終出力はコスパが高いモデル、という使い分けで予算を効率化できます。
A1. 画像は1枚あたりの価格、動画は1秒あたりの価格に秒数を掛けて計算します。本記事の表は 1K 画像、4秒動画を基準にしています。
A2. 評価スコア ÷ コストで算出したコスパ(pt/$)で比較すると、最も高いモデルは表「コスパ順」で確認できます。
A3. 大量生成・試行段階では単価の低いモデル、最終出力の品質重視ではコスパ上位のモデルを使い分けるのが有効です。