【わかりやすく解説】LLMのトークンとは？仕組みや重要性、コストとの関係

LLM（大規模言語モデル）の仕組みを調べていると頻繁に目にする

「トークン」という言葉。ChatGPTなどのAPI料金がトークン数で決まることは知っていても、

「なぜ文字数や単語数ではないのか」
「トークンが性能やコストにどう影響するのか」

を、正確に説明できる方は少ないかもしれません。トークンの概念を理解しないままLLMのAPIを利用すると、想定外の高額請求につながったり、モデルの性能を最大限に引き出せなかったりする可能性があります。

この記事では、LLMにおけるトークンの基本的な意味から、その重要性、コストとの関係、そして日本語を扱う上での注意点までを網羅的に解説します。トークン化の具体的な仕組みや、自身のテキストのトークン数を確認する方法も紹介。最後まで読めば、LLMのコスト構造を理解し、費用対効果を最大化するための具体的なヒントが得られるでしょう。

AI活用の精度と経済性を両立させる知識にご興味があれば、ぜひご一読ください。AI導入や業務改善に関する具体的なご相談は、当社の「AX CAMP」サービス資料でも詳しく解説しています。

LLMにおけるトークンとは？

結論として、LLMにおけるトークンとはモデルがテキストを処理する際の最小単位です。人間が文章を単語や文字で捉えるように、LLMはテキストをトークンの連なりとして認識します。この基本単位を基準に、文章の意味解釈や次に来る言葉の予測が行われているのです。

トークンは、LLMが言語を効率的に学習し、未知の言葉にも対応するための重要な概念と言えます。APIの利用料金もこのトークン数に基づいて計算されるため、ビジネスでLLMを活用する上では必須の知識です。この仕組みを理解することが、コスト管理の第一歩となります。

LLMがテキストを処理する最小単位

LLMは、私たちが入力したテキストをそのまま一度に処理しているわけではありません。「Tokenization（トークン化）」と呼ばれるプロセスを通じて、まず文章をトークンという細かい単位に分割します。例えば、「こんにちは、世界」という短い文章も、複数のトークンに分解されてから処理される仕組みになっています。

この分割単位は、必ずしも人間が直感的に理解する「単語」や「文字」と一致しないのが特徴です。英語では単語に近い単位で分割されることが多い一方、日本語はスペースが無く多様な文字種を含むため、トークナイザー次第で分割が細かくなる傾向があります。ただし、SentencePieceのように日本語に最適化されたエンコーディングでは効率的にまとまる場合もあり、この違いが言語ごとのトークン数の差につながるのです。

なぜ単語や文字ではなくトークンを使うのか

LLMが単語や文字ではなく、トークンという単位を用いるのには、いくつかの技術的な理由が存在します。最大の理由は、計算効率と未知語への対応力を両立させるためです。もし全ての単語を辞書のように登録すると、語彙数が膨大になりすぎて計算負荷が高まります。逆に、一文字ずつ処理すると、単語としての意味の繋がりを捉えにくくなってしまいます。

トークンは、よく使われる単語はそのまま1トークンとし、珍しい単語や造語はさらに細かいサブワードに分割することで、この問題を解決しています。これにより、モデルは限られた語彙数で多様な表現に対応でき、タイプミスや新しい言葉（例：「ChatGPTる」）が出てきても柔軟に処理できるのです。この柔軟性が、LLMの優れた言語能力を支える基盤となっています。

LLMとトークンの重要な関係性

トークンは、LLMの性能やAPIの利用料金に直接的な影響を与える、極めて重要な要素です。モデルが一度に処理できる情報の量（コンテキストウィンドウ）はトークン数で定義され、APIコストもトークン数に基づいて算出されます。したがって、トークンを理解することは、LLMの能力を最大限に引き出し、かつ経済的に利用するための鍵となります。

この関係性を知ることで、なぜ長い文章を要約させると料金が高くなるのか、なぜモデルによって扱える文章の長さに違いがあるのかが明確に理解できるでしょう。ビジネス利用において、この知識はコスト管理に直結する重要なポイントです。

モデルの性能や処理能力への影響

LLMの性能指標の一つに「コンテキストウィンドウ」があります。これは、モデルが一度の対話で記憶・処理できる最大のトークン数を指します。例えば、コンテキストウィンドウが8,000トークンのモデルは、それ以上の長さの文章を入力されても、冒頭部分の内容を忘れてしまい、文脈を正しく理解できません。

近年のモデル、例えばGPT-5やGemini 2.5 Proは、数十万から数百万トークンという非常に大きなコンテキストウィンドウを持つようになりました。これにより、長文の論文やレポート全体を読み込ませての質疑応答や、書籍一冊分の内容を踏まえた要約など、従来は困難だったタスクも実行できるようになりました。自社の用途に合わせて、適切なコンテキストウィンドウを持つモデルを選ぶことが重要です。

API利用料金との直接的な関係

ChatGPTやClaudeなどのLLMをAPI経由で利用する場合、その料金は処理したトークンの総数に応じた従量課金制が一般的です。料金体系は「入力トークン」と「出力トークン」で単価が異なる場合が多く、例えば「100万入力トークンあたり2ドル、100万出力トークンあたり5ドル」のように設定されています。（出典：OpenAI Pricing）

入力トークンはユーザーが送信したプロンプト（指示文）の量、出力トークンはLLMが生成した応答の量を指します。つまり、長い文章を要約させたり、詳細なレポートを作成させたりすると、その分トークン数がかさみ、コストが増加するのです。コストを最適化するためには、利用するモデルの公式サイトで最新の料金表を必ず確認し、いかに無駄なトークンを削減するかという視点が不可欠になります。

【事例】トークン最適化でコストを抜本改善

リスティング広告を運用するグラシズ様は、AI活用によるコスト削減を目指していました。AX CAMPの研修を通じて、プロンプトの最適化やAPI利用の効率化を学習し、これまで外注していたLP（ランディングページ）制作を内製化することに成功しました。結果として、LPライティングの外注費月額10万円が0円になり、制作時間も3営業日からわずか2時間へと大幅に短縮されました。これは、トークンの仕組みを理解し、コストを意識したAI活用がもたらした成果の一例です。（出典：【AX CAMP導入事例】LP制作外注費10万円が0に！AIで業務効率化を実現したグラシズ様の軌跡）

https://media.a-x.inc/llm-api-pricing

代表的なトークン化（Tokenization）の3つの手法

テキストをトークンに分割する「トークン化」には、様々なアルゴリズムが存在します。中でも、現在の主要なLLMで広く採用されているのが「BPE」「WordPiece」「SentencePiece」の3つの手法です。これらの手法は、それぞれ異なるアプローチで、効率的かつ柔軟なトークン化を実現しています。どの手法を用いるかによって、同じ文章でも分割結果やトークン数が変わることを覚えておきましょう。

ここでは、それぞれのアルゴリズムがどのような考え方でテキストを分割しているのか、その基本的な仕組みを解説します。この違いが、モデルの特性にも影響を与えています。

1. BPE (Byte Pair Encoding)

BPEは、元々データ圧縮のために考案されたアルゴリズムで、最も頻繁に出現する文字のペアを新しい1つのトークンとして繰り返しマージしていく手法です。最初は文字単位で分割しておき、出現頻度の高いペア（例：「t」と「h」で「th」）を統合していくことで、効率的な語彙セットを構築します。OpenAIのGPTシリーズで採用されているのがこのBPEをベースにした手法です。

この方法の利点は、一般的な単語は1トークンとして効率的に扱いつつ、未知語や珍しい単語はサブワードの組み合わせで表現できる点にあります。これにより、語彙の柔軟性と効率性を両立させているのです。

2. WordPiece

WordPieceは、GoogleがBERTの開発で用いたトークン化手法です。BPEと非常に似ていますが、ペアをマージする際の基準が異なります。BPEが単純な出現「頻度」を基準にするのに対し、WordPieceはそのペアをマージした際の「尤度（ゆうど、もっともらしさ）」が最も高くなる組み合わせを選びます。

具体的には、学習データ全体でその分割方法がどれだけ自然か、という統計的な指標を用いてマージを決定します。これにより、より言語的に意味のある単位で分割されやすいとされています。結果として、より精度の高い言語理解につながる可能性があります。

3. SentencePiece

SentencePieceもGoogleによって開発された手法で、特に多言語対応に優れています。最大の特徴は、単語の区切りを前提としない点です。従来の多くの手法では、テキストをまず単語に分割し、その後にサブワード化を行いますが、SentencePieceは文章全体を一つのシーケンスとして扱い、最適な分割を学習します。

このアプローチにより、英語のようにスペースで単語が区切られている言語も、日本語のように区切りがない言語も、同じアルゴリズムで統一的に処理できます。GoogleのGeminiシリーズや多くのオープンソースLLMで採用されており、グローバルな言語対応力の高さが評価されています。

主要なLLMにおけるトークンの扱いと特徴

LLMを提供する各社は、それぞれ独自のトークナイザー（トークン化を行うツール）を開発・採用しています。そのため、同じ文章を入力しても、モデルによってトークンへの分割方法や総数が異なります。これはAPIの利用料金や、モデルが解釈するニュアンスにも影響を与えるため、利用するモデルのトークナイザーの特性を把握しておくことが重要です。ここでは、主要な3社のLLMがどのようにトークンを扱っているかを見ていきましょう。

開発企業	主要モデル（例）	採用トークナイザー（ベース）	特徴
OpenAI	GPT-5シリーズ	tiktoken	BPEベース。多言語対応を改善したエンコーディングを採用。
Google	Geminiシリーズ	SentencePiece	多言語対応に優れ、日本語の処理効率も比較的に高いと言われています。
Anthropic	Claude Sonnet 4.5	独自のトークナイザー	BPEベースと推定。正確なカウントには公式ツールやライブラリの利用が推奨されます。

OpenAI (GPTシリーズ) のトークナイザー

OpenAIのGPT-5などで使用されているのは、「tiktoken」というBPEベースのライブラリです。（出典：GitHub – openai/tiktoken） これはGPTシリーズの学習データに最適化されており、特に英語のテキストを効率的に処理できるように設計されています。一般的な英単語は1トークンに収まることが多いですが、日本語の場合はひらがなや漢字一文字が1トークンになるなど、細かく分割される傾向が強いです。そのため、同じ意味内容でも日本語は英語よりトークン数が多くなりがちです。

Google (Gemini) のトークナイザー

GoogleのGeminiシリーズでは、前述のSentencePieceが採用されています。SentencePieceは、多言語を統一的に扱えるように設計されているため、日本語の処理においても比較的効率が良いと言われています。単語の区切りを前提としないアプローチにより、日本語の文法構造をうまく捉え、OpenAIのトークナイザーよりも少ないトークン数で同じ文章を表現できる場合があります。

Anthropic (Claude) のトークナイザー

AnthropicのClaude Sonnet 4.5などでは、BPEをベースとした独自のトークナイザーが使われていると見られています。基本的な考え方はOpenAIのものと似ていますが、語彙数を増やすなどのチューニングが施されており、特定の言語や専門用語に対する処理効率を高めている可能性があります。公式ドキュメントなどでは、他のモデルと比較して、より効率的なトークン化を目指していると考えられます。

日本語のトークン化における特徴と注意点

LLMを日本語で利用する際には、トークンに関する特有の注意点が存在します。重要なのは、一般に日本語は英語よりトークン数が増えることがあるものの、その比率はトークナイザーとテキスト内容次第で大きく変動するという事実です。この特性を理解し対策を講じることで、APIコストの削減やモデルの応答精度の向上につながります。

トークン数をいかに節約するかは、日本語環境でLLMを経済的に活用するための重要なテーマです。具体的な工夫を知ることで、コストを大幅に削減できる可能性があります。

英語に比べてトークン数が多くなる理由

日本語のトークン数が多くなりがちな主な理由は、以下の3点に集約されます。（出典：なぜ日本語は英語に比べて、LLMへの入力トークン数が約2倍になるのか？）

• 文字種類の多さ：ひらがな、カタカナ、漢字、アルファベットが混在しており、トークナイザーが効率的に処理しにくい構造です。
• 単語の区切りがない：英語のように単語間がスペースで区切られていないため、単語の境界判断が難しく、結果として1文字ずつトークン化されるケースが増えます。
• 同音異義語の存在：文脈に依存する言葉が多く、意味を特定するために細かく分割されやすい傾向があります。

例えば「東京都」は英語なら「Tokyo」で1トークンですが、日本語では「東京」「都」と2トークン以上に分割されることがあります。このような細かな分割の積み重ねが、全体としてトークン数の差を生む一因となります。

トークン数を節約するためのプロンプトの工夫

APIコストを抑え、コンテキストウィンドウを有効に使うためには、プロンプトのトークン数を意識的に削減する工夫が有効です。具体的には、以下のような方法が挙げられます。

• 冗長な表現を避ける：「〜することができます」を「〜できる」に修正するなど、簡潔な表現を心がけます。
• ひらがなを漢字に変換：ひらがなで長く書くよりも、適切な漢字を使った方がトークン数が少なくなる傾向があります。
• 指示を簡潔にする：不要な修飾語を削り、要点を明確に伝えます。
• 箇条書きを活用する：情報を整理して列挙することで、文章で説明するよりもトークンを削減できます。

これらの小さな積み重ねが、大規模な処理を行う際には大きなコスト削減につながります。特に繰り返しAPIを呼び出すシステムでは、その効果は絶大です。

【事例】プロンプト改善で月100時間以上の業務を削減

美容健康食品を製造販売するエムスタイルジャパン様は、コールセンターの履歴確認や広告レポート作成といった手作業に多くの時間を費やしていました。AX CAMPの研修でプロンプトエンジニアリングやGAS（Google Apps Script）との連携を学び、業務自動化を推進。結果として、コールセンターの確認業務（月16時間）や手作業のレポート作成がなくなり、全社で月100時間以上の業務削減を達成しました。トークン効率を意識したシステム構築が、大きな成果を生んだ事例です。（出典：月100時間以上の”ムダ業務”をカット！エムスタイルジャパン社が築いた「AIは当たり前文化」の軌跡）

【事例】AI活用で採用2名分の業務負荷を代替

SNS広告やショート動画制作を手がけるWISDOM合同会社様は、事業拡大に伴う人材採用のコストと業務負荷に課題を抱えていました。AX CAMPでAI活用スキルを習得し、これまで人手に頼っていた業務の自動化に着手。その結果、採用を予定していたバックオフィス担当者2名分の業務をAIで代替できる見通しが立ちました。これはトークンという概念を理解し、費用対効果の高いAI導入を実現した成果の一例です。個別の事例であり、同様の効果を保証するものではありません。（出典：【AX CAMP導入事例】採用2名分の業務をAIが代替。WISDOM合同会社が推進するAI時代の事業戦略）

自分のテキストのトークン数を確認する方法

LLMのAPIを利用する前に、入力するテキストがどのくらいのトークン数になるのかを事前に把握しておくことは、コスト管理の観点から非常に重要です。幸い、主要なLLM提供者は、ユーザーが手軽にトークン数を確認できるツールやライブラリを公開しています。これらを活用することで、APIを呼び出す前に正確なコストを見積もったり、コンテキストウィンドウの上限を超えていないかチェックしたりできます。

ここでは、代表的な2つの確認方法を紹介します。これらを使えば、誰でも簡単にトークン数を把握できるでしょう。

OpenAIの公式ツール「Tokenizer」

最も手軽な方法は、OpenAIが公式に提供しているウェブツール「Tokenizer」を利用することです。このサイトにアクセスし、テキストボックスに確認したい文章を貼り付けるだけで、瞬時にトークン数と、テキストがどのようにトークンに分割されるかを視覚的に確認できます。

プログラミングの知識は一切不要で、誰でも簡単に利用できるのが大きなメリットです。プロンプトを作成する際に、異なる言い回しがそれぞれ何トークンになるかを比較検討するのに役立ちます。ぜひブックマークしておくことをお勧めします。

各種ライブラリ（Tiktokenなど）の活用

アプリケーション開発など、プログラム内で動的にトークン数を計算したい場合には、公式ライブラリの利用が推奨されます。OpenAIはPythonライブラリとして「tiktoken」を提供しています。これをプログラムに組み込むことで、文字列を渡すだけで簡単にトークン数を算出できます。（出典：GitHub – openai/tiktoken）

例えば、ユーザーからの長い入力を受け付けるシステムを開発する際に、tiktokenを使って事前にトークン数を確認し、上限を超える場合はエラーを返す、あるいは文章を分割して処理する、といった制御が可能です。これにより、予期せぬエラーや高額なAPI利用を防ぐことができます。

https://media.a-x.inc/llm-token-count

【2025年最新】トークン技術の進化と今後の展望

LLMの根幹を支えるトークン技術も、日々進化を続けています。現在のトークン化手法が抱える課題、例えば言語間の不公平性や未知語への完全な対応などを克服するため、新たなアプローチの研究開発が活発に行われています。将来的には、「トークン」という概念そのものを必要としない、新しいアーキテクチャが登場する可能性も秘めています。

ここでは、トークン技術の最前線で議論されている「トークンフリーモデル」などの動向について解説します。これらの技術が、未来のAIの姿を大きく変えるかもしれません。

トークンフリーモデルの登場と研究動向

トークンフリーモデルとは、テキストをトークンに分割するプロセスを介さず、生のバイト列（コンピュータが直接理解できるデータ形式）のまま処理するLLMを指します。このアプローチの利点は、語彙という概念がなくなるため言語への依存性が低下する点です。これにより、未知語や専門用語、多言語テキストをより公平に扱える可能性があります。（出典：AI Base）

一方で、トークン化による圧縮がないため処理すべきシーケンスが非常に長くなり、計算負荷や推論コストが増大するという大きな課題も抱えています。Googleがオープンソース化したByT5などの研究でその可能性が示されていますが、実用化には計算効率の大幅な改善が必要であり、今後のブレークスルーが期待されています。

新データフォーマット「TOON」の可能性

テキストだけでなく、画像や音声といった多様なデータを統一的に扱うマルチモーダルAIの進化に伴い、新しいデータフォーマットの研究も進んでいます。例えば、Googleが研究を進める「TOON (Tokenization Of Object and aNnotation)」のようなアプローチでは、画像内のオブジェクトやその関係性をテキストトークンと類似した形式で表現しようと試みられています。

このような技術が発展すれば、将来的にはテキスト、画像、音声といった異なる種類の情報が、よりシームレスかつ高精度に統合された形でLLMによって処理されるようになります。これは、AIが世界をより深く、人間のように多角的に理解するための重要な一歩と言えるでしょう。ビジネスへの応用範囲も、飛躍的に拡大する可能性があります。

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LLMのトークンの仕組みやコスト構造を理解することは、AIをビジネスで賢く活用するための第一歩です。しかし、理論を理解するだけでは、具体的な業務改善や新しい価値の創出にはつながりません。本当に重要なのは、これらの知識を基に、自社の課題を解決するための具体的な企画を立て、実行に移すスキルです。

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まとめ：LLMのトークンを理解してAI活用を最適化しよう

本記事では、LLM（大規模言語モデル）における「トークン」の概念について、その仕組みから重要性、コストとの関係、そして日本語特有の注意点までを詳しく解説しました。

• トークンはLLMがテキストを処理する最小単位である
• 性能（コンテキストウィンドウ）とAPI料金に直結する重要な指標
• 日本語は英語よりトークン数が多くなる傾向があるが、モデルや工夫で差は縮まる
• プロンプトの工夫次第でトークン数は節約できる
• 公式ツールで事前にトークン数を確認することがコスト管理の鍵

トークンを正しく理解することは、LLMのポテンシャルを最大限に引き出し、無駄なコストを削減して費用対効果の高いAI活用を実現するための必須知識です。特にAPIを利用したシステム開発や大規模なデータ処理を行う際には、トークン効率を意識するかどうかで、ケースによってはコストに大きな差が生じることがあります。

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