TEEモデルの単価は窓口で13倍違う（実測）

TEE対応のAPIを選ぶとき、料金ページを1社ずつ開いて比べるのは現実的ではありません。 そこで編集部で、TEEで実行されるモデルの単価を窓口をまたいで実測しました。

結果はかなり散らばっていました。同じモデル・同じTEEでも、入力単価が13倍違う組み合わせがあります。

実測: 同じモデル・同じTEEで13.3倍

いちばん開きが大きかったのが gpt-oss-120b です。5つの窓口がTEE付きで提供していて、 100万入力トークンあたりの単価は $0.15 から $2.00 まで散らばりました。

これは「安いプランと高いプラン」の話ではありません。同じオープンウェイトのモデルを、 どれもTEEの中で動かした場合の値段です。それでもこれだけ違います。

窓口をまたいだ単価一覧

2社以上がTEEで提供しているモデルを、入力単価の開きが大きい順に並べたものです。

読み取れることが3つあります。

1. PhalaとRedPillは常に同額です。 26モデルすべてで1セントも違いません。 この2つは別ブランドですが、同じ会社が運営する同じゲートウェイです。 「TEE対応」の裏で誰がエンクレーブを動かしているのか で触れた「窓口の数は独立した選択肢の数ではない」が、価格の側からも見えます。

2. 再販型の上乗せ幅は一定ではありません。 NanoGPTは qwen3.6-35b-a3b や deepseek-v4-flash では上流と同額なのに、gpt-oss-120b では13倍でした。 「この窓口は何割高い」と覚えて使うことができないので、使うモデルごとに見る必要があります。

3. 自社でエンクレーブを運用している窓口は高めに出ます。 Maple AI は サブスクリプション前提の設計で、単価も一貫して上位にあります。 ここは値付けの思想が違うので、単価だけで並べると不利に見えます。

TEEではないが、もっと安い選択肢が出てきた

この表はTEEで実行されるモデルだけを対象にしています。 ただし2026-08-25時点で、同じモデルをもっと安く出しているサービスがあります。

Darkbloom は遊んでいる Apple Silicon Mac に推論を流す分散ネットワークで、 同社の公開APIから実測した gpt-oss-20b の単価は 入力$0.020 / 出力$0.100。 この表で最安の Phala・RedPill（$0.04/$0.15）の半額です。

一方で、この表の事業者に無い強みもあります。 Darkbloom はどのトラストレベルが処理したかをレスポンスヘッダ x-provider-trust-level で返すため、 証明をリクエスト単位で確認できます。窓口ひとつぶんの証明しか返らないゲートウェイ型より、 この点は構造的に強いと言えます（ただし self_signed と hardware の構成比は公開されていません）。

提供元自身が「experimental research prototype」「Do not use in production」と明記している段階でもあります。 詳しくは Darkbloom のサービスページ を参照してください。

安い窓口が良い窓口とは限らない

この表は単価の軸だけを見ています。実際に選ぶときは、少なくとも次の2つが別の軸として要ります。

• 保護がどの範囲に効くか — TEEが既定で全リクエストに効くのか、対応モデルを選んだときだけか
• アテステーションが何を証明しているか — 窓口ひとつぶんの証明か、使うモデルの実行環境の証明か

とくに2つ目は、単価表からは絶対に見えません。編集部の実測では、 証明の対象がモデルではなく窓口単位だった事業者があります （モデル名を変えても同じ署名が返る）。詳しくは Phalaとは何か にまとめています。

サービス単位の比較は各ページにあります。

なぜサービス単位の料金表には出てこないのか

本サイトのサービス単位の単価は、共通の基準モデル1つで揃えています。 モデルごとに単価が違う以上、基準を揃えないと横並びが成立しないためです。

ただしTEEの窓口は、その基準モデルをほとんど扱っていません。 結果として、サービス単位の表にはTEEの価格差が1件も現れません。 この記事がモデル単位で別に測っているのはそのためです。

手元で同じ数字を出す

この記事の数値は、すべて認証なしで取得できる公開カタログから出しています。

# TEEで実行されるモデルの単価を窓口横断で実測する
curl -s https://inference.phala.com/v1/models \
  | python3 -c "import json,sys; [print(m['id'], m['pricing']['prompt'], m['pricing']['completion']) for m in json.load(sys.stdin)['data'] if m.get('is_tee')]"

よくある質問

Q同じモデルなのに、なぜ窓口によって単価が違うのですか？

多くの窓口は自分でモデルを動かしておらず、TEEを運用している事業者から仕入れて再販しているためです。上乗せ幅は窓口ごと、さらにモデルごとに違います。自社でエンクレーブを運用している事業者は、値付けの考え方自体が異なる場合があります。

Qいちばん安い窓口を選べばよいですか？

単価だけで決めることはおすすめしません。TEEが既定で効くのか対応モデルだけなのか、アテステーションが何を証明しているのかは単価表に現れないためです。機密性が要件なら、その2つを先に確認してください。

Qこの数字はいつのものですか？

2026-08-21に各社の公開カタログから取得した値です。Maple AIのみ公開APIが認証必須のため、公式が記事で公表している値を使っており、表の中で区別して表示しています。カタログは頻繁に変わるため、判断に使う際は再確認してください。

本記事の単価の最終確認日: 2026-08-21（8日前）

出典

• https://inference.phala.com/v1/models
• https://api.redpill.ai/v1/models
• https://nano-gpt.com/api/v1/models
• https://api.ppq.ai/v1/models
• https://blog.trymaple.ai/introducing-maple-proxy-the-maple-ai-api-that-brings-encrypted-llms-to-your-openai-apps/