Vertex AIの料金を丸わかり解説｜トークン課金と無料枠(2026年版)

Vertex AIとは？ざっくり何ができるのか

Vertex AI（バーテックスAI）とは、Google Cloud上で提供されるAI開発のフルマネージド基盤です。AIモデルを作る、学習させる、性能を監視する、実際のサービスに組み込んで動かす。この一連の流れを1つの画面でまとめて扱えます。

「フルマネージド」とは、サーバーの用意や面倒な裏側の管理をGoogleが引き受けてくれる、という意味です。開発する人はモデルとデータに集中できます。

扱えるモデルは150を超えると案内されています。Googleの生成AI「Gemini」もこの上で動きます。自社データを読ませて回答させる仕組みや、AIエージェントを組む機能まで、部品がひととおり揃っている。ここが個人向けチャットサービスとの大きな違いです。

つまりVertex AIは「AIチャットを使う場所」ではなく、「AIを組み込んだ製品を作る工場」に近いもの。だから料金の考え方も、月額サブスクとはまるで違います。

Vertex AIの料金はどういう仕組み？

Vertex AIの料金は、月いくらの固定制ではありません。使った分だけ支払う従量課金です。請求は大きく3つの箱に分かれます。

料金の全体像を、まず箱で押さえておきましょう。

つまり「AIに聞いた回数」だけでなく、「置いている量」と「動かしている時間」でもお金が発生します。個人利用の感覚だと最初のトークン代しか意識しませんが、本番運用ではストレージとサービングがじわじわ効いてくる。ここが落とし穴です。

次から、この3つを1つずつ具体的な数字で見ていきます。

生成AI(Gemini)の料金はいくら？

Vertex AI上でGeminiを使うときは、やり取りした「トークン」の量で課金されます。トークンとは、AIが扱う文字のかたまりのこと。入力（こちらが送る指示文）と出力（AIが返す文章）で、それぞれ単価が決まっています。

例として案内されている単価がこちらです。

出力のほうが4倍高い。ここは覚えておくと効きます。AIに長々と喋らせるほど請求が伸びる、という意味だからです。

100万トークンと言われてもピンと来ませんよね。日本語だと、ざっくり数十万文字ぶんに相当します。ちょっとした問い合わせ対応なら、1回のやり取りはごく少額。だから初期の検証段階では、驚くほど安く感じるはずです。

ただし単価はモデルによって変わります。高性能な上位モデルほど1トークンが高い。安いモデルと高いモデルを用途で使い分けるのが、コスト設計の基本になります。

ここまでの整理: Vertex AIの料金は「トークン(使った量)＋ストレージ(置いた量)＋サービング(動かした時間)」の3階建て。まずはトークン単価、次にストレージとデプロイ、と順に見ていくと迷いません。

画像・自然言語など、生成AIの課金単位

Geminiのようなトークン課金とは別に、Vertex AIには文字数ベースで課金される生成機能もあります。Google Cloudの料金案内では、入力1,000文字（指示文）と出力1,000文字（返答）ごとに課金される、と説明されています。

このとき数える文字は、空白を除いた実質の文字数です。細かいですが、請求根拠として頭の隅に置いておくといいでしょう。

生成AIの課金単位を整理すると、こうなります。

さらに、プレビュー（試験提供）段階の機能は料金が割り引かれる、あるいは実質無料になる場合があります。新機能を安く触れるのはこのタイミング。ただし正式版になると通常課金へ切り替わるので、そのまま本番に乗せるときは要注意です。

ここまでが「AIを呼ぶ」ときの費用。続いて、AIを「置いておく・動かす」費用に移ります。

ストレージとデプロイの料金は？

見落とされがちなのが、この2つ。AIに何もさせていない間でも、データを置いているだけ、動かせる状態にしているだけでお金がかかります。

案内されている単価を並べます。

注目はオンラインサービングです。1ノードを1時間動かして$0.94。これを24時間365日つけっぱなしにすると、単純計算で月$700近くに達します。

ここが個人利用と本番運用の分かれ目。「常時待機させる」構成にした瞬間、トークン代とは桁の違う固定費が乗ってきます。逆に言えば、リクエストが来たときだけ動かす設計にできれば、コストは大きく圧縮できる。

AIカスタマーサポートのような常時応答が必要な仕組みを組むなら、この待機コストの設計が肝になります。実装イメージをつかみたい人は、先にAIカスタマーサポートツールのまとめに目を通しておくと、Vertex AIで自作するか既製ツールを使うかの判断が早くなります。

Vertex AIとGoogle AI Studioの料金、何が違う？

ここは混乱する人が本当に多いところ。同じGeminiを使えるのに、入り口が2つあります。

• Google AI Studio: 個人・小規模向け。手軽に試せて、無料枠も比較的ゆるい
• Vertex AI: 企業・本番向け。Google Cloudの権限管理やセキュリティ、監視とセットで使える

同じモデルでも、Vertex AI経由のほうが割高に感じるという声があります。理由は単純で、Vertex AIは「エンタープライズ向けの土台」ごと使う料金だからです。単価だけ比べれば高く見えても、権限管理・監査・スケール対応といった企業に必須の機能が付いてきます。

判断はシンプルです。ひとりでプロトタイプを作るだけならGoogle AI Studioで十分。会社の製品に組み込み、権限やログをきちんと管理したいならVertex AI。この線引きで迷いはほぼ消えます。

両者をもう少し細かく突き合わせたい場合は、Vertex AIとGoogle AI Studioの比較で単価と機能を並べて確認できます。

無料枠や無料トライアルはある？

あります。Google Cloudの新規アカウントには、はじめに使える無料クレジットが用意されています（一般的な案内では$300相当・期間限定）。この範囲でVertex AIを試すことができます。

加えて、前述したプレビュー段階の機能は料金が割り引かれることがあります。新しいモデルや機能を、正式課金の前に安く触れるチャンス。検証はこのタイミングを狙うのが賢いやり方です。

ただし無料クレジットには期限があります。うっかり期限を過ぎたり、常時稼働の構成を残したままにすると、いつの間にか課金が始まっている。無料枠で試すときこそ、後片付けまでを1セットで考えておきましょう。

無料で始められるとはいえ、油断は禁物。ここが従量課金サービス共通の注意点です。

料金を抑える現実的なコツ

Vertex AIのコストは、設計しだいで大きく変わります。ムダを削るポイントを4つに絞りました。

• モデルを用途で使い分ける — 全部を上位モデルに投げない。軽い処理は安いモデルへ
• 出力を短くする — 出力単価は入力の数倍。返答の長さを制御するだけで効く
• 常時稼働を避ける — サービングのつけっぱなしが一番の出費源。必要なときだけ動かす
• プレビュー機能を検証に使う — 割引が効くうちに試して、本番投入の判断を固める

特に効くのは3つ目です。トークン代を1円単位で削るより、待機コストの設計を見直すほうが、はるかに大きな金額が動きます。

コスト管理には、Google Cloudの予算アラートも合わせて設定しておくと安心。しきい値を超えたら通知が飛ぶので、請求書を見て青ざめる事故を防げます。

節約の勘どころが分かったところで、次は「そもそも自分に向いているか」を考えます。

どんな人・企業に向いている？

Vertex AIは、はっきり言って万人向けではありません。向き・不向きが分かれるサービスです。

向いているのは、Google Cloudをすでに使っている企業、AIを自社製品に本格的に組み込みたい開発チーム、権限管理やセキュリティ要件が厳しい組織。この層には圧倒的に強い。

逆に、「AIチャットをちょっと使いたいだけ」の個人には過剰です。その場合はChatGPTやGeminiのアプリを月額で契約するほうが、安くて簡単。わざわざクラウド基盤を触る必要はありません。

自社開発ではなく、出来合いの仕組みで十分なケースも多いはず。たとえば問い合わせ対応なら、AIカスタマーサービスツールの選び方を先に見ておくと、「作る」と「買う」のどちらが得か判断しやすくなります。

他のAIプラットフォームとどう違う？

AI開発基盤はGoogleだけではありません。主要な選択肢を、ざっくり性格で比べます。

料金はどれも従量課金で、単純な単価比較にはあまり意味がありません。決め手になるのは「今どのクラウドを使っているか」。既存のクラウドと同じ陣営を選ぶと、権限管理や請求が一本化できて運用が楽になります。

逆に、ここを無視して単価だけで選ぶと、後の連携で苦労しがち。プラットフォーム選びは、価格表より「地続きかどうか」で決めるのが正解です。

具体的な突き合わせは、Vertex AIとAzure OpenAIの比較やVertex AIとAmazon Bedrockの比較で確認できます。

導入前に確認しておきたいこと

契約前のチェックリストを置いておきます。ここを詰めておくと、想定外の請求をかなり防げます。

• どのモデルを使うか（単価が違う）
• 常時稼働が必要か（サービス設計の分岐点）
• どれくらいのデータを置くか（ストレージ代）
• 無料クレジットの期限
• 予算アラートの設定

料金・制限・性能などの数字は更新が早い分野です。実際に契約する前には、Google Cloud公式の料金ページで最新の単価を必ず確認してください。この記事の数字は2026年7月時点の目安として使ってください。

準備が整ったら、下の関連リンクで他サービスとの相性も見ておくと選定が固まります。

関連する比較・代替を見る

• Vertex AIとGoogle AI Studioの比較 — 同じGeminiをどちらで使うべきか
• Vertex AIとAzure OpenAIの比較 — Google陣営かMicrosoft陣営か
• Vertex AIとAmazon Bedrockの比較 — AWSユーザーの選択肢
• GeminiとChatGPTの比較 — 個人利用ならこちらから
• Vertex AIの代替ツールを見る — 他の開発基盤も含めて検討
• AIエージェント関連ツール — Vertex AIで組めるエージェントの周辺

よくある質問（FAQ）

Q. Vertex AIは月額いくらですか？

月額固定ではありません。使った分だけ払う従量課金です。生成AI(Gemini)は入力100万トークンで$0.15からが目安。これにストレージ代とデプロイ代が加わります。使い方しだいで数百円にも数十万円にもなります。

Q. 個人でも使えますか？

使えます。ただし個人がAIチャットを使いたいだけなら、設定が重すぎます。手軽さ重視ならGoogle AI Studioやチャットアプリの月額プランのほうが向いています。

Q. Google AI StudioとVertex AI、どっちが安いですか？

同じGeminiでも、単価だけならAI Studio経由のほうが手軽で安く感じられます。Vertex AIは企業向けの権限管理やセキュリティ込みの料金。試作はAI Studio、本番はVertex AI、が基本の使い分けです。

Q. 無料で試せますか？

Google Cloudの新規アカウントには無料クレジット（一般的な案内で$300相当・期間限定）が付きます。この範囲で試せます。プレビュー機能は割引が効くこともあります。

Q. 一番お金がかかるのはどこですか？

多くの場合、モデルを常時動かし続ける「サービング(デプロイ)」費用です。1ノード1時間$0.94を24時間つけっぱなしにすると月数百ドル。リクエスト時だけ動かす設計にすると大きく節約できます。

Q. 日本語に対応していますか？

対応しています。管理画面やドキュメントの一部は日本語で、Geminiは日本語の入出力も扱えます。

Q. トークンって何ですか？

AIが扱う文字のかたまりのことです。こちらが送る指示文が「入力トークン」、AIが返す文章が「出力トークン」。それぞれ単価が違い、出力のほうが高く設定されています。

AI PICKS編集部の判定

Vertex AIは、個人が気軽に触るサービスではありません。ここは正直にお伝えします。料金表が複雑で、常時稼働の待機コストという地雷もある。「安くAIチャットを使いたい」目的なら、正直イマイチ。オーバースペックです。

一方で、企業がAIを自社製品に本格的に組み込むなら話は別。権限管理・監査・スケール対応がGoogle Cloudごと手に入る点は、他にない強みです。すでにGoogle Cloudを使っている組織にとっては、ほぼ一択と言っていい。

料金で失敗しないコツは1つ。トークン単価の安さに惑わされず、「常時動かす部分」の設計に集中することです。ここさえ締めれば、費用は驚くほどコントロールできます。試すなら、まず無料クレジットの範囲でGoogle AI Studioから入り、本番化のタイミングでVertex AIへ移すのが堅実。段階を踏めば、ムダ打ちは避けられます。

次に読むならこれ

作るより買うほうが早いケースも多いです。問い合わせ対応をAI化したいなら、AIカスタマーサービスツールの選び方を先に読むと、Vertex AIで自作すべきか既製ツールで足りるかの判断がぐっと速くなります。

各ツールの公式サイト（一次情報）

料金・機能・対応範囲は各社公式が一次情報です。本記事は公開時点の検証に基づきますが、最新かつ正確な条件は必ず各公式ページで確認してください。

• Vertex AI — 公式サイト（AI PICKSの詳細）
• Google AI Studio — 公式サイト（AI PICKSの詳細）
• Gemini — 公式サイト（AI PICKSの詳細）