English Edge Daily – 08/13/2026

📰Today’s article

Title

The Challenge of Pricing AI Services
AIサービスの価格設定という課題

Article

English	Japanese
Free versions of ChatGPT, Claude and Gemini are a great deal, because firms like Microsoft, Google and Anthropic have spent hundreds of billions of dollars building these large language models, or LLMs. These firms also sell paid versions with extra features. Other companies now build AI agent services using LLMs, but pricing them is hard, says Simon Gooch of Saviynt.	ChatGPT、Claude、Geminiの無料版は非常にお得です。なぜなら、Microsoft、Google、Anthropicのような企業は、これらの大規模言語モデル、つまりLLMを構築するために数千億ドルを費やしてきたからです。これらの企業は追加機能を備えた有料版も販売しています。現在、他の企業もLLMを使ってAIエージェントサービスを構築していますが、その価格設定は難しいとSaviyntのSimon Goochは言います。
Gooch says tying a customer into a fixed cost model for one, two or three years makes no sense, because nobody knows how prices will move. This is because token economics, the building blocks of LLMs, are changing fast. A user’s request is broken into tokens that the model processes, then answers with more tokens. This process is unpredictable.	Goochは、顧客を1年、2年、または3年間の固定費用モデルに縛り付けることには意味がないと言います。なぜなら、価格がどのように動くか誰にも分からないからです。これは、LLMの構成要素であるトークンをめぐる経済性が急速に変化しているためです。ユーザーの要求は、モデルが処理するトークンに分割され、その後モデルはさらにトークンを使って回答します。この過程は予測できません。
Small changes in wording can produce different answers, and different models can give different results. In agentic systems, where businesses combine several AI agents, unpredictability grows. Goldman Sachs says the cost of individual tokens has dropped, but total token consumption has exploded. It forecasts consumption will rise 24 times between 2026 and 2030, reaching 120 quadrillion tokens a month.	言葉遣いの小さな変化によって異なる回答が生じることがあり、異なるモデルは異なる結果を出すことがあります。企業が複数のAIエージェントを組み合わせるエージェント型システムでは、予測不能性が増します。Goldman Sachsによると、個々のトークンのコストは下がっていますが、トークンの総消費量は急増しています。同社は、消費量が2026年から2030年の間に24倍に増え、月間12京トークンに達すると予測しています。
Many businesses barely track token use until they run out or get a large bill. LSE’s Will Venters says firms struggle to manage this cost, since AI output is non-deterministic, making its value hard to predict too. Oliver King-Smith of smartR AI says smaller firms use flat-fee accounts to cut costs, though vendors are losing money and will clamp down.	多くの企業は、トークンを使い切るか高額な請求を受けるまで、トークンの使用量をほとんど追跡していません。LSEのWill Ventersは、AIの出力は非決定的で、その価値も予測しにくいため、企業はこのコストの管理に苦労していると言います。smartR AIのOliver King-Smithは、小規模企業はコストを抑えるために定額料金のアカウントを利用しているものの、提供業者は損失を出しており、締め付けを強めるだろうと言います。
Rob Steele of iplicit says firms must give AI clearer instructions to cut costs. Businesses must decide how to charge customers. Bill Peterson of Sumo Logic says nobody has figured out AI pricing, such as raising prices, charging by results, or selling bundles. He warns that shifting AI provider prices make budgets hard to plan, which customers dislike.	iplicitのRob Steeleは、企業はコストを削減するためにAIへより明確な指示を与えなければならないと言います。企業は顧客にどのように料金を請求するか決めなければなりません。Sumo LogicのBill Petersonは、値上げ、成果に応じた課金、またはセット商品の販売など、AIの価格設定を誰もまだ解明していないと言います。彼は、AI提供業者の価格変動によって予算を立てにくくなり、顧客はそれを嫌うと警告しています。

📘Vocabulary

1. unpredictable – adjective
   Meaning: not possible to know in advance what will happen
   Example: The weather became unpredictable, so we changed our plans.
   意味: 何が起こるかを前もって知ることができない
   例文: 天気が予測できなくなったので、私たちは予定を変更しました。
2. consumption – noun
   Meaning: the amount of something that is used
   Example: The company reduced its electricity consumption during the summer.
   意味: 何かが使用される量
   例文: その会社は夏の間、電力消費量を減らしました。
3. barely – adverb
   Meaning: only just; almost not
   Example: I barely had enough time to catch the last train.
   意味: かろうじて、ほとんど〜ない
   例文: 私は終電に乗るための時間がかろうじて足りただけでした。
4. clamp down – phrasal verb
   Meaning: to take stronger action to control or stop something
   Example: The school decided to clamp down on repeated rule-breaking.
   意味: 何かを抑えたり止めたりするために、より厳しい措置を取る
   例文: 学校は繰り返される規則違反を厳しく取り締まることにしました。
5. bundle – noun
   Meaning: a group of products or services sold together
   Example: The phone company offers a bundle of internet and video services.
   意味: 一緒に販売される商品やサービスの一まとまり
   例文: その電話会社はインターネットと動画サービスのセットを提供しています。

📝Let’s summarize

Summary	要約
AI services are difficult to price because token costs and usage change quickly. Businesses struggle to predict spending and value, while providers test flat fees, outcome-based charges, bundles, and clearer instructions to control growing token consumption.	AIサービスは、トークンのコストと使用量が急速に変化するため、価格設定が困難です。企業は支出と価値の予測に苦労する一方、提供業者は、増大するトークン消費を管理するために、定額料金、成果に応じた課金、セット商品、より明確な指示を試しています。
[Word Count: 36 words]

❓Comprehension Questions

Q1: Why does Gooch say a fixed cost model for several years makes no sense?

A. It makes little sense because customers always choose free AI services instead of paid ones.
B. It makes little sense because nobody knows how AI service prices will move.
C. It makes little sense because individual token prices are expected to rise sharply by 2030.
D. It makes little sense because businesses can already predict AI output and value reliably.

問1: Goochは、なぜ数年間の固定費用モデルには意味がないと言っていますか？
Correct answer: B
正解選択肢: 誰もAIサービスの価格がどのように動くか分からないため、それにはあまり意味がありません。
該当文: Gooch says tying a customer into a fixed cost model for one, two or three years makes no sense, because nobody knows how prices will move.

Q2: What does Goldman Sachs say about individual token costs and total token consumption?

A. It says individual token costs have risen, while total token consumption has greatly decreased.
B. It says individual token costs have stayed flat, while total token consumption has remained stable.
C. It says individual token costs have fallen, while total token consumption has greatly increased.
D. It says individual token costs have fallen, while total token consumption has also decreased.

問2: Goldman Sachsは、個々のトークンのコストとトークンの総消費量について何と言っていますか？
Correct answer: C
正解選択肢: 個々のトークンのコストは下がった一方で、トークンの総消費量は大幅に増えたと述べています。
該当文: Goldman Sachs says the cost of individual tokens has dropped, but total token consumption has exploded.

Q3: What does Rob Steele say firms must do to reduce AI costs?

A. He says firms must use flat-fee accounts so vendors can reduce costs.
B. He says firms must charge customers by results so budgets become easier to plan.
C. He says firms must track token use only after they receive a large bill.
D. He says firms must give AI clearer instructions so they can reduce costs.

問3: Rob Steeleは、企業がAIのコストを削減するために何をしなければならないと言っていますか？
Correct answer: D
正解選択肢: 企業はコストを削減できるよう、AIにより明確な指示を与えなければならないと彼は言っています。
該当文: Rob Steele of iplicit says firms must give AI clearer instructions to cut costs.

💬Today’s your thoughts

Question

Do you think businesses should avoid fixed long-term prices for AI services?
企業はAIサービスについて長期の固定価格を避けるべきだと思いますか？

Model Answer – 1（肯定的立場）

English	Japanese
Yes, I think businesses should avoid fixed long-term prices for AI services whenever possible.	はい、私は可能な限り、企業はAIサービスについて長期の固定価格を避けるべきだと思います。
Firstly, flexible pricing can protect businesses from unexpected changes. This matters because token prices and usage can move quickly. For example, if a company suddenly used more tokens, it could adjust its charges. Therefore, its budget could stay manageable.	まず、柔軟な価格設定は企業を予期しない変化から守ることができます。これは、トークン価格と使用量が急速に変わる可能性があるため重要です。例えば、もし企業が突然より多くのトークンを使ったなら、料金を調整できるでしょう。したがって、予算を管理しやすい状態に保てるでしょう。
In addition, flexible prices can make AI services fairer for changing needs. Customers may use different amounts because systems are unpredictable. For instance, a small business might use fewer tokens one month. Therefore, it could avoid paying for unused capacity.	さらに、柔軟な価格は、変化するニーズに対してAIサービスをより公平なものにできます。システムは予測できないため、顧客ごとの利用量は異なる可能性があります。例えば、小規模企業がある月に使うトークンが少ないかもしれません。したがって、使わなかった容量に料金を払うことを避けられるでしょう。
In conclusion, I believe businesses should avoid fixed long-term prices because flexibility helps them handle changing costs and usage while keeping payments more reasonable.	結論として、柔軟性によって変化するコストと使用量に対応しながら支払いをより適正に保てるため、企業は長期の固定価格を避けるべきだと私は考えます。
[Word Count: 117 words]

Model Answer – 2（否定的立場）

English	Japanese
No, I think businesses should still offer fixed long-term prices for AI services in some cases.	いいえ、私は場合によっては、企業はAIサービスについて長期の固定価格を引き続き提供すべきだと思います。
Firstly, fixed prices can make budgets easier to plan. This matters because customers may dislike costs that change often. For example, if a company knew its yearly AI fee, it could plan other spending. Therefore, financial decisions could become simpler.	まず、固定価格によって予算を立てやすくなります。これは、顧客が頻繁に変わる費用を嫌う可能性があるため重要です。例えば、もし企業が年間のAI料金を把握していれば、ほかの支出を計画できるでしょう。したがって、財務上の判断がより簡単になる可能性があります。
In addition, fixed prices can be easier for firms to understand. Clear fees are useful because managers may not track every token. For instance, a small firm might choose one simple plan. Therefore, staff could focus on their work.	さらに、固定価格は企業にとって理解しやすい場合があります。管理者がすべてのトークンを追跡するとは限らないため、明確な料金は役立ちます。例えば、小規模企業が1つの分かりやすいプランを選ぶかもしれません。したがって、スタッフは仕事により集中できるでしょう。
For these reasons, I think businesses should keep fixed long-term prices because they support steady budgets and simple choices, especially when customers value predictability.	これらの理由から、特に顧客が予測しやすさを重視する場合、安定した予算と簡単な選択を支えるため、企業は長期の固定価格を維持すべきだと思います。
[Word Count: 119 words]

News Source: BBC News
https://www.bbc.com/news/articles/c872r52x7jgo