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Stripe が提供開始した AI 事業者向け LLM トークン請求機能で、価格変動とマージン管理の負担を自動化

公開日: 2025/10/1 / 更新日: 2025/10/1

決済プラットフォームの Stripe が、大規模言語モデル（LLM）のトークン使用量に基づく請求機能の実験的プライベートプレビューを開始しました。この新機能は、AI アプリケーションを提供する事業者が直面する「モデル価格の頻繁な変動」「複数プロバイダーへの対応」「使用量ベース請求の実装」という三つの課題を一括で解決することを目指しています。

本記事では、Stripe 社員の Miles Matthias 氏による X（旧 Twitter）での発表投稿と、公式ドキュメントの内容を基に、この新機能の仕組みと導入メリットについて解説します。

AI 事業者が抱える請求管理の複雑さ

AI アプリケーション事業者は、OpenAI、Anthropic、Google など複数の LLM プロバイダーの API を利用しながら、エンドユーザーへの請求を行う必要があります。しかし、この過程には複数の課題が存在します。

モデルの価格は頻繁に変動し、プロバイダーごとに価格体系も異なるでしょう。事業者が一定のマージンを確保しながら適切に請求するには、価格の監視、請求システムの更新、使用量の記録と集計という複雑な作業を継続的に実施しなければなりません。

Matthias 氏は投稿の中で、「モデル価格が絶えず変化し、多くのプロバイダーから複数のモデルを使用する場合、どうやって製品に集中できるでしょうか？」という問いを投げかけ、この課題の深刻さを指摘しています。

新機能が解決する三つの問題

Stripe の新機能は、AI 事業者が抱える請求管理の課題を三つの側面から解決するように設計されています。

まず、モデル価格の自動同期機能により、事業者が各プロバイダーの価格変動を追いかける必要がなくなります。Stripe ダッシュボード内で主要なモデルプロバイダー全体のトークン価格を一つのページで確認でき、価格情報は Stripe 側が最新に保つため、事業者側での監視作業が不要になります。プロバイダーの価格変更時には通知も受け取れるでしょう。

次に、マークアップ率を入力するだけで、Stripe が使用量ベース請求に必要な価格設定、メーター、レート構成を自動的に設定します。公式ドキュメントには「You only need to set your margin percentage to start using Usage-Based Billing」と記載されており、複雑な計算や価格プランの解読が不要になることが明示されています。

最後に、LLM プロキシまたは提携パートナー経由での使用量自動記録により、別途の請求 API 実装が不要になります。Matthias 氏は「LLM を接着作業なしで接続」できると表現し、実装の簡便性を強調しています。

実装の仕組みと具体的な利用フロー

新機能の利用は、大きく分けて三つのステップで構成されます。

トークン価格を一元的に管理できる

Stripe ダッシュボードの「Token prices」ページで、Google Vertex、その他の主要プロバイダーのモデル価格を一覧表示できます。Matthias 氏が投稿で公開したスクリーンショットには、Gemini 2.5 Flash Preview が入力トークン100万あたり0.15ドル、出力トークン100万あたり0.6ドルといった具体的な価格情報が表示されており、各モデルの入力・出力それぞれの単価を確認できることが分かります。

マークアップ率を設定すれば自動構成される

料金プラン作成時に、希望するマークアップ率（例：30%）を設定すると、Stripe が使用量ベースの請求に必要なすべてのリソースを自動構成します。Matthias 氏が公開した「Premium Plan」設定画面のスクリーンショットでは、月次または年次のサービス期間、基本料金（例：20ドル）、マークアップ率（30%）を入力する項目が表示されており、これらの設定だけで請求システムが機能する仕組みです。

公式ドキュメントでも「Enter your desired markup (for example, 30%). Click Submit and we'll configure the required Usage-Based Billing resources—prices, meters, and rate configuration」と明記されており、ワンクリックでの設定完了が可能でしょう。

LLM プロキシ経由でモデルを呼び出し、使用量を記録する

実際のモデル呼び出しには、Stripe 独自の LLM プロキシエンドポイント（llm.stripe.com/chat/completions） を使用します。Matthias氏が投稿で公開した curl コマンドの例では、以下の情報を含む POST リクエストを送信します。

curl https://llm.stripe.com/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk_test_..." \
-H "X-Stripe-Customer-Id: cus_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "model": "google/gemini-2.5-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "プロンプト内容"
    }
  ]
}'

このリクエストには、認証情報、顧客 ID、使用するモデル名、ユーザーのプロンプトが含まれます。Stripe がプロバイダーへの接続とプロンプトの処理を行い、レスポンスとともに使用トークン数（completion_tokens、prompt_tokens、total_tokens など）を返します。この使用量は自動的に記録され、設定されたマークアップ率に基づいて顧客に請求されるでしょう。

公式ドキュメントには「We route to the provider, return the response, and attribute tokens by model and type」と記載されており、一度の API コールでモデル呼び出しと使用量記録が完結することが確認できます。

既存の LLM プロキシサービスとの統合

すでに他の LLM プロキシサービスを利用している事業者向けに、Stripe は主要なパートナーとの統合を提供しています。

Matthias 氏は投稿の中で、OpenRouter、Cloudflare、Vercel、Helicone とのパートナーシップに言及し、「これらのいずれかを使用している場合、私たちは使用量を自動的に記録して顧客を請求できます。追加の API コールは必要ありません」と説明しています。

これにより、既存の技術スタックを変更することなく、請求機能だけを Stripe に統合できる可能性があります。現在運用中のサービスにとって、移行コストを最小限に抑えながら請求管理を改善できる選択肢といえるでしょう。

従来の実装方法との違い

この新機能を使わない場合、AI 事業者は以下の作業を個別に実施する必要があります。

各 LLM プロバイダーの API 仕様に従った統合コードの実装、トークン使用量を記録するシステムの構築、各プロバイダーの価格変動を監視し請求設定を更新する仕組みの維持、Stripe Billing API でのメーター作成と価格設定の実装といった複数の工程が発生します。

新機能では、これらがマークアップ率の設定とプロキシ経由の API コールという二つのステップに集約されるでしょう。公式ドキュメントには「Instead of maintaining an LLM integration and a billing integration, use our LLM proxy to call models and record metered usage in one request」と記載されており、統合の簡素化が明確に示されています。

導入を検討すべき事業者の特徴

この新機能から最も恩恵を受けると考えられるのは、以下のような特徴を持つ事業者です。

複数の LLM モデルやプロバイダーを使用している事業者にとって、価格管理の複雑さが軽減される可能性があります。使用量に応じた従量課金モデルを採用している事業者では、請求システムの実装負担が大幅に減少することが期待できるでしょう。また、限られた開発リソースを請求インフラではなく製品機能に集中させたい事業者にとって、この自動化は魅力的な選択肢となります。

一方で、単一モデルのみを使用する小規模サービスや、独自の複雑な価格戦略を持つ事業者にとっては、必ずしも最適な選択とはいえない場合もあります。

プライベートプレビューへの参加方法

現在、この機能は実験的プライベートプレビュー段階にあります。公式ドキュメントには「Billing for LLM tokens is a private preview feature, and we consider it experimental in nature」と明記されており、機能が実験的性質を持つことが示されています。

Matthias 氏は投稿で、「私たちは実験的なプライベートプレビュー中で、限界を押し広げて正直なフィードバックをくれるモチベーションのあるユーザーを探しています」と述べており、積極的に検証と率直な意見を提供できる事業者を求めています。

参加を希望する事業者は、Stripe の公式ドキュメントページからウェイトリストに登録できます。プレビュー段階であるため、機能の変更可能性を理解した上で参加を検討する必要があるでしょう。

参考：

AI 事業の請求インフラ標準化への一歩

Stripe の LLM トークン請求機能は、AI 事業者が直面する請求管理の複雑さを軽減する可能性を持つ取り組みです。価格の自動同期、マークアップの簡単な設定、使用量の自動記録という三つの要素により、事業者は請求インフラの構築と保守から一定程度解放され、製品開発により多くのリソースを割ける可能性があります。

特に注目される点は、既存の LLM プロキシサービスとの統合により、現在の技術スタックを大きく変更することなく導入を検討できることです。これは、すでに運用中のサービスにとって、移行コストを最小限に抑えながら請求機能を強化できる選択肢となりえます。

ただし、この機能は現在プライベートプレビュー段階にあり、実験的性質を持つことに留意が必要でしょう。Stripe は実装の限界を押し広げるユーザーからのフィードバックを求めており、参加者には積極的な検証と率直な意見提供が期待されています。

AI 市場の急速な成長と LLM の多様化が進む中、請求インフラの標準化と簡素化は、多くの事業者にとって重要な課題となっています。この取り組みがどのように発展し、AI 事業のスケーラビリティとビジネスモデルの柔軟性向上に寄与していくかは、今後の正式リリースと機能拡張の内容次第といえます。