# プロンプトキャッシュとは｜AI費用が下がる仕組みと、発注時に確認すること(2026年9月)

> プロンプトキャッシュは、AIに毎回渡す同じ前置きを割引で処理する仕組みです。OpenAIとAnthropicの違い(割引率・保持時間・指定方法・監視)、効く業務と効かない業務、計算例、発注時に確認することを、2026-09時点の公式情報で非エンジニア向けに整理します。

発行: 株式会社ウェステリア(https://westeria.jp) / カテゴリ: AIニュースの読み解き / 出典: https://westeria.jp/guide/prompt-caching-for-business/

2026-09-22(米国時間)、AnthropicはClaude Opus 5.5でキャッシュ読み取りの単価を60%下げ、OpenAIはGPT-6向けにプロンプトキャッシュの改善を発表しました。社内マニュアルや長い指示文を毎回AIに読ませる仕組みでは、入力費用の大半がこの「キャッシュ」の扱いで決まります。この記事では、仕組みを非エンジニア向けに説明し、2社の違い、効く業務と効かない業務、計算例、発注時に確認することを発表時点(2026-09)の公式情報で整理します。

## 結論

- プロンプトキャッシュは、毎回同じ前置き(指示文・社内資料・ツール定義)を2回目以降は割引で処理する仕組みです。割引はGPT-6で最大90%、Claude Opus 5.5では読み取りが通常入力の5%です(2026-09時点)
- 計算例として、5万トークンの社内マニュアルを月1万回読ませると、入力費用はGPT-6 Solで1,000ドルが100ドルに、Opus 5.5で2,000ドルが100ドルになります。ただし保持時間(OpenAIは30分以内の再利用、Anthropicは既定5分)を過ぎると割引が効かず、実際の額はヒット率で決まります
- 発注時は「キャッシュ前提の設計か」「変わらない部分を先頭に置いているか」「ヒット率を監視して報告するか」の3点を確認します。見積もりのランニング費用が何%のヒット率を前提にしているかも聞いておきます

## プロンプトキャッシュとは何か

AIを業務システムに組み込むと、1回の呼び出しでモデルに渡す文章は、たいてい2つの部分に分かれます。毎回同じ「前置き」と、毎回変わる「本題」です。前置きには、回答のルールを書いた指示文、社内マニュアルや商品一覧などの参考資料、AIが使える機能の定義(ツール定義)が入ります。本題は、利用者の質問や、処理したい1件分の文書です。

前置きが5万トークンで本題が500トークンなら、費用の99%は毎回同じ前置きの分です。プロンプトキャッシュは、この前置きをAI側で一時的に覚えておき、2回目以降はその部分を割引価格で処理する仕組みです。人にたとえるなら、毎回マニュアルを最初から読み直させるのではなく、読んだ内容を覚えている間は質問だけ聞く、という形です。

覚えておける時間には限りがあります。一定時間呼ばれなければ忘れ、次の呼び出しでもう一度読み込みます。前置きが1文字でも変わると、そこから後ろは別の文章として扱われ、割引が効きません。

仕様の出典: [Anthropic 公式ドキュメント「Prompt caching」](https://platform.claude.com/docs/en/docs/build-with-claude/prompt-caching)
仕様の出典: [OpenAI「Better prompt caching for GPT-6」](https://openai.com/index/better-prompt-caching-for-gpt-6)

## OpenAIとAnthropicの違い

考え方は同じですが、割引率・保持時間・指定のしかたが違います。2026-09時点の公式情報をまとめます。価格は100万トークンあたりの米ドルです。

| 項目 | OpenAI(GPT-6) | Anthropic(Claude) |
| --- | --- | --- |
| 読み取りの割引 | キャッシュ済み入力は最大90%引き(Sol $0.20、Luna $0.01) | 通常入力の0.05倍(Opus 5.5 $0.20)、0.1倍(Opus 5 $0.50) |
| 書き込みの費用 | 公表価格に項目なし | 通常入力の1.25倍(5分保持、Opus 5.5 $5)、1時間保持は2倍($8) |
| 保持時間 | 30分以内に再利用された共通の前置きに適用 | 既定5分、延長で1時間 |
| 最小の長さ | この記事の出典には記載なし | Opus 5.5・Opus 5・Fable 5.1は512トークン、Sonnet 5は1,024、Haiku 4.5は4,096 |
| 指定のしかた | 共通の前置きに自動で適用。明示的な区切り(ブレークポイント)と事前の読み込み(ウォームアップ)も新たに使える | リクエストに1か所指定して自動で、または明示的な区切りを最大4つ |
| 設定変更の扱い | 推論量の変更や、使える機能の有効・無効を切り替えてもキャッシュを維持 | この記事の出典には記載なし |
| 監視の道具 | ダッシュボード(ヒット率の推移、入力の構成)と、ミスの原因(モデル・機能・設定・入力の変更)と影響トークン数を示す診断ツール | この記事の出典には記載なし |
| データの隔離 | この記事の出典には記載なし | キャッシュはワークスペース単位で隔離 |

発注側が押さえるべき違いは2つです。1つは書き込みの割増です。Anthropicは初回の読み込み(書き込み)が通常入力より25%高く、1時間保持を選ぶと2倍になります。呼び出しがまばらでキャッシュが切れてばかりいると、割引どころか割高になりえます。もう1つは保持時間です。OpenAIは30分以内の再利用が対象、Anthropicは既定5分です。問い合わせが数分おきに来る窓口なら差は出にくく、1日に数回しか使わない仕組みでは効きにくくなります。

OpenAIの発表には利用企業の談話も載っています。GitHub Copilotは新たな処理が必要なプロンプトトークンを50%以上減らした(GitHubの最高製品責任者)、Strawberry Browserはヒット率を数ポイント上げてコストを20%下げた(同社CTO)というものです。どちらもベンダーの発表に載った事例で、条件の詳細はわかりません。

仕様の出典: [OpenAI「Better prompt caching for GPT-6」](https://openai.com/index/better-prompt-caching-for-gpt-6)
仕様の出典: [Anthropic 公式ドキュメント「Prompt caching」](https://platform.claude.com/docs/en/docs/build-with-claude/prompt-caching)
仕様の出典: [Anthropic「Introducing Claude Opus 5.5」](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5)

## 効く業務・効かない業務

判断の基準は「長い前置きが毎回同じで、短い間隔で何度も呼ばれるか」です。

|  | 業務の例 | 理由 |
| --- | --- | --- |
| 効く | 社内マニュアルや規程を前置きに入れた社内Q&A | 資料が毎回同じで、質問だけが変わる |
| 効く | 長い判定ルールと例を渡す問い合わせ分類 | 指示文が長く、件数が多い |
| 効く | 1つの長い契約書や報告書に続けて質問する | 同じ文書を短時間に何度も読ませる |
| 効く | 多くの機能(ツール)を持つAIエージェント | ツール定義が長く、毎回同じ |
| 効きにくい | 請求書や申込書を1枚ずつ読み取る | 前置きが短く、中身が毎回違う |
| 効きにくい | 1日に数回しか呼ばれない仕組み | 保持時間を過ぎてキャッシュが切れる |
| 効きにくい | 検索した資料を毎回差し替えて渡す社内検索 | 変わる部分が大きい。固定の指示文部分だけが対象 |

社内ナレッジをAIに読ませる仕組みでも、資料を丸ごと前置きに入れる設計と、質問ごとに検索して関係する部分だけを渡す設計では、キャッシュの効き方がまったく違います。どちらが安いかは資料の量と呼び出し回数で変わるので、設計の段階で発注先に試算を出してもらうのが確実です。

## 計算例:社内マニュアル5万トークンを月1万回

前提は、毎回同じ社内マニュアル5万トークンを前置きに入れ、月に1万回呼び出すことです。前置きの入力は月5億トークンになります。以下は前置きの入力分だけで、質問と回答の費用は含めません。単価は2026-09時点です。

| モデル | キャッシュなし | 全部キャッシュ読み取り(ヒット率100%) |
| --- | --- | --- |
| GPT-6 Sol | $1,000(5億 × $2) | $100(5億 × $0.20) |
| Claude Opus 5.5 | $2,000(5億 × $4) | $100(5億 × $0.20) |

キャッシュなしでは2倍違う2つのモデルが、キャッシュが全部当たれば同額になります。ただ、ヒット率100%は現実にはありません。キャッシュが切れた後の呼び出しは、割引されずに読み込み直しになるからです。

### 書き込み費用を含めた考え方

Opus 5.5で、書き直しの回数を仮に置いて計算します。月22日稼働とします。

- 5分保持で、キャッシュが切れて書き直す回数が1日100回の場合: 書き込み2,200回 × 5万 = 1.1億トークン × $5 = $550。残り7,800回の読み取りが3.9億トークン × $0.20 = $78。合計$628
- 1時間保持にして、書き直しが1日10回に減った場合: 書き込み220回 × 5万 = 1,100万トークン × $8 = $88。残り9,780回の読み取りが4.89億トークン × $0.20 = 約$98。合計約$186
- GPT-6 Solでヒット率90%の場合(外れた分は通常の入力単価で計算): 読み取り4.5億トークン × $0.20 = $90、外れた5,000万トークン × $2 = $100。合計$190

同じ5万トークン×月1万回でも、書き直しの回数しだいで費用が3倍以上変わります。キャッシュの設計とは、呼び出しの間隔に合わせて保持時間を選び、ヒット率を実際に測ることです。円換算は1ドル150円と置けば、$100が約1万5,000円、$628が約9万4,000円で、為替で動きます。

## 発注時に確認すること

キャッシュはプログラムの書き方で効き方が決まるので、発注側から聞かないと考慮されないまま作られることがあります。見積もりや設計のレビューで、次の点を確認します。

- キャッシュを前提に設計しているか。見積書のランニング費用はキャッシュ込みか、込みなら何%のヒット率を前提にしているか
- 前置きの置き方。指示文・資料・ツール定義など変わらない部分を先頭にまとめ、日付・利用者名・質問など変わる部分を末尾に置いているか
- 保持時間の選び方。呼び出しの間隔を見て、Anthropicなら5分か1時間かを決めているか
- ヒット率の監視。運用開始後にヒット率と費用を月次で報告してもらえるか。OpenAIならダッシュボードと診断ツールが使える
- 指示文や資料を更新したときの扱い。更新直後はキャッシュが外れるので、更新の頻度とまとめ方を決めているか

## 注意点

保持時間は短く、OpenAIでも30分以内の再利用、Anthropicは既定5分です。夜間や休日をまたいで効き続けるものではありません。

変わる部分を前置きの途中に入れると、そこから後ろが毎回別の文章になります。指示文の先頭に今日の日付や利用者名を差し込む書き方は、キャッシュをほぼ無効にします。

モデルを切り替えたり、使える機能(ツール)の定義を変えたりすると、キャッシュは外れます。OpenAIの診断ツールは、ミスの原因としてモデル・機能・設定・入力の変更を挙げています。GPT-6では推論量や機能の有効・無効を切り替えてもキャッシュを維持できるようになりましたが、定義そのものを書き換えれば読み込み直しです。

両社の発表に地域制限の記載はなく、どちらのキャッシュも日本からAPIで使えます(2026-09-24時点)。価格はドル建てです。

## 出典

- OpenAI「Better prompt caching for GPT-6」(2026-09-22): https://openai.com/index/better-prompt-caching-for-gpt-6
- Anthropic 公式ドキュメント「Prompt caching」(2026-09-24確認): https://platform.claude.com/docs/en/docs/build-with-claude/prompt-caching
- Anthropic「Introducing Claude Opus 5.5」(2026-09-22): https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5
- OpenAI「Introducing GPT-6 Sol and Luna」(2026-09-22): https://openai.com/index/introducing-gpt-6-sol-and-luna

## よくある質問

### プロンプトキャッシュを使うと、どのくらい安くなりますか?

キャッシュが当たった部分の入力単価は、GPT-6で最大90%引き、Claude Opus 5.5で通常入力の5%です(2026-09時点)。ただし実際の削減額はヒット率で決まり、Anthropicでは書き込みに割増があるので、呼び出しがまばらだと効果が小さくなります。

### キャッシュを使うには追加の契約や申し込みが必要ですか?

OpenAIは共通の前置きに自動で適用され、GPT-6では明示的な区切りも指定できます。Anthropicはリクエストに指定を入れて使います。どちらもプログラム側の書き方で効き方が変わるので、発注先に設計を確認してください。

### 社内の資料をキャッシュすると、他社に見られる心配はありませんか?

Anthropicはキャッシュをワークスペース単位で隔離すると説明しています(2026-09時点)。OpenAIの隔離の単位はこの記事の出典では確認していません。データの扱いは各社の規約と契約で確認してください。

## 関連ページ

- https://westeria.jp/guide/ai-model-price-cut-2026-09/
- https://westeria.jp/guide/ai-api-cost-estimate/
- https://westeria.jp/guide/company-brain/
- https://westeria.jp/guide/cloudflare-os-ai-gateway/

---

株式会社ウェステリアは、AIネイティブな開発スタイルでソフトウェア開発と業務自動化を行う会社です。初回1時間の無料ヒアリングを受け付けています: https://westeria.jp/#contact