
まとめ
Gemini Omni Flashの動画出力コストは100万トークンあたり17.50ドルで、720p動画1秒あたり固定5,792トークンで課金され、実質1秒あたり約0.10ドルに相当します。現在の上限である10秒のクリップだと、出力コストだけで1ドルを少し超えます。それに加えて、入力(テキスト、画像、動画、音声の参照素材はすべて一律100万トークンあたり1.50ドル)の費用がかかります。このモデルには無料枠もBatch APIの割引もありません。これはGeminiシリーズの他の大半のモデルが受けられる恩恵です。
私はeeselのインテグレーションを担当しており、日々の仕事の大部分はこうしたAPI料金ページを読み込んで、トークン計算をして、自分たちの請求が誰にとっても予想外にならないようにすることです。Google自身のページは0.10ドル/秒という換算を提示してくれており、これはほとんどのモデルカードよりも透明性が高いと言えますが、それでもクリップをまとめて生成する際の実際のコストを知るには、毎回掛け算をする必要があります。「レートはこれです」と「今月実際にいくら払うことになるか」の間にあるこのギャップこそ、まさにeeselが解決済みチケット1件あたり定額0.40ドルで課金し、トークン単位の従量課金にしていない理由です。エンジニアにとっては問題なくても、動画パイプラインやサポートキューの予算を感覚で立てようとする人にとっては厄介なものです。
Gemini Omni Flashとは何か、手短に
Gemini Omni Flashは、Google DeepMindが新たに立ち上げた「Omni」ファミリーの第一弾モデルです。テキスト、画像、動画、音声を入力すると高解像度の動画を生成し、それを一から再プロンプトするのではなく会話を通じて編集していける点が特徴です。まずGeminiアプリ、Google Flow、YouTube Shortsを通じて一般ユーザー向けに展開され、その後2026年6月30日にGemini API、Google AI Studio、Gemini Enterprise Agent Platformを通じて開発者向けに公開されました。このモデルが実際に何をできて、どこに限界があるかについては別の記事で取り上げています。今回はあなたの予算に合うかどうかを左右する数字だけに絞って解説します。
料金の全内訳
Gemini Omni FlashのGemini API料金ページは、読み解くべきティアが1つしかないという理由で、意外にもシンプルです。ほとんどのGemini 3.xモデルはStandard、Batch、Flex、Priorityのタブに分かれていますが、Omni Flash PreviewにはStandardしかありません。
| 項目 | 価格 |
|---|---|
| 入力(テキスト、画像、動画、音声、すべて一律) | 100万トークンあたり1.50ドル |
| 出力 - テキスト | 100万トークンあたり9.00ドル |
| 出力 - 動画 | 100万トークンあたり17.50ドル |
| 実効動画レート | 720p動画1秒あたり約0.10ドル |
| 無料枠 | なし |
| Batch API割引 | 提供なし |
Googleの料金ページはこの換算を直接示しています。課金は出力トークンの合計消費量に基づき、720p動画1秒あたり固定5,792トークンです。これに100万トークンあたり17.50ドルの動画レートを掛けると、1秒あたり約0.1014ドルになり、Googleはこれをページ上で「約0.10ドル」に丸めています。

Gemini APIのDev Relationsリード、Logan Kilpatrick氏は、このモデルが開発者向けに公開された際、まさにその言葉でこのレートを発表しました。
"Omni Flash is SOTA at video editing at $0.10 / sec, same as Veo 3.1 Fast!"(「Omni Flashは1秒あたり0.10ドルで動画編集における最先端(SOTA)であり、Veo 3.1 Fastと同じ料金だ」)- Logan Kilpatrick, X
Googleは直接の競合と価格を合わせていることを隠していません。発表ブログ記事自体にも、価格は「競争力のある水準に設定されている...これはVeo 3.1 Fastと同じだ」と明記されています。Veo 3.1 Fastの独立した検証済みレートは見つけられなかったため、この比較はあくまでGoogle自身の主張として扱うべきですが、それでも初日時点でGoogleがこのモデルを最も近い競合とどう位置づけたかは分かります。
1本あたり、そしてスケールした場合の実際のコスト
現在の上限である10秒のクリップでは、動画出力だけで約1.01ドル(10秒 × 0.1014ドル/秒)かかります。入力コストは、どれだけのテキスト、参照画像、参照動画を投入するかによって上乗せされます(これは別途、一律100万トークンあたり1.50ドルで課金されます)。ただし、短いプロンプトに参照画像1〜2枚程度であれば、動画出力コストに比べれば1セントに満たないごくわずかな金額であることが一般的です。
これをスケールさせると、コンテンツやマーケティングチームの月間コストは、動画出力コストだけでも次のようになります。
| 月間クリップ数 | 概算の動画出力コスト |
|---|---|
| 10 | 10.10ドル |
| 50 | 50.50ドル |
| 100 | 101.00ドル |
| 500 | 505.00ドル |
これは「〜から」という前置きの数字ではなく、実際に予算化すべき数字です。小規模なテストバッチであれば、月10〜50ドルは大した金額ではありません。しかし、マーケティングチームがOmni Flashを本番パイプラインに組み込み、月に数百本のクリップを生成しようとするなら、人間によるレビューに1時間もかけていない段階で、すでに数千ドル規模のコストになります。
Geminiシリーズ内でのOmni Flashの位置づけ
Omni FlashにはStandardティアしかないため、Gemini 3.xファミリーの他のモデルが持つ割引体系と比較する価値があります。例えばGemini 3.5 Flashは、Standard、Batch(Standardからおよそ50%オフ)、Flex、Priorityの各ティアに加え、限定的ながら本物の無料枠も提供しています。Omni Flashにはこうした柔軟性が一切ありません。

参考までに、同じ料金ページ上で、Omni Flashの主要な数字を他の複数モデルと比較すると次のようになります。
| モデル | 入力(Standard) | 出力(Standard) | 無料枠 |
|---|---|---|---|
| Gemini Omni Flash(動画) | 100万トークンあたり1.50ドル | 100万トークンあたり17.50ドル(動画) | なし |
| Gemini 3.5 Flash | 100万トークンあたり1.50ドル | 100万トークンあたり9.00ドル | あり |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 100万トークンあたり2.00〜4.00ドル | 100万トークンあたり12.00〜18.00ドル | なし |
| Gemini 2.5 Flash | 100万トークンあたり0.30〜1.00ドル | 100万トークンあたり2.50ドル | あり |
Nano Banana 2 Lite(画像、gemini-3.1-flash-lite-image) | 100万トークンあたり0.25ドル | 1K解像度画像あたり0.034ドル | なし |
動きのある動画ではなく静止画像だけで十分な場合、Nano Banana 2 LiteはGoogleが同じ発表で投入した、はるかに安価な姉妹モデルです。動画1本あたり1ドル超に対し、画像1枚あたり約3.4セントとなっています。
見落としがちな細かい項目
料金ページの脚注にある2つの詳細は見逃しやすく、いずれも実際のコスト、あるいはリスクを、見出しのレートよりも高く押し上げます。
Batch割引がない。 ほとんどの有料版Geminiモデルでは、Batch API経由でリクエストを送信することで、非同期処理と引き換えにStandardよりもコストをおよそ半分に抑えられます。Omni Flash Previewは現時点でこの選択肢を一切提供しておらず、「待てるなら安くなる」というレバーが存在しません。
有料ティアであってもコンテンツがGoogleの製品改善に利用される。 ほとんどの有料版Geminiモデルはこの項目が料金ページ上で「No」となっており、これこそが料金を支払う意味そのものです。つまりデータがトレーニングに使われないということです。Gemini Omni Flash Previewは、この項目が「Yes」となっている数少ない有料ティアのモデルの1つです。機密性の高いもの、ブランド資産、未公開の映像、クライアントの製品写真などを入力する場合は、生成ボタンを押す前に知っておく価値があります。
独立系AIニュースアカウントのRohan Paul氏は、Xでのローンチ解説の中で、1本あたりの実際のコストパフォーマンスに影響する関連の実用上の制限を指摘しています。
"Gemini Omni Flash currently generates 10-second clips and lacks API audio reference support. [...] Google says the API accepts video references up to 3 seconds, but Gemini Omni Flash does not process them correctly yet."(「Gemini Omni Flashは現在10秒のクリップを生成し、API経由の音声参照には対応していない。[...] GoogleはAPIが3秒までの動画参照を受け付けると説明しているが、Gemini Omni Flashはまだそれを正しく処理できていない」)- Rohan Paul, X
つまり、1本あたり約1ドルという計算は、最初の試行で綺麗な10秒の結果が得られることを前提としています。モデル自身の公式ドキュメントに記載された既知の制限の通り、編集を重ねる中でキャラクターの一貫性が崩れて再生成することになれば、そのコストは急速に積み上がります。
従量課金 vs 定額課金
Omni Flashを含め、あらゆる従量課金型のAPIは、予算管理の作業をあなた自身に委ねます。レートを読み、掛け算をして、上限に対する使用量を見張る必要があるのです。これは、生成メディアのモデルのようにクリップごとに出力量が本質的に変動する用途には、まずまず妥当なトレードオフです。しかし、毎週ほぼ同じ数のチケットが発生するサポートキューのように、予測可能で反復的なワークロードを価格設定しようとする場合には、あまり良いトレードオフとは言えません。

これがeesel自身の料金設計の背景にある発想です。解決済みのサポートチケットまたはチャットセッション1件あたり定額0.40ドルで、何通のメッセージを要したか、どのモデルが処理を担当したかに関わらず一律です。裏側では、eeselはすでにタスクに応じてOpenAI、Anthropic、そしてGoogle自身のGeminiモデルにワークを振り分けており、eeselの無料SEOキーワードジェネレーターを動かすためにGeminiを使うケースも含まれます。この記事で見てきたトークン単位の料金の複雑さこそ、まさにこの定額型の料金体系が吸収するように設計されているものです。おかげでサポートリーダーが、来月の請求額を知るために料金ページの専門家になる必要はありません。
予算化したいのが動画ではなくチケットなら、eeselを試してみてください
もしあなたが動画パイプラインではなく、拡大するサポートキューのためにAIの価格を検討していてこのページにたどり着いたのなら、eeselはまさにそのために私が構築しているAIチームメイトです。Zendesk、Freshdesk、Intercom、あるいは今すでに使っているどのヘルプデスクにも接続でき、初日から過去のチケットやヘルプドキュメントから学習し、一次対応のリクエストを下書き、トリアージ、または解決します。

料金は解決済みチケット1件あたり0.40ドルで、シート料金もセルフサーブプランのプラットフォーム料金もかかりません。さらに最初の50ドル分の利用は無料なので、何かを契約する前に、自社のチケット量に対する実際の数字を確認できます。これはGridwiseが初月で一次対応リクエストの73%を解決した方法であり、Smavaが月間10万件以上のチケットにわたって完全自動化されたエージェントを運用し、トークン計算のスプレッドシートを一切必要としない方法でもあります。「動画1本のコストはいくらか」という問いに対して、Gemini Omni Flashは良い答えです。しかし「自社のサポートキューのコストはいくらか」という問いには、eeselを試してみて、計算式の代わりに定額の答えを手に入れてください。
よくある質問
Gemini Omni Flashの料金はいくらですか?
Gemini Omni Flashに無料枠はありますか?
1秒あたり0.10ドルという料金はどう計算されているのですか?
Gemini Omni Flashで見落としがちな隠れたコストは何ですか?
カスタマーサポート自動化において、従量課金型のAI料金に代わる定額プランはありますか?

Article by
Alicia Kirana Utomo
Kira is a writer at eesel AI with a Computer Science background and over a year of hands-on experience evaluating AI-powered customer service tools. She focuses on breaking down how helpdesk platforms and AI agents actually work so that support teams can make better buying decisions.








