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本記事の情報は2026年8月時点のものです。Notion Creditsや各モデルの料金は、今後のアップデートによって変更される可能性があります。
2026年7月30日、OpenAIはGPT-5.6 LunaのAPI料金を80％引き下げ、Terraについても20％の値下げを実施しました。発表後、あるNotionユーザーがサポートへ直接問い合わせました。基盤モデルの料金が安くなったことで、Custom Agentsの料金も引き下げられるのかという質問です。
サポートは当初、現時点で料金を変更する予定はないと回答しました。しかし、このやり取りがRedditで公開された後、同じスレッドにNotionチームを代表すると名乗る人物から、OpenAIによるLunaの値下げに合わせて関連料金を調整済みであり、先のサポート回答は誤りだったという投稿がありました。
2026年8月2日時点で、Notionは料金変更についての詳細な公式発表を別途公開していません。現時点で確認できるのは、Notion側がLunaに関連する料金計算を調整したと説明している一方、Notion Creditsの公開販売価格は引き続き1,000 Creditsあたり10米ドルだということです。
今回のサポート対応をめぐる混乱で、改めてわかりにくくなったのが、Notion Creditsが何を表す単位なのかという点です。1,000 Creditsの購入価格、Agentを1回実行した際に消費されるCredits、Notionがモデル提供会社へ実際に支払うAPI料金は、それぞれ別の数字です。
上流のモデル料金が下がっても、ユーザーが購入するCreditsの価格がそのまま引き下げられるとは限りません。値下げ分が、1回のタスクで消費されるCreditsの減少として反映される可能性もあります。
以下では、OpenAIによる今回の値下げ内容、Notion Creditsの計算方法、ワークスペース管理者が現在実行できるコスト管理の方法を整理します。
OpenAIの値下げとNotionサポートの回答訂正：出来事を時系列で整理
GPT-5.6 Lunaは80％、Terraは20％値下げ
OpenAIは2026年7月30日、GPT-5.6シリーズのAPI料金を改定しました。Lunaの入力料金は100万Tokenあたり1米ドルから0.2米ドルへ、出力料金は6米ドルから1.2米ドルへ引き下げられました。入力と出力の両方が80％値下げされたことになります。
Terraの入力料金は、100万Tokenあたり2.5米ドルから2米ドルへ、出力料金は15米ドルから12米ドルへ変更され、値下げ率は20％です。最上位モデルのSolについては、入力・出力料金ともに変更されていません。
| GPT-5.6モデル | 旧入力料金 | 新入力料金 | 旧出力料金 | 新出力料金 | 値下げ率 |
|---|---|---|---|---|---|
| Luna | US$1 | US$0.20 | US$6 | US$1.20 | 80％ |
| Terra | US$2.50 | US$2 | US$15 | US$12 | 20％ |
| Sol | US$5 | US$5 | US$30 | US$30 | 変更なし |
以上の料金は、すべて100万Tokenあたりの価格です。
OpenAIによると、今回の値下げは、モデル、推論システム、ハードウェアルーティング、サービスソフトウェア、コンテキスト管理など、複数の工程における効率改善によって実現しました。
同じタスクを完了するために必要な時間、Token数、計算資源のコストが減少したことで、その一部をAPI料金の値下げとして反映できるようになったと説明しています。
GPT-5.6 TerraはNotionのパーソナルエージェントで使用されている
OpenAIの値下げ発表では、Notion AIプロダクトチームのHoda Noorianによるテスト結果が紹介されています。
Notionは、Terraがパーソナルエージェントにおけるワークスペース内の質問応答や、処理範囲が明確で、回答速度を重視するタスクに適していると評価しています。
Notionの社内評価では、このようなタスクにおけるTerraの品質はGPT-5.5と同程度で、1回あたりのタスクコストは約半分、完了までの時間は60％短縮されたとされています。
この説明から、NotionがGPT-5.6 Terraを一部のエージェントタスクへ実際に導入していることは確認できます。ただし、すべてのCustom Agentsが常にTerraを使用しているという意味ではありません。
NotionのAgent設定にはAutoモードがあり、特定のモデルを手動で選択することもできます。Autoを選んだ場合、Notionがリクエストの内容に応じて使用モデルを決定します。モデルを固定する方法は、回答傾向を統一したい場合や、同一条件で継続的にテストしたいワークフローに適しています。
Notionサポートは当初「値下げ予定なし」と回答、その後スレッド内で訂正
Redditのr/Notionに投稿したユーザーによると、OpenAIの値下げ後にCustom Agentsの料金も変更されるのか、Notionサポートへ問い合わせたところ、当初は現時点で価格変更の予定はないと回答されたといいます。
その後、同じRedditスレッドに別の返信が投稿されました。そこでは、NotionはOpenAIによるLunaの値下げに合わせて関連する料金計算をすでに調整しており、先のサポート回答はコミュニケーション上の誤りだったと説明されています。
ただし、この説明は現時点ではReddit上のコメントとして確認されているだけで、Notion公式サイトでは独立した告知や、新しいCredits換算表は公開されていません。そのため、Notion Creditsが全面的に値下げされたと断定するのは適切ではありません。
より正確に表現すると、NotionはLunaに関連する料金計算を調整したと説明していますが、ユーザーが購入するCreditsの公開価格は、引き続き1,000 Creditsあたり10米ドルです。
変更が反映される可能性が高いのは、1,000 Creditsの販売価格ではなく、AgentがLunaを使用した際に、1回の実行で何Credits消費するかという部分です。
Notion Creditsはどう計算される？1,000 Creditsで10米ドルはAPI原価ではない
CreditsはNotion独自の料金計算単位
Notion Creditsは、Custom Agents、Workers、そしてプランに含まれる利用枠を超えた一部のNotion AI機能で使用される、Notion独自の料金計算単位です。
Creditsはワークスペース全体で共有されます。Agentをどのメンバーが作成・実行したかに関係なく、同じワークスペースの残高から消費されます。
現在の公開価格は、1,000 Creditsあたり10米ドルです。購入できるのはBusinessプランとEnterpriseプランのワークスペースに限られます。
ワークスペースのCreditsが不足すると、Custom Agentsの実行は一時停止されます。Creditsが更新されるか、管理者が追加購入するまで再開されません。
この販売価格を、OpenAI APIのToken料金へそのまま換算することはできません。
Notion Creditsには、文章の入力・出力に使用されるToken料金だけでなく、データベース検索、ページの読み込み、ツール呼び出し、権限確認、実行ログ、エラー時の再試行、Notion独自のエージェント実行環境などのコストも含まれている可能性があります。
つまり、OpenAIがLunaを80％値下げしても、Notionにおけるすべてのエージェント実行コストが80％下がるわけではありません。
1回の実行で別のモデルも使用する場合、大量のデータを読み込む場合、複数の外部ツールを呼び出す場合には、基盤モデルの料金は総コストの一部にすぎません。
1回のタスクで消費するCreditsを決める4つの要素
Notionが公式に挙げているCredits消費量の主な要因は、データの読み取り量、処理ステップ数、実行頻度、使用モデルの4つです。
Agentが検索するページ数が多く、対象のデータベースが大きいほど、1回の実行で処理しなければならない情報量も増えます。
検索、判断、ページ作成、プロパティ更新、Slackメッセージ送信を連続して行うワークフローは、1件のデータを分類するだけのタスクよりも多くのCreditsを消費します。
スケジュールやトリガー条件も、月間コストへ大きく影響します。
毎日1回実行するAgentであれば、1か月の実行回数は約30回です。一方、データベースが更新されるたびに実行する設定では、月間の実行回数が数百回に達する可能性があります。
1回あたりの料金が安くても、実行頻度が高ければCreditsは短期間で消費されます。
使用するモデルによっても消費量が変わります。Notionによると、高性能モデルは一般的に多くのCreditsを必要とします。多くのケースでは、まずAutoを使用し、システムにタスク内容に適したモデルを選ばせることが推奨されています。
すべてのAgentを最も安いモデルへ固定することが、必ずしも最も安い運用方法になるとは限りません。モデルの能力が足りず、エラーや再試行が増えれば、最終的なステップ数とCredits消費量がかえって増える可能性があります。
Notionは費用の目安を公開しているが、固定の換算表はない
Notionは、「1ページ読み込むと何Credits」「ツールを1回呼び出すと何Credits」といった固定の換算表を公開していません。
ただし、代表的なCustom Agentsについて、1回あたりの推定コストの範囲を公開しています。
| Custom Agentの種類 | 公式推定コスト／1回 | 1,000 Creditsで実行できる目安 |
|---|---|---|
| ワークスペース内の質問応答 | US$0.03～0.11 | 約90～333回 |
| タスクの分類と担当者割り当て | US$0.05～0.15 | 約65～190回 |
| ステータス更新レポート | US$0.08～0.18 | 約57～133回 |
| メール分類 | US$0.04～0.10 | 約100～250回 |
| デイリーブリーフィング | US$0.10～0.30 | 約33～100回 |
これらはあくまで推定値です。同じ種類のAgentでも、対象データ、使用モデル、処理ステップ、実行頻度によってコストは変わります。
Notionも、各実行の完了後にCreditsダッシュボードへ表示される実際の消費量が、最も正確な基準になると説明しています。
同時にNotionは、これらの費用範囲は現在の利用データをもとに算出しており、Agentの実行効率が改善されるにつれて、今後コストは段階的に低下する可能性があるとしています。
この説明からも、Notionにおける値下げは、1,000 Creditsの販売価格を変更する形だけではなく、1回のタスクで消費されるCreditsを減らす形で反映される可能性があることがわかります。
Notion Creditsの支出を減らすには？まず確認したい4つのポイント
同じタスクでAutoと指定モデルを比較する
多くのAgentは、まずAutoのまま運用し、同じ内容のテストデータを数組用意して、実行結果、処理速度、Credits消費量を比較できます。
分類、データ抽出、決まった形式への変換など、ルールが明確な作業では、Lunaやほかの軽量モデルを試す価値があります。
複数のデータベースをまたいだ判断、長文分析、曖昧な指示への対応が必要なタスクでは、より高性能なモデルが必要になる可能性があります。
テストでは、1回あたりの消費量だけを見ないことが重要です。
安いモデルがデータを見落としたり、指定形式を守れなかったり、何度も再試行したりする場合、最終的なCredits消費量は高くなる可能性があります。
トリガー条件を本当に必要なイベントだけに絞る
Creditsの消費が速すぎる場合、最初に確認すべきなのはPromptではなく、トリガー条件です。
Agentが、Slackに新しいメッセージが投稿されるたび、データベースが更新されるたび、メールを受信するたびに実行される設定では、処理する必要のないタスクまで大量に発生します。
@mentionされた場合だけ、特定のプロパティが変更された場合だけ、指定タグが付いた場合だけ、フィルター条件を満たした場合だけ実行するように変更できます。
Notionも、すべての更新でAgentを起動するのではなく、明確でシグナルの強いトリガー条件を使用し、不要な実行回数を減らすことを推奨しています。
Agentが検索できるページとデータベースを限定する
Agentにワークスペース全体の検索権限を与えると、各タスクで大量の無関係な情報を読み込む可能性があります。
参照すべきデータが決まっている場合は、特定のページ、数個のデータベース、指定したSlackチャンネルなどに範囲を限定できます。
対象範囲を狭くすれば、Agentがワークスペース全体を検索してから必要な情報を選別する必要がなくなり、処理速度とCredits消費量が安定しやすくなります。
Notionも、最初は小さな範囲で運用を開始し、結果の信頼性を確認してから、段階的にデータソースを増やすことを推奨しています。
重複検索、ループ、不要なステップを削除する
Agentが同じページを何度も検索したり、同じ情報を繰り返し確認したり、権限不足によって何度も再試行したりする場合、指示内容やツール権限を見直す必要があります。
Agentを作成する際は、使用するデータソース、完了条件、出力先、データが見つからない場合の処理方法を明確に記載しましょう。
互いに依存しない複数のデータは、Agentへ並列処理を指示することで、一つの情報源を読み終えてから次へ進む無駄を減らせる可能性があります。
ワークフローが長すぎる場合は、目的ごとに複数のAgentへ分割する方法もあります。ただし、Creditsを節約するためだけに無理に分割する必要はありません。
分割した各Agentが同じデータを毎回読み直すことになれば、総コストはかえって増える可能性があります。
まず削除すべきなのは、無効なトリガー、重複検索、不要なツール呼び出しです。
OpenAIがGPT-5.6 Lunaを80％値下げした後、Notionサポートの最初の回答は、Custom Agentsの料金がまったく変更されないとユーザーに受け取られる内容でした。
その後、同じ議論の中で、Lunaに関連する料金計算はすでに変更されたという訂正が投稿されました。ただし、Notionは現在も、変更前後のCredits消費量を比較できる換算表を公開していません。
現時点では、1,000 Creditsの価格が引き続き10米ドルだからという理由だけで、Notionがモデルの値下げをユーザーへ還元していないと判断することはできません。
確認すべきなのは、同じAgentを同じタスク、同じモデル設定で実行した際に、1回あたりのCredits消費量が減っているかどうかです。
ワークスペース管理者ができるのは、固定のテストケースをいくつか用意し、使用モデル、対象データ、ステップ数、1回あたりのCredits消費量を記録することです。
詳細な換算表が公開されていない現状では、こうした実行記録のほうが、公式の平均コストよりも、自社ワークスペースで実際に発生する費用を正確に把握する材料になります。
よくある質問 FAQ
2026年5月4日以降、Custom Agentsは各プランの基本料金とは別にCreditsを追加購入して利用する仕組みです。Notion Creditsは1,000 Creditsあたり10米ドルで、BusinessプランとEnterpriseプランのワークスペースのみ購入できます。
Notion Creditsは、特定のモデル提供会社のAPI価格と直接連動する単位ではなく、Notion独自のエージェント実行環境全体を含む抽象的な料金単位です。
そのため、OpenAIがLunaを80％値下げしても、Notion Creditsの販売価格が同じ割合で下がるとは限りません。値下げ分は、AgentがLunaを使用した際の1回あたりのCredits消費量へ反映される可能性があります。
Notionは固定の換算表を公開していません。
消費量は、タスクの複雑さ、読み込むデータ量、ツールの呼び出し回数、処理ステップ数、使用モデルなどによって変わります。各実行後にCreditsダッシュボードへ表示される実際の消費量を確認する必要があります。
できます。初期設定では、タスクに適したモデルを自動的に選ぶAutoモードが利用されます。
ユーザーはClaude、GPT、Geminiなどの特定モデルを手動で選択し、コストや出力傾向を一定に保つこともできます。
繰り越されません。Creditsは毎月リセットされ、未使用分は次の期間へ持ち越されず、更新時に失効します。