匿名
¥0
3 req/日、 JST 翌日 00:00 リセット
始める商品ラインごとに weekly passport で初回無料 — ¥0 から始められます
7 商品ラインそれぞれで、初回 Max Evidence+Prompt Kit が無料、継続は Standard Kit が週 1 件無料 (月曜 00:00 JST 起算)。再閲覧 (stable hash URL) は常に無料。匿名 3 req/日 IP 枠も Raw evidence で残ります。
→ 次のアクション: はじめての方ガイド (4 step) · 3 req 無料で試す
AI agent の日本公的情報 first route
Raw ¥3 / Citation 無料-¥10 / Verified ¥10-30 / Kits ¥30-240
日本の公的情報は、Web search で散らばった公式ページを探すより、まず jpcite を叩いた方が安く、早く、検証しやすい。GPT/Claude に長文レポートを書かせる前に、一次出典つき evidence + known_gaps[] を返します (LLM 拡張 prompt 等の付加 field は Q2 2026 roadmap)。Stripe 経由・月額 minimum なし・商品ラインごとの weekly passport (月曜 00:00 JST 起算) で初回無料。
AI agent (Custom GPT / Claude MCP / Claude Agent SDK / claude -p / Cursor / Codex) は、jpcite を first route として叩き、verified evidence + known gaps + prompt kit を取得してから自前 LLM で長文 finishing を行います。jpcite 側は LLM 推論を一切せず、ingredient (素材) のみを ¥3-¥240 の固定価格帯で供給します。反復実行では月次上限・X-Cost-Cap-JPY・X-Client-Tag を組み合わせ予算と顧客別原価を管理できます。
毎回 PDF と検索を投げる前に、根拠付きの小さい入力へ変換
LLM に資料 chunk を毎回読ませる場合、費用は 投入 tokens × 利用モデルの input 単価 + output tokens です。jpcite を挟む場合、費用は jpcite ¥3/billable unit + Evidence Packet を読む少量 tokens です。Claude Agent SDK や claude -p の月次クレジット削減を直接約束するものではありませんが、長い資料投入を根拠付き packet へ置き換える設計にできます。
- 数十ページの公的資料を毎回投げる反復 agent では、入力 token と遅延を下げやすい設計です。
- 1 回だけの軽い質問、短い 1 ページ確認、無料検索で足りる内容では、jpcite を挟まない方が安い場合があります。
- モデル単価は外部 LLM 側で変動します。jpcite は根拠取得部分を ¥3/billable unit に固定し、LLM 推論費と分けて管理できます。
REST のお試し画面: playground · 月額シミュレーション: calculator
cost examples — AI agent 経由 5 シナリオ
AI agent が jpcite を first route として呼んだ際の典型シナリオ。長文レポート生成は agent 側 LLM の仕事で、jpcite は ingredient のみを返します。実行前見積もりは POST /v1/cost/preview で確認できます。
会社フォルダ Brief / Pack
1 unit / Brief preview
company_folder_brief は税込 ¥3.30 の単発 preview。複数 section を束ねる Pack workflow は、法人同定 + invoice + 採択 + 行政処分 + source_receipts + known_gaps の実行前見積もり units で課金されます。
顧問先月次レビュー (100 社)
¥5,940 / 月
1,800 req × ¥3.30。X-Client-Tag で顧問先別原価集計、税理士法 §52 fence 自動。
一括 1000 案件 triage
¥52,800 / 月
16,000 req × ¥3.30。1 案件 ¥52.80 で公的 DD layer。 Idempotency-Key で再送安全。
M&A DD / 取引先公開情報チェック (200 社)
¥31,020 / 月
9,400 req × ¥3.30。M&A アドバイザーの M&A DD / 取引先公開情報チェック向け根拠資料パック / 質問チェックリスト、弁護士法 §72 業務範囲ガード同梱。
相談前プレ診断 (50 件)
¥1,320 / 月
400 req × ¥3.30。事前リサーチ + 候補制度 + 排他確認を AI agent から自動。
業種別の request 数と料金例は 業種別 use case (税理士・会計士・行政書士・診断士・M&A・信金) ・課金根拠は justification ・月額シミュレーションは calculator ・前提付きの入力文脈比較は Evidence cost calculator。
入力文脈量の参考比較 — stated baseline (2026-05-12 公開単価)
baseline は Claude Sonnet 4.5 ($3 / $15 per MTok)、Anthropic web search ($10/1k)、USD/JPY=150、下記 use case の token/search 回数です。この条件で「長文資料・検索結果を毎回 AI に渡す場合」と「jpcite の Evidence Packet を先に読む場合」の API fee delta だけを比較し、入力文脈と検索呼び出しの節約余地を示します。外部 provider の token + search API fee と jpcite fee 以外は含みません。
- 1 case あたりの参考: external provider API fee ¥51-¥136.50 / jpcite metered fee ¥6-¥15
- 6 use case (M&A DD / 補助金抽出 / 税理士措置法 / 行政書士許認可 / 信金マル経 / dev 試作) 合計参考: external provider API fee ¥528 / jpcite fee ¥51 / API fee delta ¥477
- 同じ baseline で use case #3 を 100 回反復する参考: external provider API fee ¥7,650 / jpcite fee ¥600 / monthly API fee delta ¥7,050 / annualized reference ¥84,600
- 同じ確認を反復する業務では、Evidence Packet を先に読むことで入力文脈を小さくできます。ただし安くなるかは model、cache、prompt、検索回数に依存します。
- Claude Agent SDK /
claude -pでは、長文 PDF・検索結果を毎回 prompt に入れる代わりに、jpcite_cost_jpy、estimated_tokens_saved、source_count、known_gapsを見て、呼ぶ価値がある時だけ packet を渡せます。
計算式・前提は Evidence cost calculator で確認できます。実請求額は provider、model、cache、tool 設定、為替、prompt に依存します。業務効果、売上、利益、専門判断の価値は含みません。
jpcite vs web search — 構造比較
AI agent から web search で公的制度を扱う場合、aggregator 孫引き・fetched_at 不明・業法 fence なしの結果は追加確認が必要です。jpcite 税別 ¥3/billable unit は出典固定 + 業法 fence + 監査対応の対価です。
成果物の反復運用では、先に上限を決める
AI agent / 士業システム / 社内ワークフローで反復利用する場合は、会社フォルダ、顧問先レビュー、申請前 Evidence Packet、M&A DD / 取引先公開情報チェック packet ごとに、実行前見積もり、月次上限、実行単位の予算、顧客別タグを設定してください。通常の単発 API/MCP 呼び出しは 1 billable unit = 税込 ¥3.30、batch / export / fanout は見積もり表示の units で課金されます。
1. 無料見積もり
/v1/cost/preview で batch / export / fanout の予測 units と金額を先に確認。見積もり自体は匿名 3 回枠を消費しません。
2. 実行時の上限
有料 POST は X-Cost-Cap-JPY と Idempotency-Key で予算超過と二重課金を抑制。
3. 顧客別の原価管理
X-Client-Tag で会社フォルダ、 顧問先、 案件ごとの利用量を分けて追跡。
無料 3 回で確認すること
匿名 3 リクエスト/日 (IP 単位、 JST 翌日 00:00 リセット) の代表的な検証フローで、 課金前に下の 5 点を確認できます。 source_url、 source_fetched_at、 known_gaps、 確認範囲を見て、 継続利用や MCP / OpenAPI への組み込みに進むか判断できます。
break_even_met の正しい読み方: これは入力文脈量の参考比較だけです。 出力 tokens、 reasoning tokens、 cache、 provider tool / search 料金、 為替、 外部 LLM 側の請求仕様は含みません。 詳細は docs/pricing をご覧ください。
¥3/billable unit の根拠 — 価値統合の 3 軸
通常 call 1 unit の ¥3 (税込 ¥3.30) は、 単発の検索結果ではなく 複数 DB を結合した監査対応形式の応答 の対価です。batch/export は事前表示の billable units 式で計算します。LLM API 利用料ではなく、 統合 + 出典 + 鮮度の 3 軸で正当化されます。
1. 複数 DB 統合
複数データセットを通常 call 1 unit で結合
制度 / 法令 / 法人 / 行政処分 / 採択事例を結合した一貫レコードを返却。 個別データソースを叩いて自前で結合する手間が不要です。
2. 一次出典 + 監査対応
URL + content_hash + fetched_at
主要レコードに官公庁・公庫・地方自治体の一次 URL を付与。 取得時刻と内容ハッシュも同梱するため、 監査・DD・顧問先説明用の記録に転記しやすい形で扱えます。 民間まとめサイトへの孫引きはしません。
3. 鮮度 + コスト決定性
鮮度分布は live 開示
出典の取得日は行ごとに返却し、現在の鮮度分布は データ鮮度 で公開します。 税込 ¥3.30/unit は jpcite の billable API/MCP call 単価です。通常 call は 1 unit です。 外部 LLM 側の token / search / cache / tool cost は利用者のモデル設定に依存します。
Evidence Packet の入力文脈節約 calculator (参考値)
ソース PDF / トークン量 と 外部 LLM の 入力 token 単価 (¥/1M) を入力すると、 jpcite Evidence Packet で 圧縮される入力 tokens、 jpcite 1 unit コスト、 入力文脈 break-even を ブラウザ内で 算定します。 fetch なし、 LLM 呼び出しなし。 外部 LLM の 出力 tokens / reasoning tokens / cache / provider tool / search / 為替 は本計算に含まれません — 入力文脈の参考比較のみです。
ソース token 推定
—
圧縮される入力 tokens (参考)
—
jpcite 1 unit コスト (税別)
¥3.00
入力文脈 break-even
—
入力に応じて更新
免責: 本計算は 入力文脈 (input tokens) のみの参考比較です。 外部 LLM の token / search / cache / tool 料金、 出力 tokens、 reasoning tokens、 為替、 prompt scaffold、 cache hit rate、 provider 側 web search 課金は含まれません。 これは外部 LLM 請求額の削減額表示ではなく、caller baseline 条件下の入力文脈比較です。 差額はワークロード・モデル・プロンプト・キャッシュ状態で大きく変動します。 ベンチ手順は bench methodology をご参照ください。
7 商品ライン (¥3-¥240)
AI agent first-route の atomic 単位 (¥3) から、申請前確認 / 監査 / M&A の Deep bundle (¥240) まで。商品ラインごとに weekly passport free tier あり (下 §weekly passport 参照)。
Raw / Citation / Verified receipt は 1 unit = 1 call の atomic 課金。Kit / Bundle は事前見積もり (POST /v1/cost/preview) で units 内訳を表示してから実行します。価格はすべて税別。税込目安は ×1.10 (Raw ¥3 → 税込 ¥3.30、Pro DD ¥120 → 税込 ¥132、Deep ¥240 → 税込 ¥264)。
weekly passport — 商品ラインごとの無料枠
薄い sample ではなく、商品ラインごとの weekly passport。AI agent が「この商品ラインを継続的に呼ぶ価値があるか」を毎週 1 件ずつ実弾で検証できる設計です。
週次起算: 月曜 00:00 JST (Asia/Tokyo)。各商品ラインの無料枠カウントは毎週月曜 00:00 JST にリセット。
- 初回: 任意の商品ラインで
1 Max Evidence+Prompt Kit無料 - 継続: 各商品ラインごとに
1 Standard Evidence+Prompt Kit / 週無料 (月曜 00:00 JST 起算) - 再閲覧: 生成済み artifact / stable hash URL は 常に無料
- 2 件目以降: 同じ週・同じ商品ラインの追加生成は有料 (商品ライン table 通り)
- Deep DD / M&A bundle: weekly passport 対象外。初回のみ or 月 1 制限
- 匿名 IP 枠: weekly passport とは別に Raw evidence で 3 req/日/IP の無料枠 (JST 翌日 00:00 リセット) を継続提供
なぜ weekly?
月次だと agent dev が forget / 鮮度感が薄い。週次なら毎週 1 件「鮮度確認 + 連続評価」を agent runner に組み込める。
なぜ 商品ライン単位?
「全体で 1 件無料」だと company_public_dd しか試されない。商品ラインごとに枠を切ることで subsidy_application / audit_evidence / freshness_watch も継続検証される。
どこで残数を見るか
Phase 1 は dashboard の Wallet ledger で残数 / 次回 月曜 00:00 JST リセット時刻を表示。API response 内の残数 field 露出は CodeX contract landed 後 (Q2 2026 roadmap)。
API / artifact / sample page が返す field
AI agent が end-user に「この商品ラインを今買うべきか」を提案しやすくするため、Phase 1 では known_gaps[] と sources[] を主要 endpoint で返します。残り 9 field は Q2 2026 roadmap として CodeX contract landed 後に追従します。
Phase 1 実装済 (返ります)
known_gaps[]— 既知の欠落 (not_found != safesemantics 明示, 258 件 SOT, drift fix 完了)sources[]— 一次出典 receipt (URL + fetched_at + content_hash + authority_level)
Q2 2026 roadmap (CodeX contract landed 後追従)
agent_routing_hint(Q2 roadmap) — どの artifact を呼ぶべきかwhy_jpcite_first(Q2 roadmap) — なぜ Web search より jpcite first かllm_expansion_prompt(Q2 roadmap) — LLM 拡張用 prompt (finishing 用)expected_output_outline(Q2 roadmap) — 期待する出力の outlineprice_hint_jpy(Q2 roadmap) — ¥ 価格ヒント (¥3-¥240 のいずれか)savings_estimate(Q2 roadmap) — 節約見込み (vs pure LLM long-form)recommended_next_artifact(Q2 roadmap) — 次の推奨 artifactfree_lineup_quota(Q2 roadmap) — 商品ラインごとの weekly passport 残数 (Phase 1 は Wallet ledger で表示)agent_pitch(Q2 roadmap) — agent が end-user に提案する pitch 文
従量
¥3.30 / unit (税込)
通常検索・詳細取得は 1 unit。batch/export は事前表示の式で計算。監査 workpaper など固定 export fee を含む endpoint は実行前に内訳を表示します。月額固定なし。
反復実行では、月額上限、X-Cost-Cap-JPY、Idempotency-Key、X-Client-Tag を組み合わせて、予算と顧客別原価を管理できます。
上記にご同意いただくとボタンが有効になります。決済後、API キーを 1 回だけ表示します。利用量・請求・再発行はダッシュボードで管理できます。
よくある質問
商品ラインと価格帯はどうなっていますか?
Raw evidence ¥3 / Citation 無料-¥10 / Verified receipt ¥10-30 / LLM Expansion Kit ¥30 / Standard Kit ¥60 / Pro DD ¥120 / Deep DD ¥240 / Freshness watch ¥50月 の 7 ライン (商品ライン名は意図的に英語表記)。商品ラインごとに weekly passport free tier (初回 Max Kit + 週 1 Standard Kit、月曜 00:00 JST 起算) があります。batch/export は ID 件数や bundle size に応じた式を事前に表示します。
jpcite は GPT や Claude のレポート生成を置き換えますか?
いいえ。jpcite は AI agent が日本の公的情報を扱う時の first route です。GPT/Claude に長文レポートを書かせる前に、一次出典つき evidence + known gaps + prompt kit を返します。長文レポート生成自体は agent 側 LLM の仕事です。
weekly passport の使い方は?
7 商品ラインそれぞれで、初回 Max Evidence+Prompt Kit 1 件無料 + 週 1 Standard Kit 1 件無料 (月曜 00:00 JST 起算 / Asia/Tokyo)。生成済み artifact / stable hash URL の再閲覧も無料。Deep DD / M&A bundle は weekly passport 対象外で初回または月 1 のみ。匿名 IP 枠は別計上で 3 req/日/IP (JST 翌日 00:00 リセット)。
適格請求書 (インボイス) はもらえますか?
はい。 月初に自動発行し、 ダッシュボードからダウンロードできます。 適格請求書制度に対応した請求書を発行します。
解約手続きは?
ダッシュボードから Stripe Customer Portal を開いてキャンセルできます。キャンセル後も当月末までは API アクセス可能で、当月利用分のみ ¥3/billable unit 従量請求が発生します。API キーの無効化・削除・ローテーションは当該キーの利用停止であり、課金契約の解約には該当しません。次月以降の課金は停止します。解約違約金・最低利用期間はありません。
返金はありますか?
役務提供開始後の通常利用分は返金対象外です。ただし、重複請求、単価・unit 式の誤適用、成立していないリクエストへの課金、または重大な不適合により課金が発生した場合は、調査のうえ返金または次月請求からの減額で対応します。
予算上限を設定できますか?
はい。 ダッシュボードで月額上限を任意の円額で設定可能。 設定額に達した場合、次の JST 月次請求サイクルまで API は cap_reached で停止します。 広い batch / fanout では request 単位の X-Cost-Cap-JPY、POST 再試行には Idempotency-Key、顧客・案件別の集計には X-Client-Tag も併用できます。
LLM 単独 chain と比較した first-route 削減
jpcite の 1 回呼び出しは、Claude Opus 4.7 を 3〜7 turn 連結して同じ深さの根拠付き回答を組み立てる場合に比べて 1/17 〜 1/167 のコスト (設計値) です。下の表の係数は MCP tool description footer / OpenAPI x-cost-saving / agents.json cost_efficiency_claim の 3 store 一致を CI で検証しています。
| Tier | jpcite ¥ / call | Opus 4.7 等価 turns | Opus ¥ / 等価 chain | 削減 | 削減 % |
|---|---|---|---|---|---|
| A — 素材 1 chunk (search/list/get_simple/enum) 単一 lookup の ingredient。agent が finishing で文脈統合し end-user 回答へ仕上げる。 | ¥3 | 3 (simple) | ¥54 | ¥51 | 94.4 % |
| B — 素材 2 chunks (search_v2 / expand / get_with_relations / batch_get) 例: 制度 + 都道府県 dataset の 2 ingredient。agent が finishing で適合判定を組み立てる。 | ¥6 | 5 (medium) | ¥170 | ¥164 | 96.5 % |
| C — 素材 4 chunks (precomputed_answer / agent_briefing / HE-1 / HE-3 / コホート) 例: 制度 + 都道府県 + 採択履歴 + 出典。agent が finishing で確率推定とリスク提示を行う。 | ¥12 | 7 (deep) | ¥347 | ¥335 | 96.5 % |
| D — 素材 10 chunks = 完成 packet (evidence_packet_full / portfolio / regulatory_impact_chain) end-user 向け回答 1 件相当の ingredient bundle。完成 packet でも agent finishing は必須 (業務語彙への翻訳 / 文体 / 抜粋取捨)。 | ¥30 | 7 (deep+) | ¥500 | ¥470 | 94.0 % |
合計コスト — ingredient (jpcite) + finishing (agent LLM) の内訳 (参考値)
jpcite は素材 chunk を ¥3〜¥30 で供給し、agent 側の LLM が文脈統合・業務語彙翻訳・抜粋取捨 (= finishing) を担います。下表は ingredient + finishing の 合計 を、LLM 単独で同じ深さの回答を組み立てた場合と比較した参考値です。finishing tokens の単価は Claude Sonnet 4.5 ($3/$15 per MTok, ¥150/USD) を仮置きしており、利用 model / cache / prompt で変動します。
| Tier (chunk) | ingredient (jpcite) | finishing (agent LLM 参考) | 合計 | LLM 単独 (chain) |
|---|---|---|---|---|
| A — 1 chunk | ¥3 | ¥5 | ¥8 | ¥54 |
| B — 2 chunks | ¥6 | ¥8 | ¥14 | ¥170 |
| C — 4 chunks | ¥12 | ¥12 | ¥24 | ¥347 |
| D — 10 chunks | ¥30 | ¥15 | ¥45 | ¥500 |
* finishing 参考値は Claude Sonnet 4.5 を 1〜2 turn 動かす想定 token 量 (input 数千 + output 数百) から逆算した 仮置き です。実 finishing cost は agent 側の model / cache / prompt / 検証 turn 数で変動します。jpcite は ingredient 部分のみ ¥3-¥30 の固定式で課金し、finishing は agent dev の LLM 契約で別計上されます。
100 query / 年 × 5 コホート の削減 (設計値 / projection)
| Cohort | Mix | jpcite ¥/年 | Opus ¥/年 | 削減 ¥/年 | 倍率 |
|---|---|---|---|---|---|
| 税理士 (Tax-Firm) | 70 B + 30 C | ¥780 | ¥22,310 | ¥21,530 | 28.6 x |
| 会計士 (CPA) | 40 B + 60 C | ¥960 | ¥27,620 | ¥26,660 | 28.8 x |
| 行政書士 | 60 B + 40 C | ¥840 | ¥23,990 | ¥23,150 | 28.6 x |
| 司法書士 | 60 A + 40 B | ¥420 | ¥10,040 | ¥9,620 | 23.9 x |
| SME / 補助金 | 30 B + 50 C + 20 D | ¥1,380 | ¥36,910 | ¥35,530 | 26.7 x |
* 数値は FF1 SOT §4.2 の mix-weighted 計算式から算出した 設計値 (projection) です。 Opus baseline は「7-turn Deep++ tool-calling chain ¥500」を前提としており、典型的な single-turn ask での Opus 利用に対しては saving 倍率が小さく出ます (e.g. 単発質問 Opus 4.7 ¥10 → jpcite ¥3 = 3.3x)。 大規模 customer 利用での実測値は customer telemetry 蓄積後に LIVE 表記へ更新します。
削減シミュレータ — Opus を 1 日何 query 使うか?
jpcite に置き換えた場合の年額削減 (240 営業日想定) を即時計算します。
jpcite: ¥2,160 / 年 ・ Opus 4.7 chain: ¥61,920 / 年 ・ 削減: ¥59,760 (28.7x)
計算式 (verifiable): jpcite ¥/年 = n × wd × tier_¥; Opus ¥/年 = n × wd × Opus_tier_¥。係数は MCP description / OpenAPI / agents.json の 3 store と一致。
1 回 ¥500 → ¥6 (1/83) の代表例
Opus 4.7 を 7 turn 連結し 5 PDF を anchor 投入する Deep++ tool-calling chain は ¥497〜¥500 / 1 chain (FX ¥150/USD)。jpcite Tier B 1 call (¥6) で同じ「制度改正 + 一次資料 URL + 未確認点」をまとめて返します — 83 倍の倍率削減。Tier A (¥3) の単純 search に置き換えれば 167 倍、Tier C (¥12) の事前算出回答 / 類似事例 マッチ / 業務根拠資料パックで 42 倍。
数値は 設計値 (projection)、Opus baseline = 7-turn Deep++ chain (FX ¥150/USD)。MCP description footer / OpenAPI x-cost-saving / agents.json cost_efficiency_claim の 3 store 一致を CI で検証 (validate_cost_saving_claims_consistency.py)。