Cloudflare Workers AIの料金と使い方。無料枠は1日どこまで？

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自分のアプリやブログに要約・翻訳・文字起こしのようなAIの機能を足したいとき、CloudflareのWorkers AIは候補になります。気になるのは、無料でどこまで試せるのか、使いすぎたら勝手に請求されないのか、という点ではないでしょうか。

この記事では、料金の単位であるNeuron（ニューロン）の意味と1日の無料枠、上限を超えたときの動き、3つの始め方をCloudflareの公式ドキュメントをもとにまとめました。情報確認日：2026年10月14日。

ほかのAI APIの無料枠と比べたい人は、Gemini APIの無料枠と料金をまとめた記事を読んでいただくと、モデルの選び方と上限の考え方の違いが分かります。

Workers AIを呼ぶコードをAIに書かせたい人は、Codex・GitHub Copilot・Cursorの無料で使える範囲と料金を比べた記事が参考になります。

Cloudflare Workers AIとは？何ができるサービスか

Workers AIは、Cloudflareのネットワーク上のGPUで動くAIモデルを、自分のコードから呼び出せるサービスです。GPUのサーバーを借りたり管理したりする必要はなく、使った分だけ料金がかかります。

呼び出し元は、Cloudflare Workers（Cloudflare上で動く小さなプログラム）、Pages、またはCloudflare APIを使えるどこからでも構いません。公式ドキュメントでは、50以上のオープンソースモデルをカタログとして用意していると説明されています。文章を生成するLlama・Gemma・gpt-oss、文章を数値のベクトルに変えて検索に使う埋め込みモデル、画像を作るFLUX、音声を文字にするWhisperなど、用途ごとにモデルを選べる仕組みです。

Workers AIはWorkersの無料プラン（Workers Free）と有料プラン（Workers Paid）の両方に含まれています。Cloudflareのアカウントを作れば、追加の契約なしで試し始められる点が手軽です。

Workers AIの料金は？Neuronの意味と単価

Workers AIの料金は、1,000Neuronあたり0.011ドルです。Neuronは、リクエストの処理に必要なGPUの計算量を表す、Cloudflare独自の単位を指します。

同じ1回の呼び出しでも、どのモデルを使い、どれだけの量を入力・出力するかで消費するNeuronは変わります。そのため公式の料金ページには、モデルごとに「100万トークンあたり何Neuronか」の換算表が載っています。トークンはモデルが文章を処理するときの単位で、文字数とは一致しません。消費量は入力と出力の合計で決まります。

公式の換算表から、よく使われそうなモデルを抜き出しました。数値は100万トークンあたりの値です。

モデル	入力（ドル／Neuron）	出力（ドル／Neuron）	メモ
@cf/meta/llama-3.2-3b-instruct	0.051ドル／4,625	0.335ドル／30,475	小さく安いモデル
@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8-fast	0.045ドル／4,119	0.384ドル／34,868	8Bの高速版
@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct	0.282ドル／25,608	0.827ドル／75,147	REST APIの公式手順で使うモデル
@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it	0.100ドル／9,091	0.300ドル／27,273	Wranglerの公式手順で使うモデル
@cf/openai/gpt-oss-20b	0.200ドル／18,182	0.300ドル／27,273	OpenAIのオープンモデル
@cf/openai/gpt-oss-120b	0.350ドル／31,818	0.750ドル／68,182	gpt-ossの大きい版
@cf/meta/llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast	0.293ドル／26,668	2.253ドル／204,805	出力のNeuronが多い

音声や画像のモデルは、音声の分数や画像のタイル・ステップの数で数えます。whisper-large-v3-turboは音声1分あたり46.63Neuron（0.0005ドル）、flux-1-schnellは512×512の1タイルあたり4.80Neuronと1ステップあたり9.60Neuronです。

無料枠の1日1万Neuronでどこまで試せる？モデル別の目安

1日1万Neuronの無料枠は、小さめの文章生成モデルなら1日数百回の呼び出しに相当します。公式の換算表をもとに、筆者が回数・分数・枚数に直しました。

モデル	1回あたりのNeuron	1日の無料枠で
llama-3.2-3b-instruct	約17.6	約569回
gemma-4-26b-a4b-it	約18.2	約550回
llama-3.1-8b-instruct-fp8-fast	約19.5	約513回
gpt-oss-20b	約22.7	約439回
gpt-oss-120b	50.0	200回
llama-3.1-8b-instruct	約50.4	約198回
llama-3.3-70b-instruct-fp8-fast	約115.7	約86回
whisper-large-v3-turbo（音声認識）	1分あたり46.63	音声約214分
flux-1-schnell（512×512・4ステップと仮定）	1枚あたり43.2	約231枚
bge-m3（埋め込み）	100万トークンあたり1,075	約930万トークン

同じ8Bのモデルでも、llama-3.1-8b-instructと高速版のfp8-fastでは、無料で呼べる回数に2倍以上の差が出ます。70Bのような大きいモデルは出力のNeuronが多く、長い文章を書かせると無料枠が早く尽きます。無料枠の中で試すなら、まず小さめのモデルで動かしてみるのが筆者の提案です。

無料枠は1日単位で、翌日に繰り越せません。上限は毎日UTCの0時、日本時間では午前9時に戻ります。

無料枠を超えたらどうなる？Workers FreeとWorkers Paidの違い

無料枠を超えたときの動きは、契約しているWorkersのプランで変わります。Workers Freeは止まり、Workers Paidは超えた分が課金される、という違いです。

プラン	料金	Workers AIの無料範囲	1万Neuronを超えたら	向いている人	公式ページ
Workers Free	0円	1日1万Neuron	エラーで失敗する。課金はされず、翌日のリセットを待つ	まず試したい人、学習用の小さな機能	料金ページ
Workers Paid	アカウントあたり月最低5ドル＋超過分	1日1万Neuron（Freeと同じ）	1,000Neuronあたり0.011ドルで続けて使える	公開したアプリで毎日使う人、有料専用モデルを使いたい人	Workersの料金

Workers Freeで1日1万Neuronを超えて使いたい場合は、Workers Paidに申し込む必要があります。Workers Freeのまま使っている限り、Workers AIの超過分が請求されることはありません。そのかわり、公開したアプリでは上限に達した時点からAIの部分がエラーを返すので、利用者が多いアプリには向きません。

Workers Paidで超過した場合の金額は、次のように計算できます。たとえば1日10万Neuronを使うと、無料枠を引いた9万Neuron分で0.99ドルです。30日続ければ約29.7ドルです（筆者の計算）。Workers Paidの契約には、これとは別にアカウントあたり月最低5ドルの料金があります（Workersの料金ページの表記）。超過分と最低料金の合算の扱いは公式ページに明記がないため、実際の内訳は請求画面で確かめてください。

Neuronとは別に、1分あたりのリクエスト数にも上限が決まっている点に気をつけてください。文章生成は毎分300リクエスト、音声認識と画像生成は毎分720リクエストです。有料の支払い方法が必要なモデルは毎分20リクエストで、AI Gatewayの前払いクレジットで払う場合は毎分50リクエストになります。

Workersで呼び出す場合は、Workers自体の上限も関係するので注意してください。Workers Freeでは、Workersへのリクエストが1日10万回、1回あたりのCPU時間が10ミリ秒までです。

Workers AIの使い方1：ダッシュボードのテンプレートで試す

コードを書かずに動くものを見たい人は、ダッシュボードのテンプレートから始められます。公式手順では、チャット画面付きのアプリをそのまま公開できます。

1. Cloudflareのダッシュボードで「Workers & Pages」のページを開く。
2. 「Create application」を選ぶ。
3. 「Select a template」で「LLM Chat App」を選び、「Deploy」を押す。
4. Workerに名前を付けて「Create and deploy」を押す。
5. 発行された workers.dev のサブドメインを開いて、動作を確認する。

公開したあとは、アプリを選んで「Edit Code」を押すと、ダッシュボード上でコードを直せる仕組みです。込み入った開発やテストをするなら、次のWranglerに移るよう公式ドキュメントでも案内されています。手順はCloudflareの公式ガイドに沿って整理したものです。

Workers AIの使い方2：WranglerでWorkerからモデルを呼ぶ

自分のアプリに組み込むなら、WranglerというCloudflareのコマンドラインツールでWorkerを作り、AIのバインディングからモデルを呼びます。バインディングは、WorkerからCloudflareの機能を使うための設定です。事前にNode.jsを入れておきます。手順と下のコードは、公式のGet started（Workers Bindings）ガイドに沿って整理したものです。

1. npm create cloudflare@latest -- hello-ai でプロジェクトを作る。質問には「Hello World example」「Worker only」「TypeScript」を選び、最後のデプロイは「No」にする。
2. cd hello-ai で移動し、設定ファイル wrangler.jsonc の末尾に "ai": { "binding": "AI" } を足す。
3. src/index.ts で env.AI.run() を使い、モデルを呼ぶ（下のコード）。
4. npx wrangler dev でローカルで動かし、表示されたURL（多くは localhost:8787）を開いて結果を見る。
5. npx wrangler login でログインしてから、npx wrangler deploy で公開する。

export default {
  async fetch(request, env) {
    const response = await env.AI.run("@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it", {
      messages: [
        { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
        { role: "user", content: "What is the origin of the phrase Hello, World" },
      ],
      chat_template_kwargs: { enable_thinking: false },
    });
    return Response.json(response);
  },
};

上のコードは公式手順のJavaScript版を短く整えたものです。型を付けたTypeScript版も同じ公式ページにあり、index.ts で型の警告を避けたい人はそちらを使ってください。enable_thinking: false は、このモデルの推論（考える過程）を止める指定です。

Workers AIの使い方3：REST APIをcurlで呼ぶ

Workerを作らずにモデルの答えだけ確かめたい人は、REST APIが手軽です。必要なのはAPIトークンとアカウントIDの2つで、手順は公式のGet started（REST API）ガイドの順に整理しました。

1. ダッシュボードで「Workers AI」のページを開き、「Use REST API」を選ぶ。
2. 「Create a Workers AI API Token」を選び、内容を確認して「Create API Token」を押す。表示されたトークンをコピーして保存する。
3. 同じ画面の「Account ID」の値をコピーして保存する。
4. ターミナルから下のcurlを実行する。{ACCOUNT_ID} と {API_TOKEN} は自分の値に置き換える。

curl https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/{ACCOUNT_ID}/ai/run/@cf/meta/llama-3.1-8b-instruct \
  -H 'Authorization: Bearer {API_TOKEN}' \
  -d '{ "prompt": "Where did the phrase Hello World come from" }'

成功すると、"result" の中の "response" にモデルの答えが入ったJSONが返ります。テンプレートを使わずに自分でAPIトークンを作る場合は、「Workers AI – Read」と「Workers AI – Edit」の両方の権限が必要です。APIトークンはパスワードと同じように扱い、コードと一緒に公開しないでください。

公式手順のモデルはllama-3.1-8b-instructですが、URLの末尾を変えればほかのモデルも呼べます。前の章の早見表のとおり、このモデルは1回あたりのNeuronが多めです。無料枠で何度も試すなら、末尾を @cf/meta/llama-3.1-8b-instruct-fp8-fast などに変えると回数を増やせます（筆者の提案）。

使用量の確認と、無料枠に収めるための工夫

その日に使ったNeuronは、CloudflareのダッシュボードにあるWorkers AIのページで確認できます。

無料枠に収めるには、試作の段階では早見表で回数の多い小さめのモデルを選ぶのが近道です。出力が長いほどNeuronが増えるので、プロンプトで答えの長さを指定しておくと消費を抑えられます。wrangler dev での動作確認も枠を使うため、同じテストを何度も流さないようにしましょう。Workers Freeで公開するアプリには、上限に達して翌朝9時まで止まったときのエラー表示を用意しておくと安心です。どれも筆者の提案です。

Workers AIを使う前の注意点と、向かない人

Workers AIの無料枠は試作や学習には十分ですが、次のような場合は気をつけてください。

• 料金はドル建てです。日本円での請求額は為替によって変わります。
• 公式ドキュメントは英語が中心です。モデルごとの日本語の得意・不得意は、自分で試して確かめる必要があります。
• Workers Freeでは上限に達するとエラーで止まるため、利用者の多いサービスをFreeのまま運用するのには向きません。
• 使えるのはCloudflareのカタログにあるモデルです。ChatGPTやClaudeのような特定の商用モデルを使いたい人は、それぞれのAPIを検討することになります。
• 料金とモデルの一覧は更新されます。この記事の数値は2026年10月14日に確認したもので、使う前に公式の料金ページを確認してください。

Workers AIのコードを自分で書けるようになりたい人へ

Workers AIを使い始めると、JavaScriptやTypeScript、JSON、ターミナルの操作が必要になります。コードをAIに書かせて進めたい人は、Codex・GitHub Copilot・Cursorの無料範囲と料金を比べた記事を読んでいただくと、自分に合うツールを選べます。

AIが書いたコードを自分で読んで直せるようになりたい人には、プログラミングを独学とスクールのどちらで学ぶかを整理した記事を参考にしてください。AIの処理をn8nやDifyのワークフローに組み込み、自分のサーバーで動かしたい人は、シンVPSでn8n・Difyを動かす料金とプランの記事を読んでいただくと、必要なメモリと総額が分かります。

まとめ

Cloudflare Workers AIは、Workersの無料プランでも1日1万Neuronまで無料で使えます。超えた分は1,000Neuronあたり0.011ドルで、Workers Freeのままなら上限でエラーになり、Workers Paidなら課金されて使い続けられます。上限が戻るのは毎日、日本時間の9時です。

小さめのモデルなら、入力と出力が500トークンずつの呼び出しを1日約440〜570回、無料で試せる計算です（筆者の計算）。まずはダッシュボードのテンプレートかREST APIで1回動かし、使用量の画面で実際のNeuronを確かめてから、Wranglerで自分のアプリに組み込むと無駄がありません。

コードをAIに手伝ってもらいながら進めたい人は、AIコーディングツールの比較記事を読んでいただくと、無料で使える範囲の違いが分かります。

参考にした公式資料

• Cloudflare Workers AI（概要）（2026年10月14日確認）
• Workers AI Pricing（2026年10月14日確認）
• Workers AI Limits（2026年10月14日確認）
• Get started：Dashboard（2026年10月14日確認）
• Get started：Workers Bindings（2026年10月14日確認）
• Get started：REST API（2026年10月14日確認）
• Workers Pricing・Workers Limits（2026年10月14日確認）