PLaMo 3.0 Primeとは？PFN国産フルスクラッチLLMの料金・256Kコンテキスト・使い方を徹底解説

PLaMo 3.0 Prime（プラモ・スリー・ゼロ・プライム）は、株式会社Preferred Networks（PFN）がフルスクラッチで開発した国産の大規模言語モデル（LLM）「PLaMo」の最新フラッグシップです。 2026年6月22日に正式版が出て、256Kトークンのコンテキスト、用途で切り替えるReasoning/Non-reasoningの2系統、OpenAI互換のAPIを備えています。

2026年10月時点では、APIの無料プラン（Free）はまだ「準備中」で、すぐ使えるのは有料のStandardプラン（入力60円・出力250円／100万トークン）からです。リリース後には、PLaMo 2.2 Prime以前のモデルの提供終了（9月30日）や、Microsoft Foundryでの提供開始（10月6日）といった動きもありました。

この記事でわかることは次のとおりです。

• PLaMo 3.0 Primeの概要と、「フルスクラッチの国産」が意味すること
• Reasoning/Non-reasoningの使い分けと、Reasoningをオンにしたときの速度・トークンの増え方
• Free・Standard・Provider・オンプレミスの料金と、2026年10月時点の注意点
• OpenAI互換APIでの使い方（モデルID・reasoning_effort・出力上限）
• API・Microsoft Foundry・Amazon SageMaker・オンプレなど、提供形態の選び方
• 海外モデル・ほかの国産LLMとの違い、デジタル庁「源内」との関係

想定読者は、社内システムやAIエージェントに組み込む国産LLMを検討しているエンジニア・情報システム担当者、機密データを外に出せない官公庁・金融・医療の導入担当者、日本語の処理コストを抑えたい事業者です。

出典: Preferred Networks 公式プレスリリース

PLaMo 3.0 Primeとは何か：純国産フルスクラッチLLMの正体

出典: PLaMo API 公式サイト（Preferred Networks）

PLaMo 3.0 Primeは、PFNが海外モデルを土台にせず、自社で開発を進める生成AI基盤モデル「PLaMo」シリーズの最上位モデルです。 海外のオープンモデルを追加学習しただけの派生モデルとは出どころが違います。

正式版の提供開始は2026年6月22日です。2026年3月19日にβ版（PLaMo 3.0 Prime β）をモニター企業の募集とあわせて公開し、モニター利用と社内評価の結果を正式版に反映しました。β版からの主な変更点は、コンテキスト長の拡張（64K→256K）、Non-reasoningモデルの追加、ツール利用・コーディング・構造化出力・安全性の強化です。

開発には公的機関も関わっています。

• 情報通信研究機構（NICT）との共同研究: 事前学習モデルはNICTとの共同研究で構築したと公式リリースに書かれています。安全性の強化にもNICTが提供したデータを使っています。
• GENIAC: 経済産業省・NEDOの生成AI開発支援プログラム。PFNのPLaMo-VLがGENIAC第3期のモデル賞を受けています（PFN沿革）。ただし、PLaMo 3.0 Primeとの直接の関係は6月22日の公式リリース本文では確認できません。

「国産LLM」という言葉は、2026年4月に楽天のRakuten AI 3.0が海外モデルのリブランドだったとして議論を呼んだ件以降、中身が厳しく問われるようになりました。設計から学習まで自社で行うPLaMoは、国産LLMの中でも出どころが説明しやすいモデルです。ほかの国産モデルとの違いは国産LLM 7選の比較で整理しています。

モデル本体（Prime）の重みは公開されていません。使い方は次の3つが基本です。

• PLaMo Chat: ブラウザで試せるチャット画面（プレイグラウンド）
• PLaMo API: OpenAI互換のAPI。自社システムに組み込むときの基本の使い方
• オンプレミス提供: 自社の閉域網・VPC・エッジで動かす契約

このほか、Microsoft Foundry・Amazon SageMaker・さくらのAI Engineなどのクラウドからも使えます。なお、Hugging Face（pfnet）にはNICTとの共同研究によるbaseモデル（plamo-3-nict-2b-base / 8b-base / 31b-base）が公開されていますが、これらは事前学習段階のモデルで、Prime本体とは別物です。

リリース後の主な動き（2026年10月時点）

β版の公開から2026年10月までの主な動きを時系列でまとめます。既存のPLaMoユーザーは特に、旧モデルの提供終了を確認してください。

出典: PFN公式リリース（2026-06-22）、PFN公式リリース（2026-10-06）、PLaMo翻訳のお知らせ

2026年10月26日時点で、PLaMo 3.xなどの新しい汎用モデルは発表されておらず、PFNのフラッグシップはPLaMo 3.0 Primeのままです。

PLaMo 3.0 Primeでできること（主な機能）

PLaMo 3.0 Primeは、長い文書の読み込み、段階的な推論、外部ツールの呼び出し、決まった形式での出力までをこなす業務向けのLLMです。 主な機能は次のとおりです。

256Kトークンの長文処理

コンテキスト長は256Kトークンで、長い契約書や仕様書、複数の社内文書をまとめて読ませる使い方を想定しています。PFNのテックブログによると、YaRNと継続事前学習（continued pretraining）を組み合わせてβ版の64Kから広げました。

ただしPFN自身も、長い文脈での推論（long-context）を弱い領域に挙げています。256Kまで「入れられる」ことと、その全体を正確に読み解けることは別の話です。長文タスクは、自社の文書で精度を確かめてから本番に回すのが安全です。

なお、Standardプランの公開単価は「128Kトークンまで」のリクエストが対象です。128Kを超える分は「リリース記念期間中は同額」と注記されていますが、通常料金と期間の終わりは2026年10月時点で公表されていません。

日本語トークナイザーのコスト効率

PLaMoは独自のトークナイザーで日本語のトークン効率を高めており、同じ日本語の文章でも消費するトークンを抑えやすい設計です（公式リリース）。PLaMo APIの紹介では「約百円で百万文字の大規模テキスト処理を実行できる」と説明されています。

一部の解説記事には「日本語1文字あたり約0.54トークン」「海外モデルより45〜55%少ない」といった数字も出ていますが、公式の数値ではありません。実際のトークン数は、自社の文書を試しに流してusageの値で確かめるのが確実です。

出典: Preferred Networks 公式プレスリリース

PFNはIFBench・JFBench・Japanese MT-bench・BFCL・LongBench・AIME 2024・GPQA-Diamond・LiveCodeBench・医師国家試験など15種類の評価を公開し、同じ価格帯のGPT-5.4 mini・Claude Haiku 4.5、オープンモデルのQwen3.6-27B・gpt-oss-120bと比べています。スコアは公式の図でのみ示されており、本文で数値は公表されていません。

Reasoning / Non-reasoning 2系統の使い分け

PLaMo 3.0 Primeは、じっくり考えてから答える「Reasoningモデル」と、すぐに答える「Non-reasoningモデル」を用途で切り替えて使います。 迷ったらNon-reasoningで始め、精度が足りないタスクだけReasoningをオンにするのが基本です。

切り替えはAPIのreasoning_effortで行います。指定できる値はnone（既定）とmediumの2つだけで、highやlowを渡すとHTTP 422エラーになります（クラスメソッドDevelopersIOの検証）。

Reasoningをオンにすると、どれだけ遅く・高くなるか

DevelopersIOが2026年6月に公開した実測では、Reasoningをオンにすると応答時間と出力トークンが大きく増えました。

出典: DevelopersIO「PLaMo 3.0 Primeを触ってみた」（1回ずつの計測で、環境や混雑で変わります）

軽い質問ほど増え方が大きく、Tool callingでは増え方が小さいのが目立ちます。また、レスポンスのusage.completion_tokens_detailsがnullで、考える過程に使ったトークンの内訳が見えません。課金される出力トークンが増えた理由を分けて確認できないため、Reasoningを使うタスクは本番前に費用を試算しておきましょう。

実務での目安は次のとおりです。

• Reasoningをオンにする: 条件の多い判断、計算やアルゴリズムが絡む問題、コードの設計
• オフのままでよい: 要約・分類・抽出・定型応答・チャットボット・大量のバッチ処理・Tool callingだけで済む処理

PLaMo 3.0 Primeの強み

強みは、日本語の扱いやすさ・コスト・データの扱いの安心感を1つのモデルでまとめて満たせる点です。 海外モデルでは代えにくい点を整理します。

• 純国産フルスクラッチ: 設計から学習まで自社で行っており、技術の自立性やサプライチェーンの観点で説明しやすい。日本語の指示追従は、ビジネス文書・対話・専門分野の独自データで改善したと公式が説明しています。
• 料金が安い: Standardプランは入力60円・出力250円（100万トークンあたり）。日本語のトークン効率とあわせて、日本語中心の大量処理で費用を抑えやすい単価です。
• データを外に出さない運用: Standard以上のAPIでは、入力データを保存せず（ZDR）、学習にも使わず、推論は国内で完結すると公式が明記。オンプレミスやAzure・AWSの自社アカウント内での利用も選べます。
• 安全性への配慮: NICT提供の安全性データで強化し、Stanford CRFMのHELM Safetyの各カテゴリで海外モデルと同程度以上だったと公式が説明しています。
• 医療分野の評価: 医師国家試験やMedRECTなど医療系の評価を公開し、同価格帯のモデルと比べて競争力があるとPFNは主張しています（数値は公式の図のみ）。
• OpenAI互換で組み込みやすい: OpenAIのSDKがそのまま使え、claude-code-routerを通せばClaude Codeからも呼び出せます。

「日本語を大量に扱い、データを外に出せない」という日本企業によくある事情に合うモデルです。国産の基盤モデル全体の流れは日本のAI基盤モデル開発の動きやNTT tsuzumi 2の解説もあわせて読むと位置づけがつかみやすくなります。

出典: Preferred Networks 公式プレスリリース

PLaMo 3.0 Primeの弱み・できないこと

英語の高度な推論や最先端の性能では、海外のフロンティアモデルに及ばない場面があります。 PFN自身がテックブログで弱い領域を挙げているので、導入前に確認しておきましょう。

• 公式が認める弱い領域: Web検索、長い文脈での推論、数学の推論、理工系（STEM）の質問応答、日本語の法律分野。
• 安全性の揺れ: Non-reasoningモデルは、HELM Safetyの一部カテゴリで答えるべき質問を拒みすぎたり、有害な指示に答えてしまったりする場合があると公式が書いています。
• 並列の関数呼び出しに非対応: 1回の応答で複数のツールを同時に呼ぶ設計には向きません（公式）。
• APIの制約（第三者検証）: reasoning_effortは2値のみ、max_tokensの上限は20,000、Responses APIには非対応。そのためCodex CLI（Responses API前提）には直接つなげませんでした。
• Reasoningの費用が読みにくい: 考える過程のトークンの内訳が見えず、出力トークンが数倍〜数十倍に増えることがあります。
• 無料で始められない: Freeプランは2026年10月時点で準備中。APIを使うにはStandardの契約が必要です。
• 重みは非公開: 手元のGPUで動かすにはオンプレミス契約（モデル本体の提供）が必要です。
• 第三者認証は要確認: PFNのAI Products & Solutions事業部はISO/IEC 27001の認証を表示していますが、PLaMo APIのISMAP・SOC2の取得は公式サイトで確認できません。調達条件にしている場合は、事前に問い合わせてください。

英語中心で、最先端の推論品質が必要な用途には、現時点では海外モデルとの併用が無難です。

PLaMo 3.0 Primeの料金・プラン

PLaMo APIの料金は、Standardプランが入力60円・出力250円（いずれも100万トークンあたり）の従量課金です。 無料のFreeプランは用意されていますが、2026年10月時点では「準備中」で申し込めません。

出典: PLaMo API 公式サイト（2026年10月26日確認）

2026年10月時点の料金で気をつけたいのは、次の点です。

1. リリース記念の無料クレジットは終了: 2026年7月31日までの新規登録で付与された1,000万トークン相当のクレジットは受付を終えています。現在の公式ページには「無料クレジットの有効期間は1ヶ月」という注記のみがあり、一般向けに配る案内は確認できません。
2. 128Kを超えるリクエストの料金: Standardの単価は128Kトークンまでが対象で、128K超は「リリース記念期間中は同額」とされています。通常料金と期間の終わりは未公表です。
3. Reasoningは出力トークンが増える: オンにすると出力トークンが数倍〜数十倍になることがあり、そのぶん費用も増えます。
4. クラウド経由は時間課金: Microsoft Foundryでは、PLaMo 3.0 PrimeがNVIDIA A100 1GPUあたり3.99ドル／時、H100 1GPUあたり6.99ドル／時（別途Azureのインフラ費）。Amazon SageMakerやSnowflakeも「インスタンス代＋稼働時間に応じたライセンス費」です。

料金の試算例（Standardプラン）

前提を置いて計算すると、目安は次のようになります（Reasoningオフ・128Kトークン以内のリクエスト）。

実際のトークン数は文章の中身で変わります。Reasoningをオンにすると出力側が膨らむため、この試算より高くなります。

公式の最新情報はPLaMo API 公式サイトとヘルプセンターで確認してください。

PLaMo 3.0 Primeの使い方（API・モデルID・reasoning_effort）

PLaMo APIはOpenAI互換なので、ベースURL・APIキー・モデルID plamo-3.0-prime を指定すれば、OpenAIのSDKからそのまま呼び出せます。 手順は次のとおりです。

1. PLaMo Platform Consoleでアカウントを作り、Standardプランを契約する
2. APIキーを発行する（キーの全文は作成直後に1回だけ表示されるので控えておく）
3. ベースURLに https://api.platform.preferredai.jp/v1 を指定する
4. モデルID plamo-3.0-prime を指定してリクエストする
5. 必要なときだけ reasoning_effort="medium" でReasoningをオンにする

OpenAI Python SDKを使う場合の例です。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.platform.preferredai.jp/v1",
    api_key="YOUR_PLAMO_API_KEY",
)

# すぐ答える（Non-reasoning・既定）
res = client.chat.completions.create(
    model="plamo-3.0-prime",
    messages=[{"role": "user", "content": "この契約書の要点を3つにまとめて"}],
    reasoning_effort="none",
)

# 段階的に考えさせたいとき（Reasoning）
res = client.chat.completions.create(
    model="plamo-3.0-prime",
    messages=[{"role": "user", "content": "複数の制約を満たすシフト表を作って"}],
    reasoning_effort="medium",  # none か medium のみ
    max_tokens=8000,            # 上限は20,000
)
print(res.choices[0].message.content)

使うときの注意点をまとめます。

• reasoning_effortはnoneとmediumの2値のみ。high/lowは422エラーになる
• max_tokensの上限は20,000。長い出力は分割して生成する
• Tool callingと構造化出力はOpenAIの形式で指定できる。並列の関数呼び出しは使えない
• Responses APIには非対応。Chat Completions形式のツールから使う
• Claude Codeから使う場合は、claude-code-routerでプロバイダとモデル（plamo,plamo-3.0-prime）を設定する方法がDevelopersIOで紹介されている

コードを書かずに試したいときは、ブラウザのPLaMo Chatで日本語の受け答えを確かめてから、APIに移るとわかりやすいでしょう。

出典: Preferred Networks テックブログ

PLaMo 2.2 Prime以前を使っていた場合

2026年9月30日でPLaMo 2.2 Prime以前のモデルは提供を終え、旧モデルIDへのリクエストは自動でPLaMo 3.0 Primeに切り替わっています。エラーにはなりませんが、応答の傾向・トークン数・料金が変わっている可能性があります。コードのモデルIDをplamo-3.0-primeに書き換え、プロンプトの出力やログのusageを一度見直しておくと安心です。6月22日には利用規約も改定され、3.0 Prime以降と2.2 Prime以前で扱いが分かれています。

提供形態の選び方（API・クラウド・オンプレ）

PLaMo 3.0 PrimeはPLaMo API以外にも、クラウドのマーケットプレイスや自社環境で使えます。公式サイトの比較をもとに、選び方を整理しました。

出典: PLaMo API 公式サイト。どの形態でも、入力データは学習に使われないと案内されています。

Azureで使う場合は、Microsoft FoundryのPLaMo 3.0 Primeカタログから提供状況を確認できます。Microsoftの動向はMicrosoft Build 2026のまとめも参考になります。PFNの10月6日のリリースはAmazon Bedrock Marketplaceでの提供にも触れています。Snowflake Marketplaceで公式に告知されたのはPLaMo 2.2 Primeで、3.0 Primeが載っているかは確認できていません。

社内の業務システムやRAG（社内文書検索）にPLaMo 3.0 Primeを組み込む場合は、モデルの利用料に加えて、データ連携・権限管理・精度検証の開発費がかかります。新しいモデルを自社システムに組み込むときの進め方と費用の目安は、AI開発の費用相場（AI受託開発の改修・PoC・本開発の価格と見積の内訳）で整理しています。

他モデルとの違い（海外フロンティアモデル・他の国産LLM）

PLaMo 3.0 Primeは、日本語・コスト・データの扱いで選ぶモデルです。英語の最先端推論で海外モデルと正面から競うモデルではありません。

PFNは、同じ価格帯のGPT-5.4 mini・Claude Haiku 4.5や、オープンモデルのQwen3.6-27B・gpt-oss-120bと比べて、日本語の指示追従・コーディング・ツール利用で競争力があると説明しています。海外のオープンモデルを検討するなら、Qwenの最新モデルと比べるとコスト・日本語性能・運用形態の違いが見えてきます。

国内では、NTTのtsuzumi 2やソフトバンクのSarashina3、国立情報学研究所のLLM-jp-4など、日本語に強いLLMの選択肢が増えています。同じ日にリリースされたSakana AIのSakana Fuguも日本発のAIとして注目されました。

選び分けの目安は次のとおりです。

海外モデルの価格・性能は変わるのが速いため、比べるときは各社公式の最新情報も確認してください。

デジタル庁「源内」での試用と国内での広がり

出典: デジタル庁「ガバメントAI『源内』」

デジタル庁の生成AI利用環境「源内（GENNAI）」で試用されているPFNのモデルは、PLaMo 3.0 Primeではなく「PLaMo 2.0 Prime」です。 「PLaMo 3.0 Primeが源内に採用された」という書き方は正確ではありません。

デジタル庁は2026年3月6日、源内で試用する国内LLMの公募結果を発表し、PFNからはPLaMo 2.0 Primeが選ばれました（デジタル庁）。7月10日には国産クラウド「さくらのクラウド」上での試用を始めると発表し、報道ではtsuzumi 2・Takane 32B・PLaMo 2.0 Primeの3モデルを検証するとされています。源内では2025年12月から翻訳サービス「PLaMo翻訳」も使われています。

デジタル庁は2027年度向けに、国産基盤モデルを有償で調達する公募を2026年11月に予定しています。現行の3.0 Primeが今後どう扱われるかは、この公募の結果を見る必要があります。源内の仕組みはガバメントAI「源内」の解説、試用の経緯はデジタル庁の国産AIの記事、行政でのAI活用は官公庁・自治体のAI活用事例で詳しく紹介しています。

民間では、PFNの公式リリースがmiibo、Tachyon 生成AI、QommonsAI（約800自治体が利用）をPLaMoを搭載したサービスとして挙げています。各サービスがすでに3.0 Primeに切り替わっているかは公式では確認できないため、使う前に各サービスの案内を見てください。

PLaMo 3.0 Primeがおすすめの企業・おすすめしない企業

日本語を大量に扱い、データを外に出せず、費用も抑えたい企業ほど恩恵が大きいモデルです。 英語中心で最先端の推論を求める用途には、現時点では向きません。

こんな企業・用途におすすめ

• 日本語の社内文書の要約・問い合わせ対応・情報抽出を大量に処理し、費用を抑えたい
• 官公庁・金融・医療など、機密情報を閉域（オンプレミス）や国内の推論環境で扱う必要がある
• AzureやAWSの自社アカウント内から、データを出さずに国産モデルを使いたい
• 国産であることを調達条件や社内方針で重視している
• OpenAI互換の既存実装に、日本語に強い低価格のモデルを加えたい

おすすめしない・要検討の企業・用途

• 英語のタスクや最先端の高度な推論を、フロンティア級の品質で回したい
• Web検索連携・数学・理工系の質問応答・長文の推論が業務の中心
• 並列の関数呼び出しやResponses APIを前提にしたエージェントを作っている
• ISMAP・SOC2の取得を調達の必須条件にしている（2026年10月時点で公式に記載なし）
• まず無料で試したい（Freeプランは準備中。Standardの少額利用かPLaMo Chatから）

導入を決める前に、Standardプランで自社の代表的なタスクを少量流し、Non-reasoningで精度と速度が足りるかを確かめるのが確実です。そのうえで、データの機密度・言語・費用・認証要件の4点で本番利用を判断すると失敗しにくくなります。

よくある質問（FAQ）

Q. PLaMo 3.0 Primeは無料で使えますか？

A. 2026年10月時点で、APIの無料プラン（Free）は準備中で申し込めません。7月31日まで行われていた無料クレジットの配布も終わっています。費用をかけずに触るならブラウザのPLaMo Chat、APIならStandardプランで少量から試す形になります。

Q. PLaMo 3.0 Primeはデジタル庁の源内で使われていますか？

A. 源内で試用されているPFNのモデルはPLaMo 2.0 Primeです（2026年3月の公募結果）。3.0 Primeが源内に入ったという公式発表は、2026年10月時点では確認できません。

Q. 以前のPLaMo（2.2 Primeなど）を使ったコードはそのまま動きますか？

A. 動きますが、中身は3.0 Primeに変わっています。2026年9月30日で2.2 Prime以前は提供を終え、旧モデルIDのリクエストは自動で3.0 Primeに振り替えられています。応答の傾向やトークン数が変わる可能性があるので、出力と費用を確認してください。

Q. Azureの環境から使えますか？

A. 2026年10月6日からMicrosoft Foundryで提供されています。料金はトークン単位ではなくGPUの稼働時間単位（A100で1GPUあたり3.99ドル／時など）に、Azureのインフラ費が加わります。

Q. 128Kトークンを超える長文は追加料金がかかりますか？

A. 2026年10月時点では「リリース記念期間中は128K以下と同額」とされています。通常料金と期間の終わりは未公表なので、長文を大量に処理する前に公式サイトで確認してください。

Q. 重みをダウンロードして自社サーバーで動かせますか？

A. Prime本体の重みは公開されていません。自社サーバーで動かすには、PFNとオンプレミス提供（モデル本体・Dockerイメージ・サーバ一式）を契約します。Hugging Faceのplamo-3-nict-baseモデルは事前学習段階の別モデルです。

まとめ

PLaMo 3.0 Primeは、PFNがフルスクラッチで開発した国産LLMの最新フラッグシップです。256Kコンテキスト、Reasoning/Non-reasoningの切り替え、OpenAI互換API、Standard以上でのデータ非保持・国内での推論を備え、日本語中心の業務では料金も抑えやすいモデルです。

一方で、2026年10月時点では無料プランが準備中でリリース記念のクレジットも終わっており、試すにはStandardの契約が必要です。Reasoningを多用したときの費用増、並列関数呼び出し・Responses API非対応、英語や数学・長文推論の弱さ、ISMAP・SOC2の状況も確認しておきたい点です。源内で試用されているのはPLaMo 2.0 Primeで、3.0 Primeではないことにも注意してください。

日本語・費用・データの扱いを重視するなら有力な候補です。まずPLaMo Chatや少量のAPI利用で自社のタスクを試し、提供形態（API・Microsoft Foundry・SageMaker・オンプレ）を決めるのが近道です。最新の料金と仕様はPLaMo API 公式サイトで確認してください。