TokenLab Management APIにOrganizationの残高照会機能を追加

TokenLabのManagement APIが直接的な残高照会に対応しました。これにより、チームはダッシュボードを手動で確認する代わりに、管理用トークンを使用して組織の現在の残高合計を照会できるようになります。これは、自動化された予算チェック、チャージ通知、または使用量に応じたワークフローを運用するチームにとって、長年の課題を解決するものです。

主なポイント

• Management APIに、組織の現在の残高合計を返す残高エンドポイントが追加されました。
• これは、Claude Sonnet 5、GPT-5.5、Gemini 3.5 Flashなどのモデルを呼び出すためのモデル推論用APIキーとは別物です。
• 残高照会は、予算チェック、チャージ通知、自動ワークフローの一時停止・再開、財務ダッシュボードへのデータ供給を目的としています。
• このエンドポイントは、既存のAPIキー使用量エンドポイントと組み合わせることで、支出の全体像を把握するのに最適です。

なぜこの機能が必要だったのか

このアップデート以前は、組織の残高を確認するにはTokenLabのダッシュボードにログインし、請求ページで数値を読み取る必要がありました。1日1回確認する程度であれば問題ありませんが、何かを自動化しようとした瞬間にボトルネックとなります。

DeepSeek V4 Pro、Qwen3.7 Plus、Kimi K2.7 Codeといったモデルで本番環境のワークロードを実行しているチームは、大規模なジョブを開始する前に残高をチェックするスクリプトや、残高がしきい値を下回った際にアラートを発するモニターを必要とすることがよくあります。照会可能な残高エンドポイントがなければ、手動チェックかダッシュボードのスクレイピングしか選択肢がなく、どちらも本番環境で実行すべきものではありません。

Management APIを通じた残高照会により、この問題が解決します。Kling 3.0やSeedanceでの動画生成ジョブのバッチ処理を開始するのと同じ自動化プロセスで、最初に利用可能な残高を確認し、続行するかどうかを判断できるようになりました。

管理用トークンとモデル推論用APIキーの違い

これら2種類の認証情報は目的が異なり、混同すると混乱を招くエラーの原因となるため、正確に理解しておくことが重要です。

モデル推論用APIキーは、モデルを直接呼び出すために使用するものです。GPT-5.5へのチャット完了リクエストの送信、GPT Image 2やNano Banana Proによる画像生成、Veo 3やPixVerse V6による動画レンダリングを行う際は、推論用キーで認証を行います。これらのキーはモデルの呼び出しと出力の取得に限定されており、残高や使用量サマリーといったアカウントレベルのデータへのアクセス権は付与されません。

管理用トークンは、アカウント操作のために構築された別の認証情報タイプです。これを使用すると、残高、APIキーごとの使用量、その他のアカウントレベルのデータなど、組織全体に関する情報を照会できます。管理用トークンはモデルを直接呼び出すことはできません。これは、TokenLabのアカウント運用における「生成側」ではなく「経理側」の作業に使用する認証情報です。

これらを分離しておくことには実用的な理由があります。管理用トークンを財務や運用のプロセスに渡しても、そのプロセスにモデルの予算を使い果たす権限を与える必要がないからです。逆に、GLM-5.2やDeepSeek V4 Flashを呼び出すだけのサービスには、残高や支出履歴を閲覧する権限は不要であるため、推論用キーのみを保持させるべきです。

残高照会の仕組み

新しいエンドポイントは、組織の現在の残高合計をシンプルなレスポンスとして返します。管理用トークンを使用して呼び出すだけで、現在の状況を確認できます。

以下は、プレースホルダー値を使用した最小限の例です：

curl -s https://api.tokenlab.sh/v1/management/balance \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MANAGEMENT_TOKEN"

レスポンスには組織の現在の残高数値が含まれます。ここからの一般的なパターンは以下の通りです：

1. スケジュール実行、またはコストのかかるジョブを開始する直前に残高エンドポイントを呼び出す。
2. 返された値を定義済みのしきい値と比較する。
3. アラートの送信、キューの一時停止、新規ジョブ投入のブロック、または後ほど確認するためのログ記録など、適切なアクションを実行する。

これは単純な読み取り操作であるため、頻繁に呼び出しても低コストです。DeepSeek V4 ProやClaude Sonnet 5のようなモデルに対して大量のパイプラインを実行しているチームは、各大規模バッチの前に残高をチェックしても、大きなオーバーヘッドにはなりません。

エンドポイントの詳細については、Management API残高リファレンスを参照してください。

活用シーン：予算チェック、アラート、ダッシュボード

チームから要望の多かった一般的な用途は、以下の4つのシナリオに分類されます：

ユースケース	概要
ジョブ開始前の予算チェック	Kling 3.0やVeo 3などのモデルへの大規模バッチジョブ投入前にスクリプトで残高を確認し、残高不足ならジョブをスキップする
チャージ通知	スケジュール実行で残高と下限値を比較し、下回った場合にSlackやメールでアラートを送信する
ワークフローの一時停止と再開	Qwen3.7 PlusやGLM-5.2を呼び出すパイプラインにおいて、残高不足時に自動化プロセスで一時停止し、チャージ後に再開する
財務ダッシュボード	スケジュール実行で残高数値を抽出し、使用量データと並べてレポート用に表示する

初めて設定を行う場合は、以下のチェックリストに従うとスムーズです：

• 管理用トークンに残高アクセスの適切なスコープがあるか作成または確認する
• 管理用トークンを推論用APIキーとは別に保管する
• 適切なポーリング間隔を設定する（ユースケースに応じて、ジョブごと、1時間ごと、または1日ごと）
• 残高が不足する前に、あらかじめアラートのしきい値を決定しておく
• 残高数値と合わせて支出の内訳が必要な場合は、APIキー使用量エンドポイントと組み合わせる

単なる現在の残高だけでなく、過去の支出データが必要な場合は、ダッシュボードの使用量エクスポートに関する記事で、レポート用にデータを抽出する方法を解説しています。

はじめに

すでにManagement APIを使用して使用量レポートを作成している場合、残高チェックの追加は簡単です。認証パターンは同じで、新しいエンドポイントを呼び出すだけです。まだ管理用トークンを設定していない場合は、アカウント設定から生成し、モデル呼び出しに使用する推論用APIキーとは分けて管理してください。

FAQ

残高照会には特別なAPIキーが必要ですか？ いいえ、標準の管理用トークンがあれば特別なキーは不要です。モデルを呼び出すための推論用APIキーとは別の認証情報ですが、有効な管理用トークンがあれば追加の設定は必要ありません。

これを使って残高がなくなったときに自動的にジョブを停止できますか？ はい。それが主なユースケースの一つです。ジョブの前や実行中に残高を確認し、しきい値を下回った場合はワークフローを一時停止したり、キューを停止したり、残高が回復するまで新規の投入をブロックしたりできます。

これは使用量エンドポイントと同じですか？ いいえ。残高照会は現在の残高合計を返します。APIキー使用量エンドポイントは、キーごとの使用量内訳を返します。ほとんどの財務ダッシュボードでは両方を組み合わせて使用します。

ソースと鮮度

この記事は、2026年7月7日時点でのManagement API残高エンドポイントに基づいています。エンドポイントの動作やレスポンス形式は変更される可能性があるため、最新のリファレンスについては公式の残高エンドポイントドキュメントを確認してください。

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ワークフローに残高チェックを組み込む準備はできましたか？TokenLabにログインして管理用トークンを生成し、今すぐ組織の残高照会を始めましょう。

関連資料と次のステップ

組織の残高照会は、TokenLab Management APIで利用可能な他のレポートツールと連携して機能します。支出データを定期的に抽出・確認する方法については、「TokenLab Usage Exports Make AI API Spend Easier to Review」をご覧ください。ローンチに向けた支出計画を立てている場合は、「AI API Cost Calculator Guide: Estimate Spend Before You Ship」で、リクエスト送信前のコスト見積もり方法を解説しています。また、各プロバイダーの比較については、「AI API Pricing Comparison 2026: The Real Cost of GPT-5.5, Claude Sonnet 5, and Gemini 3.5 Flash」で主要モデルの現在の料金を比較しています。

モデルの可用性や価格は頻繁に変更されるため、大規模な本番環境で使用する前に必ず最新の詳細を確認してください。残高照会を試す準備ができたら、APIキーを作成してテストを開始しましょう。