LlamaParseとは？
LlamaParse は、PDF、Office ファイルなどの文書を、AI アプリケーション向けの Markdown や構造化データに変換する LlamaIndex のホスト型サービスです。2026 年 2 月、LlamaIndex は LlamaCloud プラットフォーム全体を LlamaParse に改称しました。現在は Parse、Extract（指定したスキーマへの構造化フィールドの抽出）、Classify、Split、Index（マネージドの検索）をカバーしています。
2025 年 12 月の v2 リリース以降は、モデルやモードを調整する代わりに 4 つの解析段階から選びます。Fast（1 ページ 1 クレジット、Markdown なしの空間配置のプレーンテキスト）、Cost Effective（3）、Agentic（10）、Agentic Plus（45）です。日付付きのパーサーバージョンを固定して、本番の出力を安定させることもできます。クレジットは 1,000 あたり $1.25 なので、Agentic での解析は 1,000 ページあたり $12.50 になります。
プランは Free（月 10,000 クレジット）、Starter（月 $50、40,000 クレジット）、Pro（月 $500、400,000 クレジット）、Enterprise です。
LlamaParseの料金は？
| プラン | 価格 | 内容 |
|---|---|---|
| Free | Free | 月 10K クレジット |
| Starter | $50/month | 40K クレジット |
| Pro | $500/month | 400K クレジット |
Free は月 10K クレジット。Starter 月 $50（40K クレジット）、Pro 月 $500（400K クレジット）。1,000 クレジットあたり $1.25。解析は段階に応じて 1 ページ 1 から 45 クレジット。
LlamaParseは使う価値があるか？
AI アシスタントに PDF の内容から質問に答えさせたいなら、最初の仕事はその PDF を読めるテキストにすることです。たいてい失敗するのは表で、列が混ざり合い、数字が違う行に入り込みます。
LlamaParse はその変換をページ単位の料金のホスト型サービスとして行い、最大の売りは一定の品質に対する価格です。段階の考え方は簡単で、まず 1,000 ページあたり $3.75 の Cost Effective から始め、ビジョンモデルでの解析が必要な文書だけを Agentic（$12.50）や Agentic Plus（$56.25）に回します。同じファイルを 48 時間以内に再解析するのは無料で、ジョブを対象のページに限ることもできます。
品質の根拠は非公式なものです。2026 年 4 月、開発会社の Kanopy Labs は、表の構造で LlamaParse が 89%、Docling が 83%、Unstructured が 71% だったと報告しました。読み順（94% 対 91%）と検索の再現率では Docling が上回っていました。Kanopy はテストセットも回答の採点方法も公開していません。
表示上の単価より、プランの上限のほうが重要です。月 $50 の Starter は 400,000 クレジットまで、月 $500 の Pro は月 $5,000 までしか従量課金を認めず、同時ジョブはそれぞれ 5 件と 20 件です。月 100 万ページの Cost Effective なら Pro の範囲に収まり約 $3,750 ですが、月 100 万ページの Agentic には 1,000 万クレジットと Enterprise の契約が必要です。Kanopy Labs は、ページあたりのレイテンシーがオ フピークで 3 から 8 秒、ピーク時には最大 45 秒だったとも報告しています。
データの条件は多くのホスト型パーサーより良好です。アップロードしたファイルと解析キャッシュは 48 時間後に削除され、do-not-cache フラグを使えばそれすら省けます。LlamaIndex によると、サービスの裏側にある LLM プロバイダーとは、データを保存せず学習もしない契約を結んでいます。SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR が挙げられており、EU リージョンもあります。
注意点：顧客データは初期設定では学習に使われませんが、組織の管理者が学習を認めるデータ共有プログラムにオプトインでき、このスイッチは監査する価値があります。また Enterprise 未満ではクラウドのみで、自社のクラウド内で動かすプライベート VPC での導入は Enterprise 限定です。
結論：ほとんどの文書の山にとって、LlamaParse は安く回せるメーターです。ファイルを外に出せない規制業種のチームは、Enterprise の契約と Docling を自前で動かすことを比べることになります。
真価を発揮する場面
毎月 20,000 ページの製品マニュアルで RAG を作る 2 人のチーム
表を含む PDF を検索用のきれいな Markdown に変換する
1 ページ 3 クレジットの Cost Effective なら 60,000 クレジットを使うので、$50 の Starter に約 $25 の従量課金を足せば足ります。再インデックスの間でチャンクが変わらないよう、パーサーのバージョ ンを固定してください。
仕入先の請求書を処理する財務オペレーションの責任者
合計、日付、明細を決まったスキーマに抽出する
Cost Effective の段階での Extract は 1 ページ 8 クレジットで、請求書 1,000 枚あたり約 $10 です。スキャンや乱雑なレイアウトには、1 ページ 25 クレジットの Agentic での抽出が見合います。抽出の誤りは解析より高くつくので、合計は抜き取りで確認してください。
EU の保険会社のプラットフォームエンジニア
データを EU の外に出さずに保険金請求の書類を解析する
EU リージョン（cloud.eu.llamaindex.ai）を使い、do-not-cache フラグを設定します。データ共有にオプトインした管理者がいないことを確認してください。文書を自社のクラウドから出せない場合は、Enterprise の VPC での導入しか使えません。
導入前に確認すること
- 導入
- API キーを作り、Python か TypeScript の SDK、または REST API を呼び出します。無料の 10,000 クレジットで、最初の解析は数分で動きます。
- 連携
- LlamaIndex にネイティブに組み込まれています。他の構成向けに独立した REST API と SDK があり、Extract、Classify、Split、Index は同じクレジットを共有します。
- データとプライバシー
- アップロードしたファイルと解析キャッシュは 48 時間後に削除され、インデックス化したデータは契約期間中保存されます。管理者がオプトインしない限り初期設定では学習に使われません。SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR。VPC は Enterprise。
- 大規模利用時のコスト
- 月 100 万ページは、Pro の Cost Effective で約 $3,750 です。同じ量を Agentic にすると $12,500 になり、Pro の月 $5,000 の従量課金の上限を超えます。
- 制限
- 同時ジョブは Free と Starter で 5 件、Pro で 20 件、Enterprise で 100 件です。保存したファイルは 1 MB 1 日あたり 0.1 クレジットかかります。
良い点
- 1,000 ペー ジあたり $1.25 から $56.25 までのわかりやすいページ単位の段階
- 開発会社による比較で表の解析が首位
- 元のファイルは 48 時間後に削除され、キャッシュはオフにできる
- SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR に対応し、EU リージョンがある
- 解析、抽出、分類、インデックスを 1 つの請求で
気になる点
- Enterprise 未満はクラウドのみ。VPC での導入には契約が必要
- Pro の従量課金は月 $5,000 が上限
- レイテンシーはキューの混み具合に左右される
- 管理者が組織を学習用のデータ共有にオプトインできる
おすすめの人
RAG のために多様な PDF を大量に解析し、低く予測しやすいページ単価を求めるチーム。
LlamaParseの代替
LlamaParse：よくある質問
- LlamaParseは使う価値があるか？
- LlamaParse は、RAG パイプライン向けに文書をきれいなテキストに変換し、ページ単価は安く予測しやすくなっています。ただし、ファイルを他社のクラウドに送ってよいことが前提です。 評価は5点満点中4.2点です。
- LlamaParseの料金は？
- Free は月 10K クレジット。Starter 月 $50（40K クレジット）、Pro 月 $500（400K クレジット）。1,000 クレジットあたり $1.25。解析は段階に応じて 1 ページ 1 から 45 クレジット。
- LlamaParseの欠点は？
- Enterprise 未満はクラウドの み。VPC での導入には契約が必要; Pro の従量課金は月 $5,000 が上限; レイテンシーはキューの混み具合に左右される; 管理者が組織を学習用のデータ共有にオプトインできる.
- LlamaParseは誰に向いているか？
- RAG のために多様な PDF を大量に解析し、低く予測しやすいページ単価を求めるチーム。
- チームや本番環境でLlamaParseを使うと費用はいくらか？
- 月 100 万ページは、Pro の Cost Effective で約 $3,750 です。同じ量を Agentic にすると $12,500 になり、Pro の月 $5,000 の従量課金の上限を超えます。
- LlamaParseは企業データを扱っても安全か？
- アップロードしたファイルと解析キャッシュは 48 時間後に削除され、インデックス化したデータは契約期間中保存されます。管理者がオプトインしない限り初期設定では学習に使われません。SOC 2 Type II、HIPAA、GDPR。VPC は Enterprise。
- LlamaParseの代わりになるものは？
- 当サイトでレビューした中で最も近い代替はReducto, Azure Document Intelligence 、 Mistral OCRです。
回答確認日：2026年10月23日