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APIYIは400以上の主要なAIモデルをサポートしています。このページでは、モデルの詳細情報、料金、使用方法を紹介します。
エンタープライズグレードのプロフェッショナルで安定したAI大規模モデルAPIハブ すべてのモデルは公式ソースから取得して転送しており、価格は約20%オフです（チャージ特典と為替レートの優位性を組み合わせたものです）。さまざまな優れた大規模モデルを集約し、速度制限なし、有効期限なし、アカウント停止リスクなし、従量課金で、長期的に信頼できるサービスを提供します。

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🔥 現在おすすめのモデル

以下は、現在安定供給されている人気モデルです。完全なモデル一覧とリアルタイムの料金は、APIYI コンソールの料金ページをご覧ください。
モデルアップグレードのおすすめ: 最高のパフォーマンスを得るために、最新モデルの利用をおすすめします。ただし、次の点にご注意ください:
  1. 初期の不安定さはよくあります: 新しく公開されたモデルは、提供元の計算リソースが限られているため、応答の遅延、タイムアウト、または時折のエラーが発生することがあります。これは通常、数日から数週間で安定します
  2. パラメータの互換性を確認してください: 新しいモデルでは、パラメータが追加されたり変更されたりすることがあります（例: max_completion_tokens が max_tokens に置き換わる）。アップグレード前に、APIパラメータが旧モデルと互換のままであることを確認してください
  3. 本番投入前に必ずテストしてください: 新しいモデルを本番環境にデプロイする前に、テスト環境で十分に検証し、出力品質とAPI互換性が期待どおりであることを確認してください

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モデルカテゴリ

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🤖 OpenAIシリーズ

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🆕 最新モデル

GPT Proシリーズ（例：gpt-5.5-pro、gpt-5-pro）の使用上の注意:
  1. /v1/responses エンドポイントのみ：/v1/chat/completions は使用できません — 呼び出し前に SDK / コードを Responses API に切り替えてください
  2. 非常に高価：1回の呼び出しで数ドルかかる場合があり、Default グループでの誤用を防ぐため SVIP グループのみ利用可能です
  3. 非専門用途には推奨しません：日常的なタスクには GPT-5.5 / GPT-5.4 を使用してください。Pro は、極めて深い推論を要する研究や最上位の業務にのみ適しています

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✅ 安定版 / クラシック

GPT-5シリーズの使用上の注意:
  1. Temperature パラメータ temperature は 1 に設定する必要があります（1 のみ対応）
  2. max_completion_tokens を max_tokens の代わりに使用してください
  3. top_p パラメータは渡さないでください
画像生成・動画生成モデル は専用ページに移動しました。完全な一覧と料金については、画像生成・動画生成モデルをご覧ください。

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🎭 Claude Series (Anthropic)

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🆕 最新モデル

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✅ 安定版 / クラシック

最新: Claude Opus 4.7 はコーディングベンチマークを 4.6 比で 13% 改善し、ツール呼び出しエラーを 1/3 に削減し、4.6 と同じ価格で xhigh 推論ティアを追加しました。Sonnet 4.6 は Opus 4.5 に匹敵し、現在は claude.ai のデフォルトです。安定版: Opus 4.5 と Sonnet 4.5 は本番環境向けに実戦で検証済みです。Haiku 4.5 は優れたコストパフォーマンスで 2倍の速度を提供します。

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🌟 Google Gemini シリーズ

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🆕 最新モデル

注: Gemini 3 Pro Preview は 2026年3月9日に廃止されました。Gemini 3.1 Pro Preview へ移行してください。

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✅ 安定版 / クラシック

最新: Gemini 3.5 Flash は Terminal-Bench 2.1、MCP Atlas などで Gemini 3.1 Pro を完全に上回り、約4倍の速度で約半額です。今日のコスパ最強モデルです。Gemini 3.1 Pro Preview は推論を2倍に強化し（ARC-AGI-2 77.1%）、Google の最先端です。Gemini 3.1 Flash Lite は現在 GA で、高同時実行数向けの最安フロンティアモデルです。安定版: Gemini 2.5 Pro（2M コンテキスト）と Gemini 2.5 Flash は GA で、本番環境に最適です。

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🚀 xAI Grok シリーズ

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🆕 最新モデル

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✅ 安定版 / クラシック

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🔍 DeepSeek シリーズ

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🆕 最新モデル

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✅ 安定版 / クラシック

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🐘 中国系モデルシリーズ

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Zhipu AI (GLM)

🆕 最新: GLM-5.1 | ✅ 安定版 / クラシック: GLM-5, GLM-4.6
GLM-5.1 の特長:
  • 744B MoE パラメータで、最大 8 時間の長期エージェントタスクをサポートします
  • SWE-Bench Pro 58.4 を達成し、オープンソースモデルの中で最も強力なコーディング性能です
  • MIT ライセンスのオープンソースで、非常に高いコストパフォーマンスです

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Alibaba Qwen

🆕 最新: Qwen3.7-Max | ✅ 安定版 / クラシック: Qwen Max, Plus, Turbo

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Moonshot Kimi シリーズ

🆕 最新: Kimi K2.6 | ✅ 安定版 / クラシック: Kimi K2.5, K2

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🌐 MiniMax シリーズ

🆕 最新: MiniMax M2.7 | ✅ 安定版 / クラシック: MiniMax M2.5
MiniMax M2.7 の特徴:
  • わずか10Bパラメータで SWE-bench Pro 56.22% に到達する、最小の Tier-1 モデル
  • 自己進化型。標準 $0.3 / highspeed (MiniMax-M2.7-highspeed) $0.6 / 1M input tokens あたり
  • モデル重みをオープンソース公開

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💰 料金情報

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課金方法

  • 従量課金制: 実際の Token 使用量に基づいて課金されます
  • 最低課金なし: 使った分だけ支払い、残高は失効しません
  • リアルタイム差し引き: 各呼び出しの直後に料金が残高から即時差し引かれます

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料金のメリット

  • 公式リレーによるわずかな価格優位があります
  • 大口ユーザーはカスタマーサービスに連絡すると、より良い価格をご案内できます
  • 新規ユーザーは登録時に 300 万 token のテスト用クレジットを受け取れます

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リアルタイム価格を表示

APIYI コンソール料金ページ にアクセスして、すべてのモデルの最新価格を確認してください。

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🛠️ 使用上の推奨事項

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モデル選定ガイド

プログラミング開発
  • 最高性能: Claude Opus 4.7 (+13% のコーディング性能、4.6 比), GPT-5.5 (SWE-bench 88.7%), Claude Sonnet 4.6 (Opus 4.5 に匹敵)
  • 高コスパ: Gemini 3.5 Flash (3.1 Pro を約半額で上回る), GLM-5.1 (SWE-Bench Pro 58.4), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Flash
  • 代替候補: DeepSeek V4 Pro, Qwen3.7-Max, MiniMax M2.7, o4-mini
テキスト作成
  • 最有力: GPT-5.5, GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro Preview, Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6
  • 代替候補: chat-latest, Claude Sonnet 4.5, GPT-4.1, GPT-4o, Claude Haiku 4.5, GLM-4.6
迅速な応答
  • 最有力: Gemini 3.5 Flash (約4倍の速度), Claude Haiku 4.5 (2倍高速), GPT-4o Mini
  • 代替候補: Gemini 3.1 Flash Lite, Gemini 2.5 Flash, Grok 4 Fast, GPT-4.1 Mini
画像生成
  • 最新推奨: GPT Image 1.5 (4倍の速度向上、精密な編集、$0.01 から)
  • プロ向けデザイン: SeeDream 4.5 (12億パラメータ、4K 品質、$0.035/画像), Nano Banana Pro (4K HD、最高のテキスト描画)
  • 高コスパ: Nano Banana ($0.025/画像), SeeDream 4.0 ($0.025/画像)
  • リバースエンジニアリング済みで最安: sora_image, gpt-4o-image
長文処理
  • 最有力: Gemini 2.5 Pro (200万コンテキスト)
  • 代替候補: Claude 4 シリーズ (200K コンテキスト)

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コスト最適化の推奨事項

  1. 段階的な利用: 簡単なタスクには安価なモデルを使い、複雑なタスクには高度なモデルを使います
  2. テスト最適化: まず小さなモデルでテストし、必要条件が分かってから大きなモデルを使います
  3. バッチ処理: 大量の類似タスクには Nano または Mini 版を選びます
  4. キャッシュ再利用: 繰り返しのクエリでは結果をキャッシュします

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🔗 関連リソース

モデル一覧は継続的に更新されています。新しくリリースされた優れたモデルは、順次追加していきます。特定のモデルのご要望や大量利用のご要件がある場合は、カスタマーサービスまでお問い合わせください。