OpenAI SDK Compatible / Made in Japan

フロンティア級の
性能を、低価格で。
国内DC・ZDR対応の国産LLM。

OpenAI API 方式の高性能LLM。7モデル・コンテキスト最大1Mトークン。エンドポイントを差し替えるだけで、今日から使えます。

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3,300,000トークン・1週間無料

  • 国内DCで高速・低遅延
  • ZDR対応・データ非保持
  • 従量課金・固定費ゼロ

3行の差し替えで移行完了

Fig. 01
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.apollo11.ai/v1",   # ← 差し替え①
    api_key=APOLLO11_API_KEY,                # ← 差し替え②
)

res = client.chat.completions.create(
    model="chat-pro",                        # ← 差し替え③
    messages=[{"role": "user", "content": "請求書PDFから明細を抽出して"}],
)
print(res.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.apollo11.ai/v1",     // ← 差し替え①
  apiKey: process.env.APOLLO11_API_KEY,      // ← 差し替え②
});

const res = await client.chat.completions.create({
  model: "chat-pro",                         // ← 差し替え③
  messages: [{ role: "user", content: "請求書PDFから明細を抽出して" }],
});
curl https://api.apollo11.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $APOLLO11_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "chat-pro",
    "messages": [{"role": "user", "content": "こんにちは"}]
  }'
  • 7 モデル
  • 最大 1M CTX
  • 国内 DC

OpenAI SDK互換のため、base_url・api_key・model の3点を差し替えるだけで動作します。ストリーミングとツール実行も同じ形式です。

stream = client.chat.completions.create(
    model="apollo11-fusion",
    messages=[{"role": "user", "content": "四半期レポートを要約して"}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_invoice",
        "description": "請求書を取得する",
        "parameters": {"type": "object", "properties": {"id": {"type": "string"}}},
    },
}]

res = client.chat.completions.create(
    model="apollo11-fusion",
    messages=[{"role": "user", "content": "請求書 INV-204 の合計を教えて"}],
    tools=tools,
)
res = client.chat.completions.create(
    model="apollo11-fusion",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "この帳票を項目ごとにJSONで抽出して"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": invoice_png_data_url}},
        ],
    }],
)
res = client.chat.completions.create(
    model="apollo11-fusion-xcontext",   # 最大 1M トークン
    messages=[
        {"role": "system", "content": "社内規程に基づいて回答する"},
        {"role": "user", "content": whole_repository_text},
    ],
)

エンドポイント: https://api.apollo11.ai/v1

Cost

65%削減

フロンティアモデル比の平均API単価

※ 比較対象: Opus 4.8級

Models

7モデル

用途別に最適選択(同一エンドポイント)

※ モデル名の変更だけで切替可

Context

1Mトークン

超長文コンテキストに対応

※ xcontext / base / next の3モデル

Getting Started

最初のレスポンスまで、3ステップ。

移行作業も新しいSDKも不要です。既存コードで変えるのは、エンドポイントの向き先だけ。

  1. 01

    APIキーを作成

    ダッシュボードから数秒で発行できます。キーの全文が表示されるのは発行時の一度だけ。以降はすべてマスク表示されます。

    a11_live_••••••••4f2a

  2. 02

    SDKの向き先を変更

    ベースURLを当社のエンドポイントに設定するだけ。コードの書き換えも、新しいクライアントライブラリも不要です。

    baseURL: "https://api.apollo11.ai/v1"

  3. 03

    リリース

    カタログのどのモデルも同一APIで呼び出せます。使用量とコストは、APIキー単位でリアルタイムに確認できます。

    使用量はトークン単位で計測

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Benchmark

フロンティアモデルと、性能はどこまで戦える?

日本語コーディング・日本語対話・帳票OCRといった日本語ネイティブタスクと、指示追従・実務コード編集で、GPT-5.5 / Claude Opus 4.8級のフロンティアモデルと互角の性能を発揮します。指標を切り替えて比較できます。

※ 各値は固定サブセットでの社内測定値です(公開リーダーボード全体の値ではありません)。

apollo11-fusion

汎用・マルチモーダル

指示追従 93.2・日本語帳票OCR 95.8。バランス型の万能モデル。

apollo11-fusion-coder

コード中心の業務

実務コード編集(Aider)94.4でOpus 4.8と同点。開発・自動化向け。

apollo11-fusion-base

長文コンテキスト・効率

日本語帳票OCR 99.6・日本語MT-Bench 7.5。1Mトークンの長文脈に対応。

apollo11-fusionファミリーとフロンティアモデルの性能ベンチマーク比較表
ベンチマーク fusion coder base GPT-5.5 Opus 4.8 DeepSeek V4 Pro
JHumanEval(日本語コーディング) JA 91.5% 90.2% 89% 97.6% 97% 93.3%
日本語 MT-Bench(10点満点) JA 5.5 6.5 7.5 7.2 9.1 6.5
日本語帳票読取(画像/OCR) JA 95.8% 91.7% 99.6% 100% 100% N/A
IFEval(指示追従) 93.2% 91.7% 82.8% 94.6% 86.3% 92.2%
Aider(実務コード編集) 86.1% 94.4% 41.7% 100% 94.4% 83.3%

Pricing

apollo11-fusionの料金はいくら?

用途に合わせて選べる7モデル。単価はすべて100万トークンあたりのUSD。まずは下の3モデルからお試しください。

前面3モデルの料金表(100万トークンあたりUSD)
あなたの用途 推奨モデル Input Output Cached CTX
バランス重視apollo11-fusion$2.00$6.00$0.40256K
長文解析・研究apollo11-fusion-xcontext$2.00$6.00$0.401M
大規模リポジトリ対応apollo11-fusion-coder-xcontext$1.50$5.00$0.401M

※ CTXはコンテキスト長の上限。Cachedは同一プロンプト繰り返し時の割引単価です。

Cost ratio

GPT / Claudeと比べて、どれだけ抑えられる?

apollo11-fusion-coder を基準(1.0x)とすると、フロンティアモデルの単価は3.3〜6.0倍。OpenAI SDK互換なので、エンドポイント切替だけで即日移行できます。

apollo11-fusion-coder1.0x

Opus 4.83.3〜5.0x

GPT-5.53.3〜6.0x

Output単価の比率($5.00 を 1.0x として)

その他のモデル

その他4モデルの料金表(100万トークンあたりUSD)
あなたの用途 推奨モデル Input Output Cached CTX
エージェント・ツール実行apollo11-fusion-base$1.50$5.00$0.401M
次世代・最新機能先行apollo11-fusion-next$6.00$30.00$0.601M
レスポンス速度重視apollo11-fusion-instant$1.50$5.00$0.40256K
コード生成apollo11-fusion-coder$1.50$5.00$0.40256K

競合モデルとの料金比較

競合モデルとの料金比較表(100万トークンあたりUSD)
モデル Input Output 比率
apollo11-fusion-coder自社最安 $1.50 $5.00 1.0x
Opus 4.8 $5.00 $25.00 3.3〜5.0x
GPT-5.5 $5.00 $30.00 3.3〜6.0x

Case Studies

導入企業はどれだけAPIコストを削減できた?

SaaS企業 A社

事業開発責任者

フロンティアモデルではAPIコストが月額単価を圧迫していました。切り替え後はAPIコストが約60%削減。価格を据え置いたまま粗利率を改善できました。

スタートアップ B社

CTO

エージェント型AIのバックエンドとして採用。1Mトークンの長文脈で、計画フェーズと実行フェーズのモデルを使い分けられます。

大手企業 C社

情報システム部

海外クラウドのLLMではセキュリティ審査が通らず。国内DC・ZDR対応という点で選定されました。日本語サポートも決め手です。

事業開発責任者 / 従業員120名 / SaaS

自社プロダクトにAI機能を組み込む際、フロンティアモデルだとAPIコストが月額単価を圧迫していました。ユーザーが増えるほど粗利が削られる構造で、機能の提供範囲を絞らざるを得ない状況でした。

apollo11-fusionに切り替えてから、APIコストが約60%削減。月額プランの価格を据え置いたまま粗利率を改善でき、AI機能を上位プランだけでなく全プランに開放できました。

移行作業はベースURLとモデル名の変更のみで、実質半日。プロンプトの調整もほとんど不要でした。

コスト
-60%
移行工数
0.5日
利用モデル
apollo11-fusion

CTO / 従業員18名 / AIエージェント

エージェント型AIのバックエンドとして採用しました。1Mトークンの長文脈が使えるため、計画フェーズと実行フェーズでモデルを使い分けられるのが魅力です。

計画フェーズはxcontextでリポジトリ全体を読み込ませ、実行フェーズはcoderで差分を書かせる構成です。推論コストが抑えられ、本番運用が現実的になりました。

同一エンドポイントでモデル名を変えるだけで切り替えられるので、ルーティングの実装が非常に簡単でした。

推論コスト
-55%
コンテキスト
1M
利用モデル
xcontext / coder

情報システム部 / 従業員3,000名以上 / 製造

海外クラウドのLLMではセキュリティ審査が通らなかったのですが、国内DC・ZDR対応という点で選定されました。データが国外に出ない安心感が決定的でした。

帳票の読み取り精度も社内基準を満たしており、経理部門の入力作業を自動化できています。日本語サポートの手厚さも社内展開の後押しになりました。

推論完了後に入力・出力データを保持しない仕様が、監査対応の資料作成を大幅に簡素化しました。

審査
通過
帳票OCR
99.6%
利用モデル
apollo11-fusion-base

FAQ

よくある質問(厳選5問)

無料トライアルの範囲は?
アカウント登録ですべてのモデルが3,300,000トークンまで利用可能です。有効期限は登録から1週間です。ご登録にはクレジットカードが必要です(トライアル分の課金はありません)。
OpenAI SDKからの移行は簡単ですか?
はい。ベースURLとモデル名を変更するだけで、既存のコードがそのまま動作します。プロンプトの書き換えは基本的に不要です。
7種類のモデルがありますが、どう選べばいいですか?
まずは標準の「apollo11-fusion」からお試しください。用途が確定したら、速度重視ならinstant、コード生成ならcoder、長文ならxcontextへの切り替えがおすすめです。同一APIエンドポイントからモデル名を変えるだけで切り替えられます。
データは保持されますか?
いいえ。ZDR(Zero Data Retention)モデルを採用しており、推論完了後に入力・出力データを保持しません。モデルの学習・改善にも使用しません。
請求サイクルや固定費はありますか?
従量課金制です。月次で利用分をクレジットカード決済。固定費、最低利用料金、解約違約金はすべてありません。

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