OpenAI 互換API / Made in Japan

フロンティア級の
性能を低価格で。
ZDRに対応した日本のLLM API

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。

無料トライアルを開始

※3,300,000トークン・1週間無料

  • 低遅延のDCが優先割当
  • ZDR対応・データ非保持
  • 従量課金・固定費ゼロ

※apollo11-fusion-coder換算で※3,300,000トークン分を無料でご利用頂けます

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
  • ZDR

ストリーミング・ツール実行のサンプルを見る →

OpenAI 互換API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

専用ツールで簡単インストール

ターミナルAI（Codex / opencode / pi）をお使いなら、セットアップツール「ap11connect」が便利です。コマンド1つでAPIキーの登録からモデル選択、各ツールの設定書き込みまで完了。既存の設定はマージされ、上書きされません。

ap11connect を入手 →
無料トライアルを開始 →

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 互換API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$3.60$21.00$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

Features

APOLLO11 FUSIONの2つの強み。

Zero Data Retention

ZDR対応。データは一切残さない。

送信されたプロンプト・出力はモデルの学習に使われず、推論完了後にサーバーへ保持されません。社内規程やセキュリティ審査で求められる要件に応えます。機密性の高いソースコードや業務データも、安心してAPIに載せられます。

Japanese Business KB

日本のビジネスを理解したモデル。

日本語ビジネスナレッジベース（KB）を搭載。商習慣・業務フロー・法制度など日本のビジネス文脈を前提に応答するため、エンジニアが日本の業務システムを設計・実装する際に、要件の背景まで汲んだ期待どおりの出力が得られます。

※ apollo11-fusion-coder / coder-xcontext にはKBは搭載されていません。

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）。
Open AI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。

Free trial

フロンティア級のAIを、今すぐ体験。

※3,300,000トークン・1週間の無料トライアル。
クレジットカードのご登録が必要です。トライアル分の課金はありません。

無料トライアルを開始
  • 登録1分
  • ※3,300,000トークン
  • 1週間無料
無料トライアルを開始