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。
OpenAI SDK Compatible / Made in Japan
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。
3,300,000トークン・1週間無料
3行の差し替えで移行完了
Fig. 01from 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"}]
}'
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
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。
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
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"
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。
Benchmark
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。
| 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
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。
| 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 | $0.40 | 256K |
| 長文解析・研究 | apollo11-fusion-xcontext | $2.00 | $6.00 | $0.40 | 1M |
| 大規模リポジトリ対応 | apollo11-fusion-coder-xcontext | $1.50 | $5.00 | $0.40 | 1M |
※ 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
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。
| 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 | $0.40 | 1M |
| 次世代・最新機能先行 | apollo11-fusion-next | $6.00 | $30.00 | $0.60 | 1M |
| レスポンス速度重視 | apollo11-fusion-instant | $1.50 | $5.00 | $0.40 | 256K |
| コード生成 | apollo11-fusion-coder | $1.50 | $5.00 | $0.40 | 256K |
| 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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
FAQ
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