Abacus.AI（アバカスエーアイ）レビュー!消費クレジットを計算して発覚!「お得と言えない理由」

2025年5月30日2025年5月31日

abacus.AI（アバカスエーアイ）は、 20種類以上の大手LLM（GPT-4o、Gemini 1.5、Claude 3 など）を一つのダッシュボードで横断利用できる “統合AIプラットフォーム”です。チャット生成だけでなく、画像（Stable Diffusion・DALL-E系）、動画（Pika・Runway系）、コード補完、さらには汎用エージェント「DeepAgent」までワンストップで触れるのが売りです。料金は ChatLLM Teams＝月額10ドル、ここに DeepAgent拡張を付ける Pro Tier（＋10ドル） が存在します。

SNSでは、数多くのユーザーが、「お得」と称賛。

実際に僕は、Abacus.AIを契約して実際に入力、出力を試し、同時にOPENAIのAPIの価格と比較をして検証済みです。

その結果、お得とは言いかねない結果になりました。

Abacus.AI（アバカスエーアイ）とは？

Abacus.AI は、米サンフランシスコ発のスタートアップ（2019 年創業）で、「AIスーパーアシスタント」を掲げる生成 AI プラットフォーム です。創業者は元 AWS AI／Google 出身の Bindu Reddy 氏らで、Index Ventures・Tiger Global・Eric Schmidt 氏など著名投資家から出資を受けています。

参照情報　https://abacus.ai/about

https://pitchbook.com/profiles/company/268042-42?utm_source=chatgpt.com

URL　https://abacus.ai/

Abacus.AI（アバカスエーアイ）2種類の製品

製品	主な対象	特徴
ChatLLM Teams	個人〜小規模チーム	20 種類以上の最新 LLM（GPT-4.1、Claude 3、Gemini 1.5 など）や画像・動画生成モデルを単一 UI で利用可能。クレジット制。
Abacus.AI Enterprise	企業	SSO・オンプレ／VPC 展開に対応。社内データ接続や AI ワークフローを GUI で構築できる「AI Brain」を提供。

ソウマ

どちらも共通基盤として CodeLLM（コード補完）・AppLLM（アプリ生成）・Vision AI などマルチモーダル機能を束ねています

DeepAgent　汎用 AI エージェント

ChatLLM Teams の Pro プランで解放される DeepAgent は、ブラウザ操作・リサーチ・レポート／PPT 自動生成・SaaS 連携（Gmail／Jira／Slack 等）までこなす“万能エージェント”。「ウェブ調査→要約→パワポ化→メール送信」など、一連タスクをノーコードで自動化できます。

プラン	月額	クレジット	DeepAgent
Basic	$10 / ユーザー	20,000	体験版のみ
Pro	$20 / ユーザー	25,000	制限解除・フル機能

クレジットはモデルごとに消費量が異なり、画像・動画やエージェントタスクは多めに減ります。

実際に僕が借りて1日、2日利用するとこうなりました。

ブログ投稿などのタスクを試みたり動画と画像を数本作製したのですが半分ほど消費。ディープエージェントは基本高いです。

22種類のAIモデル比較

Abacus.AI（アバカスエーアイ）にあるモデルについて検証をしました。間違えてないかも確認するため　参照URLがあるものもあります。

#	モデル名	開発元	特徴・得意分野	メモ（運用指針）
1	RouteLLM	Abacus.AI	入力内容に応じて最適モデルを自動ルーティング	○ 初心者は迷ったらこれでOK／ヘビーユーザーは手動選択推奨
2	GPT-4.1	OpenAI	高精度・多用途のフラッグシップ	◎ 賢いメイン業務はこれで十分
3	Claude Sonnet 3.7	Anthropic	旧世代 Sonnet。推論力は現行より一段下	△ 歴代比較用くらいで実用性低
4	Claude Sonnet 4	Anthropic	軽量で高速、雑記ブログ向き	○ ライトな下書きに便利
5	Claude Opus 4	Anthropic	深い長文推論・コードが強い	◎ 賢い長尺記事や要約に最適
6	Gemini 2.5 Pro	Google DeepMind	高速＋画像入力◎　マルチモーダル	◎ 画像混在コンテンツに強
7	Gemini 2.5 Flash	Google DeepMind	Pro を軽量化、応答最速	○ チャットボットや下書き専用
8	o4 Mini High	OpenAI	最速クラスの STEM 推論特化 (Tom’s Guide)	○ 計算・コードでコスパ良
9	o3 High	OpenAI	o4 より安定した深めの技術系回答 (Tom’s Guide)	○ 技術ブログ・数式多用時
10	Deepseek R1	DeepSeek AI	コード生成・数学に強い	○ プログラム系記事に向く
11	Deepseek V3.1	DeepSeek AI	671B MoE、長文保持が優秀 (deepseek.ai, GitHub)	◎ 超長尺リサーチに便利
12	Gemini 2.0 Flash	Google	旧 Flash。2.5 が上位互換	× わざわざ使う必要なし
13	GPT-4o Mini	OpenAI	GPT-4o を小型化、画像理解可 (OpenAI Platform)	○ 画像＋テキスト軽用途
14	Grok 3	xAI	皮肉混じりの対話・最新トレンド収集	△ SNSネタ・英文ジョーク向き
15	Grok 3 Mini	xAI	Grok3 の軽量版	× ネタ以外の出番は少
16	Llama4 Maverick	Meta	OSS 17B、マルチモーダル (Meta AI)	○ OSS検証・商用フリー利用
17	Abacus.AI Smaug	Abacus.AI	72B OSS、LLM Leaderboard 80%超 (Abacus.AI, Hugging Face)	○ コストゼロで試せる基礎モデル
18	Qwen3 235B A22B	Alibaba	思考／非思考モード切替で数理・コード強 (Hugging Face, Qwen)	◎ 賢い高度演算・プログラムに
19	GPT-4.1 Mini	OpenAI	GPT-4.1 の廉価版	○ 要約・ライト生成
20	Perplexity Pro	Perplexity	検索＋LLM回答のハイブリッド	○ 下調べの高速ドラフトに
21	SearchLLM	Abacus.AI	Web 検索を自動ブレンド	△ 情報収集タスク限定で有用
22	GPT-4.5 Preview	OpenAI	対話の「感情知性」強化版 (Tom’s Guide)	◎ センシティブな相談・接客で真価

本当に必要なモデルは、これ

用途	モデル	ざっくり理由
メイン執筆・高度推論	GPT-4.1	精度・安定性・日本語の自然さともに現状トップクラス。迷ったらこれで進行。
長文リサーチ・思考深掘り	Claude Opus 4	論理展開と要約が抜群。2,000語超の資料整理や企画書作成に強い。
画像混在・マルチモーダル	Gemini 2.5 Pro	画像＋テキスト入力を一度に扱えるので、ブログ用サムネや図解入り記事が捗る。
高速ドラフト・コスパ重視	o4 Mini High	GPT-4 系ながら token 単価が安め。初稿・ブレストを“量産”する日に最適。
コード／数理特化	Qwen3 235B A22B	Python 生成・数式展開が強い。プログラミング系副業ネタを書くなら必須。

結論、ブログのみならClaudとGPTです。考え方にもよりますが画像生成や動画生成はGoogleで無料で利用できます。

https://labs.google/fx/ja/tools/image-fx

ソウマ

とりあえず　ヘビーユーザーにとっては、損します。
お得でも何でもありませんが　ちょこちょこ摘まみたいようなタイプの人には、10ドルプランなら推薦です。

Abacus.AI（アバカスエーアイ）何に使うの？

Abacus.AI（アバカスエーアイ）の主な機能やモデルと照らしてみて適しているかもしれない活用方法は以下の通りです。

マルチモデル比較・検証
1 画面で GPT-4 と Claude 3 の回答を並べて品質検証。

ブログ／SNS コンテンツ生成
記事本文→サムネイル画像→ショート動画まで一括生成。

社内ナレッジ Q&A ボット
PDF・Notion を取り込み AI チャットボットを即時作成。

業務プロセス自動化（DeepAgent）
Jira チケット集計→スライド作成→Slack 報告を自走。

ソウマ

使ってみたいディープエージェントは、最初は感動するけど、いざマネタイズ、作業効率かで実用的に使うのは一般人では難しいレベルじゃないかなと感じました。

Abacus.AI（アバカスエーアイ）は割高でお得とは言えない。

前提　

1 本＝約2,000語（≒1,500 tokens 入力＋1,500 tokens 出力）
20 本執筆＝計 6 万 tokens（0.06 M）
途中のリライト・要約も含め、総合計 100 万 tokens（1 M）/ 月 を想定
GPT-4.1　　：入力 $2.00／1M、出力 $8.00／1M OpenAI
Abacus.AI：月 20k creditsで「最大 1,500 万 input tokensまで可」と公式記載（＝$10/月） Abacus.AI

月間総トークン量（入力＋出力合計）	GPT-4.1入力 $2.00／M + 出力 $8.00／M	Abacus.AI Basic$10＝20 K credits※上限 15 M 入力 tokens
100 K tokens	$0.50	$10.00　※必要に応じてクレジットを買う必要がある。消費量非公開
600 K tokens	$3.00	$10.00 ※必要に応じてクレジットを買う必要がある。消費量非公開
1 M tokens	$5.00	$10.00 ※必要に応じてクレジットを買う必要がある。消費量非公開
5 M tokens	$25.00	$10.00 ※必要に応じてクレジットを買う必要がある。消費量非公開
15 M tokens(Abacus理論上限)	$75.00	$10.00 ※必要に応じてクレジットを買う必要がある。消費量非公開

一見見ると固定価格はお得に見えますが、画像生成・DeepAgent操作は別途クレジットを大食いします。月半ばでクレジット枯渇→追加課金…の声が多いです。

API料金の減少を検証　モデルGPT4.1

では見ていきます。

GPT4.1 は、おおよそ

出力数が上記です。

項目	数値	備考
文字数	7,064 文字※出力のみ	入力は累計400文字前後と設定
推定トークン	≈ 5,887 tokens(日本語 1 token≒1.2 文字)
GPT-4.1 消費クレジット	101.68 credits	0.10168ドル消費
Web Search 消費クレジット	25 credits	0.025ドル消費
合計クレジット	126.68 credits	0.12668ドル消費

入力トークンは微々たるものなので除外計算です。

20ドルプランにすると25000クレジットを貰えましたが追加購入は、1万クレジットで10ドル。

よって1クレジットは、0.001ドル計算をしています。

項目	数値	計算根拠
文字 → トークン換算	400 文字 ÷ 1.2 ≒ 333 tokens (入力)7,600 文字 ÷ 1.2 ≒ 6,333 tokens (出力)	日本語平均 1 token ≒ 1.2 文字
GPT-4.1 API コスト	入力：333 ÷ 1M × $2.00 = $0.00067出力：6,333 ÷ 1M × $8.00 = $0.05067	OpenAI 公式価格（入力 $2／M・出力 $8／M） (OpenAI)
総額 (GPT-4.1)	約 $0.051
Abacus 実測	$0.12	「10 $／10 K credits → 1 credit＝$0.001」で 126.68 creditsを換算
倍率	0.12 ÷ 0.051 ≒ 2.3 倍	—

このような結論に至りました。

ただしプロに切り替えると5000クレジット受け取っているため、若干この数値よりは下がります。とは言っても、高い事には変わりないようです。

Claudに切り替えClaudもテストしましたが、現在まだ価格が反映されていません。

と思いきや、実際の減少量のみを見てましたが、文章の最後の消費量は、以下になってました…。

今回の計算は、126.68クレジット計算でも本家より高い事が判明したので、以下の数字は、少し気になります…。

いずれにせよ本家のAPIより高いということです。

APIキーの取得、利用は誰でも可能です。

ClaudAIのソネット４の料金がでました

WEBサーチも含めると、前回のGPTのみの部分。

62.5クレジットがサーチ分、そして1115.81クレジット　1,178.31の消費です。

文字数はコードも書いてもらったため、

46894文字。

入力は500文字程度でしょう。累計。

区分	数値	計算根拠
入力文字数	500 文字
出力文字数	46,894 文字
トークン換算	入力 ≈ 417 t出力 ≈ 39,078 t	日本語は平均 1 token ≒ 1.2 文字
合計トークン	≈ 39,495 tokens
Abacus消費	1,178.31 credits→$1.178	10 $ / 10 K credits ⇒ 1 credit = $0.001

Claude Sonnet 4 API 単価	入力 $3／M出力 $15／M	公開価格 (Anthropic)
公式APIコスト	入力：0.000417 M × $3 = $0.00125出力：0.039078 M × $15 = $0.586
合計 (API)	≈ $0.587
コスト差	Abacusは約 2 倍高い($1.18 ÷ $0.59 ≈ 2.0)