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FASHN Try-On v1.6 API はいくら？1枚あたり $0.1072

1枚あたりの単価、クレジット換算、$10 と $25 でそれぞれ何枚生成できるか、そしてサイト内の Google Virtual Try-On との価格比較。

Oct 29, 2026

FASHN Try-On v1.6 は HiAPI で1枚 $0.1072、214.4 クレジット相当です。試着画像1枚は人物画像と服画像の組み合わせ1回分：人物画像1枚と服画像1枚をアップロードし、出力は枚数で課金されます。服のカテゴリ、画質档位、出力形式によって単価は変わりません。

FASHN Try-On v1.6 は HiAPI で公開中です。モデルページを開くと2枚の画像をアップロードするだけで生成でき、新規ユーザー登録時には 200 クレジットが付与されます。

1枚いくら？

枚数	クレジット	米ドル
1 枚	214.4	$0.1072
10 枚	2,144	$1.072
100 枚	21,440	$10.72
1,000 枚	214,400	$107.2
10,000 枚	2,144,000	$1,072

クレジットは 2,000 クレジット = $1 で換算され、単価は最初から最後まで1つの数字だけです。課金ルールを一言で言えば、生成成功した画像に対して課金され、1回のリクエストで試着画像が1枚返ります。失敗したタスクでは事前に差し引かれた金額が自動的に全額返金されます。

1枚分の料金で買えるのは服の置き換え1回分です。背景、髪型、アクセサリーはそのままに、人物が着ている服だけをアップロードした服に差し替えます。試着が枚数課金である最も直接的な理由もここにあります——入力は2枚の画像、出力は1枚の画像で、請求は入力の数やサイズには関係ありません。

1回 $0.1072：2枚の画像を入力し、972×1296 の試着画像を1枚生成。

最初の1枚を実行する前に、1つ順番を覚えておきましょう。まず performance モードで1枚生成し、人物の位置、服の落ち方、全体の構図を確認します。満足したら quality に切り替えて最終画像を生成します。3つのモードは同じ単価なので、余分に走らせた1枚で買っているのは時間です。構図に問題がなければパラメータをこれ以上いじる必要はありません。

出力枚数ごとの予算は？

予算	おおよその生成可能枚数
$1	9.3 枚
$10	93 枚
$25	233 枚

費用は枚数に比例して線形に加算され、初期費用も月額の敷居もありません。$10 で約93枚、小規模なアパレル店が1シーズンのトップス、ボトムスをそれぞれ数十型番分回すのに十分です。$25 で約233枚、シーズン切り替えのメイン画像の全量試着をカバーできます。

型番ごとの計算の方が直感的です。1着の服に6人の人物モデルを組み合わせれば6枚、20型番なら120枚になります。上の価格表と照らし合わせれば、このシーズンの予算を見積もれます。まず型番数×モデル数で総数を計算し、それから単価を見直す方が、日数で適当に考えるより正確です。

登録特典の 200 クレジットは $0.10 相当で、0.93 枚分にしかならず、試着画像1枚を完成させられません。最初の1枚には先にチャージが必要で、$10 チャージすれば約93枚分の予算になります。

追加料金がかからないものは？

画質档位は追加料金なし。 performance、balanced、quality の3档はすべて $0.1072 で、細かい作業を選んでも多く支払うことはありません。
1回1枚、バッチでも同価格。 複数枚の割引もバッチ加价もなく、100枚なら100回のリクエストを同じ単価で累積するだけです。
失敗時は課金なし。 タスクが失敗またはタイムアウトした場合、事前に差し引かれた金額は自動的に全額返金され、生成成功した画像だけが請求に計上されます。
その他の入力は追加料金なし。 category、garment_photo_type、moderation_level、seed、segmentation_free、output_format はすべて枚数課金に含まれています。
解像度は追加料金なし。 出力サイズは人物画像に従い、長辺は 1296 を超えません：1086×1448 の人物画像は 972×1296、768×1152 は 768×1152 を出力し、どちらも $0.1072 です。

サイト内の類似モデルと1枚あたりどれだけ違う？

モデル	価格	クレジット	1回の枚数
FASHN Try-On v1.6	$0.1072	214.4	1 枚
Google Virtual Try-On	$0.1075	215	1 枚

両者はほぼ同価格で、1枚あたりの差はわずか $0.0003 です。どの出力枚数に当てはめても同じ価格帯になります。選ぶ基準は価格ではなく、パラメータ制御の可否です。

FASHN は試着を調整可能な档位に分解しています：category は4択（tops / bottoms / one-pieces / auto）、mode は3档、garment_photo_type はモデル画像と平置き画像を区別、moderation_level は3档、seed は再現可能、segmentation_free は人体解析を制御します。Google Virtual Try-On は人物画像と商品画像のみを受け取り、出力サイズは人物画像の元サイズと同じです。FASHN の出力は人物画像に従い、長辺は 1296 を超えず、1086×1448 の人物画像は 972×1296 を出力します。

服のカテゴリを指定したい、seed を固定して同じ画像を再現したい、平置き画像を直接試着に使いたい場合は FASHN を選びます。出力を人物画像の元のピクセルサイズのまま保ちたい場合は Google Virtual Try-On を選びます。同じ入力での並列比較は FASHN Try-On v1.6 vs Google Virtual Try-On をご覧ください。