棚卸し
PiAPI の代替案おすすめ(2026):1つの API で画像/動画/音声/LLM の全モダリティを操作
日付入りで項目ごとに出典を確認したリスト。Suno、Midjourney、価格、Agent 接続を理由に PiAPI を離れることを検討する中国語開発者に向けて。
PiAPI は優れた能力を持つマルチモーダル API アグリゲーションプラットフォームであり、多くのチームがそれを使い続ける十分な理由もある。動画モデルのカバレッジが深く、既製の n8n / Make.com ワークフローテンプレートを提供し、さらに CLI と MCP Server も備えている。開発者が実際に「PiAPI 代替」を探し始めるのは、より具体的な理由からであることが多い。依存していたサービスが終了した、秒単位課金の動画が大量利用時にコスト的に厳しい、あるいは自分でデプロイする必要のない Agent 接続方式が欲しい、といった理由だ。
この記事はそうした理由から出発する。以下の PiAPI 情報はすべて 2026 年 11 月 4 日に piapi.ai 公式サイトで確認し、HiAPI の価格はすべて同日の HiAPI リアルタイム価格 API から取得した。モデルカタログと価格はすぐに変わるため、数字は日付付きのスナップショットとして扱い、正式に移行する前にもう一度確認してほしい。
PiAPI が優れている点
まず PiAPI の強みを明確にしておこう。その中には「乗り換えるべきでない」理由になるものもある。
- 動画・クリエイティブモデルのカバレッジが深い。 PiAPI は Kling 1.0 から Kling 4 の全シリーズ(Omni、Motion Control、Avatar、Effects を含む)、さらに OmniHuman 1.5、Seedance 2.0 / 2.5、Veo 3 / 3.1、Hailuo、Wan、Hunyuan、SkyReels などを列挙している。3D 生成(Trellis、Meshy、Pixal3D)も提供し、音楽分野では Udio、DiffRhythm、ACE-Step などのモデルがある。
- ノーコード・テンプレートワークフロー。 PiAPI は n8n と Make.com のワークフローテンプレート、および自社モデルに基づく既製の生成テンプレート群を公開している。
- CLI と MCP の両方を提供。 PiAPI は CLI を提供し、ドキュメントには PiAPI MCP Server もある。リポジトリをクローンし、ローカルでビルドしてから Claude Desktop などの MCP クライアントに接続する。
- Host-your-account モード。 従量課金に加えて、PiAPI は自分のアカウントを紐付け、一部サービスのタスクを自分のアカウント経由で実行できる。このモードを提供するアグリゲーションプラットフォームは少ない。
- 統一タスクプロトコル + LLM エンドポイント。 PiAPI のほとんどのメディアモデルは同一の「タスク作成 / タスク照会」インターフェースを使い、webhook もサポートする。同時に
/v1/chat/completionsのような LLM エンドポイントも提供する。
あなたの製品が 3D 生成、Host-your-account、または PiAPI の特定テンプレートに依存しているなら、これらは実際の移行コストである。よく検討してから先を読んでほしい。
開発者が PiAPI 代替を探す理由
PiAPI 自身のページを見ると、移行を最も引き起こしやすいのは次の事柄だ:
- Suno は終了した。 PiAPI ドキュメントのお知らせ欄に「Sunsetting Suno」があり、ドキュメント目次では Suno の Music / Lyrics インターフェースが「service stopped」と表示されている。
- Midjourney は停止した。 PiAPI の Midjourney ページには、公開および従量課金(PPU)の Midjourney API アクセスを停止し、ユーザーを別の第三者サイトへ誘導することが明記されている。
- サブスクリプション + 利用量の二重課金。 PiAPI の有料サブスクリプションは月額 $15 / $60 / $100(Free プランは $0 で、タスク速度制限あり)で、API 利用量は別途クレジット残高から差し引かれる。利用量が少ない、または変動が大きいチームには、純粋な従量課金プラットフォームのほうが気楽かもしれない。
- 一部モデルの単価が高め。 いくつかの人気モデルでは、PiAPI の公開単価が他プラットフォームの同一モデル価格より高い。後述の価格抜き取り調査で具体的に示す。
- 失敗時の課金が予測しにくい。 PiAPI の課金ドキュメントは、タスク送信時にまず额度を「凍結」し、凍結额度が溜まった場合は Discord でスタッフに依頼して整理してもらう必要があると説明している。失敗タスクの自動返金を望むチームは、ドキュメントでこれを明確に約束しているプラットフォームを優先すべきだ。
PiAPI 代替案のおすすめ
1. HiAPI:1つのキーで画像 / 動画 / 音声 / テキストを操作でき、失敗時は自動返金
HiAPI は画像、動画、音声、音楽、テキストのモデルを同じ API キーの背後に置いている。すべてのメディア生成は同一の非同期タスクフロー(POST /v1/tasks の後、ポーリングまたはコールバック受信)を通る。テキストモデルは Chat Completions または Responses インターフェースを通り、OpenAI スタイルのクライアントは base URL を変更するだけで使える。
PiAPI と本当に異なる点:
- 失敗時は課金されない。 統一非同期インターフェースドキュメント の説明によると、タスク作成時に事前差し引かれた金額は、タスクが失敗の終状態に入った後、自動的に全額返金される。人による整理が必要な凍結额度は存在しない。
- ホスト型リモート MCP。
https://mcp.hiapi.ai/mcpに接続し、API キーを Bearer token として使うだけでよく、クローン、ビルド、ローカルデプロイは不要。generate_image、generate_video、generate_audio、generate_text、get_model_schema、estimate_price、get_balanceなど 13 のツールを提供し、いずれもリアルタイムのモデルカタログを読み取る。また Claude Code、Codex 向けの Agent Skills もある。PiAPI にも MCP があるため、ここの違いは「ホスト型 vs 自前構築」であり、有無ではない。 - 中国語・英語のバイリンガルドキュメント。 HiAPI ドキュメントは中国語版と英語版の両方を提供し、中国語開発者は中国語のインターフェース説明やエラーコード表を直接読める。PiAPI のドキュメントは現在英語のみだ。
- サブスクリプションプランがない。 残高を事前チャージし、生成ごとに課金される。
HiAPI が適さないケースも明確にしておく。3D 生成モデルはなく、同様に Suno と Midjourney も提供せず、Host-your-account モードもない。音楽分野では MiniMax Music、Mureka 9.5、Lyria を提供している。
2. KIE.ai:Suno が理由で PiAPI を離れるなら
KIE.ai のモデルカタログには現在も Suno API が掲載されており、動画、画像、対話モデルもカバーしている。したがって、PiAPI を離れる主な理由が Suno の終了なら、自然な最初の選択肢になる。そのトップページでは従量課金、クレジット無期限、月額料金なし、失敗生成は無料を謳い、自社価格と公式価格を比較している。ただしすべてのモデルで HiAPI より安いわけではない。GPT Image 2 は 1K 帯で両社とも 1 枚 $0.03、Nano Banana Pro は価格確認時点で HiAPI のほうが安かった。モデルごとに比較することを勧める。
両社の直接比較は HiAPI vs KIE.ai:両社の API をどう評価するか を参照。
3. WaveSpeed:モデルカタログの広さを重視するなら
WaveSpeed は 1000 以上の画像、動画、音声、3D モデルを提供すると称し、別個の OpenAI 互換 LLM API を通じて 100 以上の大規模言語モデルも提供する。サブスクリプション制はなく、公式 MCP Server、CLI、プログラミング Agent 向けプラグインを提供する。可能な限り広いモデル棚(3D を含む)を望むなら、有力な候補だ。
4. fal.ai:自社モデルのホストも同時に考えるチームに
fal.ai は 1 つのキーとクライアント SDK で数百の生成メディアモデルを提供し、さらに Serverless GPU 製品があり、同じインフラ上に自社モデルやパイプラインをデプロイできる。そのドキュメントは、サーバーエラーとキュー待ち時間は課金されないと説明している。ファインチューニングモデル、カスタムモデル、ホスト型モデルを一緒に動かす予定のチームに適している。
クイック比較表
下表の各セルは各プラットフォーム公式サイトに由来し、確認日は 2026 年 11 月 4 日。すべての社で確認できなかった項目は表に入れていない。
| プラットフォーム | モデルの重点 | テキスト / LLM 接続 | Agent ツール | 課金方式 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|---|
| PiAPI | 動画が中心、ほかに画像、音声、3D、LLM | /v1/chat/completions |
CLI + 自前構築 MCP Server | サブスクリプションプラン + 従量クレジット | Kling 全シリーズ、OmniHuman、テンプレート、Host-your-account |
| HiAPI | 画像、動画、音声、音楽、テキスト | Chat Completions + Responses | リモートホスト型 MCP + Agent Skills | 従量課金、失敗タスクは自動返金 | すべてのメディアが統一タスクインターフェース、中国語・英語ドキュメント |
| KIE.ai | 動画、画像、音楽(Suno 含む)、対話 | 対話モデルを掲載 | プログラミング Agent 接続ガイド | 従量課金、失敗は無料 | Suno API、クレジット無期限 |
| WaveSpeed | 1000+ メディアモデル(3D 含む)、100+ LLM | 独立した OpenAI 互換 LLM API | MCP Server、CLI、Agent プラグイン | 従量課金、サブスクなし | カタログの広さ |
| fal.ai | 数百のメディアモデル | 本記事では比較せず | 本記事では比較せず | 成果物ごとの課金、事前チャージ | Serverless で自社モデルをホスト可能 |
価格抜き取り調査:同一モデル PiAPI vs HiAPI
以下はサンプリングであり、完全な監査ではない。PiAPI 価格は同社モデルページ、HiAPI 価格は HiAPI 料金ページ に基づき、両方とも 2026 年 11 月 4 日に確認した。
| モデルと仕様 | PiAPI | HiAPI |
|---|---|---|
| Nano Banana Pro、1K / 2K 画像 | $0.105 / 枚 | $0.0285 / 枚 |
| Nano Banana Pro、4K 画像 | $0.18 / 枚 | $0.05 / 枚 |
| Seedance 2.5 テキスト to 動画、720p | $0.35 / 秒 | $0.204 / 秒 |
| Seedance 2.5 テキスト to 動画、1080p | $0.80 / 秒 | $0.516 / 秒 |
| Seedance 2.5、480p | $0.15 / 秒 | 提供なし |
| GPT Image 2、1K | 約 $0.032 / 枚(token 課金、medium 品質のみ) | $0.03 / 枚 |
| Kling 3.0 Omni | $0.10–$0.20 / 秒 | 720p–1080p で $0.10–$0.1645 / 秒 |
傾向は次のとおり。Nano Banana Pro と 720p 以上の Seedance 2.5 では HiAPI が明らかに安い。GPT Image 2 と Kling 3.0 Omni は両社ほぼ同等。PiAPI には HiAPI にない 480p の Seedance 帯がある。LLM については、PiAPI は現在いくつかの GPT モデルで期間限定プロモ価格を出しているが、同社ドキュメントもこれらの割引には可用性の問題が伴う可能性があると注意している。実際に使うテキストモデルについて両社で価格を計算してから決めてほしい。
選び方
- Suno の終了が理由で離れる: まず KIE.ai を見る。現在も Suno を掲載している。他の音楽モデルでよいなら、HiAPI の MiniMax Music、Mureka、Lyria は画像・動画モデルと同じタスクインターフェースを共有する。
- 3D 生成が必要: PiAPI に留まるか、WaveSpeed を評価する。HiAPI に 3D モデルはない。
- Nano Banana Pro や Seedance 2.5 を大量に実行: 今回の抜き取り調査では HiAPI の単価が低い。
- 失敗タスクの自動返金を望み、チケットを切らなくてよい: HiAPI と KIE.ai の両方が失敗タスクは課金しないと明記している。
- 自分でデプロイしない MCP が欲しい: HiAPI のリモート MCP は URL と Bearer token だけでよい。
- 自社モデルをデプロイする予定: fal.ai の Serverless 製品を見る。
- チームが中国語ドキュメントを好む: HiAPI のインターフェース説明、エラーコード、MCP 接続ドキュメントには中国語版がある。
PiAPI から HiAPI への移行
両社のリクエスト構造は十分に近く、多くの移行は一度のフィールドマッピングで済む:
- 認証ヘッダー。 PiAPI は
X-API-Key、HiAPI はAuthorization: Bearer <key>を使う。 - タスク作成。 PiAPI の統一リクエストボディは
model+task_type+input。HiAPI はmodel+inputで、モデル ID にすでにモードが含まれる(例:seedance-2.5/text-to-video、kling-3.0-omni/image-to-video)。正確な ID はリアルタイムモデルカタログで確認し、推測で組み立てないこと。 - 結果取得。
GET /v1/tasks/<taskId>をstatusがsuccessまたはfailになるまでポーリングするか、タスク作成時にcallbackアドレスを渡す。成果物リンクは期限切れになるため、取得後すぐにダウンロードして保存すること。 - リトライの重複防止。 リトライする可能性のある送信には
Idempotency-Keyリクエストヘッダーを付ける。同じ key と同じリクエストは元のtaskIdを返し、タスクを重複作成しない。 - 両社並行実行。 実際の prompt、参照画像タスク、意図的に失敗させるリクエストを両プラットフォームでそれぞれ一度実行し、成果物、納品時間、請求明細を比較してからトラフィックを切り替えるか決める。
以下は HiAPI でタスクを作成する最小例:
curl https://api.hiapi.ai/v1/tasks \
-H "Authorization: Bearer $HIAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Idempotency-Key: demo-0001" \
-d '{
"model": "seedance-2.5/text-to-video",
"input": {
"prompt": "雨の夜の旧市街、紙の舟が水たまりに沿ってネオンの反射の上を漂い、ローアングルで追従撮影",
"resolution": "720p"
}
}'
各モデルがどの input フィールドを受け付けるかは、モデルページとインターフェースドキュメントに従うこと。
よくある質問
HiAPI は適切な PiAPI 代替か?
画像、動画、音声、テキスト生成が要件なら適切だ。特に失敗時の自動返金、ホスト型 MCP、中国語ドキュメントを重視するならなおさらだ。ただし PiAPI の 3D モデル、Host-your-account モード、ノーコードテンプレートに依存しているなら、HiAPI では代替できない。
PiAPI は現在も Suno や Midjourney を提供しているか?
提供していない。2026 年 11 月時点で、PiAPI ドキュメントは Suno を終了と表示し、Midjourney ページも従量課金の Midjourney アクセスが停止したと明記している。どちらもユーザーを別の第三者サービスへ誘導している。
PiAPI に MCP Server はあるか?
ある。PiAPI ドキュメントは TypeScript で書かれた MCP Server を提供しており、ローカルでビルドして実行する必要がある。HiAPI の MCP はリモートホスト型で、URL に直接接続するだけでよい。
PiAPI は OpenAI 互換か?
LLM については、PiAPI は /v1/chat/completions エンドポイントを提供し、HiAPI も提供しているため、この点は両社の決定的な違いではない。メディア生成は両社ともそれぞれのタスクインターフェースを使う。
PiAPI と HiAPI はどちらが安いか?
モデルによる。2026 年 11 月 4 日の抜き取り調査では、HiAPI は Nano Banana Pro と Seedance 2.5 で安く、GPT Image 2 と Kling 3.0 Omni は両社ほぼ同等、480p の Seedance 帯は PiAPI のみだった。実際に使うモデルについて両社の料金ページを照合してほしい。
結論
PiAPI は動画のカバレッジの深さ、3D、ノーコードワークフローにおいて依然として有力な選択肢だ。Suno の終了が理由で離れるなら、まず KIE.ai を見る。従量課金のキーで画像、動画、音声、テキストをカバーし、いくつかの人気動画・画像モデルで単価が安く、失敗タスクは自動返金され、中国語ドキュメントに慣れているなら、HiAPI を一度並行テストする価値がある。
まず HiAPI モデルカタログ を閲覧し、次に アカウント登録 して、同じ prompt を両プラットフォームでそれぞれ一度実行してみるとよい。