Fleece AIの料金2026:クレジット1つで実際に何ができるのか

なぜ最初にAPIドキュメントを調べたのか

私は連携ツールを作るのが仕事で、つまり肝心な数字をさりげなく省いた料金ページを数多く読んできた。そこでFleece AIを開き、ページのどこにもクレジットの定義がないまま「クレジット」建てで3つのプランが表示されているのを見て、いつも通りのことをした。APIリファレンスを読みに行ったのだ。

レートはそこにあった。executeエンドポイントの1行だけで、サイトの他のどこにもなかった。

私はeeselで長年、稼働中のサポートキュー向けにAIエージェントを構築してきたが、最もよくつまずくのはモデルではない。メーター(計測単位)だ。eeselが自社の課金単位を決める際、3つの案が試され、そして捨てられるのを見てきた。「Interaction」は曖昧だった。「Resolution」は不明瞭だった。そして「credit」は顧客に計算を強いる、まさに本稿のテーマとなっている失敗パターンだった。チケットが勝ったのは、チケットならサポートマネージャーがすでに数え方を知っているものだからだ。

だからこれはFleeceへの攻撃記事ではない。同じ料金設計の過ちを犯し、それを修正した人間として、私自身が欲しかった分析記事だ。

Fleece AIの料金の全体像

Fleeceの請求はユーロ建てだ。サイトはデフォルトでドル表示され、脚注には「Prices shown in USD are approximate. You will be charged in EUR.」とある。ドル表示は為替レートによって変動するため、経理チームにはユーロの数字を伝えるべきだ。

上記の数字はすべてFleece AIのサブスクライブページと、プラットフォームのドキュメント内の上限一覧表に基づく。

詳細に入る前に構造上の注意点を2つ。Enterprise以下では席数課金がなく、このカテゴリでは珍しく寛大だ。そしてFleece自身のページスキーマでは、製品を今も「Public beta」と記載している。自律エージェントに請求業務を任せる前に知っておくべきことだ。

Fleece AIのクレジットとは実際に何なのか

サブスクライブページには「2,000 credits/month」とだけ書かれ、そこで終わる。定義も、具体例も、モデルごとの注記もない。

「credit」という言葉はマーケティング上の呼び方に過ぎない。ログインすると同じ数字が別の名前で表示される。アプリ自体のインターフェース文言ではこのメーターを「Executions」と呼び、「You've run out of executions」や「Executions remaining」といったメッセージが出る。Enterpriseプランの特典欄には「Unlimited executions」と記載され、保持期間の各行も「execution history」建てで表記されている。

つまりクレジットとは、エージェントまたはフローの1回の実行だ。トークンでも、メッセージでも、解決した成果でもない。代替となる用語を知りたければ、eeselの用語集で成果ベースの料金設定と、それが消費プールとどう違うかを解説している。

誰も触れない10倍の乗数

計算を一変させる一文がこれだ。Fleece APIリファレンスのPOST /agents/{agentId}/executeエンドポイントにあり、彼らのOpenAPI仕様書にも一字一句そのまま繰り返されている。

"Consumes credits based on the model used (1 credit for GPT-5.2, 10 for Claude Opus 4.7)."

Fleece AI API reference

これがクレジット消費に関して公開されているレート表のすべてだ。それは1つのエンドポイント、開発者向けドキュメントにのみ現れ、マーケティングページには一切登場しない。

Fleeceは全プランを通じて9つのモデルを挙げている。そのうち公開レートがあるのは2つだけだ。残る7つ、Starter顧客が実際に使える2つのモデル(Kimi K3とMistral Medium 3.5)を含め、レートは一切ない。したがってStarterの購入者は、Fleeceが公開している情報だけでは、2,000クレジットで何ができるかを原理的にすら計算できない。

Fleeceのために公平を期すなら、ここには一応の論理がある。高価なモデルは高価なプランに限定されているのだ。10クレジットのClaude Opus 4.7はBusiness専用であり、Starterユーザーはそもそも到達できないため誤って最高レートを消費することはない。これは理にかなった防御策だ。ただし、それは€199のBusiness購入者には何の助けにもならない。彼らの20,000クレジットは、各エージェントに設定されたモデル次第で20,000回の実行にも2,000回の実行にもなり、それを事前に知る公開された方法はない。LLMトークンについての私の解説記事では、そもそもなぜモデル間でこれほどコストが変わるのかを扱っている。

これを細かく監視するつもりなら、もう一つ知っておくべき抜け穴がある。Fleece APIは読み取りと実行のみに対応しており、クレジット残高を返すエンドポイントは存在しない。エージェントを停止させるそのメーターを、プログラムから監視することはできない。

実際に支払う金額を計算する

自分で計算する代わりに、こちらを用意した。月間の実行量を設定し、エージェントが使うモデルの種類を選び、同時に稼働させたいエージェント数とフロー数を入力する。この計算ツールは3つの上限すべてをクリアできる最安のプランを選び、利用量が超過する場合は追加チャージパックを加算する。

3つのメーター、実際に引っかかるのはどれか

多くの人はFleeceのプランカードを上から順に読み、いちばん大きく桁区切りのカンマも入っているクレジット数に目を奪われる。しかし実際には、その数字が請求額を決めることはほとんどない。

各プランはクレジット、アクティブエージェント、アクティブフローという3つを独立して制限している。Starterは2,000クレジットをくれるが、エージェントは5つ、フローは10個までだ。Fleeceが謳っているような使い方、つまり1つの仕事をそれぞれ担当する少数の小さな専門エージェント群を構築するなら、受信トレイ、請求書、CRMの整理、週次レポート、そしてもう1つを自動化したあたりでエージェント枠が尽きる。それで5つだ。2,000回の実行にはほど遠い。

したがって€49から€99への引き上げは、たいていクレジット購入を装ったエージェント枠の購入だ。プランを大きな数字ではなく枠数で見積もる限り、それ自体は問題ない。このパターンはFleece特有のものではなく、Featurebaseの料金やRelevance AIの料金を分解した際にも、2つの並行するメーターが同時に動く同じ積み重ね構造を見た。

見落としやすい4つ目の上限もある。同時実行数だ。前回の実行がまだ続いている間にフローをトリガーすると409 Flow is already runningが返り、API呼び出しはエージェント実行が毎分10回、フロートリガーが毎分5回に制限される。スケジュールされたバックオフィス業務なら問題ないが、キューを一気に流し込むつもりなら厄介だ。

アドオンと、追加チャージパックの奇妙な点

サブスクリプションの外にある要素が3つある。

Setup Express、1回限り€89。 チームと一緒に最初のエージェントを設定する30分のビデオ通話だ。BusinessとEnterpriseには含まれ、StarterとProでは有料になる。オプションと明記されており、実際に隠れたオンボーディング料金ではなく本当にオプションらしく見える。

追加チャージパック。 1,000クレジットで€5、5,000クレジットで€20、15,000クレジットで€50、50,000クレジットで€150。

スキルのマーケットプレイス。 有料スキルは1回限り€2、€5、€15で、14日間の返金保証があり、作成者は各販売の80%を受け取る。注目すべきは、マーケットプレイス自体の出品には€19や€12のスキルも見られ、ページが説明する3段階の価格帯から外れている点だ。価格帯の説明が実際の商品棚とずれてしまっているように見える。

ここからが奇妙な部分だ。各プランをクレジット数で割ると、含まれるクレジット1つあたりのコストが分かる。Starterで€0.0245、Proで€0.0124、Businessで€0.00995だ。次に追加チャージの棚を見ると、最大のパックはクレジット1つあたり€0.003になる。

単品で買うクレジットは、どのプランに含まれるクレジットよりもクレジット単価が安く、Starter側では約8倍もの差がある。これはバンドルされた利用枠が通常機能する仕組みとは正反対であり、先の指摘を裏付ける最も明確な証拠だ。サブスクリプションが売っているのは実行回数ではない。エージェント枠、フロー枠、連携へのアクセス、モデルへのアクセス、そしてSLAを売っており、クレジット枠はほぼおまけとして付いているに過ぎない。

これは購入判断の考え方を完全に変える。必要な枠と連携を満たす最安のプランを買い、クレジットは追加チャージする安価な消耗品として扱えばよい。Fleeceは同じパック価格で上乗せなしの自動チャージにも対応しており、月間のユーロ上限を設定できる。これはよく設計された仕組みだ。

このセクションの計算は私自身が行ったもので、Fleeceが公開している数字から導いたものであり、Fleeceが明記しているわけではない。これは彼らのパートナープログラムとも整合しており、そこでは紹介報酬をクレジットで支払い、換算レートは€1あたり100クレジットで、Businessプラン自体のレートに近い。

上限に達するとどうなるか

料金FAQより。

"When you reach your monthly credit limit, your agents and flows will pause until the next billing cycle. You will not be charged overage fees."

Fleece AI pricing FAQ

これは二度読む価値がある。両面性があるからだ。予期しない請求が来ないことは本当のメリットであり、その逆で痛い目に遭った購入者は多い。想定より速くクレジットメーターが空になるのを見た経験がある人なら、その感覚が分かるはずだ。

"A single complex agent request (stand up a Django project's boilerplate) seemed to consume all 24 credits allotted in the trial."

Duo credits thread, r/gitlab

このスレッドは別のベンダーについてのものだが、固定クレジットプールが生み出すまさにその失敗パターンであり、だからこそ超過料金なしという約束が魅力的に響く。

その裏側として、停止したエージェントは障害そのものだ。返金処理を担当するエージェントが月の24日に止まれば、何も請求されないが、何も処理もされず、それを知るのは顧客からの連絡による。プランのクレジットは繰り越されないため、利用が少なかった月があっても、負荷の高い月への備えにはならない。持続するのは購入したボーナスクレジットだけで、それも仕様上、最後に消費される。

5日待てる社内業務であれば、停止という初期設定は正しい選択だ。顧客対応の業務では間違った選択であり、その対策は必要になってからではなく、事前に自動チャージを設定しておくことだ。自律実行が途中で止まった場合にどうすべきかというより広い議論については、私のエージェントの引き継ぎについての記事で扱っている。

料金ページが示していない5つのこと

1. すべてのヘルプデスクコネクタはPro機能だ。 連携ページのSupportカテゴリには、Zendeskを含めちょうど3つのアプリがあり、いずれもProに限定されている。Freshdeskが2つ目だ。Starterの「20+ essential integrations」にはそのどれも含まれない。ヘルプデスクが導入理由なら、実質の導入価格は€49ではなく€99になる。CRMコネクタや、Starterではまったく利用できないAPIについても同様だ。

2. 3,000以上の連携はPipedreamのものだ。 ページにもそう明記されており、すべてのロゴはPipedreamのアセットホストからPipedream自身のスラッグで配信されている。これは批判というよりも合理的なエンジニアリング上の判断であり、新しいコネクタは「arrive weekly as the Pipedream catalog expands」という点も知っておく価値がある。つまりロードマップは下層のプラットフォームに属している。これは目玉となる数字にも文脈を与える。Fleece自身の比較表でも、Zapierが7,000以上であることを認めている。

3. エージェントをリハーサルする方法がない。 サンドボックスも、試験実行も、過去の自分の作業に対するリプレイもない。Proの「sandboxed code execution」はコードの隔離であり、リハーサルではない。Fleeceが代わりに提供しているのは実行時のコントロールだ。各実行前に一時停止する「Always Ask」承認モード、ワンクリックでのロールバック、そして完全な監査証跡がそれにあたる。これは本物のよくできた安全機構であり、スプレッドシートを整理するエージェントには十分だ。しかし顧客にメールを送るエージェントにとって、実行のたびに一つずつ承認することは自動化ではなく、遅くなった受信トレイに過ぎない。人間参加型(human in the loop)のトレードオフこそが、ここでの設計上の核心的な問題だ。

4. コンプライアンスの多くは自己申告であり、データは米国にある。 Trust CenterはGDPR、CCPA、EU AI Actを「Compliant」とバッジ表示しているが、これらは監査人の名前もないままFleece自身が自らについて述べているに過ぎない。SOC 2 Type IIは「In Progress」、ISO 27001:2022は「Planned」となっている。HIPAA対応はなく、公開された侵入テストもなく、稼働率SLAもない。ユーロ建て料金とEU AI Actへの言及にもかかわらず、主要なデータベースは標準契約条項のもとでAWS us-east-1にあり、規約はデラウェア州法に準拠する。真にEUに拠点を持つ唯一の処理者はMistralで、サブプロセッサーのページにOpenAI、Anthropic、Modal Labsと並んで掲載されている。最後のModal Labsは自社運用のKimi K3エンドポイントをホストしており、DPAが今も保留中と記載されている唯一の項目だ。

5. 独立した第三者によるレビューが存在しない。 FleeceのG2プロフィールは公開されており、「0/5 (0)」と表示され、購入判断に十分なレビューがないという注記がある。Capterraはレビュー0件で0.0と表示している。Trustpilotの掲載もなく、Product Huntのページもなく、Hacker Newsのスレッドもなく、この製品についてのReddit上の議論もない。存在するLinkedInの活動は、企業ページ、CEO、そして自社のアフィリエイトネットワークによるもので、これも第三者とは言えない。これは製品への批判ではなく、若いツールが置かれている状況にすぎないが、本稿のあらゆる主張がFleece自身のページに行き着くのは、他に照合できるものが何もないからだ。

実際の3つのチームならいくら払うか

クレジット数ではなく上限を基準にした概算だ。実際に制約になるのはそちらだからだ。

この表から読み取れることが3つある。個人創業者は3者の中で実行あたりの単価が最も高いが、それでも€49は妥当な条件だ。運用チームは€99を1つのコネクタのために払っているのであって、利用量のためではない。そして25人の企業は、無制限の社内人数に対して€239を払っており、これはほとんどのツールの席数ベースの計算と比べれば安く、エージェントと人間のコスト比較と比べれば比較にすらならない。

これらのエージェントがClaude Opus 4.7で動く場合、これらの数字はどれも成り立たない。すべてのクレジット数値が10倍になり、利用量にかかわらずBusinessティアが強制されるからだ。

Fleece AIの料金は他社とどう比較されるか

こうした表を見ると、ベンダー横断で同等アクションあたりのコストを算出したくなる。だがそれをする人間は、私も含めて信用してはいけない。単位の形がそもそも違うからだ。Zapierのtaskは1ステップ、Fleeceのクレジットは1回の実行全体、eeselのtaskはメッセージすべてを含むチケット1件全体だ。単位ごとに比較しても何も比較していないに等しい。

比較できるのはメーターの形であり、この表が示しているのはまさにそれだ。

このカテゴリ全体に共通するパターンは、目玉となる単位は常に安い単位だということだ。Zapierの含まれるtaskは、あたかもすべてのステップが単純なアプリ操作であるかのように値付けされており、プレミアムなAIステップはその5倍のコストがかかる。Makeのクレジットは、AIプロバイダーが関与するまでは1オペレーションあたり1クレジットだが、その時点で1回の長い応答が100を超えることもある。Fleeceのクレジットは、良いモデルに切り替えるまでは1実行あたり1クレジットだが、切り替えれば10になる。この表のすべての利用枠は、そのプラットフォームが行う最も安い処理を基準に建てられている。

これは悪意ではなく、単に従量課金がどう自分自身を売り込むかという話に過ぎず、だからこそeeselはモデル選択によって細工できない単位を選んだ。私のManus AIの料金の分析でも、別の角度から同じ地点をたどっている。もし本当に探しているのが自動化レイヤーそのものなら、代わりにMake vs Zapierから始めるとよい。

もう1つのFleece、そして別の価格表

「Fleece AI pricing」を検索すると、2つの異なる事業にたどり着くことがある。SaaSに加えて、フルサービスの構築を販売するFleece AI Agencyがある。両者は同じ運営元だ。エージェンシーのサイトにはアプリのランディングページがあり、両者はLoïc Janéという同じ創業者と同じSNSアカウントを共有している。

エージェンシーは料金ページを公開していないが、自社ブログでは金額を示している。自動化プロジェクトは€1,500から€10,000、カスタムの自律エージェントやエージェントチームは€10,000から€30,000で、納期は2〜6週間だ。通話に入る前にどちらの見積もりをしているのかを把握しておく価値があり、さらにエージェンシーのアプリ向けランディングページは現行版より古いプランカードを今も掲載していることも注目に値する。したがってサブスクライブページを信頼できる情報源として扱うべきだ。

結局、Fleece AIは価値があるのか

買うべきなのは、受信トレイの振り分け、請求書処理、CRMの整理、定例レポートといった、多少の失敗が許容できる社内のバックオフィス業務を自動化する個人事業者や小規模な運用チームだ。€49で席数課金も超過リスクもなく、下振れリスクは月に1回のランチ代程度に抑えられ、エージェントがエージェントを管理するという設計は看板を替えたフローチャートではなく本物のアイデアだ。プランはクレジットではなくエージェント枠で見積もり、ユーロ上限付きの自動チャージを有効にするとよい。

見送るべきなのは、業務が顧客に触れる場合だ。Fleeceが不注意だからではなく、明らかにそうではない。だが、その仕事に必要な要素がまだ揃っていないからだ。自社履歴に対するリハーサル手段がなく、実際に使うと自動化を台無しにする実行ごとの承認ゲートがあり、監査人不在のコンプライアンスページがあり、ユーロ建て料金にもかかわらずデータは米国に置かれ、それらを照合できる独立したレビューもどこにもない。ベンダー自身のスキーマにある「Public beta」というラベルは、額面通りに受け取ってよい妥当なものだ。

正直な結論はこうだ。Fleeceはツールとしての値付けをしながら、社員のように売り込まれている。€49という価格は、ツールとしての枠組みならお買い得だ。しかし社員としての枠組み、つまり眠っている間に顧客に対応してくれるという枠組みは、料金ページがまだ勝ち取れていないものだ。もしその役割のために採用しようとしているなら、最良のAIエージェントのショートリストの方が良い出発点になる。私のAIチームメイトについての記事では、エージェントが1つのタスクではなくキュー全体を担うようになると何が変わるかを扱っている。

Fleeceがクレジットで値付けする作業をeeselで試す

AIにサポートを任せたくてここにたどり着いたのなら、モデルよりもメーターの方が重要だ。eeselは解決済みチケット1件につき0.40ドルを請求し、チケットとは何メッセージかかろうと会話全体を指す。プランも席数もモデルごとの乗数もクレジット計算も不要で、最初の50ドルはカードなしで無料になる。

Fleeceが未解決のままにしているリスクにとって最も重要な部分はここだ。eeselエージェントが誰かに返信する前に、自社の過去のチケット数千件に対して実行し、実際に何と答え、いくらかかったのかを正確に確認できる。eeselがこれを作ったのは、自信ありげに聞こえるボットが実運用のキューで誤った回答をするのをチームが目にしてきたからであり、顧客より先にそれを検知できる唯一の手段がリハーサルだからだ。

数分でZendeskに接続でき、Freshdesk、Gorgias、Slack、その他の連携にも対応する。導入の過程で、あなたのナレッジベースと過去のチケットを読み込む。

eeselを試すと、直近1,000件のチケットにいくらかかったはずかが分かる。