Tregの料金2026年版：エージェントのツール呼び出しは1回いくらかかるのか

Tregの料金の仕組み

私はeeselで連携機能を作っています。主な仕事は他社のAPI課金ドキュメントを読み、落とし穴のありかを見つけることです。Tregの課金ドキュメントは、落とし穴が他より少なく、あるものもきちんと書かれています。

まだご存じなければ、TregはSuperdesignによる「エージェントツール版OpenRouter」です。1つのトークンと1つの/call/エンドポイントで、Claude CodeやCodexのようなエージェントが、SEO、ソーシャル、エンリッチメント、広告向けの3,700以上のサードパーティエンドポイントに届きます。料金ページはモデルを一文でまとめています。「A prepaid balance, metered per call at the provider's own rate, with no markup.」

全体を1枚の表にまとめます。

エージェントがお金を使う前に、価格が見えます。treg catalog get <id>で料金が返り、呼び出し後には実際の課金額がマイクロドル単位のX-Treg-Cost-Microヘッダーで返ります。このヘッダーがない場合は、自分のキーで動いたため課金されていません。エージェント型のコーディングCLIがいつの間にかクレジットを食いつぶした経験がある人には、良い設計です。

課金単位はエンドポイントごとに違う

「呼び出しごと」というのは単純化した言い方で、実際のコストのばらつきの大半はここにあります。カタログは各エンドポイントにcost.typeを載せていて、数えるものが同じとは限りません。

• **per_call：**結果にかかわらず、毎回一定額。
• **per_success：**ヒットしたときだけ支払い。ミスは$0.00で精算されます。
• **行単位のper_result：**目安の金額は20行ページを前提にしており、ページが大きいほど高くなります。
• **ターゲット、ドメイン、キーワード単位のper_result：**問い合わせた対象の数だけ支払います。ドキュメントには「a body listing ten domains reserves ten」とあります。
• **free：**その名のとおりです。

これは表示単価よりも重要です。per_successのメール検索は、半分ミスするなら表示価格の半分で済みますが、per_callの検索はミスにも課金します。リード獲得エージェントを作るなら、価格より先に課金単位を見ます。

課金対象と無料の範囲

Tregの料金で、2回読んでおきたい部分です。Tregのドキュメントはルールをはっきり書いています。「Your own key always wins over treg's, and those calls are never metered.」呼び出しごとに認証情報のはしごが走り、お金がかかるのは最後の段だけです。

すでにFirecrawlやApifyに払っているなら、そのキーを接続すれば呼び出しは「free of the balance rather than duplicating them」になります。料金ページはMeta Ad Libraryのレシートでもそれを示しています。「own key $0, shared key $0.12.」

見落としやすい点が4つあります。

1. **Xは「自分のアカウントなら無料」の例外です。**Treg自身のXアプリ経由で作ったX接続は呼び出しごとに課金されます。「X bills the app owner per use, whoever's account consented」だからです。自分のX開発者アプリを持ち込めば、再び課金されなくなります。
2. **失敗した呼び出しはほぼ無料ですが、例外が1つあります。**メインのドキュメントはプロバイダーの4xxや5xxを「charged nothing」としていますが、連携ガイドはそれを絞っています。per_callエンドポイントは「a genuine 4xx caused by your own bad input」には課金します。認証情報やクォータのエラーは課金されません。
3. **オーバーフローリレーで価格が変わることがあります。**あるプロバイダーでTreg自身のアカウントが枯渇すると、「the relay's real price」でリレーアカウント経由に切り替えることがあり、X-Treg-Served-Viaヘッダーで示されます。treg org overflow offで無効にできます。
4. **市場データには無料トライアル枠があります。**Finnhub、Twelve Data、Tiingoは$0で、1チームあたり1日50、20、20回まで使え、その後は429が返ります。

実際のTreg実行にかかるコスト

料金表は料金表です。私が信頼するのはレシートで、Tregは実際の実行のレシートをワークフローのページで公開しています。Tregの料金ページはこう言います。どのレシートも「comes from a real run, not a rate card」。

リードリストのレシートは正直です。Apollo、AIフィルター、複数のメール検索をつないでいて、Findymailのミスにも課金されたと認めています。これが、料金ページが注意している「呼び出しコスト」と「使える結果のコスト」の差です。生の呼び出しは1回分の課金ですが、「a deliverable row can cost more when multi-step work filters out misses」。

プラットフォーム別に公開されている下限価格で、安い側の目安がわかります。

下限より上の開きは大きいです。Treg自身のドキュメントも「spreads inside one capability reach 200×」と言っています。メール検索のページでは、QuickEnrichが見つかったアドレス1件あたり$0.00483、Hunterが$0.0245で、同じ仕事に約5倍の価格差があります。

Treg対サブスクのシート：損益が逆転するところ

みんながスクリーンショットに撮るトップページのパネルは、4つのサブスクを呼び出しごとの価格に置き換えて合計します。「$371/mo of seats → cents per call.」アイデアは好きですが、ライブカタログで確かめると、これはベンダーではなく作業を比べています。SemrushとCrunchbaseはTregではご自身のキーでしか動かず、Hunterの実際のメール検索単価はパネルの$0.004ではなく$0.0245です。

だから、大事な問いは「Tregは安いか」ではなく「何回の呼び出しでシートのほうが安くなるか」です。ライブ単価でその計算をしたものがこちらです。

キーワードの行は見直す価値があります。DataForSEOの1バッチで最大約1,000キーワードを扱えるからです。Semrushのシートが生データで追いつくまでに、100万件を超える検索ができます。得られないのは、Semrushのダッシュボード、そのツール独自の数値、スイートの残りの機能です。チームが毎日AhrefsやSemrushを使っているなら、どのみちシートは残すでしょう（フルシートに何が含まれるかは、私のMoz対Ahrefsの比較をご覧ください）。

下で自分の使用量を入れてみてください。Tregの単価は上のライブカタログ価格、シート価格はTregのトップページのものです。

デフォルトの数量では、Tregの請求は月約$13で、シートなら$371です。メールの行を1,388回より上に増やすと赤くなります。その作業は専用のサブスクにしたほうがよいという合図です。

支出の管理、チャージ、返金

プリペイド残高はそれ自体が支出の上限になり、これが、放置するエージェントを安心して向けられる最大の理由です。残高が尽きると、課金対象の呼び出しはbalance_micro、estimated_cost_micro、topup_urlを含むHTTP 402で失敗します。料金ページはこれを「Runs dry, fails loud」と呼び、自分のキーでの呼び出しは動き続けます。

さらに3つの手段があります。

• 呼び出しごとの上限。X-Treg-Route-Max-Cost: <usd>を送ると、予約額がそれを超える呼び出しをTregが拒否し、課金されません。直接呼び出しにはデフォルトの上限がなく、ルーティングされるtreg.<capability>の呼び出しは、デフォルトで1回$1です。
• **スコープ付きのエージェントトークン。**管理者は、特定のツールと1日の呼び出し回数に絞ったトークンを、treg org agent-new ci-bot --tools stripe,gh --cap 500のように発行できます。
• 任意の自動チャージ。利用規約には「automatic top-ups only happen if you turn them on and agree to the amount」とあります。連携ガイドのリリースチェックリストでは、有効にするかGET /orgs/<id>/balanceを監視するよう書かれています。

返金は手薄です。有料残高に関する一般的な返金ポリシーは公開されていません。返金の記載があるのは、非同期の生成タスク（「a failed or moderated task refunds the whole hold」）と、返金不可の「never refundable」なプロモーションクレジットだけです。また、ホスト版は先行アクセスで「no uptime commitment and no support commitment」とされているので、本番のエージェントが依存する場合は織り込んでください。

自社製品の中でTregを再販する場合、ドキュメントは「allowed and encouraged」としており、呼び出しにX-Treg-Meta: customer=...のタグを付けて、タグ別の利用状況エンドポイントから請求できます。顧客ごとの1日上限は「advisory」なので、残高が変わらず厳密な上限です。

Tregの料金についてユーザーが言っていること

Tregのコミュニティは小さく、ほとんどがX上にあり、何より料金の話をしています。私が見つけた中で最も具体的なコメントは、生のAPIでの最低クレジット購入についてでした。

"For example DFS you need to buy minimum $50 credits to use platform, but with Treg I can pay per api call."

Joshua Palmer, X

これが小さなチームにとっての本当の売りです。DataForSEOは呼び出し単価は安いものの、最初の1回の前に$50を前払いする必要があり、しかもそれはエージェントが触れる十数社のうちの1社にすぎません。同じ従量課金の点は、LinkedInでもリードデータについて挙がっていました。

"Instead of paying 99$/mo for a service like Apollo. You pay to Treg only the amount you needed (turns it to Pay As you Go). Pay per Tool Call."

Giannis Tambakis, LinkedIn

もっともな批判は、価格そのものではなく、プロバイダーの選び方についてです。Product Huntの唯一のレビュアーは、1つの作業が複数のプロバイダーに対応している場合、どれが安いか信頼できるかが一覧からわからないため、テスト呼び出しで比較したと述べています。9月10日に始まったTregのEnrich Arenaはその直接の答えのように読め、あるテスターは変化をうまくまとめていました。

"The question isn't necessarily: 'Which provider is the best?' It becomes: 'Which provider is giving me the best result for this particular request?'"

Immanuel, X

私の側から1つ付け加えます。Tregが課金するのはエージェントの選択です。$0.00483のQuickEnrichではなく$0.0245のHunterを選ぶエージェントは、同じ仕事に5倍払います。TregはClayのようなウォーターフォール処理をしてくれないので、treg org pinで作業を1つのベンダーに固定するのが、最も簡単なコスト管理です。

Tregは価値があるか

ほとんどのエージェント開発者にとっては、はい。料金モデルは透明で、上乗せ0%は規約に明記され、BYOKなら、すでに持っているキーに二重で払うこともありません。エージェントが多くのベンダーにまたがって月に数百回ほど検索するなら、呼び出しごとの課金はシートの束よりはるかに安くなります。

Tregの料金が向いているのは、次のような場合です。

• エージェントが1つのベンダーを大量に使うのではなく、多くのベンダーを少しずつ使う。
• 5つの無料トライアルに登録せずに、AI SEOエージェントやアウトバウンドのワークフローを試したい。
• すでにいくつかのキーには払っていて、残りの窓口を1つにまとめたい。

シートのほうが得なのは、次のような場合です。

• ある作業が毎月損益分岐点を超える（メール検索が1,400件以上など）。
• チームがベンダー自身のダッシュボードとデータを必要とし、似た別プロバイダーの数字では足りない。
• SLAが必要（ホスト版にはまだ稼働率の保証がありません）。

レシートは、意図せず大きなことも示しています。50キーワードの取得は11セントでした。SEO自動化でデータが高くついたことは一度もありません。高いのはその後です。切り口を選び、コンテンツブリーフを書き、引用される価値のある文章を書き、サイトの中にリンクでつなぐ作業です。

Treg対、仕事ごと任せる

Tregはインフラです。エージェントに安価な手を与えますが、エージェント（おすすめAIエージェントのまとめが出発点になります）、プロンプト、レビューの流れ、戦略は自分で用意します。組み立てるのが好きな開発者には、良い取引です。

もう1つの選択肢は、すでにその仕事をしているチームメイトを迎えることです。eeselがやっているのがこれで、特定の業務向けにすぐ働けるAIチームメイトを提供し、SEOコンテンツ向けがAIブログライターです。キーワードを調べ、上位表示のページを分析し、実在する出典を集め、ビジュアルを作り、ブランドの声で下書きを書き、あなたがレビューして承認します。WebflowのSEOコンテンツ責任者の1人は、これで月360本以上の記事を公開しており、公開前にまとめてレビューしています。

仕組みを知りたい方には、AIブログライターの仕組みを書いています。あなたのブランドボイスで学習する方法も含みます。

開発者にとっては、ブラックボックスでもありません。eesel CLIの@eesel/cliは、ダッシュボードで使うのと同じチームメイトを操作します。すべてのコマンドがJSONを出力し、書き込みには送信前に実際のサーバー呼び出しを表示する--dry-runフラグがあり、ヘッドレス認証は環境変数で動くので、スクリプトやCIに組み込めます。すべてのeeselワークスペースはMCPサーバーでもあります。npx @eesel/cli mcp tokenはそのまま貼れるclaude mcp addコマンドを出力するので、Claude Code、Codex、Cursorは、データのためにTregを呼ぶのと同じ方法で、記事をブログライターに渡せます。両方を使うチームも多いでしょう。

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Tregのレシートを見て、データは数セントで、本当の仕事は文章を書くことだと気づいたなら、eesel AIブログライターがその部分を引き受けます。サイトとキーワードを渡すと、調査済みで出典付きの下書きが、ビジュアルとFAQ付きで戻ってくるので、承認するだけです。呼び出しごとの計算は要りません。無料で始められ、AIブログライターのコストの解説やSEO向けブログライターのまとめで比較もわかります。

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