ちょうどAbacus.AI DeepAgentについて記事にしました。
“Claudの制限にまた引っかかった…” そんなイラ立ちを抱えている副業ブロガーは僕だけではないはずです。現場は秒単位で稼ぐか稼げないかが決まる修羅場。にもかかわらず、サブスクAIは「使用上限です」と平然と言い放つ。正直言って、これほど生産性を削ぐムダはありません(悲)。
100ドル払うのは別に良いのですが、Claudの出番は極めて少ない。
「何か良い方法は無いか。」
そこで登場した刺客が Abacus.AI DeepAgent。月額10ドルから“全部入り”を謳う統合AIで、制限ストレスをゼロにすると豪語します。一方で、僕が本命視してきた ゼウスAI は URL ひとつで記事を量産し続ける“委任型AI”の雄。果たしてブログ自動投稿の覇権はどちらが握るのか？
本記事では、実際に 6576クレジットを溶かして行った30分超のテスト をShock Dataとして明かしつつ、DeepAgentが抱えるボトルネックと打開策をズバッと提示。最後に「あなたはどのAIを選ぶべきか」を行動レベルで切り分けます。
DeepAgent実戦テストで6576クレジット蒸発！衝撃データ公開
noteで書いた後に若干反映されましたが 8600クレジットを消耗。
斎藤とても日常使いには使えないレベルですね。20ドルでせいせい9記事～10記事しか自動で投稿できません。
現在僕が主にアフィリエイトで使っているのは、ZeusやAPAで その使用頻度はZeusが勝っています。
森山哲夫さんのAPAはこちら
ゼウスのブログ自動投稿比較
日本語の場合、1トークンあたりの文字数の目安は約1.6文字です。なので、7000文字の文章は大体4375トークンになると考えられます。
ざっくり計算すると、 100 万トークン（出力）あたり約140本前後 の 7,000 文字記事を生成できます。
根拠は次のとおりです。
| 項目 | 計算根拠 | 概算値 |
|---|---|---|
| 1 トークンあたりの出力単価 | $8 ÷ 1,000,000 tokens | 0.000008 ドル |
| 7,000 文字 ≒ 7,000 tokens* | 7,000 × 0.000008 | 0.056 ドル |
| 1記事あたりの入力プロンプト (例：200 tokens) | 200 × 0.000002 ドル | 0.0004 ドル |
| 1記事の総コスト | 0.056 + 0.0004 | 約0.0564 ドル |
| 100万出力トークンで書ける記事数 | 1,000,000 ÷ 7,000 | 約142本 |
| 入力・出力を合わせた実用値 | 1,000,000 ÷ 7,200 | 約138本 |
日本語は漢字・ひらがなが単独で1トークンになることが多いため、「文字数 ≒ トークン数」で大まかに置き換えています（実際は語彙の種類で±10％程度ぶれます）。1万文字 ≒ 1万トークン弱 と捉えると試算が速いです。入力プロンプトは短めにして、出力を多く取るほうがコスト効率は良くなります。
ゼウスの仕様について
ゼウスの仕様を考慮すると必要経費は、ワードプレスでレンタルサーバを借りている人は、実質無料です。
月間で140記事程度(7000文字前後)＝20ドル
同じくAbacus.AI DeepAgentの場合、
20ドル÷(25000÷8651)⇒6.92ドルの消費と同じようなものです。クレジット単体でいえば、1万クレジット＝10ドルなので8.651ドルになります。
斎藤7000文字のブログ記事を3記事作るために、8.651クレジットもの高額コストが必要になる。
一昔前にランサーズなどでブログ記事の外注化をお願いする事と比べると自動で投稿を踏まえると少し安いぐらい。
140記事で必要なコストは、おおよそ8ドル弱です。
| 区分 | トークン数 | 単価（USD/Token） | 小計 |
|---|---|---|---|
| 出力 | 7,000 × 140 ＝ 980,000 | $8 ÷ 1,000,000 ＝ 0.000 008 | $7.84 |
| 入力（例：200 tokens/記事） | 200 × 140 ＝ 28,000 | $2 ÷ 1,000,000 ＝ 0.000 002 | $0.056 |
| 合計 | — | — | 約 $7.90 |
しかしプロンプトの文字数を1000文字にして計算しても、8.12ドルという計算になります。
| 区分 | トークン数 (140本分) | 単価 (USD/Token) | 小計 |
|---|---|---|---|
| 出力 | 7,000 × 140 ＝ 980,000 | $8 ÷ 1,000,000 ＝ 0.000 008 | $7.84 |
| 入力 | 1,000 × 140 ＝ 140,000 | $2 ÷ 1,000,000 ＝ 0.000 002 | $0.28 |
| 合計 | — | — | 約 $8.12 |
3記事で6.92ドルのDeepAgent。。
140記事作っても、8.12ドルのZeusAI.
コストだけ考えても、Zeusの40倍近く高いということになります。
DeepAgentの仕事の違いは、唯一画像生成まで頼める事ですが生成した動画は、99％使えません。
生成ができても、AIが自らその画像が良いと感じる思考と人間の思考が異なるからです。
APAやZeusも画像生成フローを入れる事もできたはずだけど おそらく加えなかった理由は、無意味でしかないからでしょう。
最近のブログのサムネイルは、文字もある方が良いけど今のところAIが自動で生成するには、ハードルも高い。少なくても人間が確認する工程が必要なら人間が画像1枚ほど作る方が確実に良いというは、合理的だと思います。しかもImagefxなら数秒で生成。https://blog.google/intl/ja-jp/company-news/technology/whisk/ でも楽勝で作れる。
いずれもZeusの時間は生成に要する時間のみであとのブラウザ移動は、Zeusの方が早いです。
しかも自分で下書きにする事も公開保存する事も可能なので、仕事行く前に50記事を生成させておこうと思えば、noteやアメブロ、はてな、ワードプレス、FC2に50記事の予約投稿が可能。休み時間にでもスマホでアクセスして画像を添えて投稿したり、スマホから新たに起動する事も可能に。
7000文字前後の文字数のコンテンツ、しかもクオリティが高く自分視点のコンテンツが、帰ってくるとこれだけでも大量に下書きに保存されている。
予約投稿できるものなら順番に公開日時を設定していけば、1つのサイトは1か月放置で自動投稿される事になる。
140記事投稿しても10ドル未満。これほどコスパよく人間の作業を軽減してくる事は早々ない。
DeepAgentの強み
まだ未テストですが、DeepAgentは、SNSにも柔軟に対応できます。
ログイン情報のみをAIに渡せばブログ同様にログインして指示をすれば起動します。
コスパを考えると微妙かもしれませんが ブラウザ上でAIに移動させながら作業をしてもらう場合には、確実にAPI通信費用が必要になるんですよね＾＾
色々なタスクをこなせる事は事実ですが ブラウザエージェントは、今のところ記事を作れてもその後の投稿作業、つまりプラットフォーム上で正常に動作しない事、仮にしてもコストが馬鹿にならないため、わりに合いません。
Abacus.AI が提供する “DeepAgent” を「どんな場面で使うと爆速でラクになるか」を具体的に整理しました。
| 活用カテゴリ | 具体的なタスク例 | 深掘りポイント／便利さ | 実行時のコツ |
|---|---|---|---|
| リサーチ＆レポート | ・競合サービスの比較リサーチ → PDFレポートを自動生成 ・最新論文の要約と引用整理 | DeepAgent はブラウザを開き、検索→要約→出典リンク付きでレポートを一括作成します。調査→執筆→整形の3ステップを丸ごと代替できるため、情報発信系の副業と好相性です。 (Abacus.AI, Artificial Intelligence in Plain English) | キーワードと納品形式（例：A4縦PDF、Markdown表など）を最初に指定すると精度が上がります。 |
| ブログ／メディア運営 | ・WordPress へ下書き→画像生成→自動投稿 ・定期更新用のアイデア収集とスケジュール化 | DeepAgent は 指示してログイン情報を提供すればログインをして記事の作成などをしてくれます。体験談 https://note.com/ai_renkin/n/n174220a8fdce | 投稿直前に人間の目で見出し階層とリンク切れだけチェックすれば OK です。現状ではコスパが合わない、正確にできません。 |
| ワークフロー自動化 | ・Gmail から見積依頼メールを検知→要点抽出→Slack に通知 ・Jira チケットの優先度を AI 分類→担当者に自動アサイン | Google Workspace／Jira／Slack など主要 SaaS にコネクタを持ち、マルチステップの“if–then”を会話だけで構築できます。面倒な Zapier 設定が不要です。 (Technical Framework, LinkedIn) | 「○○が来たら××をして、その結果△△へ送る」と箇条書きで指示すると、内部でフロー図を自動生成してくれます。 |
| アプリ・サイト開発 | ・LP（Next.js）を 0→1 コーディング&Vercel 部署 ・社内ツールの CRUD ダッシュボードを生成 | “vibe coding” モードで UI/UX を提案しながらコードを書き、バグも対話で修正。GitHub 連携により PR 作成まで自動化できます。 (Abacus.AI, LinkedIn) | 初期指示で「技術スタック」「配色」「モバイル対応有無」をしっかり渡すとリファクタが最小化されます。 |
| パーソナル秘書 | ・ミーティング空き枠検索→Google カレンダーに予約 ・請求書 PDF を作成して顧客へメール送付 | 「メール解析＋カレンダー操作＋ドキュメント生成」を一気通貫でこなすため、フリーランスの“雑務”をまるごとオフロードできます。 (Technical Framework) | 初回だけ OAuth 連携を済ませると、以降は自然言語指示で動きます。 |
| 営業／カスタマーサポート | ・問い合わせ履歴から FAQ を生成 → Zendesk にアップロード ・CRM のリードスコアリング→優先度付きリストを営業チームに配布 | LLM に加えて独自の小型モデルでスコアリング・分類を実装。権限設定もロールベースで細かく制御できます。 (LinkedIn) | ナレッジベースを最初にアップロード（CSV/Markdown 可）すると回答精度が飛躍します。 |
一般的には、間違いなくブログやメディア運営かなと思いますが現時点では、無理、レポートの作成などは、他のAIサービスでも可能。たしかにAIエージェントは面白いのですが、
タスクを見ていて面白い!
というだけで どのAIでもリサーチ作業をしていて肝心の最終の精度を言えば、普通クラスです。
もちろんAbacus.AI は、幅広いAIプラットフォームの良いところどり できるサービスですから本家を大きく飛び越えて優れた何かができる…という事は無いかなと思います。
Abacus.AI コスパに優れているかどうか？
コストに関しては、本家より安くなることはないです。
大量のAPIの利用で多少は安価になっても自社利益、インフラの問題を考慮するとAPI通信料単位では、本家のものを利用する方が安いです。
Abacus.AI は「API転売」で本家より割高 —— 数字で検証
| 項目 | 本家（OpenAI GPT-4.1） | Abacus.AI API* | 差額 |
|---|---|---|---|
| 入力トークン 1 M | $2.00 (OpenAI) | $5.00 (Reddit) | 2.5 倍 |
| 出力トークン 1 M | $8.00 ＊スクリーンショット基準 | $15.00 (Reddit) | 1.9 倍 |
Reddit 内部告知および Scribd の料金比較表に記載。Abacus 公式は API 単価を公開しておらず、契約後に提示される形です。
DeepAgent 経由だとコストが跳ね上がる理由
| 指標 | 公開値 | 試算例 |
|---|---|---|
| クレジット単価 | $10 ÷ 20 000 credits = $0.0005/credit (Abacus.AI) | |
| DeepAgent消費 | 500–1 000 credits/タスク (Abacus.AI) | |
| 1タスク当たり費用 | $0.25–$0.50 | |
| 例：7 000文字記事3本 | 平均 4 600 credits ≈ $6.92（ユーザー実測） |
- LLM 呼び出し量が読めない
- DeepAgent は「自動ブラウズ＋複数 LLM 呼び出し」を繰り返すため、記事 1 本あたり数千クレジット消費するケースが多い。
- 結果として 1 M トークンあたりの実質単価が数十ドル超えになることも。
これは 無料のブラウザUSEを利用していても分かるのですが、移動したり認識にもコストが掛かります。
実際の動作を確認。
どうもワードプレスの認証をクリアできないそうです。
API 単位では本家利用が有利
- 同一 GPT-4.1 でも入力 2.5 倍／出力 1.9 倍 のマークアップ。
- DeepAgent 経由ではタスクごとのクレジット消費が読みにくく、想定より高額になりやすい。
- したがって、大量トークン処理や安定したコスト管理を狙う場合は、本家 APIを直接使う方が安価です。
DeepAgent と本家 API を「スマホ料金プラン」にたとえると？
| 契約タイプ | スマホで例えると | 使い方のイメージ | 料金の落とし穴 |
|---|---|---|---|
| 本家 GPT-4.1 API を直接契約 | 従量課金の格安 SIM（使った分だけ 1GB＝○円で精算） | 必要なときにだけ呼び出す。処理量を把握・最適化しやすい | 使わない月はほぼゼロ円。大量に使う月でも「定価」なので無駄な上乗せなし |
| Abacus.AI DeepAgent | データ使い放題をうたう再販 SIM（裏で本家回線を転売、実質 GB 上限あり） | AI が裏側で何度も API を呼び出すため、1タスク＝数 GB 相当まで膨張しがち | クレジット消費量が読めず、1GB あたりの実質単価は本家の 約2～4倍 に跳ね上がることも |
比喩で押さえる 3 つのポイント
- 転売 SIM は「使い放題」と言いつつ速度制限や追加料金がある
DeepAgent も同様で、タスクが複雑化するとクレジットを爆食いし、結局は高くつきます。 - 本家の従量制プランは「明朗会計」
どの API 呼び出しで何トークン使ったかログで確認できるので、コスト最適化の打ち手（プロンプト短縮・バッチ化）が取りやすいです。 - 大量通信が前提でも“本家の大容量パック”の方が割安
スマホも同じで、動画をがっつり観るなら MVNO の再販使い放題よりキャリア直契約の学割・家族割の方が安いケースが多い――LLM もまったく同じ構造です。
まとめ
DeepAgent は「何でもおまかせのパケ放題」に見えますが、実態は 転売 SIM の高単価プラン。
自社利益とインフラ手数料が乗るぶん、API 通信料単位では本家を直接使う方が圧倒的に安い――これが数字で証明できる真実です。
しかし毎日使わないけど利用する時は、そこそこ使う人には、色々なAIを つまみ食いできるため、安く感じるというのが実態です。
斎藤お世辞抜きですが、こう考えるとブログ投稿にBrowserUSE使うなんて馬鹿みたいな話です。
ちなみにワードプレスならできるか再チャレンジしましたが、限りなく馬鹿丸出しです。
さようなら、、
放置しておくと無駄な事ばかりします。
20ドルプランの半分を1日で消耗。
そして1記事も投稿作業ができない…という結末に。
ワードプレスならできるかも？と思いましたが無理ですね。
DeepAgentは、大したことできない、まだデビューホヤホヤの状態なので 今後の進化に期待です。
ハッキリ言うと自分でBrowserUSE改変して稼働したほうがスムーズに確実に動きました＾＾；
ブログ系で自動化ならこれでしょう。
ゼウスの起動動画
ゼウスを起動している時の動画です。生成時間の参考にしてください。
※長いので早送りして確認してくださいねー。
3記事が生成されて投稿※下書きされていいます↓
今回はワードプレスですが、
- アメブロ
- NOTE
- ワードプレス
- FC2
- はてなブログ
に対応してます。
今回のサンプルの動画は自分の記事を元に生成。重複無しの100％異なる構成で完成してます＾＾
こんな感じです＾＾
今回のゼウスは、カスタマイズ済みで「下書き保存」にしていて、細かいプロンプト設定無しの状態です。
ツール側で共通して、目的だったりトーンだったり、細かい指示を登録しておけるので、その登録した内容を反映しながらURLを元に生成する…というのが、今回のZeus。しかも特典では、YouTubeも対応しているので、是非活かして下さい。高速でサイト作れますし僕が教える方法通りやっていけば、きっと収益化まで進めると思いますよ＾＾
また特典は追記していきますので参加済みの方は、楽しみにお待ちください。
