Leonardo AIの代替を探していますか?トークンとコイン、支払う前の比較

著者: The Fellowi Team · · 8 分で読めます

木製のテーブルの上に、線入り白紙のページを開いた2冊のノートが並んで置かれ、その間には電卓とペンが置かれている。背景には半開きのノートパソコンが窓からの柔らかな光の中でぼんやりと見える。

片方のツールの料金ページを開き、もう片方を隣のタブに置いている。問いは、どちらがきれいな絵を描くかではありません。どちらの課金モデルが自分の実際の使い方に合うのか、そして作りたいものが許されているのか、です。この記事はLeonardoと私たちについて、その順番で両方に答え、あちらが勝つところを名指しします。

ここに書いたLeonardoに関することはすべて2026年10月3日に読んだものです。その日、彼らのメインサイトは私たちのリクエストを拒否したため、プラン価格は読めず、推測もしていません。以下は彼らの公開ヘルプセンターとAPIドキュメントに基づき、各主張は出典ページにリンクしています。お読みの時点で彼らのページが別のことを言っていれば、正しいのは彼らのページです。

Leonardoが提供するもの、2026年10月3日時点

Leonardoはトークンで動きます。無料アカウントは1日150トークンを受け取り、24時間ごとに更新され、使わなければ消えます。Essential、Premium、Ultimateと名付けられた有料プランには月間トークンが付き、未使用分は繰り越しバンクに入ります。最大3か月分まで、プランごとの上限付きで、購読が有効な間だけです。追加のトップアップトークンも買え、期限はありませんが、これも有効な購読があるときだけ。Premiumはトークンを使い切った後の低速無制限モードを画像に、Ultimateは動画にも広げます。有料プランの無料トライアルはありません。

彼らのトークンコスト表では、768x768の標準画像が1トークン、アップスケールが5、プレミアムパイプラインが8から16、参照画像1枚ごとに数トークンが加算されます。周辺ツールは幅広く、編集キャンバス、リアルタイムキャンバス、自分の画像でのスタイルモデル学習、アップスケーラー、背景除去、開始フレームと終了フレーム付きの動画、3D生成、モバイルアプリがあります。APIは別製品で、米ドル建ての従量課金、残高に期限はありません。

商用利用の記事にある2行は、表よりも重要です。商用利用は無料を含むすべてのプランで許可されています。しかし非公開生成は有料機能で、無料アカウントで作ったものはすべて公開され、他のメンバーに見られ、使われ、Leonardoに永続的なライセンスを与えます。画像の削除にも有料プランが必要です。コンテンツについて、FAQはプロンプトと出力の両段階のフィルターを説明し、無料ユーザーはより厳しくフィルターされると述べ、ポルノグラフィにつながるプロンプトを避けるよう求めています。APIはそうしたプロンプトを既定で遮断します。

Leonardoの方が優れている点

編集です。Leonardoはプロンプト欄ではなく作業台です。画像の一部を塗り直し、外側に広げ、背景を消し、2種類の方法で拡大し、それをすべて1つのキャンバスの中で、タブを離れずにできます。私たちは画像を生成してお渡しするだけで、エディタに最も近いものは参照画像です。多くの枚数を出すのではなく1枚を練り上げる仕事なら、この差はこの先のすべてに勝ります。

次に学習済みモデル。自分の画像をアップロードすれば、以後のプロンプトで名前で呼べるスタイルや被写体が手に入ります。私たちが提供するのは生成ごとの参照であって、それを覚えておくモデルではありません。無料の日次トークンで支払いなしにツールを学べ、上位プランの無制限モードはヘビーユーザーにとって次の1枚を無料にし、モバイルアプリがあり、プロンプトを借りられる非常に大きな公開フィードがあります。使い切るプランでのトークン単価は、私たちの1枚あたりより安く、後で気づかれるより、ここで言っておきたいのです。

Fellowiが違うやり方をしている点

  • サブスクリプションなし。コインを買い、画像スタジオでの生成は品質とオプションで決まる固定枚数のコインを使います。コインはリセットされず、使い切るべき月もなく、買ったコインのために維持すべきプランもありません(サブスクなしの画像生成)。
  • 失敗は自動で返金。私たちの側で失敗した生成はチケットなしでコインを返し、実行前に拒否されたプロンプトは課金されません(失敗した生成のコスト)。あちらの返金ページは、返金はサポート担当者が手作業で審査すると書いています。
  • クレジット表記もプランも不要な商用利用。私たちの規約は生成物の所有権を主張せず、商用利用を制限しません。売っても、印刷しても、クライアント案件に使っても構いません。取り分も表記も求めません(商用利用の条項)。
  • 全員が既定で非公開。生成したものは他のユーザーに表示されず、それを有効にする有料枠もありません。
  • 成人向けのキャラクター生成。法定年齢に達した利用者には私たちのスタジオが許可し、未成年や非同意に関わるものは固く拒否します。あちらのモデレーションはこれを遮断するよう作られています。
  • 参照画像は同じ料金表の通常の1行で、自分の写真も使えます(自分の写真で編集する)。
  • 音声付き動画を同じコイン残高から、任意の開始・終了フレーム付きで、動画ページで。
  • 同じウォレットで使える公開API。同じ価格、同じ返金、別途入金する口座はありません。
  • 11言語。スタジオ、ヘルプ、このブログはそれぞれの言語で書かれています。あちらのFAQは、インターフェースとサポートは英語のみだと述べています。

コストを同じ条件で

見出しではなく単位を比べてください。あちらの単位はトークンで、標準画像は1トークン。プランには数千トークンが含まれるので、使い切った月の1枚あたりの価格はとても低く、私たちより低いです。私たちの単位はコインで、各品質と各オプションでの1枚あたりのコイン数は製品ページにあり、課金するコードから生成されています。価格が動いた日に間違いになるので、記事には書き写しません。合計を変えるのは、使わなかった月です。あちらのトークンは最大3か月まで、支払いを続ける間だけ繰り越され、私たちのコインは好きなだけ置いておけます。先月作った枚数を数え、両方の数字を見れば、答えは算数です。定額プランとの同じ比較はMidjourneyとの比較にあります。

どちらを選ぶべきか

生成と同じくらい編集をするなら、自分の画像で学習したモデルが欲しいなら、毎日画像を作ってプランを使い切るなら、Leonardoを。生成がまとまって発生し、静かな月に払いたくないなら、サブスクなしで非公開の出力と商用権利が欲しいなら、失敗が勝手に返金されるべきだと思うなら、作りたいのが成人向けのキャラクターなら、Fellowiを。多くの人は両方を使うのが正解でしょう。片方で作り、片方で仕上げる。

私たちが及ばないところ

私たちには編集キャンバスがありません。領域の塗り直しも、フレームの拡張も、背景除去もありません。モデルの学習もしません。参照画像は1回の生成を導き、次には忘れられます。生成ファイルは限られた保持期間のあと削除されるので、履歴をアーカイブ代わりにせず、残したいものはダウンロードしてください。そして、生成物の著作権があなたにあることを私たちは保証しません。いくつかの国では純粋に機械が作ったものは保護されない可能性があり、それは法律であって私たちの方針ではありません(AI画像は誰のものか)。これらのどれかが決め手なら、正解は隣のタブです。どれも違うなら、スタジオを開いて1枚作り、それを目の前にして決めてください。

この記事で答えている質問

Leonardo AIがFellowiより優れている点は?

編集キャンバス、自分のスタイルモデルの学習、使い切るプランなら1枚あたり非常に安いトークン単価、上位プランの低速無制限モード、無料の日次トークン、モバイルアプリ、大きな公開コミュニティです。生成と同じくらい編集をする人には、あちらの方が強いツールです。

Leonardo AIではなくFellowiを選ぶ理由は?

サブスクリプションがないこと。コインは一度買えばリセットされません。失敗した生成は自動で返金され、商用利用にプランもクレジット表記も要らず、作ったものは他のユーザーに表示されず、音声付き動画も同じ残高から使え、あちらのモデレーションが遮断する成人向けのキャラクター生成が、法定年齢に達した利用者には許可されています。

FellowiはLeonardo AIより安いですか?

使い切るプランの1枚あたりでは安くありません。あちらの標準画像は1トークンで、プランには数千トークンが含まれます。Fellowiが安くなるのは、生成がまとまって発生する使い方のときです。使わない月は何も払わず、買ったコインはそのまま残るからです。現在のコイン価格は製品ページにあり、記事には書き写しません。

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料金と上限

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柔らかな窓の光が差し込む木製の机の上に、閉じたスケッチブックと小さなガラス瓶に入った硬貨、そして隣に真鍮の鍵が置かれている。

Playground AIの代替:初期設定で非公開、残り続けるコイン

最上位プランを使い切るなら、Playgroundは当社のどのパッケージよりも1枚あたりが安い。料金ページが最初に語らないのは、初期設定では公開されること、そして解約しても返金がないことです。

2026年9月30日 · 8 分で読めます読む