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# 製品紹介

> Harogoはコーディングエージェントのために作られたマルチモデルサブスクリプションサービスです。このページでは、サブスクリプションに含まれる内容、セットアップ方法、対応モデル、利用上限の仕組みについて説明します。

# 概要

Harogoはコーディングエージェントのために作られたマルチモデルサブスクリプションサービスです。

割引サブスクリプション価格は初月\$4.90、2か月目以降は\$9.90/月です。現在、割引枠を100枠ご用意しています。残り枠数と確定価格はサブスクリプションページに表示されます。

サブスクリプションに登録すると、1つのHarogoアカウントと1つのAPIキーで複数のコーディングモデルを利用できます。すべてのモデルが同じサブスクリプションのクォータを共有するため、モデルプラットフォームごとに登録、チャージ、管理を行う必要はありません。

# Harogoを選ぶ理由

モデルによって得意なコーディングタスクは異なります。複数のモデルプロバイダーを直接使うと、通常は複数のアカウント、APIキー、残高、レート制限、請求を同時に管理することになります。

Harogoは、コーディングエージェントに適したさまざまなモデルを1つのサービスにまとめています。タスクに応じてモデルを自由に切り替えられ、利用分はすべて1つの共有サブスクリプションクォータから差し引かれます。

現在のモデルは、おおよそ次のグループに分けられます。

* **大規模コードベースと高難度の推論**：Kimi K3.1 Pro、Claude Opus 5.5、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Sol、GPT-6 Astra
* **日常のエージェントコーディング、コード生成、デバッグ**：Qwen3.8 Max、GLM-5.3、Claude Sonnet 5.5、Claude Sonnet 5、GPT-6.1 Terra、MiniMax M3、DeepSeek V4 Pro
* **高頻度の呼び出し、素早い応答、コストを重視するタスク**：DeepSeek V4.1 Flash 1017、Claude Haiku 5.5、GPT-6 Luna
* **長時間実行の複数ステップのエージェントワークフロー**：Claude Fable 5.1

これらの分類はモデル選択の参考としてご利用ください。実際の結果はタスク、コンテキスト、ツールの使い方によって異なります。

# 利用開始の手順

1. Harogoにログインし、サブスクリプションに登録します。
2. コンソールでAPIキーを作成してコピーします。
3. Base URLを`https://harogo.ai`に設定します。
4. APIキーを貼り付けます。
5. 利用を開始します。

APIキーは安全に保管してください。公開リポジトリにコミットしたり、他人と共有したりしないでください。

# 対応モデル

現在対応しているモデルは次のとおりです。

| モデル | モデルID | 得意分野 |
| - | - | - |
| GLM-5.3 | `glm-5.3` | 長時間タスク、大規模コードベース、エージェントコーディング |
| Qwen3.8 Max | `qwen3.8-max` | 複雑な推論、視覚理解、組み込みツール呼び出し |
| Kimi K3.1 Pro | `kimi-k3.1-pro` | 長時間のコーディング、1Mコンテキスト、フロントエンドと3Dモデリング |
| MiniMax M3 | `minimax-m3` | 高頻度のコーディング、ツール呼び出し、長いコンテキスト |
| DeepSeek V4 Pro | `deepseek-v4-pro` | 推論と複雑なコード生成 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | `deepseek-v4.1-flash-1017` | 高速な補完、高頻度の呼び出し、バッチ処理 |
| Claude Opus 5.5 | `claude-opus-5-5` | 複雑なエージェントコーディングと高難度のエンジニアリングタスク |
| Claude Sonnet 5.5 | `claude-sonnet-5-5` | 日常的なコーディングと一般的な開発作業 |
| Claude Sonnet 5 | `claude-sonnet-5` | 日常的なコーディングと一般的な開発作業 |
| Claude Fable 5.1 | `claude-fable-5-1` | 複雑で長時間実行されるエージェントタスク |
| Claude Haiku 5.5 | `claude-haiku-5-5` | 高速な応答、軽量タスク、バッチ処理 |
| GPT-6 Luna | `gpt-6-luna` | 高頻度のコーディングと軽量タスク |
| GPT-6 Sol | `gpt-6-sol` | 高難度のコード生成、レビュー、推論 |
| GPT-6.1 Sol | `gpt-6.1-sol` | 高難度のコード生成、レビュー、推論 |
| GPT-6 Astra | `gpt-6-astra` | 最難関のエンジニアリング課題に挑むフラッグシップ推論 |
| GPT-6.1 Terra | `gpt-6.1-terra` | 日常のエージェントコーディングと一般的なタスク |

上記のモデル名とモデルIDは、Harogoが内部で使用するルーティング用の識別子です。モデルのラインナップ、バージョン、提供状況は変更される場合があります。最新のリストはコンソールでご確認ください。

## クライアント別のモデル利用範囲

一部のモデルは特定のクライアントでのみ利用できます。それ以外のモデルに制限はありません。

> [!NOTE]
>
> **GPT シリーズ**（GPT-6 Luna、GPT-6 Sol、GPT-6.1 Sol、GPT-6 Astra、GPT-6.1 Terra）は [Codex](https://docs.harogo.ai/ja/codex.md) でのみ利用できます。
>
> **Claude シリーズ**（Claude Opus 5.5、Claude Sonnet 5.5、Claude Sonnet 5、Claude Fable 5.1、Claude Haiku 5.5）は [Claude Code](https://docs.harogo.ai/ja/claude-code.md) でのみ利用できます。
>
> **その他のモデル**（GLM、Qwen、Kimi、MiniMax、DeepSeek）にクライアント制限はなく、対応するどのクライアントでも利用できます。

## 利用状況と上限

Harogoでは、次の利用上限が適用されます。

* 日次上限：\$12
* 週次上限：\$30
* 月次上限：\$60

3つの上限はすべて同時に適用されます。すべてのモデル呼び出しは、共有のサブスクリプションクォータから消費されます。DeepSeek V4 Proのクォータ上限は\$15、その他のモデルのクォータ上限は\$60です。

上限は固定のリクエスト数ではなく米ドル建ての金額で設定されています。実際に得られるリクエスト数は使用するモデルによって変わり、一般に安価なモデルほど多く、高価なモデルほど少なくなります。

現在の利用状況と残クォータは[Harogoコンソール](https://console.harogo.ai/plan)で確認できます。

### リクエスト量の概算

次の表は、Harogoの典型的な利用パターンに基づいて、モデルごとのリクエスト数を概算したものです。

| モデル | 日次 (\$12) | 週次 (\$30) | 月次 (\$60) |
| - | -: | -: | -: |
| GLM-5.3 | 7,920 | 19,790 | 39,580 |
| Qwen3.8 Max | 3,190 | 7,980 | 15,960 |
| Kimi K3.1 Pro | 5,840 | 14,600 | 29,200 |
| MiniMax M3 | 27,460 | 68,650 | 137,300 |
| DeepSeek V4 Pro | 10,440 | 26,100 | 52,210 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 | 261,610 | 654,030 | 1,308,060 |
| Claude Opus 5.5 | 550 | 1,380 | 2,760 |
| Claude Sonnet 5.5 | 2,380 | 5,950 | 11,900 |
| Claude Sonnet 5 | 2,380 | 5,950 | 11,900 |
| Claude Fable 5.1 | 410 | 1,020 | 2,030 |
| Claude Haiku 5.5 | 180,450 | 451,130 | 902,260 |
| GPT-6 Luna | 21,310 | 53,260 | 106,530 |
| GPT-6 Sol | 2,910 | 7,270 | 14,540 |
| GPT-6.1 Sol | 3,990 | 9,980 | 19,960 |
| GPT-6 Astra | 580 | 1,450 | 2,910 |
| GPT-6.1 Terra | 8,590 | 21,480 | 42,950 |

各行は、そのウィンドウのクォータをほぼそのモデルだけで消費した場合を想定しています。複数のモデルを併用すると、同じ共有クォータから一緒に消費されるため、表のリクエスト数を行をまたいで単純に合計することはできません。

実際のリクエスト量は、コンテキスト長、キャッシュヒット率、推論負荷、出力長などの要因によって変動します。また、コーディングエージェントが1つのタスクを完了するまでには通常複数のモデルリクエストが発生するため、1リクエストは1つのコーディングタスクの完了を意味しません。

### 概算の方法

この概算は、次の典型的なリクエストパターンに基づいています。

* **GLM-5.3** — 1リクエストあたり入力トークン約700、キャッシュ読み取りトークン約52,000、出力トークン約150。（GLM-5.2のリクエストパターンを流用しています。）
* **Qwen3.8 Max** — 1リクエストあたり入力トークン約8,731、キャッシュ読み取りトークン約31,831、出力トークン約2,029。（Qwen3.8 Max Previewのリクエストパターンを流用しています。）
* **Kimi K3.1 Pro** — 1リクエストあたり入力トークン約1,050、キャッシュ読み取りトークン約76,500、出力トークン約300。（Kimi K3のリクエストパターンを流用しています。）
* **MiniMax M3** — 1リクエストあたり入力トークン約4,381、キャッシュ読み取りトークン約28,768、出力トークン約1,108。
* **DeepSeek V4 Pro** — 1リクエストあたり入力トークン約750、キャッシュ読み取りトークン約82,000、出力トークン約290。
* **DeepSeek V4.1 Flash 1017** — 1リクエストあたり入力トークン約790、キャッシュ読み取りトークン約68,000、出力トークン約280。（DeepSeek V4 Flash 0731のリクエストパターンを流用しています。）
* **Claude Opus 5.5** — 1リクエストあたり入力トークン約580、キャッシュ読み取りトークン約386,230、キャッシュ書き込みトークン約19,476、出力トークン約2,025。（Claude Opus 5のリクエストパターンを流用しています。）
* **Claude Sonnet 5.5** — 1リクエストあたり入力トークン約159、キャッシュ読み取りトークン約129,804、キャッシュ書き込みトークン約6,260、出力トークン約850。（Claude Sonnet 5のリクエストパターンを流用しています。）
* **Claude Sonnet 5** — 1リクエストあたり入力トークン約159、キャッシュ読み取りトークン約129,804、キャッシュ書き込みトークン約6,260、出力トークン約850。
* **Claude Fable 5.1** — 1リクエストあたり入力トークン約399、キャッシュ読み取りトークン約315,393、キャッシュ書き込みトークン約12,907、出力トークン約1,016。（Claude Fable 5のリクエストパターンを流用しています。）
* **Claude Haiku 5.5** — 1リクエストあたり入力トークン約700、キャッシュ読み取りトークン約52,000、出力トークン約150。（Claude Haiku 4.5のリクエストパターンを流用しています。）
* **GPT-6 Luna** — 1リクエストあたり入力トークン約45,726、キャッシュ読み取りトークン約10,720、出力トークン約1,905。（GPT-5.6 Lunaのリクエストパターンを流用しています。）
* **GPT-6 Sol** — 1リクエストあたり入力トークン約6,032、キャッシュ読み取りトークン約112,138、出力トークン約678。（GPT-5.6 Solのリクエストパターンを流用しています。）
* **GPT-6.1 Sol** — 1リクエストあたり入力トークン約6,032、キャッシュ読み取りトークン約112,138、出力トークン約678。（GPT-5.6 Solのリクエストパターンを流用しています。）
* **GPT-6 Astra** — 1リクエストあたり入力トークン約6,032、キャッシュ読み取りトークン約112,138、出力トークン約678。（暫定的にGPT-5.6 Solのリクエストパターンに基づいています。）
* **GPT-6.1 Terra** — 1リクエストあたり入力トークン約6,825、キャッシュ読み取りトークン約69,476、出力トークン約734。（GPT-5.6 Terraのリクエストパターンを流用しています。）

新しいバージョンのモデルには、当面のあいだ前バージョンで観測されたリクエストパターンを流用しています。リクエスト数 = ウィンドウのクォータ ÷（1リクエストあたりの定価 × 0.1）で算出し、クォータ上限が\$15のモデルは\$15 / \$60の比率で換算しています。

これらの数値は典型的な利用量を見積もるためのものであり、特定のリクエスト数を保証するものではありません。クォータ上限とリクエスト量の概算はサービスの改善に伴い変更される場合があります。最新情報はHarogoコンソールとこのページでご確認ください。


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