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title: "FASHN AIとは？バーチャル試着APIの料金・使い方とFASHN VTON v1.5"
url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/10363/"
published: 2025-12-23
updated: 2026-11-10
categories: ["AI"]
publisher: "株式会社一創"
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# FASHN AIとは？バーチャル試着APIの料金・使い方とFASHN VTON v1.5

FASHN AI（fashn.ai）は、英国のFASHN LTDが提供するファッション特化の画像生成サービスです。人物写真に服を着せるバーチャル試着、平置きの商品写真からモデル着用画像を作るProduct to Model、モデルの差し替えや動画化を、ブラウザのWebアプリ（iOS・Android版あり）と開発者向けAPIの両方で提供しています。

この記事は2026年11月10日時点の公式ドキュメント・料金ページ・変更履歴で確認できる内容に絞っています。2026年10〜11月には、自然文で複数の工程をまとめて実行するAgent Images APIの公開と、アプリの追加クレジットの値下げが続きました。11月4日には、アプリとAPIのプランを統合する予定も公表されています。12月14日の週にクレジット消費表が揃い、2027年1月4日の週からはAPIのクレジットを買い足すのに月額プランが必要になります。料金を引用するときは、その値がいつ時点のものかを確かめてください。

## まとめ：FASHN AIの料金・API・導入時の確認点

- **料金**：Webアプリは月額19ドル（米ドル建て・税別）のBasicから。APIは従量課金で1クレジット0.075ドル、最小購入は7.50ドル（100クレジット）です。現在はアプリとAPIのクレジットは別口座ですが、2027年1月4日の週に共通になり、APIのクレジットを買い足すにはBasic以上の月額プランが必要になります。
- **試着モデル**：Stable段階のTry-On v1.6は1枚1クレジット・約5〜17秒。公式が推奨するTry-On Max（Preview）は1k〜4Kを選べ、現在は1枚1〜5クレジット、12月14日の週からは1〜3クレジットに下がる予定です。
- **新API**：2026年10月26日公開のAgent Images（Experimental）は、指示文と最大6枚の画像を送ると試着・差し替え・編集の工程をAgentが組んで実行します。1リクエストの上限は8工程・32クレジットです。
- **実装**：POST /v1/runで受付IDを受け取り、GET /v1/status/{id}をポーリングするか、webhook\_urlで完了通知を受けます。/v1/runは60秒あたり100リクエスト、同時処理は既定で6件までです。
- **保存と権利**：出力URLは3日で失効し、リクエスト記録は自動では消えません。出力は利用者に帰属し、別途オプトインしない限り学習には使われません。実在の人物の写真には、法令上必要な本人の同意を利用者側で取ります。
- **自前運用**：FASHN VTON v1.5本体はApache 2.0で、約8GBのVRAMで動きます。ただし標準構成が使う人物パーサーは非商用ライセンスのため、商用で使うなら差し替えが要ります。出力は576×864pxです。

## FASHN AIの提供元とWebアプリ・APIの違い

運営会社は、利用規約上「FASHN LTD」（イングランドおよびウェールズ登記、会社番号14979714）で、準拠法もイングランドおよびウェールズ法です。英国の法人登記では設立日が2023年7月4日で、公式サイトによるとDan BochmanとAya Bochmanの夫妻が共同で創業し、外部資本を入れずに運営しています。

入口は2つです。撮影担当やEC運営の担当者が画面上で画像を作るならWebアプリ（iOS・Android版あり）、自社のECサイトや画像制作システムに組み込むならAPIです。2026年11月10日時点ではクレジットは両者で共有されず、同じ操作でも消費量が違います。この2点は後述の統合予定で変わります。

### Webアプリの月額プランとクレジット消費

新規受付中のプランは3つで、料金は米ドル建て・税別です。年払いは10か月分の料金で12か月使えます。未使用の月間クレジットは月間付与量の3倍まで繰り越され、新規アカウントには10クレジットが無料で付きます。下の表は2026年11月10日時点の値です。

| プラン    | 月額   | 年額    | 月間クレジット | 日次クレジット | 繰越の上限 | 同時生成 | 動画の上限 |
| ------ | ---- | ----- | ------- | ------- | ----- | ---- | ----- |
| Basic  | 19ドル | 190ドル | 200     | なし      | 600   | 3件   | 720p  |
| Pro    | 49ドル | 490ドル | 750     | 50      | 2,250 | 6件   | 1080p |
| Agency | 99ドル | 990ドル | 1,500   | 100     | 4,500 | 11件  | 1080p |

追加購入は2026年11月5日に100クレジット10ドルから7.50ドル（有効期限12か月）へ下がりました。10月14日には、StudioのFace Reference（顔写真を参照してモデルの顔を固定する機能）で自前の顔写真を使えるプランが、Agency限定から全有料プランに広がっています。モバイルアプリで購読した場合は月払いのみで、追加購入はできません。

アプリ内の画像生成は、解像度と生成モードでクレジットが決まります。StudioでFace Referenceを有効にすると、1枚あたり2クレジットが加算されます。

| 生成モード    | 1K | 2K | 4K |
| -------- | -- | -- | -- |
| fast     | 1  | 1  | 1  |
| balanced | 1  | 1  | 2  |
| quality  | 1  | 2  | 3  |

追加購入の単価はアプリもAPIも0.075ドルです。設定によって消費量が違い、たとえばquality・2Kでは、現在はアプリが2クレジット、APIが4クレジットなので、手動で制作するならアプリのほうが生成費用を抑えられます。月額プランの付与分は月額料金と付与量で実質単価が変わり、Basicの月払いなら19ドルで200クレジットです。APIを使う主な場面は、商品登録と連動した自動処理と、自社サイトの試着機能への組み込みです。

### 2026年12月〜2027年1月のプラン統合予定

FASHNは[2026年11月4日の公式告知](https://fashn.ai/blog/fashn-app-and-api-plans-are-merging)で、アプリとAPIを1つのクレジットで使える形に統合すると発表しました。月額料金と更新日は据え置きで、変更は自動で適用されます。

| 時期          | 変わる内容                   |
| ----------- | ----------------------- |
| 11月2日の週     | アプリの追加購入が0.075ドルへ（実施済み） |
| 12月14日の週より前 | Agency 2×が終了しAgencyへ移行  |
| 12月14日の週    | 日次クレジット廃止・月間付与の増量       |
| 12月14日の週    | アプリとAPIのクレジット消費表を統一     |
| 12月14日の週    | API Tier I〜IIIが終了       |
| 2027年1月4日の週 | クレジット・APIキー・チームを共通化     |

月間付与はBasicが200から250、Proが750と日次50から1,125、Agencyが1,500と日次100から2,250になり、繰越の上限も750・3,375・6,750に上がります。Tier契約者の残りの付与分と割引購入分は、有効期限1年の追加購入クレジットに振り替えられます。2027年1月4日の週からは、プランの所有者がAPIキーを発行でき、プランのクレジットをAPIでも使えます。同時生成数はプランで決まり、Basic 3件・Pro 6件・Agency 11件です。それより高い上限を持つアカウントは、その上限を維持できます。

APIだけを従量で使っている場合は、手持ちのクレジットはそのまま使えますが、1月4日の週以降に買い足すにはBasic以上のプランを選ぶ必要があります。月額19ドルのBasicで、同時生成は3件です。試着機能のように利用者が同時に押すサービスなら、プラン選びの基準は付与量ではなく同時生成数です。上限を上げたい場合はサポートに依頼できると告知に書かれています。

## FASHN APIの11モデルと段階別の使い分け

APIのモデルには「Stable」「Preview」「Experimental」の段階が付きます。Stableは後方互換を保つ長期利用向け、Previewは本番利用できるものの出力の傾向が変わりうる段階、Experimentalはパラメータやレスポンスの形式まで変わりうる段階です。公式のModel Lifecycleに載っているのは次の11個です。

| model\_name       | 用途           | 段階           | 公開日        |
| ----------------- | ------------ | ------------ | ---------- |
| tryon-v1.6        | 人物写真に服を着せる   | Stable       | 2025-06-25 |
| tryon-max         | 高解像度の試着      | Preview      | 2026-01-26 |
| product-to-model  | 商品写真から着用画像   | Preview      | 2025-09-02 |
| （Agent Images）    | 指示文から工程を自動実行 | Experimental | 2026-10-26 |
| face-to-model     | 顔写真からモデル画像   | Experimental | 2025-09-19 |
| model-create      | AIモデルの生成     | Experimental | 2025-08-11 |
| model-swap        | 服を残して人物を差し替え | Experimental | 2025-08-13 |
| edit              | ポーズ・背景などの編集  | Experimental | 2025-12-01 |
| reframe           | 構図・縦横比の変更    | Experimental | 2025-08-14 |
| image-to-video    | 静止画から動画      | Experimental | 2025-10-15 |
| background-remove | 背景の切り抜き      | Experimental | 2025-08-15 |

段階が変わってもmodel\_nameは変わらず、廃止するときは終了日と後継がModel Lifecycleに載ります。2026年11月10日時点で廃止予定のモデルはありません。購入導線に組み込むなら、StableかPreviewから選びます。

### Try-On v1.6とTry-On Maxの違い

公式はTry-On Maxを推奨の試着エンドポイントとし、v1.6はリアルタイム性や費用を優先する組み込み向けに残しています。服の画像のキー名が違うため、切り替えるときはリクエストの組み立てを変えます。

| 項目      | Try-On v1.6      | Try-On Max       |
| ------- | ---------------- | ---------------- |
| 段階      | Stable           | Preview          |
| 服の画像のキー | garment\_image   | product\_image   |
| 解像度     | 入力を864×1296pxで処理 | 1k・2k・4k         |
| 品質の指定   | mode             | generation\_mode |
| 処理時間の目安 | 約5〜17秒           | 約10秒〜約55秒        |
| 1枚あたり   | 1クレジット           | 1〜5クレジット         |
| 対象      | 上半身・下半身・ワンピース    | 服・靴・帽子・ジュエリー・バッグ |

閲覧者が自分の写真で試す機能なら、待ち時間と費用でv1.6を選びます。modeはperformance・balanced・qualityの順に約5秒・約8秒・約12〜17秒です。商品ページのメイン画像や広告のように公開する画像そのものを作るなら、Try-On Maxの2k以上を使います。fast・1kは約10秒、balanced・2kは約25秒、quality・4kは約55秒が目安です。MaxはPreviewなので、代表的な人物と服の組み合わせを決めておき、定期的に生成結果を見比べて傾向の変化に気づけるようにします。

### Agent Images：指示文で複数工程をまとめる新API

Agent Imagesは、自然文の指示（最大1万文字）と最大6枚の画像を送ると、試着・モデル差し替え・編集・背景透過・アップスケールのどれが必要かをAgentが判断して実行し、作った画像をすべて返すエンドポイントです。エンドポイントは/v1/runではなく/v1/agent/imagesで、同期で待つと既定設定の1枚で約40秒かかります。非同期の/v1/agent/images/runと/v1/agent/status/{id}も用意されています。

| 生成モード    | 1k | 2k | 3k | 4k |
| -------- | -- | -- | -- | -- |
| fast     | 1  | 1  | 1  | 1  |
| balanced | 1  | 2  | 3  | 3  |
| quality  | 2  | 3  | 4  | 4  |

1枚あたりの単価だけを見ると、balanced・2kで2クレジットと、Try-On MaxやProduct to Modelの3クレジットより安く見えます。ただし課金は工程ごとで、途中で作られた中間画像も数えます。アップスケールと背景透過は各1クレジットで、1リクエストは8工程・最大32クレジットで打ち切られます。3k・4kを指定しても2kで作られて2kの料金になる画像があり、同じ指示でも工程数が変われば金額も変わります。

「3アングル」「2色展開」のような撮影カットの試作には向きますが、商品登録と連動して毎回同じ処理を回すバッチには向きません。Experimental段階で、工程と費用が実行ごとに変わるためです。バッチはTry-On MaxやProduct to Modelを直接呼びます。

## API料金とクレジット消費量からの費用見積もり

APIは従量課金で、1クレジット0.075ドル（米ドル建て・税別）、100クレジット単位で購入します。購入分は12か月で失効し、返金はできません。失敗した生成ではクレジットは消費されません。残高が閾値を下回ったら自動で買い足すAuto top-upも設定できます。かつて月額19〜1,249ドルで割引単価を得られたTier I〜IIIは新規受付を終えており、既存契約も12月14日の週に終了します。

v1.6の試着と背景切り抜きは1枚1クレジットの固定です。Try-On Max、Product to Model、Model Swap、Edit、Reframeなどの画像生成は、解像度と生成モードで決まります。統合予定の告知では、12月14日の週にAPIの直接呼び出しがアプリのStudioと同じ消費量に下がります。

| 生成モード    | 1K | 2K | 4K | 12月14日の週から（1K・2K・4K） |
| -------- | -- | -- | -- | -------------------- |
| fast     | 1  | 2  | 3  | 1・1・1                |
| balanced | 2  | 3  | 4  | 1・1・2                |
| quality  | 3  | 4  | 5  | 2・2・3                |

顔の参照画像（face\_reference）はProduct to Model、Model Create、Model Swapで指定でき、1枚あたり3クレジット（12月14日の週から2クレジット）が加算されます。num\_imagesで枚数を増やすとその倍数になります。Try-On Maxでgeneration\_modeを省略すると、解像度を問わずbalancedとして課金されます。動画（image-to-video）は5秒が480pで1、720pで3、1080pで6クレジット、10秒はその2倍です。

1,000枚を作る場合の費用は、設定と時期で次のように変わります。

- v1.6の試着（1クレジット）：1,000クレジットで75ドル。
- Try-On Maxのbalanced・2k：現在は3クレジットで225ドル、12月14日の週からは1クレジットで75ドル。
- Product to Modelのquality・4k＋顔参照：現在は5＋3＝8クレジットで600ドル、12月14日の週からは3＋2＝5クレジットで375ドル。

12月14日の週からはTry-On Maxのbalanced・2kがv1.6と同じ1クレジットになり、費用を理由にv1.6を選ぶ場面は減ります。残る差は処理時間（約8秒と約25秒）と、Stable・Previewという段階の違いです。見積もりで抜けやすいのは試し打ちの分で、公式のパラメータガイドも、まず速いモードで人物と服の組み合わせを探し、採用するものだけを高品質モードで作り直す手順を勧めています。本番の枚数に試行分を上乗せし、単価は契約前に[FASHNのAPI料金ページ](https://help.fashn.ai/plans-and-pricing/api-pricing)で確かめてください。

## FASHN APIの呼び出し手順と実装例

### APIキーの発行とクレジットの購入

APIキーはクレジットを買った後でないと発行できません。管理画面のBillingで「FASHN API」タブを選んでクレジットを購入し、Developer APIのダッシュボードで「Create new API key」を押します。キーはウィンドウを閉じると再表示できないので、その場でシークレット管理に保存します。リクエストには「Authorization: Bearer キー」のヘッダーを付けます。

出力画像は既定でCDNのURLとして返り、配信元はcdn.fashn.aiとmedia.fashn.aiのどちらかになります。社内ネットワークの許可リストや、画像を取り込むサーバーの取得先制限には両方のドメインを登録しておきます。

### /v1/runと/v1/statusを使うPythonの実装

APIは非同期です。POST /v1/runにmodel\_nameとinputsを送ると受付IDが返り、GET /v1/status/{id}のstatusがstarting、in\_queue、processingを経てcompletedかfailedになります。次のコードはTry-On v1.6で試着画像を1枚作り、出力のURLを表示します。Python 3.9とrequestsで動きます。

```
import os
import sys
import time

import requests

API = "https://api.fashn.ai/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('FASHN_API_KEY', '')}"}


def run_tryon(model_image, garment_image):
    r = requests.post(
        f"{API}/run",
        headers=HEADERS,
        json={
            "model_name": "tryon-v1.6",
            "inputs": {
                "model_image": model_image,
                "garment_image": garment_image,
                "category": "auto",
                "mode": "balanced",
            },
        },
        timeout=30,
    )
    if not r.ok:
        # 401 UnauthorizedAccess、429 OutOfCredits などはここで止まる
        sys.exit(f"{r.status_code} {r.json().get('error')}")
    prediction_id = r.json()["id"]

    for _ in range(60):  # 3秒待ってから取得を最大60回（待機だけで3分）
        time.sleep(3)
        r = requests.get(f"{API}/status/{prediction_id}", headers=HEADERS, timeout=30)
        if not r.ok:
            sys.exit(f"{r.status_code} {r.json().get('error')}")
        s = r.json()
        if s["status"] == "completed":
            return s["output"]  # CDNのURL。3日後に失効する
        if s["status"] == "failed":
            sys.exit(f"{s['error']['name']}: {s['error']['message']}")
    sys.exit(f"timeout: {prediction_id}")


if __name__ == "__main__":
    print(run_tryon(sys.argv[1], sys.argv[2]))
```

APIキーを設定せずに本番のAPIへ送ると、次のように401で止まります（2026年11月10日に実行）。

```
$ python3 tryon.py https://example.com/m.jpg https://example.com/g.jpg
401 UnauthorizedAccess
```

/v1/statusのレート制限は10秒あたり50リクエストなので、3秒間隔のポーリングなら1件で上限に届くことはありません。同時処理は既定で6件までのため、商品を一括で流すバッチは送信側で同時実行数を絞らないと429（ConcurrencyLimitExceeded）が返ります。2027年1月4日の週からは上限がプランで決まり、Basicでは3件になる予定なので、同時実行数は定数にせず設定値で持たせておきます。

### Agent Imagesを非同期で呼ぶPythonの実装

Agent Imagesは同期のままだと接続を最長15分保持するため、サーバー側の処理では非同期で呼びます。完了時のpredictionsには中間画像を含む工程ごとの結果とクレジットが並ぶので、合計のcredits\_usedを記録して費用のぶれを追います。

```
import os
import sys
import time

import requests

API = "https://api.fashn.ai/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ.get('FASHN_API_KEY', '')}"}


def agent_images(prompt, images):
    r = requests.post(
        f"{API}/agent/images/run",
        headers=HEADERS,
        json={
            "prompt": prompt,
            "images": images,  # 最大6枚。プロンプトでは「1枚目」「2枚目」と順番で指す
            "resolution": "2k",
            "generation_mode": "balanced",
        },
        timeout=30,
    )
    if not r.ok:
        sys.exit(f"{r.status_code} {r.json().get('error')}")
    run_id = r.json()["id"]

    for _ in range(200):  # 5秒間隔で最大200回（サーバー側の上限15分を超えるまで待つ）
        time.sleep(5)
        r = requests.get(f"{API}/agent/status/{run_id}", headers=HEADERS, timeout=30)
        if not r.ok:
            sys.exit(f"{r.status_code} {r.json().get('error')}")
        s = r.json()
        if s["status"] == "completed":
            for p in s["predictions"]:  # 中間画像も含む。課金は工程ごと
                print(p["tool"], p["credits_used"], p["results"])
            return s["credits_used"]
        if s["status"] == "failed":
            sys.exit(f"{s['error']['name']}: {s['error']['message']}")
    sys.exit(f"timeout: {run_id}")


if __name__ == "__main__":
    print("credits:", agent_images(sys.argv[1], sys.argv[2:]))
```

このコードもAPIキーなしでは「401 UnauthorizedAccess」で止まります。完了と失敗の分岐は、同じ形式の応答を返すローカルのモックに向けて、生成とアップスケールの2工程で合計3クレジットと表示されること、失敗時に「NoImageGenerated」で止まることを確かめています。

### 公式SDKとコーディングエージェント向けスキル

ポーリングを自前で書かない場合は公式SDKを使います。Python版はpip install fashn（0.9.0、Python 3.9以上、Apache 2.0）、TypeScript版はnpmのfashn（0.15.0）で、どちらも2026年5月25日の公開が最新です。subscribeが完了まで待ち、消費したクレジット数も返します。

```
import os
from fashn import Fashn

client = Fashn(
    api_key=os.environ.get("FASHN_API_KEY"),
)

result = client.predictions.subscribe(
    model_name="tryon-max",
    inputs={
        "product_image": "https://example.com/garment.jpg",
        "model_image": "https://example.com/model.jpg",
    },
)

print("Result:", result)
print("Credits used:", result.credits_used)
```

APIキーは引数を省略しても環境変数FASHN\_API\_KEYから読み込まれます。Claude Code・Codex・Cursorなどで組み込むなら、[公式のエージェントスキル](https://docs.fashn.ai/getting-started/agent-skill)をnpx skills add fashn-ai/fashn-skillで入れると、全エンドポイントの入力・エラー一覧・Webhookの仕様をエージェントが参照して実装します。Claude CodeとCodexでは/fashnで単発の生成も実行できます。

### Webhookで完了通知を受ける場合の注意

/v1/runのクエリパラメータにwebhook\_urlを付けると、完了時と失敗時にそのURLへ結果がPOSTされます。通知先が2xx以外を返すと、約5分の間に最大5回まで再送されます。

Webhookの仕様ページは送信元の検証を利用者側で実装するよう勧めるだけで、FASHN公式の[エージェントスキルの資料](https://github.com/fashn-AI/fashn-skill/blob/main/skills/fashn/SKILL.md)では「署名ヘッダーは無い」と明記しています。受け取った内容をそのまま商品ページへ反映すると、第三者が偽の完了通知を送れてしまいます。Webhookは「完了したらしい」という合図として扱い、本文のIDが自社で記録した未完了ジョブに一致するかを確かめてから/v1/statusを引き直します。重複通知で二重保存しない処理も入れます。

## Try-On v1.6のパラメータ設定とエラーへの対処

### Try-On v1.6の主要5パラメータと設定基準

- **category**：既定のautoで服の種類を自動判定します。明示するならtops、bottoms、one-pieces（ワンピースやジャンプスーツ）の3種です。
- **garment\_photo\_type**：服の画像がモデル着用写真ならmodel、平置きやゴーストマネキンならflat-layです。平置き画像で首元のタグを出力に写したくない場合は、autoではなくflat-layを指定します。
- **segmentation\_free**：既定はtrueで、元の服を切り抜かずに着せ替えます。元の服が結果に残り、それが用途上許されない場合だけfalseにします。
- **mode**：performanceで組み合わせを探し、採用するものをqualityで作り直すのが公式の推奨です。
- **moderation\_level**：既定はpermissiveで、水着や下着は通し、露骨な裸は止めます。conservativeは水着・下着・露出の多い服も止めるため、水着や下着を扱うECでは生成が止まる原因になります。

### HTTPエラーと生成時エラーの切り分け

エラーは、受付の段階でHTTPステータスとして返るものと、受付後に/v1/statusのerrorとして返るものに分かれます。

| 返り方      | エラー名                     | 原因                |
| -------- | ------------------------ | ----------------- |
| HTTP 400 | BadRequest               | リクエスト形式の誤り        |
| HTTP 401 | UnauthorizedAccess       | APIキーの欠落・誤り       |
| HTTP 429 | RateLimitExceeded        | レート制限の超過          |
| HTTP 429 | ConcurrencyLimitExceeded | 同時処理数の超過          |
| HTTP 429 | OutOfCredits             | クレジット切れ           |
| status   | ImageLoadError           | 入力画像を取得・デコードできない  |
| status   | ContentModerationError   | 入力画像やプロンプトがポリシー違反 |
| status   | InputValidationError     | パラメータの不正・矛盾       |
| status   | UnavailableError         | 一時的な過負荷           |

同じ429でも対処は分かれます。RateLimitExceededとConcurrencyLimitExceededは待って再送すれば通りますが、OutOfCreditsは再送しても通らないため、エラー名で分岐させて購入の通知に回します。

公式のトラブルシューティングによると、高解像度の画像をbase64で送ってHTTP 500になる原因の多くはペイロードの大きさです。画像は公開URLで渡し、縮小するときは縦横比を保ってLANCZOSなどの高品質なフィルターを使うよう、前処理のガイドで案内されています。

## 出力の保存期限・リクエスト記録・肖像の同意

[公式ドキュメントのData Retention & Privacy](https://docs.fashn.ai/api-overview/data-retention-privacy)と利用規約で確認できる内容は次のとおりです。

- **出力**：CDNのURLは3日で失効します。/v1/runで呼ぶ画像生成モデルのうちreturn\_base64に対応するものでは、trueを指定するとCDNのURLを作らず、ステータスAPIから完了後60分だけ出力を取得できます。動画生成のimage-to-videoには、このパラメータはありません。Agent Imagesはbase64を指定してもCDNに3日間保存されます。どちらでも、生成したら自社ストレージへコピーする処理を入れます。
- **リクエスト記録**：日時・モデル・パラメータ・入力画像のURLが記録され、自動では削除されません。削除用のAPIは無く、消したいときはlegal@fashn.aiへ組織名と予測IDを添えて依頼します。base64で送った画像は記録上プレースホルダーに置き換わり、処理用の一時コピーは処理終了時に消えます。
- **学習への利用**：別途の契約で明示的にオプトインしない限り、利用者のコンテンツはFASHNや第三者のAIモデルの学習・微調整・改善に使われません。
- **出力の権利**：[FASHNの利用規約](https://fashn.ai/legal/terms-of-service)（2026年8月7日更新版）上、生成された出力は適用法令が認める範囲で利用者に帰属し、プランに応じて商用利用できます。ただし、出力が他の利用者と同じか似たものになる可能性があり、事業利用では権利非侵害を含む黙示の保証が否認されています。公開前の確認は利用者の責任です。
- **入力画像の同意**：識別可能な個人が写る画像は、法令上必要な同意を含む権利を利用者が持っている必要があります。実在の人物について同意なく誤解を招く画像を作ることは禁止されています。

閲覧者に自分の写真をアップロードさせる試着機能では、リクエスト記録の扱いが効いてきます。顧客の写真を公開URLで渡すと、そのURLが記録に残り続けます。公式は有効期限の短い署名付きURLか、顧客写真だけをbase64で送り、商品画像はURLで送る併用を勧めています。画像がFASHNに送られることと出力の保存期間は、自社の利用規約やプライバシーポリシーにも書いておきます。自社撮影のモデル写真をModel Swapや試着に回すなら、撮影時のモデル契約が「AIによる加工・合成」を許しているかを先に確認します。生成画像の商用利用の論点は、[画像生成AIの商用利用と企業導入の判断基準](/column/details/16416/)でも整理しています。

## FASHN VTON v1.5（オープンソース版）とAPIの使い分け

FASHNは2026年1月に、試着モデルFASHN VTON v1.5の重みと推論コードをGitHubとHugging Faceで公開しました。本体のライセンスはApache 2.0です。2026年11月10日時点で、公式の研究・公開物一覧やHugging Faceに、v1.5より新しいOSS版は載っていません。セグメンテーションのマスクを作らず、ピクセル空間で直接生成するのが特徴です。導入にはPython 3.10以上が必要です。

```
git clone https://github.com/fashn-AI/fashn-vton-1.5.git
cd fashn-vton-1.5
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .
python scripts/download_weights.py --weights-dir ./weights
```

試着モデルの重みは約2GBで、人物の部位を判定するパーサーの重み約244MBは初回実行時に別途ダウンロードされます。推論に要るVRAMはモデルカード上で約8GBです。インストールにはGPU版のonnxruntime-gpuが含まれ、CPUだけの環境では通常のonnxruntimeへの入れ替えが必要です。重みはbfloat16で保存されており、RTX 30xx・40xx、A100、H100などAmpere以降のGPUではbf16のまま動き、それより古いGPUやCPUではfloat32に変換されます。パラメータ数は9.72億、出力は576×864px、NVIDIA H100での推論は1枚約5秒で、対応カテゴリはAPIのv1.6と同じtops・bottoms・one-piecesの3種です。

商用で使う前に確認が要るのは、人物の部位を判定するパーサーです。v1.5は依存パッケージとしてfashn-human-parserを入れますが、その[LICENSE](https://github.com/fashn-AI/fashn-human-parser/blob/main/LICENSE)はSegFormerのNVIDIAソースコードライセンスを継承すると明記しています。同ライセンスの第3.3項は利用を研究・評価目的の非商用に限っています。本体がApache 2.0でも、標準構成のまま自社サービスに載せることはできず、商用ならパーサーを商用利用できるものに差し替えるか、APIを使います。

判断の軸は、商用か、必要な機能と解像度、自社でGPUと運用を持てるかの3つです。

- **APIが向く**：商用で、2k以上の出力・Product to Model・動画・顔参照など試着以外の機能も使う場合。12月14日の週からはTry-On Maxのbalanced・2kが1枚1クレジット（0.075ドル）になります。費用は、同じ品質基準を満たす採用画像1枚あたりで比べ、OSS側はGPU費・運用人件費・必要な追加処理、API側は試行生成分と、2027年1月以降に必要になる月額プランの料金も含めます。
- **OSS版が向く**：研究・評価、社内での比較検証、または商用利用できるパーサーへ差し替えたうえで、576×864pxで足りる試着だけを大量に回す場合や、顧客の写真を社外に出せない場合。

OSS版では、APIが持つ前処理、モデレーション、CDN配信も自分で用意します。OSS版の出力は576×864pxです。商品ページで必要な表示寸法や拡大表示の要件を満たさない場合は、2k・4kを選べるAPIを検討します。

## FASHN AIの導入が向く用途と向かない用途

向いているのは、平置きの商品写真はあるがモデル着用カットが足りないアパレルECです。Product to Modelで着用画像を作れば、全商品をモデル撮影に回さずに済みます。色違いや丈違いのバリエーションが多い商品ほど、1枚数クレジットの単価が効きます。

次の場面では、採用を見送るか、人の確認を必ず挟みます。

- **サイズ感を保証する用途**：試着APIの入力は人物と服の画像と設定だけで、身長や服の寸法を渡すパラメータはありません。「このサイズで合う」と読める見せ方をすると、返品やクレームの原因になります。
- **ロゴや柄の再現が契約上の条件になる商品**：プリントの文字や細かい柄が崩れることがあります。ライセンス商品など図柄の改変が許されない商品は、公開前の目視確認を工程に組み込めない限り避けます。

汎用の画像編集モデルでも服の差し替えはできますが、服の種類の判定や平置き写真の扱いといったアパレル向けの設定はFASHN側に揃っています。汎用モデルの候補は、[FLUX.2のモデル比較](/tech/details/11352/)や[Nano Banana 2 Liteの解説](/tech/details/12866/)で扱っています。試着や着用画像の生成を自社のEC基盤や商品管理システムとつなぐ設計は、[API開発・システム連携の支援](/service/system/api/)でも相談を受けています。

## よくある質問

### FASHN AIは無料で使えますか？

Webアプリは、新規アカウントに付く10クレジットの範囲で無料で試せます。それ以上は月額19ドルのBasicなどのプランか、100クレジット7.50ドルの追加購入が必要です。APIには無料枠が無く、2026年11月10日時点では最小7.50ドル（100クレジット）を購入してからAPIキーを発行します。2027年1月4日の週からは、クレジットを買い足すのにBasic以上のプランが必要になる予定です。

### FASHN AIのAPI料金はいくらですか？

1クレジット0.075ドル（米ドル建て・税別）です。Try-On v1.6の試着は1枚1クレジット、Try-On MaxやProduct to Modelは解像度と生成モードに応じて現在は1枚1〜5クレジットで、12月14日の週から1〜3クレジットに下がる予定です。月額のTier I〜IIIは同じ週に終了します。失敗した生成ではクレジットは消費されません。

### FASHN AIで作った画像は商用利用できますか？

利用規約上、生成された出力は利用者に帰属し、契約プランに応じて商用利用できます。API料金ページにも商用利用可と記載されています。入力に使う人物写真の権利と、法令上必要な本人の同意は利用者側で確保します。

### FASHN VTON v1.5とAPIのTry-Onは何が違いますか？

FASHN VTON v1.5は本体がApache 2.0で公開されたオープンソースの試着モデルで、自社GPU（VRAM約8GB）で動かせばクレジットはかかりません。ただし標準構成の人物パーサーは非商用ライセンスです。出力は576×864pxで、APIのTry-On Maxが出せる2k・4Kや、靴・アクセサリーの試着、Product to Modelなどの機能はありません。

### FASHN AIのAPIとWebアプリで結果が違うのはなぜですか？

WebアプリはAPIに送る前に画像を前処理しているためです。同じ画像をそのままAPIに渡すと、生成結果が変わることがあります。公式の前処理ガイドに沿って画像を公開URLで渡し、縮小が必要なら縦横比を保って高品質なフィルターで縮小すると、Webアプリの結果に近づきます。

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出典: [FASHN AIとは？バーチャル試着APIの料金・使い方とFASHN VTON v1.5](<https://www.issoh.co.jp/tech/details/10363/>)（株式会社一創）