同じ10枚の購入者写真と商品画像を、10種類のバーチャル試着APIで処理しました。すべてデフォルト設定で1回ずつ実行し、レタッチは一切なし。結果は以下の通りです。
_開示情報：テストした10のAPIのうち1つはGenlookが提供しています。お客様ご自身で判断できるよう、すべての結果を公開しています。_
## ベンチマーク結果
各項目の勝者は緑色で示しています。
| API | 1試着あたりの価格 | 中央値（時間） | 衣服の再現度 | 対応製品 | 意図しない変更 |
| :--------------------------- | :------------------------------ | :-------------- | :------------------------------ | :----------------------------- | :---------------------------------------- |
| **Genlook** | <Win>$0.02</Win> | <Win>9.8秒</Win> | <Win>素晴らしい</Win> | <Win>すべて（単一エンドポイント）</Win> | なし |
| Google Vertex AI | $0.06 (3年プランでは$0.048) | 11.9秒 | <Win>素晴らしい（衣服のみ）</Win> | 衣服のみ | 1件：コートの下のジーンズが消えた |
| Gemini 3.1 Flash Image | $0.068 | 11.6秒 | 非常に良い | 任意（プロンプトによる） | なし |
| GPT Image 2 | 平均$0.038 (中画質) | 20.5秒 | 非常に良い | 任意（プロンプトによる） | 1件：靴が変更された |
| FASHN Try-On Max | $0.15 (1K, バランス設定) | 25.0秒 | 非常に良い | 衣服、靴、帽子、ジュエリー | なし |
| Seedream 5.0 Pro | $0.093 | 35.3秒 | 良いが、色が薄い | 任意（プロンプトによる） | なし |
| Pixelcut | $0.10 (+切り抜き$0.05) | 51.9秒 | 良い | 衣服（トップスが最適） | 1件：コートが長くなった |
| FLUX.2 Pro | $0.045〜+ | 19.1秒 | まちまち | 任意（プロンプトによる） | 2件：文字が反転、袖が勝手に作られた |
| FASHN v1.6 | 大量利用で$0.049 ($0.075) | 13.1秒 | まちまち | 衣服のみ | 2件：ズボンが置き換わった、ドレープの不自然さ |
| FLUX VTO (Black Forest Labs) | ホスト環境で約$0.04 | 19.4秒 | まちまち | 衣服のみ | 2件：元のズボンのまま、衣服が適用されない |
_衣服の再現度_とは、製品（色、プリント、質感、カット）がいかに忠実に表現されているかを示します。_意図しない変更_とは、靴が変わったり存在しないディテールが追加されたりなど、製品とは関係のない部分が変更された回数です。Genlookの時間は本番環境の中央値で、その他は当社のスクリプトで計測しました。汎用画像モデルには共通の試着用プロンプトを一つ使用しています。
## バーチャル試着API トップ5
### 1. Genlook
テストにおいて色と質感を最も忠実に再現し、処理時間の中央値が最速（9.8秒）、価格も最安（$0.02）でした。さらに、衣類、靴、メガネ、ジュエリー、帽子などを一つのエンドポイントで処理できる唯一の統合型APIで、プロンプトやカテゴリーの管理は不要です。Vertexは衣類については互角ですが、それ以外には対応しておらず、価格も3倍です。[ドキュメント](/docs/tryon-api/introduction)、[はじめる](https://platform.genlook.app?utm_campaign=best-virtual-try-on-apis-2026)。
### 2. Google Vertex AI Virtual Try-On
衣服に関しては秀逸。結果が最もクリーンな専用モデルの一つです。意図しない変更は、トレンチコートの下のジーンズが消えた1件だけでした。制限事項は対象範囲とコストで、衣服のみに対応し（メガネやジュエリーは不可）、1枚$0.06（Google Cloudの3年割引プランでのみ$0.048）、Google Cloudプロジェクトが必要です。[ドキュメント](https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/imagen/virtual-try-on-001)、[Genlook vs Vertex AI](/developers/vs/vertex-ai)。
### 3. Gemini 3.1 Flash Image
試着専用モデルではなく汎用の画像編集AIですが、たった一行のプロンプトで品質とスピード（11.6秒）においてVertexに匹敵し、価格は$0.068でした。妥協点としては、プロンプトをご自身で記述・管理し、Googleのバージョン移行に合わせて対応する必要があります。[ドキュメント](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/image-generation)。
### 4. GPT Image 2
衣服の描画力が高く、中画質設定の汎用モデルの中では最安（平均$0.038）です。処理時間はGeminiの約2倍（20.5秒）かかり、靴が勝手にアレンジされるケースが1度ありました。[ドキュメント](https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation)。
### 5. FASHN Try-On Max
Genlookに次いでレースなどの細部の表現に優れていますが、最も高価（1Kで1枚$0.15）で、時間もかかります（25秒）。衣服のカテゴリーを指定しないと、モデル写真から間違ったアイテムを選択してしまうことがあります。[ドキュメント](https://docs.fashn.ai/api-reference/tryon-max)、[Genlook vs FASHN](/developers/vs/fashn)。
その他の5つ（Seedream 5.0 Pro、Pixelcut、FLUX.2 Pro、FASHN v1.6、FLUX VTO）も使えるレベルの画像は生成されましたが、速度が遅い、色が薄い、または意図しない変更が多く見られました。
## 主な発見
1. **色と質感がリーダーを分ける。** 衣服の形はおおむねどのAPIでも再現できますが、正確な色調、プリント、レースの質感を再現できるモデルは少数です。
2. **失敗は巻き添え被害。** 靴が変わる、ズボンが入れ替わる、勝手に袖ができるなど。_変わってはいけない部分_がどうなるかをテストすることが重要です。
3. **モデル着用の商品画像は曖昧さを生む。** ジーンズとTシャツを着たモデルの写真を読み込ませると、ほとんどのAPIは両方を着せてしまいます。可能な限り平置き写真を使用しましょう。
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## 衣類別の結果
### トレンチコート (平置き写真)
Genlookが、エクリュの色合い、金のボタン、膝丈を最も忠実に再現しています。FASHN v1.6はジーンズを白いズボンに変え、Vertexはジーンズを消し、Pixelcutはコートを足首まで伸ばしてしまいました。
### スポンサーロゴ入りサッカーシャツ
ほとんどのAPIで文字は維持されました。FLUX.2 Proはスポンサー名を反転させ、GPT Image 2は靴を変更しました。
### シルクのサリー
難しいドレープですが、10中9のAPIがうまく処理しました。FASHN v1.6は、体の横に生地のパネルが浮いたままになりました。
### プリント柄のシルクミディドレス
プリント柄はどのAPIでも維持されました。FLUX VTOは、ドレスを購入者のズボンの上に重ね着させました。
### レースのウェディングドレス
GenlookとFASHN Try-On Maxが、レースの身頃を最も忠実に表現しています。FLUX.2 Proは長い袖を勝手に付け足しました。
### アバヤ
Genlook、GPT Image 2、FLUX.2 Proは、クリーム色のヒジャブも含め、商品写真のフルルックを着せました。FLUX VTOは上半身のみを変更しました。
### ジーンズ（Tシャツと一緒に撮影）
ほとんどのAPIが全身をコーディネートし、デニムの色落ちはGenlookが最高でした。FASHN Try-On MaxとFLUX VTOはTシャツを選択するか、何も変更しませんでした。
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## その他の試着API
今回のテストには含まれていませんが、2026年9月時点の各ベンダーサイトの価格です。
| ベンダー | 1試着あたりの価格 | メモ |
| :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :--------------------- | :----------------------------- |
| [Pruna P-Image-Try-On](https://docs.pruna.ai/en/stable/docs_pruna_endpoints/performance_models/p-image-try-on.html) | 最初の衣服$0.015 | 1コールで最大11着まで |
| [Alibaba OutfitAnyone](https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/outfitanyone/) | 約$0.03〜$0.07 | 北京リージョンのみ |
| [Magic Hour](https://magichour.ai/api) | 約$0.025 (年間プラン) | 解像度はプランに依存 |
| [FitRoom](https://fitroom.app/api-pricing) | 約$0.09 | セルフサービス |
| [Photoroom](https://docs.photoroom.com/image-editing-api-plus-plan/virtual-try-on) | $0.10 | 1K出力、セルフサービス |
| [Perfect Corp YouCam](https://yce.perfectcorp.com/ai-api/api-pricing) | 約$0.10〜$0.11 | 靴、バッグ、ジュエリーにも対応 |
| [Kling AI](https://kling.ai/dev/pricing) | $0.112 | $350スタンダードパック |
| [Claid](https://claid.ai/api-pricing) | $0.118 | 最大5着まで |
| [Aiuta](https://developer.aiuta.com/) | 非公開 | SKUカタログベース。ASOS等で導入 |
| [WeShop](https://open.weshop.ai/) | エンタープライズ, 月額$457 | 試着は上位プランのみ |
**オープンソース：** ほとんどの試着モデル（IDM-VTON、CatVTON、OOTDiffusion）は研究用途に限定されています。FASHN VTON v1.5とLeffaは商用利用が可能です。
## 選び方のポイント
- **最も難しい商品を5つ選んでテストする。** デモのギャラリーではなく、自社の商品で確認しましょう。
- **変わってはいけない部分をチェックする。** 顔、体型、靴などが意図せず変わっていないか確認します。
- **全体的なコストを計算する。** リトライ、ストレージ費用、そして購入者を待たせる時間もコストです。
- **プロンプト型モデル**（Geminiなど）は優秀ですが、プロンプトのメンテナンスが必要です。
Genlookは1試着あたり$0.02で、最初は10クレジット無料でご利用いただけます。[ドキュメントを読み](/docs/tryon-api/introduction)、ご自身のカタログでテストしてみてください。
<Faq>
<FaqItem question="2026年で最高のバーチャル試着APIは何ですか？">
当社の10パターンテストでは、衣服の再現度が最も高く、処理時間の中央値が最速（9.8秒）、価格が最安（1試着$0.02）で、すべての製品タイプを一つのエンドポイントでカバーしているGenlookがトップでした。Google Vertex AIは衣服のみにおいて非常に優れており、Gemini 3.1 Flash Image、GPT Image 2、FASHN Try-On Maxも高評価でした。
</FaqItem>
<FaqItem question="バーチャル試着APIのコストはどのくらいですか？">
1枚あたり$0.015から$0.30以上まで幅広いです。代表的な価格は、Genlookが$0.02、Google Vertex AIが$0.06、Geminiが約$0.07、FASHNが$0.075、PixelcutとPhotoroomが$0.10です。
</FaqItem>
<FaqItem question="GeminiやGPT Imageでもバーチャル試着は可能ですか？">
はい、2枚の画像を渡すプロンプトを作成すれば可能です。当社のテストでは両者とも非常に良い結果を出しましたが、GPT Image 2は購入者の靴を一度変更してしまいました。
</FaqItem>
</Faq>
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