対応 AI CLI を増やす前に、自分のツールの利用者数を測った方がいい

AI コーディング CLI を 20 製品調べました。Kimi、DeepSeek、Devin、Droid、CodeBuddy、Qwen Code、iFlow、Mistral Vibe、Sakana Fugu。中国系も含めて、月額サブスクの有無と無料枠まで洗いました。結果、1 つも実装しないことにしました。判断が変わったのは、候補の利用者数を並べ終えた後に、自分のツールの数字を測っていないと気づいたときです。

この記事のテーマ

自作の many-ai-cli は、複数の AI コーディング CLI を並列で走らせて承認をブラウザ 1 タブに集約するダッシュボードです。現在 Claude Code、Codex CLI、GitHub Copilot CLI、Cursor Agent、opencode、Grok の 6 つに対応しています。7 つ目に何を足すかを調べました。

調査の結論は「どれも足さない」です。ただし理由は「良い候補が無かった」ではありません。候補の利用者数を根拠に採否を決めるという枠組み自体が、この規模のツールでは最初から機能しないと分かったからです。以下、20 製品の実測データと判定を全部公開します。

1. どう絞ったか

「有名な AI エージェント」ではなく「wrap して意味があるか」で絞りました。5 つの関門で 20 製品が 3 つに減ります。

2. 利用者はどのくらいいるのか

公表ユーザー数を出しているベンダーはほぼ無いため、npm レジストリの週次ダウンロード数と GitHub のスター数を API から直接取得しました。以下はすべて 2026-08-13 の実測値です。

# npm 週次ダウンロード
Invoke-RestMethod -Uri "https://api.npmjs.org/downloads/point/last-week/@moonshot-ai/kimi-code"

# GitHub スター数
Invoke-RestMethod -Uri "https://api.github.com/repos/MoonshotAI/kimi-code" `
  -Headers @{ 'User-Agent'='ps'; 'Accept'='application/vnd.github+json' }

GitHub スター数（実測）

3. 導入おすすめ度（5 段階）

4. provider 追加ではなく「既存 provider に差す」もの

GLM と Sakana Fugu は、他の候補と分類そのものが違います。wrap する CLI ではなく、既存 provider の裏に置くバックエンドです。

GLM Coding Plan（Zhipu / z.ai）

Anthropic 互換の /api/anthropic エンドポイントを持ち、Claude Code に無改造で差さります。公式サポート対象は Claude Code、Cline、OpenCode。Codex は挙がっていません。

価格は Lite $18/月（5 時間あたり 2,000 クレジット、週 10,000 クレジット）。Pro と Max は公式ドキュメントに金額が載っておらず、クレジット枠だけが記載されています。無料枠はありません。ただし Coding Plan とは別に、API 側に GLM-4.5-Flash という完全無料のモデルがあります（世代は古い）。

Sakana Fugu（Sakana AI・日本）

2026-06-22 に一般提供が始まった、OpenAI 互換 API のマルチエージェント基盤モデルです。Fugu 自身が LLM で、他の LLM プールへ選択・委譲・検証・統合を行います。SWE-Bench Pro で Fugu Ultra が 73.7、TerminalBench 2.1 で 82.1。

Standard $20 / Pro $100 / Max $200。無料枠やトライアルクレジットの記載はありません。サブスクには API アクセスが含まれ、月次の利用枠がバンドルされます。別途 pay-as-you-go もあります。

Codex CLI から使うには ~/.codex/config.toml に model_providers を書きますが、実機報告によると Codex が送る image_generation ツール型を Sakana 側が受け付けず（function と custom のみ許容）、Node.js のプロキシで除去する回避が必要でした。両者とも「OpenAI 互換」を名乗りながらスキーマが噛み合っていない状態です。

なお、国産だからデータが日本に閉じるという期待は成立しません。Fugu は内部で他社のフロンティアモデルへ委譲する設計なので、コードは結局そちらへ渡ります。

5. 実装コストの目安

直近で provider を 1 本追加した opencode のコミットを実測しました。18 ファイル・180 行追加です。

作業の重心はコード量ではなく承認プロンプトの実機採取です。TUI が実際にどんな文字列でどんなキー入力を待つのかを取らないと、承認検出パターンが書けません。

そして本当のコストは追加時ではなく、その後の追従にあります。provider を 1 本足すと、承認パターンの定義とモデル一覧の追従対象が 1 本ずつ増えます。この 2 つには鮮度チェックの仕組みが無く、陳腐化しても気づきません。

6. 結論と、数値の確度

今回はどれも実装しないことにしました。第一候補の Kimi Code CLI は条件を満たしていますが、順序を逆にすべきだと判断したためです。実装してから使うか決めるのではなく、素で使ってみて日常の運用に入るなら実装する。この順序なら無駄になるのは課金分と数時間だけで、腐るコードは 1 行も生まれません。

出典

• Kimi Code CLI（MoonshotAI/kimi-code）
• Integrate with Deep Code | DeepSeek API Docs
• GLM Coding Plan（z.ai devpack overview）
• Sakana Fugu Pricing
• Sakana Fugu 製品ページ
• Factory Pricing
• Devin CLI
• Qwen Code Authentication Docs
• Amazon Q Developer Pricing
• Mistral Pricing
• Tencent Cloud CodeBuddy CLI
• iFlow CLI

many-ai-cli について

複数の AI コーディング CLI を並列で走らせ、承認をブラウザ 1 タブに集約するローカル Web ダッシュボードです。スマホからでも承認できます。

• 紹介ページ: https://ishizakahiroshi.com/work.html?id=many-ai-cli
• リポジトリ: github.com/ishizakahiroshi/many-ai-cli
• npm: npmjs.com/package/many-ai-cli