AIブログの記事1本、画像込みの原価は11円だった｜Dify×Fal×OpenClawで作る自動量産パイプライン

2026年10月18日2026年10月20日

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※本記事は、2026年10月18日に実際に構築・実行した内容の記録です。料金は実行時点の単価（$1=150円換算）で計算しています。APIの仕様や料金は変更される可能性があるため、導入時は公式の料金表を確認してください。

こんにちは！Conomacです。

AIでブログ記事を量産していると、必ず気になるのが「1本書くのにいくらかかっているのか」だと思います。当ブログでもこれまで「1記事30円」「1記事1円」と、その時点の構成で実測した数字を公開してきました。ただ、記事ごとに数字が違うので、読み返すと自分でも分かりにくくなっていました。

そこで今回は、文章だけでなく画像・検品・公開まで含めた総原価を、同じ記事1本で最初から最後まで測り直しました。結論から書くと、画像3枚込みで11円、所要時間は140秒です。そして原価の87%は画像でした。

この記事では、その内訳と、実際に組み上げたパイプラインの構成、動かすまでに踏んだつまずきをまとめます。

Table of Contents

この記事でわかること

記事1本の総原価の内訳（文章・画像・検品）
Difyのワークフローと実行ランナーの役割分担
無料のローカルモデルが動かなくなっていた原因と対処
AIが作った下書きを人が検品するときのチェック3点
WordPressをAPIで更新するときに踏んだ5つの罠

結論：画像込みの原価は11円、所要時間は140秒

先に結果を出します。テーマを1つ渡してから、WordPressの下書きができるまでの実測値です。

項目	実測値
本文の文字数	約6,100字（H2×7・H3×3）
生成した画像	3枚（1024×592）
所要時間	140.6秒
消費トークン	24,502
原価	$0.0707（約11円）
内訳	画像3枚 $0.0637／文章 $0.007

人間が介在したのは「テーマを決める」「検品する」「公開を判断する」の3点だけです。執筆も画像生成もSEOの設定も、ワークフローの中で完結しています。

「1記事1円」「30円」と数字がバラバラな理由

過去の記事と今回の数字を並べると、一見すると矛盾して見えます。違いは「何を原価に含めたか」です。

記事	数字	含んでいる範囲
1記事30円の実コスト	30円	上位モデルで本文を生成したときの文章代
Dify×ローカルLLMで1記事1円	1円	無料のローカルモデル＋Flashで本文だけを作ったとき
今回	11円	本文＋画像3枚＋SEO設定まで

つまり、文章だけなら1円で作れます。高くつくのは画像です。ブログ記事を「画像付きのコンテンツ」として成立させるなら、文章の単価だけを見ていると実際の原価を見誤ります。

全体構成：生成はDify、実行と検品はOpenClaw

パイプラインは2層に分けています。文章と画像を作る部分はDifyのワークフロー、テーマの投入と検品はOpenClaw（AIエージェント基盤）側のランナーです。

Dify側のワークフローは、次の順にノードがつながっています。

テーマ確定（入力されたテーマを記事用に整える）
見出し構成案（H2・H3の設計）
記事本文作成
SEOタイトル・メタ説明・タグの生成
画像生成（Fal.aiのFLUXモデルで3枚）
WordPressへ下書き投稿

OpenClaw側は、このワークフローをAPIで呼ぶだけの薄いランナーです。実行はコマンド1本で済みます。

node cq-article.mjs --theme "テーマ" --season "秋"

ランナーは本文を標準出力に出さない設計にしました。記事の全文をエージェントの会話コンテキストに載せると、その分だけトークンを消費するからです。返すのはタイトル・文字数・タグ・下書きID・所要時間・概算原価だけにしています。

原価の内訳：87%は画像

画像1枚の単価は、画素数から計算できます。1024×592は約0.61メガピクセルで、FLUX LoRAの従量単価は1メガピクセルあたり$0.035です。

0.61MP × $0.035 = $0.0212/枚
$0.0212 × 3枚 = $0.0637（約9.5円）

文章は、本文・構成・SEOを合わせて24,502トークンで$0.007（約1円）でした。結果として、総原価の87%が画像です。

要素	金額	割合
画像3枚（Fal.ai）	$0.0637（約9.5円）	90%
文章（DeepSeek Flash）	$0.007（約1円）	10%
合計	$0.0707（約11円）	100%

画像の枚数を減らせば原価は下がりますが、記事の見栄えは落ちます。逆に言えば、文章のコストはほとんど気にしなくていいということです。モデルを乗り換えて1円を0.5円にするより、画像の枚数と生成回数を管理するほうが効きます。

無料のローカルモデルが動かなくなっていた

構成案とSEOタイトルの生成には、ローカルで動かす無料の20Bモデルを使っていました。しかし実行すると、ワークフローが途中で失敗します。エラーは次のものでした。

Invalid model identifier "http://host.docker.internal:1234/v1"

モデル名として、APIの接続先URLがそのまま送られていました。プロバイダー設定のどこかでモデル名と接続先が入れ替わっており、無料モデルのノード3つが全滅していた状態です。

今回は無料モデルにこだわらず、3つのノードをDeepSeek Flashに切り替えました。追加コストは1記事あたり$0.003程度で、ローカルサーバーの起動に依存しなくなるぶん安定します。

教訓はシンプルです。無料モデルは「動いていること」を確認してから本番に入れる。料金が0円なことと、正常に応答することは別の話でした。

人間とAIの役割分担

原価を下げるうえで効いたのは、モデルの乗り換えより役割の分離でした。OpenClaw側の1往復には、ワークスペースの指示書とツール定義を毎回読み込む固定コストが乗ります。実測で1往復あたり約2.3円です。

つまり、同じ作業を何往復で終えるかがコストに直結します。執筆をAIエージェントとの対話で進めると8〜12往復かかっていましたが、生成をワークフローに任せると、人間側の往復は「テーマを渡す」「検品する」の2回で済みます。

担当	やること
Difyのワークフロー	構成・本文・SEO・画像・下書き投稿
OpenClawのランナー	テーマ投入・結果の要約・著者の補正
人間	検品・公開判断・方針の決定

この分担で、1記事あたりのコストは従来の28〜38円から11円に下がりました。金額よりも、140秒で下書きができるようになったことのほうが実務的には大きいです。

検品で見つかった3つの穴

生成された下書きは、そのままでは公開できませんでした。必ず確認すべき点が3つあります。

著者：投稿者が管理人アカウントになっていた。ブログ上の書き手と一致させる必要がある
画像のalt：「AI画像生成 1」のような自動的な名前になっていた。内容を説明するテキストに置き換える
SEO設定：タイトルとメタ説明が未設定のままだった

著者はランナー側で自動補正するようにしました。altとSEO設定は記事ごとに内容が変わるため、検品の項目として残しています。

ここは自動化しきらないほうが安全です。AIが作った文章は、事実関係の確認も必要になります。数字や固有名詞が実測値と合っているかは、公開前に人が見るしかありません。

APIで記事を更新するときに踏んだ5つの罠

生成した記事を既存記事に統合する作業で、WordPressのAPIまわりに5つの落とし穴がありました。同じことをしようとする人の参考になればと思います。

REST APIで著者を変えた直後に編集できなくなる：管理者権限のアカウントでも、著者を別ユーザーに変えた投稿は編集権限エラーになりました。著者の変更は最後の工程にすべきです
XML-RPCは同じ認証で通る：RESTで弾かれた操作も、XML-RPCの投稿編集では実行できました。認証方式によって権限判定が一致しないことがあります
XML-RPCのカスタムフィールドは保存されない：セキュリティ強化で無視される設定になっていました。SEOプラグインのメタ情報はこの経路では設定できません
独自のブリッジAPIは独自の権限チェックを持つ：サイト側で用意した更新用エンドポイントは、RESTとは別の条件で403を返しました
ページキャッシュが最大5分残る：更新直後にページを開いても古いHTMLが返ります。キャッシュ回避のクエリを付けると即時反映を確認できます

教訓は「APIで編集できるかどうかを、変更の前後で確かめる」ことです。特に著者・公開状態・日付のように、権限の判定に影響する項目は最後に回すと安全です。

夜間運用の組み方

ここまでの仕組みは、夜間にまとめて回せます。流れは次のとおりです。

昼のうちに、翌日ぶんのテーマを3つ決めてキューに書く
夜間のスクリプトがワークフローを3回呼び、下書きを3本作る
朝、タイトル・文字数・タグだけを確認する
検品して公開判断を行う

失敗したときに備えて、実行前のワークフロー定義はバックアップしておきます。今回はモデルの切り替え時に定義を書き換えたため、戻せる状態を残したうえで作業しました。

この運用にすると、人間側の往復は1記事あたり2回、コストは約4.6円まで下がります。生成そのものは11円なので、合計しても15円前後です。

まとめ：原価を下げても、検索実績は別問題

記事1本の総原価は11円、所要時間は140秒でした。内訳の9割は画像で、文章は1円です。無料モデルを安定して動かすことと、役割を分けて往復を減らすことが、コストを下げる近道でした。

ただし、原価が下がっても読者は増えません。当ブログの別サイトでは、記事を量産したあとにAdSenseの再審査で「有用性の低いコンテンツ」と判定されました。原因は本数ではなく、サイトの一貫性と検索実績でした。

原価を下げる目的は、たくさん書くこと自体ではなく、試行回数を増やして当たりを探すことだと考えています。安く作れるようになったぶん、タイトルの付け方や検索意図の確認に時間を回す。その配分が、次の課題です。