
何が起きたか
ガイドによるとnano-banana-2(RunComfy)が440,342で首位、ai-video-generationが385,573で続くが、Higgsfieldの「nano_banana_2」はNano Banana Proの別名で、Nano Banana 2にはnano_banana_flashが必要だ。
なぜ重要か
同じモデルでも複数のラッパーから別々の請求で利用できるため、インストール数だけで選ぶと削除済みスキルや割高なモデルに当たりやすく、どのラッパーのキーに課金されるかはエージェントによって異なる。
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モデル比較というより、課金と認証の監査だ。Claude Codeはピクセルを描けないため、画像・動画スキルはすべてプロバイダへ振り分けるラッパーであり、どのアカウントに請求が来るかはラッパーが決める。調査はその振り分けがいかに複雑かを浮き彫りにする。Nano Banana ProだけでもOpenRouter、Pilio、Higgsfieldのyoutube-thumbnailスキル、ECC動画編集スキル経由のfal.aiから利用でき、それぞれに請求書が別に届く。
静かにコストがかさむ構造的な不整合も記録している。Higgsfieldの汎用スキルは品質をデフォルトにし、指示がない限り安価なモデルへ最適化しないようエージェントに伝えるため、曖昧な依頼はプレミアムなデフォルトで課金される。deer-flowのスキルは、たまたま設定されている環境変数に応じてプロバイダを切り替える。ガイドは、別用途で設定したGEMINI_API_KEYがあると、プロバイダを明示的に固定しない限り課金がGeminiへ引っ張られ得ると指摘する。
インストール手順も作者ごとに異なる。Higgsfieldのスキルはcurlでパイプするインストールスクリプトで初期化し、RunComfyのai-video-generationはリモートスクリプトをシェルにパイプすることを明示的に禁じている。実務的な結論は、プロバイダの選択、キーの置き場所、インストール方法を、エージェントがこれらのスキルに触れる前に決めておくべきだということだ。
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