
オープンモデル向けに堅牢なサーバーレス推論とファインチューニングを提供しますが、Chutes独自の分散型インフラストラクチャはありません。

月間サイト訪問数の推計

このドメインの Similarweb 推計値であり、アクティブユーザー数ではありません。観測データのある月のみ表示し、取得日と対象月を区別しています。
取得日 2026/11/11
編集部による 5 点満点の評価です。ユーザー評価の平均ではありません。 このページの各視点は、製品情報をもとに AI がまとめたものです。実際の利用者のレビューではありません。
OpenAITools.app のテレメトリ(2026-11-11 検証)によると、Chutes(chutes.ai)は AI API に分類される AI プラットフォームで、月間 25.02万の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -4.49万(-15.2%)です。主要な地域市場はアメリカ合衆国(トラフィックシェア 58.1%)で、有料の料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには Together AI(月間 164.59万訪問)、DeepInfra(月間 45.78万訪問)、OpenRouter(月間 1994.14万訪問)が含まれます。
コールドスタートなしで最高に速い。
APIが完全に互換性あって移行が楽だった。
サイト検証・料金体系・同カテゴリ比較に基づき AI が多角的な論点を要約した参考視点であり、実在ユーザーの個別投稿ではありません。
ベースURLとキーを差し替えるだけで、既存のOpenAI互換SDKコードがそのまま動きます。
LLMに加えて画像・動画・音声・音楽・埋め込み・モデレーションのモデル、さらに独自コードの実行に対応。
モデルは常時ウォームで、本番トラフィックがコンテナ起動を待つことはありません。
一部モデルはトラステッド実行環境で動作し、プライベートで分離された推論を実現します。
ホストモデルはトークン単位、プライベートGPUは秒単位。サブスクや最低利用額はありません。
Chutesは分散型GPUインフラ上に構築されたサーバーレス推論プラットフォームです。固定のGPU割り当てを借りるのではなく、OpenAI互換エンドポイントにリクエストを送ると、すでに稼働中のキャパシティへルーティングされます。チームが強調するのは「提供スピード」で、新しいオープンソースの最先端モデルが公開されると数分以内に稼働させ、開発者がいち早く検証・実装できるようにしています。
モデルカタログは意図的に幅広く作られています。一般的なLLMだけでなく、画像・動画・音声・音楽・埋め込み・コンテンツモデレーションのモデルをホストし、独自コードをカスタム"chute"として持ち込むこともできます。これにより、チャットアシスタントが画像生成や音声文字起こし、ユーザー投稿のモデレーションまで担うマルチモーダル製品を、複数ベンダーを組み合わせずに構築できます。
運用面では本番ワークロードを重視し、常時ウォームのモデル、バッチ処理と一時ジョブ、プライベートデプロイの秒単位GPU課金、プライバシーが重要な用途向けのTEE内での機密推論を提供します。公開モデルはトークン単位の従量課金で、ライブのコスト見積もりとコンシューマー向けチャットアプリも用意されています。
OpenAI SDKの向き先をChutesに変えるだけで、GPU容量を管理せずにチャットや推論、視覚機能を提供できます。
テキストと同じAPIキーで画像・動画・音声を生成し、統合と請求を一つに保てます。
データをホスト環境から隔離する必要がある場合、TEE対応モデルでプロンプトを処理できます。
バッチや一時ジョブを実行し、秒単位課金のプライベートchuteに自社モデルコードをデプロイできます。
同じ主要カテゴリの競合 AI ツールをテレメトリで並列比較
| 順位 | AI ツール | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 直接流入の割合 | 料金 | 直接比較 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Chutes | 25.02万 | -15.2% | 直接流入 75% | 有料 | 表示中 |
| 1 | Together AI オープンモデル向けに堅牢なサーバーレス推論とファインチューニングを提供しますが、Chutes独自の分散型インフラストラクチャはありません。 | 164.59万 | +64.9% | 直接流入 54% | フリーミアム、有料 | vs Together AI |
| 2 | DeepInfra オープンウェイトモデル向けに非常に安価なサーバーレスAPI推論を提供しますが、カスタムモデルのデプロイオプションは異なります。 | 45.78万 | -8.9% | 直接流入 52% | 有料 | vs DeepInfra |
| 3 | OpenRouter インテリジェントなルーティングを備えたAPIゲートウェイの背後に何百ものモデルを集約していますが、専用の分散型ホスティングへの注力は控えめです。 | 1994.14万 | -6.2% | 直接流入 60% | 有料 | vs OpenRouter |
| 4 | Novita AI コストパフォーマンスの高いGPUクラウドサービスとサーバーレスモデルAPIを提供し、開発者エコシステムが少し異なります。 | 27.14万 | -10.4% | 直接流入 62% | 有料 | vs Novita AI |
| 5 | Fireworks オープンモデルに対して卓越した推論スループットとファインチューニングを提供しますが、価格や対応モデルカタログは異なります。 | 65.97万 | +6% | 直接流入 48% | 料金は要問い合わせ | vs Fireworks |
| 6 | Replicate AI APIを介した多様な機械学習モデルの実行とファインチューニングに優れていますが、独自のサーバーレスアーキテクチャを採用しています。 | 90.4万 | -8.4% | 直接流入 64% | 有料 | vs Replicate AI |

オープンモデル向けに堅牢なサーバーレス推論とファインチューニングを提供しますが、Chutes独自の分散型インフラストラクチャはありません。

オープンウェイトモデル向けに非常に安価なサーバーレスAPI推論を提供しますが、カスタムモデルのデプロイオプションは異なります。
インテリジェントなルーティングを備えたAPIゲートウェイの背後に何百ものモデルを集約していますが、専用の分散型ホスティングへの注力は控えめです。
コストパフォーマンスの高いGPUクラウドサービスとサーバーレスモデルAPIを提供し、開発者エコシステムが少し異なります。
オープンモデルに対して卓越した推論スループットとファインチューニングを提供しますが、価格や対応モデルカタログは異なります。

APIを介した多様な機械学習モデルの実行とファインチューニングに優れていますが、独自のサーバーレスアーキテクチャを採用しています。
APIを介した多様な機械学習モデルの実行とファインチューニングに優れていますが、独自のサーバーレスアーキテクチャを採用しています。

Achieves unmatched inference speed using custom LPU hardware, but supports a more restricted selection of open models.

特化型Specializes in high-speed serverless inference for generative media models rather than general text LLMs.
Hosts popular open-source models with high performance, though regional availability and developer tooling differ from Chutes.
Hosts popular open-source models with high performance, though regional availability and developer tooling differ from Chutes.
無料・オープンソースFocuses on memory-efficient model fine-tuning and local execution rather than a hosted decentralized inference cloud.
無料・オープンソースFocuses on memory-efficient model fine-tuning and local execution rather than a hosted decentralized inference cloud.

無料・オープンソースActs as an open-source proxy gateway to unify multiple providers, requiring you to bring your own backend compute.
無料・オープンソースRuns open-weight models locally on your own machine instead of providing a cloud-based serverless inference API.
無料・オープンソースRuns open-weight models locally on your own machine instead of providing a cloud-based serverless inference API.