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、Models.dev（models.dev）は AIモデルに分類される AI プラットフォームで、月間 20.05万の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -8167（-3.9%）です。主要な地域市場は中国（トラフィックシェア 23%）で、無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 Countless.dev（月間 787 訪問）、LLMBoard.ai（月間 378 訪問）、LLM Price Check（月間 8255 訪問）が含まれます。
モデルの仕様や価格が一目で分かって最高。
API開発の必携ブックマーク。
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。
各モデルを provider/model 形式で統一し、プロバイダーをまたいだ比較を可能にします。
コンテキストウィンドウ、出力上限、推論、ツール呼び出し、構造化出力、温度対応を横並びで確認できます。
100万トークンあたりの入力・出力価格をリリース日・更新日と並べて掲載します。
クローズドの主力APIと各ラボのオープンウェイトモデルを1つの並べ替え可能なカタログに収録。
JSON API や型安全なSDKでカタログを取得し、自社ツールやダッシュボードに組み込めます。
Models.dev は「どのモデルを使うべきか、コストはいくらか」という実務的な問いに答えるために作られています。各項目は provider/model 形式の正規識別子で整理されるため、複数のプロバイダーが提供する同一モデルを推測ではなく直接比較できます。列にはコンテキストウィンドウ、最大出力、入力・出力の対応、推論、ツール呼び出し、構造化出力、温度制御、オープン／クローズドの重み、100万トークンあたりの価格、リリース日と更新日が含まれます。
モデルのリリースは速いため、カタログは最新性を重視して作られ、並べ替えと検索ができる表からラボやプロバイダーで絞り込めます。クローズドの主力モデルとオープンウェイトの選択肢の両方を収録するため、コスト計画にも機能調査にも役立ちます。
プロジェクトはオープンソースで無料、プログラムから利用されることを前提としています。JSON API や型安全なSDKを通じてカタログを自社ツールに取り込めるため、閲覧用の参考ページというより、ダッシュボードやルーティング、社内コスト計算機のバックエンドとして実用的です。
新機能にモデルを組み込む前に、ラボごとの機能とコストを比較できます。
AIワークロードの予算策定時に、100万トークンあたりの費用とコンテキスト要件を見積もれます。
APIやSDKでデータを取得し、社内ダッシュボードやルーター、比較ツールを動かせます。
オープンウェイトとクローズドモデルのリリース・更新日を1つの画面で追えます。
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Models.dev | 20.05万 | -3.9% | 直接流入 68% | 無料 | 表示中 |
| 1 | Countless.dev Models.devに非常によく似た、AIモデルの価格と性能を評価するための無料オープンソース比較ディレクトリです。 | 787 | -45.8% | 直接流入 40% | 無料 | vs Countless.dev |
| 2 | LLMBoard.ai LLMのベンチマーク、価格、機能を1つのインテリジェンスプラットフォームに集約していますが、オープンソースのデータベースアクセスが欠けています。 | 378 | 0% | 直接流入 33% | 無料 | vs LLMBoard.ai |
| 3 | LLM Price Check 主要なAIプロバイダー全体のトークン単価API価格をシンプルな比較表で追跡しますが、より幅広いモデル仕様は省略されています。 | 8255 | -34.7% | 直接流入 39% | 無料 | vs LLM Price Check |
| 4 | LLM Pricing 大規模言語モデル間でトークンコストとコンテキストウィンドウを比較しますが、開発者向けの追跡リソースは少なくなっています。 | 0 | 0% | — | 無料 | vs LLM Pricing |
| 5 | AIAtlas モデルの価格やAIツールの情報を追跡しますが、Models.devほど構造化された技術仕様データはありません。 | 189 | -67.7% | 直接流入 38% | フリーミアム | vs AIAtlas |
| 6 | OpenGPT 基盤モデルの性能やAIスタックの比較を支援しますが、単なるデータベースというよりは意思決定ワークスペースとして機能します。 | 3559 | -24.7% | 直接流入 39% | フリーミアム | vs OpenGPT |
無料・オープンソースModels.devに非常によく似た、AIモデルの価格と性能を評価するための無料オープンソース比較ディレクトリです。
LLMのベンチマーク、価格、機能を1つのインテリジェンスプラットフォームに集約していますが、オープンソースのデータベースアクセスが欠けています。
LLMのベンチマーク、価格、機能を1つのインテリジェンスプラットフォームに集約していますが、オープンソースのデータベースアクセスが欠けています。
主要なAIプロバイダー全体のトークン単価API価格をシンプルな比較表で追跡しますが、より幅広いモデル仕様は省略されています。
主要なAIプロバイダー全体のトークン単価API価格をシンプルな比較表で追跡しますが、より幅広いモデル仕様は省略されています。
大規模言語モデル間でトークンコストとコンテキストウィンドウを比較しますが、開発者向けの追跡リソースは少なくなっています。
大規模言語モデル間でトークンコストとコンテキストウィンドウを比較しますが、開発者向けの追跡リソースは少なくなっています。
モデルの価格やAIツールの情報を追跡しますが、Models.devほど構造化された技術仕様データはありません。
モデルの価格やAIツールの情報を追跡しますが、Models.devほど構造化された技術仕様データはありません。
特化型基盤モデルの性能やAIスタックの比較を支援しますが、単なるデータベースというよりは意思決定ワークスペースとして機能します。
特化型基盤モデルの性能やAIスタックの比較を支援しますが、単なるデータベースというよりは意思決定ワークスペースとして機能します。
特化型Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs.
特化型Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs.
特化型Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing.
特化型Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing.
特化型Provides cost calculators, tokenizers, and benchmark comparisons, but built as a software library rather than a directory.
特化型Provides cost calculators, tokenizers, and benchmark comparisons, but built as a software library rather than a directory.
特化型Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables.
特化型Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables.
