# Models.dev vs Semantic Scholar

Models.dev enregistre 200 451 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -3,9 % et un modèle tarifaire Gratuit. Semantic Scholar enregistre 8 198 672 visites mensuelles avec une croissance de +5,8 % et un modèle tarifaire Gratuit.

| Métrique | [Models.dev](https://openaitools.app/fr/tool/models-dev) | [Semantic Scholar](https://openaitools.app/fr/tool/semantic-scholar) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL du site web | https://models.dev | https://www.semanticscholar.org |
| Catégories | Modèles IA, AI API, Modèles d'IA open source, Annuaire d'outils IA | Outil de recherche IA, Moteur de recherche IA, AI API, Articles IA |
| Modèle tarifaire | Gratuit | Gratuit |
| Visites mensuelles | 200 451 | 8 198 672 |
| Taux de croissance mensuel | -3,9 % | +5,8 % |
| Marché principal | Chine | États-Unis |
| Visites directes | 136 316 | 1 884 449 |
| Score d'avis | 4,4 | 4,8 |
| Nombre d'enregistrements | 0 | 36 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |

## Models.dev

Models.dev répond à une question très concrète : quel modèle utiliser, et à quel coût ? Chaque entrée est organisée sous un identifiant canonique au format fournisseur/modèle, ce qui permet de comparer directement un même modèle servi par plusieurs fournisseurs. Les colonnes couvrent la fenêtre de contexte, la sortie maximale, la prise en charge entrée/sortie, le raisonnement, l'appel d'outils, la sortie structurée, le contrôle de température, les poids ouverts ou fermés, le prix par million de tokens, ainsi que les dates de publication et de mise à jour.

Comme les sorties de modèles s'enchaînent vite, le catalogue est conçu pour rester à jour, avec des tableaux triables et recherchables permettant de filtrer par laboratoire ou fournisseur. Il inclut à la fois des modèles phares fermés et des alternatives à poids ouverts, ce qui sert autant à la planification des coûts qu'à l'étude des capacités.

Le projet est open source et gratuit, et destiné à être consommé par programme. Les développeurs peuvent l'intégrer à leurs propres outils via une API JSON ou un SDK typé, ce qui en fait un back-end pratique pour des tableaux de bord, une logique de routage ou des calculateurs de coûts internes, plutôt qu'une simple page de consultation.

**Tarifs et offres:** Models.dev est gratuit et open source. Il s'agit d'une base de référence : les prix affichés sont les tarifs par million de tokens facturés par les fournisseurs de modèles, et non des frais d'utilisation du site.

- **Identifiants canoniques:** Chaque modèle utilise un format fournisseur/modèle uniforme pour une comparaison directe entre fournisseurs.
- **Comparaison des spécifications:** Fenêtre de contexte, limite de sortie, raisonnement, appel d'outils, sortie structurée et température côte à côte.
- **Transparence des prix:** Prix d'entrée et de sortie par million de tokens, avec dates de publication et de mise à jour.
- **Modèles ouverts et fermés:** Couvre les API phares fermées et les modèles à poids ouverts de nombreux laboratoires dans un seul catalogue triable.
- **Accès développeur:** Consommez le catalogue via une API JSON ou un SDK typé pour vos propres outils et tableaux de bord.

**Forces:** Gratuit et open source, sans compte requis; Des identifiants canoniques rendent la comparaison entre fournisseurs fiable; Prix, limites et capacités réunis dans un tableau triable; Disponible en API JSON et SDK typé pour un usage programmatique

**Limites:** C'est un catalogue de référence, pas un service d'inférence ni d'hébergement; La qualité des données dépend de la réactivité de la communauté et des mainteneurs; L'interface vise les développeurs et offre peu de repères aux non-techniciens

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/models-dev.md)

## Semantic Scholar

Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.

**Tarifs et offres:** Completely free. Semantic Scholar is operated as a non-profit academic project by the Allen Institute for AI, with no subscription tiers — accounts, search, Semantic Reader and the developer API are all available at no cost.

- **Semantic search across 240M+ papers:** Search 241 million-plus publications from every scientific field using natural-language queries that match meaning rather than exact keywords.
- **AI-generated TLDR summaries:** Each indexed paper gets a one-sentence machine-generated TLDR so you can triage results before committing to reading the full text.
- **Semantic Reader:** An augmented PDF reader that highlights citations, definitions, equations and figures inline, and shows which later papers cited the passage you are reading.
- **Citation context and influence signals:** See how a paper was cited, whether citations were influential, and which references shaped the work — useful for literature reviews and citation chasing.
- **Free developer API and Scholar's Hub:** A documented public API exposes search and metadata endpoints at no charge, while Scholar's Hub lets you follow authors, topics and citation alerts.

**Forces:** Free to use with no paywall, subscription or credit limits; Very broad coverage spanning 240M+ papers in all scientific fields; Semantic ranking and AI TLDRs surface relevant work that keyword search misses; Semantic Reader adds inline citations, definitions and figures during reading

**Limites:** Indexing lag means the newest preprints are not always immediately available; TLDR summaries are machine-generated and can oversimplify nuanced findings; Full text is frequently limited to what publishers or repositories expose; Not a citation manager: no built-in PDF library, BibTeX export workflow or note system

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/semantic-scholar.md)

## Questions fréquentes

### Comment Models.dev et Semantic Scholar se comparent-ils en termes de trafic mensuel ?

Models.dev enregistre 200 451 visites mensuelles, tandis que Semantic Scholar enregistre 8 198 672. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit.

### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ?

Models.dev a un taux de croissance mensuel de -3,9 % ; Semantic Scholar a +5,8 %.

### Comment les tarifs se comparent-ils ?

Models.dev : Gratuit. Models.dev est gratuit et open source. Il s'agit d'une base de référence : les prix affichés sont les tarifs par million de tokens facturés par les fournisseurs de modèles, et non des frais d'utilisation du site. Semantic Scholar : Gratuit. Completely free. Semantic Scholar is operated as a non-profit academic project by the Allen Institute for AI, with no subscription tiers — accounts, search, Semantic Reader and the developer API are all available at no cost.

## Alternatives

| # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Perplexity](https://openaitools.app/fr/tool/perplexity-ai) | 88 310 223 | -3,7 % | Freemium | Broader real-time web search capabilities with academic filters, but less specialized for deep bibliographic citation analysis than Semantic Scholar. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/perplexity-ai.md) |
| 2 | [Consensus](https://openaitools.app/fr/tool/consensus) | 6 014 388 | -1,2 % | Freemium | Synthétise des réponses directes fondées sur des données probantes à partir d'articles scientifiques, mais possède une base de données brute moins complète que Semantic Scholar. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/consensus.md) |
| 3 | [SciSpace](https://openaitools.app/fr/tool/scispace) | 4 464 111 | +8,6 % | Freemium | Offre un espace de travail immersif de lecture par IA et d'analyse de PDF, mais est moins axé sur la recherche bibliographique pure. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/scispace.md) |
| 4 | [Elicit](https://openaitools.app/fr/tool/elicit) | 1 751 507 | +3,1 % | Freemium | Excelle dans l'extraction automatisée de données de revues systématiques et la synthèse de preuves, mais indexe une tranche de littérature plus restreinte. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/elicit.md) |
| 5 | [Scite](https://openaitools.app/fr/tool/scite) | 841 974 | +1,1 % | Essai gratuit, Tarifs sur demande | Fournit des Smart Citations avancées montrant comment les articles se soutiennent ou se contestent, mais possède un index global plus petit. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/scite.md) |
| 6 | [ResearchRabbit](https://openaitools.app/fr/tool/researchrabbit) | 831 571 | +3,1 % | Gratuit | Propose d'excellentes collections de citations visuelles et des recommandations de suivi de littérature, mais manque de fonctionnalités de résumé d'articles en ligne. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/researchrabbit.md) |
| 7 | [Connected Papers](https://openaitools.app/fr/tool/connected-papers) | 750 576 | +3,1 % | Freemium | Offre un cartographie de graphes visuels supérieure des connexions entre articles académiques, mais manque de recherche traditionnelle par mots-clés et d'outils de lecture en texte intégral. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/connected-papers.md) |
| 8 | [Paperguide](https://openaitools.app/fr/tool/paperguide) | 371 972 | -2,9 % | Freemium | Espace de travail natif IA pour les revues de littérature et les revues systématiques auditables | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/paperguide.md) |
| 9 | [Stork](https://openaitools.app/fr/tool/stork) | 201 544 | +2,3 % | Gratuit | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/stork.md) |
| 10 | [Paper Digest](https://openaitools.app/fr/tool/paper-digest) | 97 202 | -7,1 % | Freemium | Paper Digest is an AI research platform that summarizes literature, generates literature reviews with citations, and delivers daily digests of new papers across arXiv, PubMed, bioRxiv and major conferences. Launched in 2 | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/paper-digest.md) |

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Source : https://openaitools.app/fr/compare/models-dev-vs-semantic-scholar

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