# Activepieces vs BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム） Activepieces は月間 258,553 訪問、前月比成長率 +1.5%、料金体系フリーミアムを記録しています。BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）は月間 5,700,686 訪問、成長率 -17%、料金体系フリーミアムを記録しています。 | 指標 | [Activepieces](https://openaitools.app/ja/tool/activepieces) | [BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）](https://openaitools.app/ja/tool/bigmodel) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.activepieces.com | https://bigmodel.cn | | カテゴリ | AI Workflow, ノーコード・ローコード, AIコードアシスタント, AI Agent | Large Language Models (LLMs), AI API, AIモデル, AI Agent | | 料金モデル | フリーミアム | フリーミアム | | 月間訪問数 | 258,553 | 5,700,686 | | 前月比成長率 | +1.5% | -17% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | 中国 | | ダイレクト訪問 | 111,328 | 4,230,503 | | レビュースコア | 4.6 | 4.6 | | 保存数 | 0 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Activepieces Activepiecesは、チームのエージェントと人間が同じワークスペースを共有するという考え方を軸にしたAIファーストの自動化プラットフォームです。中心となるのはAIエージェントで、やりたい仕事を普通の言葉で説明すると、接続済みのアプリや指定したMCPサーバーの中から手順・順序・開くべきツールをエージェント自身が判断します。金銭・顧客・本番環境に関わる工程には人の承認を挟めるため、重要な操作を制御下に置けます。 エージェント層の下には成熟したワークフローエンジンとビジュアルビルダーがあります。チャットでフローの大半を下書きでき、分岐、リトライ、待機ポイント、サブフロー、エラー処理、人による承認が難しいケースを担います。ロジックが必要な工程ではインラインTypeScriptを書き、それ以外はビジュアルのまま保てます。チャット、軽量な構造化データ層であるTables、ナレッジベース、MCPサーバーがプラットフォームを構成し、エージェントとチームメンバーが同じデータ上で動きます。 プロジェクトはコアがオープンソースで、数百人のコントリビューターがMITライセンスのアプリ部品を維持しています。導入形態はActivepieces Cloud、自社のDockerまたはKubernetes、完全なエアギャップと柔軟です。エンタープライズ向けにはプロジェクトとアクセス権限、OktaやEntraによるSSO、HashiCorp Vaultなどのシークレットマネージャー、SIEMへの監査ログ配信、Anthropic・OpenAI・AWS Bedrock・Google Geminiの自前キー持ち込みに対応します。 **料金とプラン:** フリーミアムモデルです。クレジットカード不要の無料プランでフローとエージェントの構築を始められ、有料プランでは実行量とエンタープライズ機能が強化されます。導入はマネージドクラウドからセルフホスト、エアギャップまで選べ、オープンソース利用者は自社インフラでコミュニティ版を動かせます。 - **自然言語からAIエージェントを作成:** 日常的な言葉でタスクを説明すると、エージェントが手順を判断し、接続済みアプリやMCPサーバーからツールを選び、重要な操作の前で承認を求めます。 - **ビジュアルビルダーとインラインTypeScript:** キャンバス上で分岐、リトライ、待機ポイント、サブフロー、エラー処理を備えた自動化を構築し、コードが必要な工程はインラインTypeScriptで書けます。 - **770以上のオープンソース連携:** 各部品はMITライセンスでコミュニティが開発。既存アプリを広くカバーし、未対応サービスもHTTP部品で任意のREST/GraphQLに接続でき、認証とページネーションも処理されます。 - **チャット・Tables・ナレッジベース:** 会話からフローを下書きし、フローとエージェントが読み書きできるTablesに構造化データを保存し、社内ドキュメントを全エージェントから検索可能にします。 - **エンタープライズ導入とガバナンス:** マネージドクラウド、自社Docker/Kubernetes、エアギャップで稼働。プロジェクト分離、SSO、ロール権限、シークレットマネージャー、監査ログ、自前AIキーに対応します。 **強み:** MITライセンスの部品を備えたオープンソースコアと、実用的なセルフホスト構成; AIエージェント、ビジュアルビルダー、インラインTypeScriptの組み合わせが強力; SSO、ロール、シークレットマネージャー、監査ログなどエンタープライズ機能が充実; 豊富なコネクタに加え、HTTP部品で任意のAPIをカバー **制約・デメリット:** エージェント、テーブル、フロー、MCPの機能が多く、初心者には情報量が過多; 一部の高度な企業向け機能は有料またはセルフマネージド限定; セルフホストではアップグレード、拡張、信頼性の管理を自ら担う必要がある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/activepieces.md) ## BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム） BigModel は智譜 AI の開発者向けプラットフォームで、GLM シリーズの大規模言語モデルと幅広いマルチモーダル機能への API アクセスを提供します。複数ベンダーを使い分ける必要はなく、同一アカウントと認証情報でテキスト生成、視覚言語理解、OCR、音声認識、音声合成、画像生成、動画生成などを呼び出せます。 モデル提供にとどまらず、アプリ開発者向けの機能も充実しています。エージェントフレームワーク、MCP サービス対応、検索拡張生成のためのナレッジベース、ファインチューニングのワークフロー、ブラウザで素早く試せるプレイグラウンドを備えます。さらに AI コーディングアシスタントやビジュアル／ローコード構築の仕組みもあり、ML エンジニアリングのリソースが薄いチームでも実装を進められます。 要件が厳しい組織向けには、プライベートインスタンスやオンプレミス展開に対応し、トークン単位の従量課金とエンタープライズ契約を用意しています。低予算で試作する個人開発者にも、データを自社インフラ内に留めたい大企業にも適した構成です。 **料金とプラン:** BigModel はフリーミアムとトークン従量課金を組み合わせたモデルです。新規ユーザーには通常トライアル用クレジットが付与され、その後は API のトークン消費量に応じた従量課金となります。大量利用、プライベートインスタンス、オンプレミス導入は営業経由のエンタープライズ契約で見積もられます。最新の料金は公式の料金ページで確認してください。 - **GLM のテキスト・マルチモーダル API:** 1 つのアカウントで GLM 大規模モデルと視覚・OCR・音声・画像・動画の各エンドポイントを呼び出せます。 - **エージェントと MCP 対応:** ツールを扱うエージェントを構築し、MCP サービスでモデルを外部システムに接続できます。 - **ナレッジベースと RAG ツール:** 管理されたナレッジベースと検索パイプラインを作り、自社文書に基づく回答を実現します。 - **ファインチューニングとプレイグラウンド:** 自社データでモデルを調整し、ブラウザでプロンプトを対話的に試してから本番投入できます。 - **プライベート／オンプレミス展開:** プライベートインスタンスや自社ハードウェアで運用し、データ所在とコンプライアンス要件に対応します。 **強み:** LLM から視覚・音声・動画まで幅広いモデルを 1 つのプラットフォームで提供; GLM シリーズを公式にサポートし、ドキュメントや更新が一次情報; 厳格なデータ要件に対応するプライベート／オンプレミス展開を用意; API だけでなくエージェント、ナレッジベース、ファインチューニングも提供 **制約・デメリット:** ドキュメントと料金が中国語中心で、英語のみのチームには負担; 一部の企業向け機能は営業問い合わせが必要で、自助での価格確認が難しい; マルチモーダルを高頻度で使うとトークンコストが膨らみやすい [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/bigmodel.md) ## よくある質問 ### Activepieces と BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Activepieces の月間訪問数は 258,553、BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）は 5,700,686 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Activepieces の前月比成長率は +1.5%、BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）は -17% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Activepieces: フリーミアム。フリーミアムモデルです。クレジットカード不要の無料プランでフローとエージェントの構築を始められ、有料プランでは実行量とエンタープライズ機能が強化されます。導入はマネージドクラウドからセルフホスト、エアギャップまで選べ、オープンソース利用者は自社インフラでコミュニティ版を動かせます。 BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）: フリーミアム。BigModel はフリーミアムとトークン従量課金を組み合わせたモデルです。新規ユーザーには通常トライアル用クレジットが付与され、その後は API のトークン消費量に応じた従量課金となります。大量利用、プライベートインスタンス、オンプレミス導入は営業経由のエンタープライズ契約で見積もられます。最新の料金は公式の料金ページで確認してください。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek) | 372,761,591 | +4.3% | フリーミアム | 非常に低コストで優れたオープンウェイトの推論パフォーマンスを提供しますが、BigModelのような幅広い企業向けマルチモーダルエージェント構築スイートが不足しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek.md) | | 2 | [OpenAI プラットフォーム](https://openaitools.app/ja/tool/openai) | 234,678,639 | -9.6% | 有料 | 業界最先端のフロンティアインテリジェンスと開発者エコシステムを提供しますが、BigModelの専門的なGLMアーキテクチャやネイティブの中国語最適化が不足しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openai.md) | | 3 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | フリーミアム | 大規模なコンテキストウィンドウと堅牢なマルチモーダルGemini APIを提供しますが、モデルアーキテクチャや地域別の企業向けツールで異なります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio.md) | | 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 有料 | 1つのAPIエンドポイントの下に数百のグローバルモデルを集約しますが、BigModelは智譜のGLMモデル向けに直接的なネイティブインフラストラクチャを提供します。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) | | 5 | [Zapier](https://openaitools.app/ja/tool/zapier-com) | 5,065,248 | +0.4% | フリーミアム、無料トライアル、有料 | 膨大な既製アプリのエコシステムと洗練されたUXを備えていますが、大幅に高価でプロプライエタリです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/zapier-com.md) | | 6 | [n8n](https://openaitools.app/ja/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | フリーミアム | 強力なオープンソースのワークフロー自動化と堅牢なセルフホスティングオプションを提供しますが、Activepiecesよりも学習曲面が険しいです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/n8n.md) | | 7 | [fal.ai](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 1,500以上の実運用向け生成メディアモデルを1つのAPIで | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai.md) | | 8 | [MindStudio](https://openaitools.app/ja/tool/mindstudio) | 1,793,337 | +14.2% | 料金は要問い合わせ | カスタムAIエージェントをデプロイするための効率的なインターフェースですが、従来のデータ統合パイプラインに対する柔軟性は低いです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/mindstudio.md) | | 9 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | サーバーレスのオープンソースモデルホスティングと専用GPUクラスターを専門としていますが、独自のGLMモデルのネイティブ統合は少なくなっています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) | | 10 | [Replicate AI](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 有料 | Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/activepieces-vs-bigmodel More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)