# Apify vs Aquin Apify は月間 4,147,762 訪問、前月比成長率 +3.9%、料金体系フリーミアム、料金は要問い合わせを記録しています。Aquin は月間 0 訪問、成長率 0%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Apify](https://openaitools.app/ja/tool/apify) | [Aquin](https://openaitools.app/ja/tool/aquin) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.apify.com | https://www.aquin.app | | カテゴリ | AI Web スクレイピング, AI Agent, AI API, AI開発者ツール | AIブラウザ, AI 検索エンジン, AIアシスタント, AI 音声テキスト化 | | 料金モデル | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 4,147,762 | 0 | | 前月比成長率 | +3.9% | 0% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | グローバル | | ダイレクト訪問 | 1,816,433 | 0 | | レビュースコア | 4.6 | 4.1 | | 保存数 | 6 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Apify Apifyは汎用的なWeb自動化クラウドとして始まり、現在では即時利用可能なデータ抽出ツールの最大級のマーケットプレイスに成長しました。プラットフォーム上にはActor商店があり、Apify公式とサードパーティ開発者が作った小さなコンテナ化プログラムが並びます。Googleマップの店舗情報、TikTokの動画、Instagramの投稿、Amazonの価格などを取得したり、ドキュメントサイトをRAGパイプライン向けの整ったMarkdownに変換したりできます。各ActorはApifyのクラウドで動作し、APIから起動でき、定期的なスケジュール実行や下流のストレージ・アプリへの連携が可能です。\n\n本番環境でのスクレイピングは実質的にインフラの問題ですが、Apifyはその面倒な部分をまとめて引き受けます。住宅用・データセンター用プロキシのローテーション、ブラウザフィンガープリントとブロック回避、リトライ処理、データセットとキーバリューストレージ、実行監視などです。自分でコードを書きたい開発者はPython／JavaScriptのApify SDKでActorを構築でき、オープンソースのクローリング＆ブラウザ自動化ライブラリCrawlee（Playwright、Puppeteer、Selenium、BeautifulSoupに対応）も利用できます。\n\n近年はAIを軸にした位置づけを強めており、Apify MCPサーバーとCLIによりAIアシスタントやエージェントがActorをツールとして発見・実行できます。Website Content CrawlerというActorはLLMアプリやベクトルデータベースへの供給を明確に想定しています。料金はフリーミアムで、月次クレジット、一部Actorの従量課金、企業向けの個別契約があります。 **料金とプラン:** フリーミアム。月次利用クレジット付きの無料プラン、クレジットと同時実行数を拡張する有料プラン、マーケット内の多くのActorの従量課金、企業向けの個別見積もりがあります。Actorを公開した開発者には収益分配もあります。 - **Actorマーケットプレイス:** SNS、地図、EC、不動産、汎用クローリングまで対応する10万件以上の既製スクレイパーと自動化ツール。 - **MCPサーバーとCLI:** ApifyのActorをAIアシスタントやエージェントに直接接続し、検索・実行・構造化データ取得をツール呼び出しとして行えます。 - **ブロック回避とプロキシ基盤:** マネージドなプロキシローテーションとブロック回避が組み込まれ、対策を強化したサイトでも安定して動作します。 - **CrawleeとApify SDK:** オープンソースのクローリングライブラリとPython／JavaScript SDKで、Playwright、Puppeteer、Selenium、Cheerioを使った独自Actorを構築できます。 - **スケジュール・保存・連携:** 定期実行、CSV/JSON/Excelへのエクスポート、Webhook、LangChain、LlamaIndex、Zapierなど数千のアプリ連携。 **強み:** 豊富な既製スクレイパーによりノーコードで済む作業が多い; プロキシ、リトライ、ブロック対策などのインフラを任せられる; MCP、CLI、APIでエージェント連携でき、LangChainやLlamaIndexにも対応; 試験利用できる無料枠と開発者向け収益分配プログラム **制約・デメリット:** 従量課金のため大量スクレイピングではコストが急増しやすい; コミュニティ製Actorと公式Actorで品質に差がある; 対象サイトの変更が頻繁で、一部Actorが壊れたり更新を要したりする [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/apify.md) ## Aquin Aquin (Aquin Labs) is an AI research organisation working on interpretability and applied prediction. Its core project, Aleph, is positioned as a universal predictor for applied ML, data science and annotation work, producing schema-bound outputs such as probabilities, labels, boxes and scores that programs can consume. Alongside it the lab publishes research on attention circuits, weight editing and self-learning developer agents. **料金とプラン:** Aquin does not publish a public price list. The site mixes freely readable research with applied engagements, so commercial terms are discussed directly with the team. - **Universal predictor (Aleph):** A single base that handles tables, media, annotation and decision tasks, with the option to fine-tune toward your specific data. - **Schema-bound outputs:** Outputs are typed and scored rather than free text, so downstream programs can act on results and escalate low-confidence cases. - **Interpretability research:** Treats attention as a routing map from a single forward pass, isolating a small subgraph aimed at the answer and testing it under ablation. - **Weight editing experiments:** Agentic weight-editing experiments that localise causal layers, apply rank-one MLP updates and validate then roll back steps when checks fail. - **Self-learning developer agent:** An agent for controlling developer environments and running coding or research loops with recorded lessons and rejected paths. **強み:** Research-grade interpretability work published openly alongside the applied product; Outputs designed for programs rather than chat, which suits automation pipelines; Explicit confidence scores make it practical to escalate uncertain predictions; One base is claimed to cover tables, media, annotation and decisions **制約・デメリット:** Aquin Labs is a research organisation, so most output is papers and interfaces rather than a polished consumer app; Aleph is described as a predictor for programs and teams, not a general chat assistant; No transparent public price list was found for commercial engagements; Material is heavily technical and assumes familiarity with ML evaluation work [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/aquin.md) ## よくある質問 ### Apify と Aquin の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Apify の月間訪問数は 4,147,762、Aquin は 0 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？ Apify の前月比成長率は +3.9%、Aquin は 0% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Apify: フリーミアム、料金は要問い合わせ。フリーミアム。月次利用クレジット付きの無料プラン、クレジットと同時実行数を拡張する有料プラン、マーケット内の多くのActorの従量課金、企業向けの個別見積もりがあります。Actorを公開した開発者には収益分配もあります。 Aquin: 料金は要問い合わせ。Aquin does not publish a public price list. The site mixes freely readable research with applied engagements, so commercial terms are discussed directly with the team. ## 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 | DeepSeek-V4 と R1 を中核とし、極めて低いトークンコストで提供される高効率なオープンウェイト／ホスト型推論 AI。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek.md) | | 2 | [Grok](https://openaitools.app/ja/tool/grok) | 203,846,050 | -0.8% | フリーミアム | ライブの X 連携を備え、Grok 4.7 を搭載した xAI のリアルタイム AI アシスタント兼コーディングワークスペース。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/grok.md) | | 3 | [n8n](https://openaitools.app/ja/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | フリーミアム | AIエージェントと技術チームのためのオープンソース自動化 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/n8n.md) | | 4 | [Firecrawl](https://openaitools.app/ja/tool/firecrawl-dev) | 1,828,239 | -1.9% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | APIでLLM向けのMarkdown変換を直接行えますが、Apifyのような豊富なスクレイピング俳優マーケットプレイスはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/firecrawl-dev.md) | | 5 | [Clay](https://openaitools.app/ja/tool/clay-2-0) | 1,267,465 | -2.7% | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ | データを収益に変えるGTMシステムを構築 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/clay-2-0.md) | | 6 | [Dia ブラウザ](https://openaitools.app/ja/tool/dia-browser) | 1,254,172 | +108.4% | 無料 | タブの行間を読む AI ブラウザ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/dia-browser.md) | | 7 | [Bright Data](https://openaitools.app/ja/tool/bright-data) | 802,752 | -5.9% | 無料トライアル、有料 | 企業レベルのプロキシネットワークや生Webデータ基盤を提供しますが、Apifyのようなプラグアンドプレイの俳優マーケットプレイスはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/bright-data.md) | | 8 | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 料金は要問い合わせ | 最先端AIが学ぶ環境と、定常業務を担うエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox.md) | | 9 | [Eigent AI](https://openaitools.app/ja/tool/eigent-ai) | 575,703 | +1.4% | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ | ブラウザ・ファイル・アプリ作業をこなすオープンソースのデスクトップAIワークフォース | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/eigent-ai.md) | | 10 | [Vocareum](https://openaitools.app/ja/tool/vocareum-com) | 531,556 | +5.4% | 有料 | AI・クラウド・データ教育のためのハンズオンラボ基盤 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/vocareum-com.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/apify-vs-aquin 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)