# Atlas Cloud vs Scale Atlas Cloud は月間 777,031 訪問、前月比成長率 -16.4%、料金体系有料を記録しています。Scale は月間 616,915 訪問、成長率 +12.5%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Atlas Cloud](https://openaitools.app/ja/tool/atlas-cloud) | [Scale](https://openaitools.app/ja/tool/scale) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.atlascloud.ai | https://scale.com | | カテゴリ | AI API, AIモデル, AI開発者ツール, AI Agent | AI開発者ツール, Large Language Models (LLMs), AIモデル, AI Agent | | 料金モデル | 有料 | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 777,031 | 616,915 | | 前月比成長率 | -16.4% | +12.5% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 422,815 | 191,408 | | レビュースコア | 4.3 | 4.7 | | 保存数 | 0 | 3 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Atlas Cloud Atlas Cloudは、開発者・クリエイター・企業チーム向けのマルチモーダルAI推論プラットフォームです。最大の狙いは、プロバイダーごとに個別のアカウントやキーを管理する手間をなくすこと。1つのOpenAI互換APIキーで、画像・動画・音声・3D・言語モデルへリクエストを振り分けられ、モデルカタログは500件を超えています。話題のモデルファミリーへの「初日アクセス」も大きな売りで、新モデルの公開当日から利用できます。 対応範囲は幅広く、Seedance、Kling、Wan、Veoなどの動画モデル、Seedream、GPT Image、Qwen Imageなどの画像モデル、DeepSeek、Kimi、Claude、GeminiなどのLLM、さらに音声と3Dの経路も含まれます。生のAPIだけでなく、モデルエクスプローラー、プロンプトハブ、マーケティング用ワークフロー（UGC広告、商品ビジュアル、バーチャル試着）を備えたCreator Central、ヘッドショット生成などの無料ブラウザツールも提供します。 料金は透明な従量制です。料金ページでは、動画の秒単価、画像の枚単価、LLMの100万トークン単価が公式定価と並べて表示され、割引率も明示されます。必須のサブスクリプションはなく、SOC 2認証やHIPAA準拠といったエンタープライズ向け機能も用意されています。 **料金とプラン:** サブスクリプション不要の従量課金。動画は秒単位、画像は枚単位、LLMは100万トークン単位で課金され、公式定価を下回ることも多い。Coding PlanとカスタムのEnterprise契約も用意。 - **統合APIキー:** 40社以上のプロバイダーの画像・動画・音声・3D・LLMモデルを、1つのOpenAI互換エンドポイントから利用でき、個別統合の手間を削減。 - **500以上のモデルと初日アクセス:** Seedance、Kling、Wan、Seedream、GPT Image、DeepSeek、Kimi、Claude、Geminiなど数百モデルを横断利用でき、新モデル公開当日から使えることも多い。 - **透明な単位課金:** 動画は秒、画像は枚、LLMは100万トークン単位。自分の料率と公式定価を並べて比較でき、割引も料金ページに表示。 - **クリエイター・マーケティング向けワークフロー:** Creator CentralとMarketing StudioでUGC広告、商品ビジュアル、バーチャル試着などの生成器とワークフロー、非開発者向け無料ツールを提供。 - **エンタープライズ対応:** SOC 2認証、HIPAA準拠、データ保持・削除ポリシーに加え、MCPとCLIツールで大規模導入を支援。 **強み:** OpenAI互換の統合キーでマルチベンダー統合の負担を解消; モデルカタログが大規模かつ頻繁に更新され、初日アクセスに対応; 単価と公式定価を並べて公開し、料金が透明; 生のAPIに加えクリエイター向けツールとワークフローを提供 **制約・デメリット:** 利用量に比例してコストが増えるため、大量生成では予算管理が必須; 機能が多岐にわたり、1〜2モデルだけ使いたい人には複雑に感じられる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/atlas-cloud.md) ## Scale Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations. **料金とプラン:** Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. - **Data Engine:** Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require. - **Model evaluation & benchmarks:** Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers. - **Enterprise AI applications:** Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome. - **Agentic deployment:** Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations. - **Domain expertise:** Programmes spanning healthcare, robotics, defence, public sector and enterprise with human oversight built in. **強み:** Backed by a long track record in training data and model evaluation.; End-to-end coverage from data sourcing through to deployed systems.; Experienced with regulated, classified and safety-critical environments.; Benchmarks and leaderboards give an independent view of model capability. **制約・デメリット:** No public pricing or self-serve signup - you need a sales conversation to get started.; Enterprise-scale contracting and data operations require real internal commitment.; Overkill for small teams with modest data or evaluation needs.; Some projects involve sensitive government and defence work with strict compliance overhead. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/scale.md) ## よくある質問 ### Atlas Cloud と Scale の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Atlas Cloud の月間訪問数は 777,031、Scale は 616,915 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？ Atlas Cloud の前月比成長率は -16.4%、Scale は +12.5% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Atlas Cloud: 有料。サブスクリプション不要の従量課金。動画は秒単位、画像は枚単位、LLMは100万トークン単位で課金され、公式定価を下回ることも多い。Coding PlanとカスタムのEnterprise契約も用意。 Scale: 料金は要問い合わせ。Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. ## 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 | [OpenAI プラットフォーム](https://openaitools.app/ja/tool/openai) | 234,678,639 | -9.6% | 有料 | Delivers industry-leading frontier language and multimodal models directly, but restricts usage exclusively to OpenAI's proprietary ecosystem. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openai.md) | | 2 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | フリーミアム | Provides direct developer access to high-performance Gemini models, but lacks the multi-vendor model aggregation of Atlas Cloud. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio.md) | | 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 有料 | 単一の統一APIを通じて膨大なLLMカタログを提供するが、Atlas Cloudのような生成メディアへの特化した焦点には欠けている。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) | | 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 画像や動画の超高速サーバーレス生成に優れていますが、汎用テキストLLMのルーティングにはあまり重点を置いていません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai.md) | | 5 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | オープンソースLLM向けの堅牢なサーバーレス推論とカスタムファインチューニングを提供するが、マルチモーダルメディアパイプラインへの重点はやや薄い。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) | | 6 | [Roboflow](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | コンピュータビジョンのデータセットのアノテーションやモデルトレーニングを効率化しますが、一般的なLLMのテキストタスクにはあまり向いていません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow.md) | | 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 有料 | 柔軟なウェブフックを備え、カスタムオープンソースモデルの実行とファインチューニングに最適ですが、標準推論の料金体系は異なります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai.md) | | 8 | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 料金は要問い合わせ | Scaleの主要なアノテーション事業と同様に、企業向けのデータラベリングと学習データのキュレーションに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox.md) | | 9 | [CometAPI](https://openaitools.app/ja/tool/cometapi) | 602,966 | +49.7% | Pay-as-you-go (credits) | 500以上のAIモデルを1つのOpenAI互換APIキーで | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cometapi.md) | | 10 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 有料 | オープンウェイトモデル向けに高性能かつ低コストなサーバーレス推論を提供しますが、商用プロプライエタリモデルの選択肢は幅広くありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/atlas-cloud-vs-scale 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)