
マルチモーダル推論やエージェントツールは強力ですが、DeepSeekのような超低価格なAPI料金はありません。
#1Sukha は月間 0 訪問、前月比成長率 0%、料金体系無料トライアル、有料を記録しています。DeepSeek は月間 372,761,591 訪問、成長率 +4.3%、料金体系フリーミアムを記録しています。
| 項目 / 指標 | ![]() | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | centered.app | deepseek.com |
| 料金モデル | 無料トライアル、有料 | フリーミアム |
| 月間訪問数 | 0 (0) | 3.73億 (372,761,591) |
| 前月比トラフィック増減 | 0 (0%) |
| +1536.22万 (+4.3%) |
| 主要市場とシェア | 🌐 グローバル (—) | 🇨🇳 中国 (50.5%) |
|---|
| 月間ダイレクト訪問数 | 0 | 2.92億 |
|---|
| ユーザー評価 | 4.3 | 4.8 |
|---|
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
|---|

深い集中を自然に引き出すオールインワンのフロー状態アプリ
曖昧で手が付けられないタスクを具体的な次の一歩に変えます。始める前に止まってしまう代わりに、今何をすべきかを判断できます。
セッションの一部として作業と休憩の間隔をシステムが自動で開始・管理するため、手動でタイマーを見張る必要がありません。
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セッション中に気を散らすサイトとアプリを遮断し、無料のChrome拡張機能でブラウザ内の遮断範囲をさらに広げられます。
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。
スパースな Mixture-of-Experts アーキテクチャ(V4-Pro では1.6Tのうち49Bのアクティブパラメータ)を活用し、最小限のレイテンシとメモリオーバーヘッドで最大100万トークンを処理します。
DeepSeek-R1 で先驅され、V3.2 と V4 の思考モードに統合された機能で、複雑な数学、論理、コードデバッグのための段階的な自己検証プロセスを可視化します。
キャッシュヒット時には入力トークンコストが Flash で0.003ドル/1M、V4-Pro で0.022ドル/1M まで下がり、オフピークの UTC 時間帯にはさらに50%引きになります。
chat.deepseek.com と iOS/Android で、ドキュメントアップロード、推論モード、Web 検索を、中核モデルをペイウォールで制限することなく無料で提供します。

マルチモーダル推論やエージェントツールは強力ですが、DeepSeekのような超低価格なAPI料金はありません。
#1
巨大なコンテキストウィンドウとGoogleエコシステムとの深い統合を提供しますが、純粋な推論タスクでは専門性が少し劣るように感じられます。

長文のコーディング成果物やニュアンスのある文章作成に優れていますが、DeepSeekのような特化したオープンウェイト推論モデルはありません。

Xのリアルタイムなソーシャルデータを統合していますが、開発者向けのコーディング作業ではコストパフォーマンスが劣ります。
特化型ライブ Web の引用とフロンティア推論モデルを組み合わせた、リアルタイム AI アンサーエンジン兼リサーチワークスペース。

無料・オープンソース同等レベルのオープンウェイト基礎モデルと多言語性能を提供しますが、セルフホスティングやサードパーティの推論設定が必要です。

特化型超長文のドキュメント分析やリサーチに優れていますが、オープンウェイトの開発者コミュニティによる同等レベルのサポートはありません。
無料・オープンソースEnables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.

無料・オープンソースOffers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
巨大なコンテキストウィンドウとGoogleエコシステムとの深い統合を提供しますが、純粋な推論タスクでは専門性が少し劣るように感じられます。
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特化型野心的なソフトウェアをつくるAIコーディングエージェント
無料・オープンソースEnables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
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