# Consensus vs OpenAI プラットフォーム Consensus は月間 6,014,388 訪問、前月比成長率 -1.2%、料金体系フリーミアムを記録しています。OpenAI プラットフォームは月間 234,678,639 訪問、成長率 -9.6%、料金体系有料を記録しています。 | 指標 | [Consensus](https://openaitools.app/ja/tool/consensus) | [OpenAI プラットフォーム](https://openaitools.app/ja/tool/openai) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://consensus.app | https://openai.com | | カテゴリ | AI 検索エンジン, AIリサーチツール, AI 論文ツール, AI記事要約ツール | AIモデル, AI API, Large Language Models (LLMs), AIチャットボット | | 料金モデル | フリーミアム | 有料 | | 月間訪問数 | 6,014,388 | 234,678,639 | | 前月比成長率 | -1.2% | -9.6% | | 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 | 2,918,713 | 105,101,079 | | レビュースコア | 4.7 | 4.8 | | 保存数 | 31 | 144 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Consensus Consensusは、AIで強化された学術検索エンジンのようなものです。PDFの一覧を返すだけではなく、自然言語で研究上の問いを投げかけると、関連論文から知見を抽出し、その研究が実際に何を示しているかを提示します。イエス／ノー型の問いではConsensus Meterがエビデンスの全体的な傾向を要約し、科学界がおおむね一致しているのか、意見が割れているのか、結論が出ていないのかを一目で把握できます。 本プラットフォームは医学・生物学・心理学・経済学などにまたがる数億件の査読論文をインデックスしています。回答は出典研究へ直接リンクし、研究デザイン、ジャーナルの質、サンプルサイズ、発表年などで絞り込めるため、強いエビデンスと弱いシグナルを区別できます。Deep Search、Topic Synthesis、Skillsといった機能により、研究者は毎回ゼロから調べ直すのではなく、知識ベースを継続的に積み上げられます。 Consensusは、無関係な結果に埋もれることなく科学文献から信頼できるシグナルを得たい研究者、臨床家、学生、アナリスト向けに設計されています。無料プランでは毎月のAI検索回数に上限があり、有料プランでは無制限利用、高度なフィルター、より深い統合が可能になります。 **料金とプラン:** フリーミアム。無料プランでは月あたりのAI検索回数に制限があります。個人向け有料プランでは無制限検索と高度な研究機能が利用でき、学生割引やチーム／法人向けの選択肢も用意されています。 - **エビデンスに基づく回答:** 研究上の問いを自然言語で入力すると、査読研究を統合した回答が得られ、各主張は出典論文にリンクします。 - **Consensus Meter:** イエス／ノー型の問いに対して科学文献がどちらに傾いているかを可視化し、一致・不一致・混在を示します。 - **強力なフィルター:** 研究デザイン、サンプルサイズ、ジャーナルの質、発表年などで結果を絞り、質の高いエビデンスを優先できます。 - **トピック統合とDeep Search:** 多数の研究結果を構造化された要約にまとめ、何が分かっていてどこに空白があるかを示します。 - **リサーチワークスペース:** 論文を保存し出典を整理して、文献レビューや継続プロジェクトに使える知識ベースを構築できます。 **強み:** 回答が実際の査読論文を引用するため検証可能; Consensus Meterで科学的な合意が一目で分かる; 豊富なフィルターで強いエビデンスと弱い研究を切り分けられる; 研究ワークフローを意識した高速でクリーンなUI **制約・デメリット:** 無料プランでは毎月のAI検索回数に上限がある; 理工系・医療系のカバレッジが最も強く、一部の人文系は手薄; 情報源へ導くものであり、全文を読む代わりにはならない [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/consensus.md) ## OpenAI プラットフォーム ChatGPT がエンドユーザー向けであるのに対し、openai.com と OpenAI デベロッパープラットフォーム（developers.openai.com）は、世界中の数千の本番 AI アプリケーションを支える基盤 API、SDK、エンタープライズインフラを提供しています。2026年後半、OpenAI の API カタログは GPT-6 と GPT-6.1 のモデルスイートを中核としており、いずれも105万トークンのコンテキストウィンドウと最大128K の出力トークンを備えています。ラインアップは、フロンティア推論とミッションクリティカルな調査向けの GPT-6 Astra、5分の1の価格で Astra に近い知能を提供する GPT-6.1 Sol、高速な視覚推論とコンピュータ使用向けの GPT-6.1 Terra、超大規模で低遅延なタスク向けの GPT-6 Luna に及び、さらに `gpt-5.3-codex` や `gpt-6-astra-law` といった特化モデルも用意されています。 OpenAI プラットフォームは、基本的なチャット補完エンドポイントをはるかに超えて進化しています。統合された `v1/responses` API を通じて、開発者は外部のオーケストレーションフレームワークを組み合わせることなく、ホスト型のウェブ検索、ベクトルファイル検索、コードインターリタサンドボックス、GUI のコンピュータ使用といった組み込みのサーバーサイドツールを備えたステートフルな多段階エージェントを編成できます。すべての旗艦モデルが、設定可能な推論強度（`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`）、厳格な JSON スキーマの構造化出力、マルチモーダルな画像・音声入力をサポートし、`gpt-live-1` は秒単位で課金される speech-to-speech の音声エージェントを支えます。 OpenAI は API 利用を透明な従量課金モデルで請求し、利用階層（Build、Launch、Grow）に応じて最大で毎分4,000万トークン以上まで拡張します。2026年、6.x 世代への大幅な値下げにより、GPT-6 Luna のエントリーレベルの知能は入力100万トークンあたり0.10ドル、出力100万トークンあたり0.50ドルに下がり、GPT-6.1 Sol は2ドル/10ドル、旗艦の GPT-6 Astra は10ドル/50ドルとなりました。エンジニアリングチームは自動プロンプトキャッシュで繰り返しコンテキストのコストを90%削減し、Batch API で非同期ワークロードを50%節約し、10%のコンプライアンス割増で地域データレジデンシーを実現できます。 **料金とプラン:** トークン単位の従量課金 API：GPT-6 Astra は入力10ドル/1M・出力50ドル/1M；GPT-6.1 Sol は入力2ドル/1M・出力10ドル/1M；GPT-6.1 Terra は入力1ドル/1M・出力5ドル/1M；GPT-6 Luna は入力0.10ドル/1M・出力0.50ドル/1M；GPT-Live-1 音声は毎分0.05ドル；キャッシュ入力は90%割引、Batch API は50%割引。 - **105万コンテキストを備えた GPT-6／GPT-6.1 モデルラインアップ:** GPT-6 Astra（1M トークンあたり10/50ドル）、GPT-6.1 Sol（2/10ドル）、GPT-6.1 Terra（1/5ドル）、GPT-6 Luna（0.10/0.50ドル）にわたり、すべて1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと最大128K の出力を備えています。 - **設定可能な推論強度コントロール:** API リクエストごとに6つの粒度（`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`）で思考トークンの予算を調整し、遅延・精度・コストのバランスを取ります。 - **Responses API とネイティブなコンピュータ使用ツール:** モデル推論を、ホスト型のウェブ検索、ファイル検索、関数呼び出し、自律的な GUI コンピュータ操作と、単一のステートフルな API 呼び出しで組み合わせます。 - **GPT-Live-1 リアルタイム音声 API:** 秒単位の課金（毎分0.05ドル）で、端数を切り上げることなく超低遅延のマルチモーダル音声エージェントを構築できます。 - **90%のプロンプトキャッシュ割引と Batch API:** キャッシュされた入力トークンは標準入力料金のわずか10%で請求され、非同期の24時間 Batch API ジョブは入力・出力の両方のトークンコストを50%削減します。 **強み:** GPT-6 Luna（1M トークンあたり0.10/0.50ドル）からフロンティアの GPT-6 Astra（10/50ドル）まで、100倍のコスト柔軟性; 旗艦の GPT-6／GPT-6.1 ファミリー全体で統一された105万トークンのコンテキストウィンドウと128K の出力上限; キャッシュ入力トークンの90%割引と Batch API の50%割引により、本番推論の請求額を大幅に削減; 業界標準の SDK、構造化出力、組み込みの Responses API ツールにより、エージェントの定型コードを最小化 **制約・デメリット:** 標準ウィンドウの閾値を超える長いコンテキストのリクエストは、トークンあたりの課金が約2倍になる; 旗艦の GPT-6 Astra（1M トークンあたり入力10ドル／出力50ドル）は Claude Opus 5.5（4/20ドル）や Grok 4.7（2/6ドル）より明らかに高価; 地域データレジデンシーのエンドポイントは、2026年3月以降にリリースされたモデルで10%の価格上昇がかかる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/openai.md) ## よくある質問 ### Consensus と OpenAI 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？ Consensus の月間訪問数は 6,014,388、OpenAI プラットフォームは 234,678,639 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？ Consensus の前月比成長率は -1.2%、OpenAI プラットフォームは -9.6% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Consensus: フリーミアム。フリーミアム。無料プランでは月あたりのAI検索回数に制限があります。個人向け有料プランでは無制限検索と高度な研究機能が利用でき、学生割引やチーム／法人向けの選択肢も用意されています。 OpenAI プラットフォーム: 有料。トークン単位の従量課金 API：GPT-6 Astra は入力10ドル/1M・出力50ドル/1M；GPT-6.1 Sol は入力2ドル/1M・出力10ドル/1M；GPT-6.1 Terra は入力1ドル/1M・出力5ドル/1M；GPT-6 Luna は入力0.10ドル/1M・出力0.50ドル/1M；GPT-Live-1 音声は毎分0.05ドル；キャッシュ入力は90%割引、Batch API は50%割引。 ## 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 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | フリーミアム | GoogleのGeminiモデルへ直接APIアクセスでき、無料のプロトタイプ枠も豊富ですが、OpenAIのような広範なエコシステムはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio.md) | | 2 | [Perplexity](https://openaitools.app/ja/tool/perplexity-ai) | 88,310,223 | -3.7% | フリーミアム | 学術論文だけでなく一般的なウェブ情報も網羅しているが、専門的な科学的統合指標や合意度の評価機能はない。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/perplexity-ai.md) | | 3 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | フリーミアム | Alibaba Cloud の第4世代基盤モデルファミリー＆マルチモーダルAIアシスタント — Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B、Qwen 3.8-Flash-Next アーキテクチャ搭載 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4.md) | | 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 有料 | 何百ものサードパーティ製モデルを1つのAPIキーで統合し、OpenAIの厳選されたカタログよりも豊富なモデル選択肢を提供します。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) | | 5 | [Semantic Scholar](https://openaitools.app/ja/tool/semantic-scholar) | 8,198,672 | +5.8% | 無料 | 膨大な学術インデックスに完全無料でアクセスできるが、Consensusと比べると自然言語による自動的なエビデンス統合機能は控えめ。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/semantic-scholar.md) | | 6 | [BigModel（智譜 GLM オープンプラットフォーム）](https://openaitools.app/ja/tool/bigmodel) | 5,700,686 | -17% | フリーミアム | Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/bigmodel.md) | | 7 | [Kagi Search](https://openaitools.app/ja/tool/kagi-search) | 4,647,605 | +3.2% | 無料トライアル、有料 | ユーザーが支える、広告のない検索エンジン | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kagi-search.md) | | 8 | [SciSpace](https://openaitools.app/ja/tool/scispace) | 4,464,111 | +8.6% | フリーミアム | PDFの読み込みやインタラクティブな文献分析ツールが充実しているが、迅速なエビデンス集約への特化度はConsensusより低い。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/scispace.md) | | 9 | [fal.ai](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 汎用的なテキストLLMではなく、生成AIや画像モデルの超高速なサーバーレス実行に最適化されています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai.md) | | 10 | [Elicit](https://openaitools.app/ja/tool/elicit) | 1,751,507 | +3.1% | フリーミアム | 高度なシステマティックレビューのデータ抽出やエビデンス統合を行うが、Consensusよりインターフェースが複雑。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/elicit.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/consensus-vs-openai 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)