# DeepSeek vs Emdash DeepSeek は月間 372,761,591 訪問、前月比成長率 +4.3%、料金体系フリーミアムを記録しています。Emdash は月間 0 訪問、成長率 -100%、料金体系料金は要問い合わせ、無料を記録しています。 | 指標 | [DeepSeek](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek) | [Emdash](https://openaitools.app/ja/tool/emdash) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.deepseek.com | https://emdash.sh | | カテゴリ | Large Language Models (LLMs), オープンソース AI モデル, AI API, AIチャットボット | AIコードアシスタント, AI Agent, AI開発者ツール, AIコード生成 | | 料金モデル | フリーミアム | 料金は要問い合わせ、無料 | | 月間訪問数 | 372,761,591 | 0 | | 前月比成長率 | +4.3% | -100% | | 主要市場 | 中国 | グローバル | | ダイレクト訪問 | 291,585,405 | 0 | | レビュースコア | 4.8 | 4.7 | | 保存数 | 44 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## DeepSeek DeepSeek（杭州深度求索人工智能有限公司）は、オープンウェイトの透明性と、画期的な Mixture-of-Experts（MoE）および強化学習による推論効率を組み合わせることで世界の LLM 市場を切り開いた、フロンティア AI 研究組織です。DeepSeek-V3 と査読付きの DeepSeek-R1 推論モデルの発表に続き、DeepSeek は 2026年に DeepSeek-V4 世代を投入しました。ハイブリッドアテンションアーキテクチャとネイティブの100万トークンコンテキストウィンドウを備え、DeepSeek-V4-Pro（総パラメータ1.6T、トークンあたりアクティブ49B）と DeepSeek-V4.1-Flash（総パラメータ284B、アクティブ13B）を提供します。 DeepSeek の利用方法は3つあります。消費者向けWebポータル（chat.deepseek.com）とモバイルアプリを通じて完全無料で使う方法（深く考えるモードとライブWeb検索をワンクリックで切り替え可能）、DeepSeek がホストする OpenAI 互換の開発者 API を利用する方法、そしてオープンウェイトのチェックポイント（V3、R1、Prover-V2、蒸留された Qwen/Llama 派生を含む）をプライベートなインフラ上でセルフホストする方法です。競技数学、アルゴリズム設計、リポジトリレベルのソフトウェアエンジニアリング、構造化データ抽出に優れ、API の自動コンテキストキャッシュにより、繰り返しのプロンプトコストを95%以上削減できます。 2026年後半も、DeepSeek は開発者や自動化ワークフローにとっての価格性能ベンチマークです。消費者向けチャットインターフェースは月額20ドルの必須サブスクラプションなしで無料のままですが、開発者 API は2026年後半に `deepseek-flash` と `deepseek-v4-pro` の2つの主要エンドポイントに移行し、時間帯別の料金体系を取り入れました。オフピークの API 呼び出しは、Flash で入力100万トークンあたり0.15ドル（キャッシュヒット時は0.003ドル）、出力100万トークンあたり0.60ドル、V4-Pro で入力0.66ドル／出力1.98ドルと、同等の西側フロンティアモデルのほんの一部のコストで済みます。 **料金とプラン:** chat.deepseek.com の Web とモバイルのチャットアプリは無料。OpenAI 互換の従量課金 API は、オフピーク時に deepseek-flash（V4.1-Flash）が入力100万トークンあたり0.15ドル（キャッシュヒット0.003ドル）、出力0.60ドル、deepseek-v4-pro が入力0.66ドル（キャッシュヒット0.022ドル）、出力1.98ドル（平日 UTC のピーク時間帯は2倍）。 - **DeepSeek-V4 のハイブリッドアテンションと1Mコンテキスト:** 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。 - **透明性の高い思考の連鎖（Chain-of-Thought）推論:** 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。 - **自動コンテキストキャッシュとオフピーク API 料金:** 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。 - **無料の消費者向け Web／モバイルアシスタント:** 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。 - **オープンウェイトエコシステムとセルフホストの自由:** DeepSeek-V3、R1、蒸留派生、Prover モデルのオープンウェイトを Hugging Face と GitHub で提供し、企業がエアギャップ環境内で展開できるようにします。 **強み:** 深い推論と Web 検索を含む、完全無料の消費者向け Web／モバイルアプリ; 極めて低い API トークン単価（Flash で0.15/0.60ドル、V4-Pro のオフピークで0.66/1.98ドル）と、キャッシュ入力での最大98%のコスト削減; OpenAI API とのドロップイン互換性により、モデル間の切り替えやルーティングが容易; 強力なオープンウェイトの系統により、ベンダーロックインなしでセルフホストやファインチューニングが可能 **制約・デメリット:** ホスト型 API と Web アプリは中国のサーバーにデータを保存するため、一部の西側企業や政府機関ではコンプライアンス上の制限が生じる; ピーク時間帯の API 料金（平日 UTC 01:00～04:00 と 06:00～10:00）はオフピークの2倍になる; ChatGPT や Google Gemini が提供するネイティブの音声モード、動画生成、生産性スイート連携を欠く [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek.md) ## Emdash Emdash は単一エージェントの IDE ではなく、コーディングエージェントの共有コントロールプレーンとして位置づけられています。チームは Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、あるいは ACP 経由のカスタムエージェントを接続し、すでに契約しているモデルサブスクリプションやクラウド契約をそのまま利用できます。作業は Emdash 自体、Slack、Linear、GitHub、モバイルから委任でき、ノート PC を閉じてもエージェントは動き続け、共有されたスキル、MCP サーバー、シークレットが設定された分離ワークスペースで実行されます。 オーケストレーションに加えて、Emdash はチーム単位のガバナンスを重視しています。共有セッション、ライブプレビュー、PR レビューで人間がループに入り、SSO、ロールベースアクセス、利用状況の追跡、プロバイダー別の支出上限によって、組織は規約を徹底しコストを管理できます。実行はローカル、自社サーバー、Emdash クラウドから選べるため、コードと認証情報の所在をチームが掌握できます。 Emdash は macOS、Windows、Linux 向けのオープンソースデスクトップアプリ Emdash Classic も維持しており、GitHub では約 6.2k スターを獲得しています。Classic は引き続き修正が提供されますが、開発の中心は Emdash 2.0 に移っています。クラウド製品は現在アーリーアクセスプログラムで提供され、仕事用メールでの申し込みが必要なため、商用条件は公開されていません。 **料金とプラン:** Emdash 2.0 はアーリーアクセス中で公開価格表はなく、仕事用メールでアクセスを申請し、条件はチームと個別に相談します。オープンソースのデスクトップアプリ Emdash Classic は無料でダウンロード・セルフホストできますが、モデルとサブスクリプションは利用者自身で用意します。 - **マルチエージェントのオーケストレーション:** Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、カスタム ACP エージェントを並行実行し、それぞれ任意のモデルを組み合わせられます。 - **どこからでも委任:** Emdash、Slack、Linear、GitHub、スマートフォンからタスクを開始・管理し、ログオフ後もエージェントが作業を続けます。 - **共有環境とシークレット:** 開発環境、スキル、MCP サーバー、シークレットをチームに配布し、すべてのタスクが正しい設定で始まります。 - **チームガバナンスと支出管理:** 共有セッション、ライブプレビュー、PR レビュー、SSO、ロール、利用状況追跡、プロバイダー別支出上限。 - **柔軟な実行環境:** ローカル、自社サーバー、Emdash クラウドで実行でき、既存のサブスクリプションとクラウド契約を持ち込めます。 **強み:** すでに支払っているモデルサブスクリプションを活かせ、特定ベンダーに縛られない; Slack、Linear、GitHub からの委任が既存のチームワークフローに馴染む; SSO、ロール、支出上限、共有環境などチーム向け機能が充実; オープンソースの Emdash Classic は無料で利用でき、ローカル専用構成にも向く **制約・デメリット:** クラウド製品はまだアーリーアクセスで、価格と一般提供時期は未公開; チーム向けの設計のため、個人開発者にはやや重い; Emdash Classic はメンテナンスモードに入り、開発は Emdash 2.0 へ移行 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/emdash.md) ## よくある質問 ### DeepSeek と Emdash の月間トラフィックはどのように比較されますか？ DeepSeek の月間訪問数は 372,761,591、Emdash 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？ DeepSeek の前月比成長率は +4.3%、Emdash は -100% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ DeepSeek: フリーミアム。chat.deepseek.com の Web とモバイルのチャットアプリは無料。OpenAI 互換の従量課金 API は、オフピーク時に deepseek-flash（V4.1-Flash）が入力100万トークンあたり0.15ドル（キャッシュヒット0.003ドル）、出力0.60ドル、deepseek-v4-pro が入力0.66ドル（キャッシュヒット0.022ドル）、出力1.98ドル（平日 UTC のピーク時間帯は2倍）。 Emdash: 料金は要問い合わせ、無料。Emdash 2.0 はアーリーアクセス中で公開価格表はなく、仕事用メールでアクセスを申請し、条件はチームと個別に相談します。オープンソースのデスクトップアプリ Emdash Classic は無料でダウンロード・セルフホストできますが、モデルとサブスクリプションは利用者自身で用意します。 ## 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 | [ChatGPT](https://openaitools.app/ja/tool/chatgpt-4) | 6,048,022,723 | +2.2% | フリーミアム | 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。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/chatgpt-4.md) | | 2 | [Google Gemini (Gemini Advanced / Google AI Pro & Ultra)](https://openaitools.app/ja/tool/gemini-gemini-advanced) | 2,637,398,242 | -0.1% | フリーミアム | 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。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gemini-gemini-advanced.md) | | 3 | [Claude](https://openaitools.app/ja/tool/claude-2) | 1,253,439,413 | +23.8% | フリーミアム | 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。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/claude-2.md) | | 4 | [Grok](https://openaitools.app/ja/tool/grok) | 203,846,050 | -0.8% | フリーミアム | 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。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/grok.md) | | 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/ja/tool/perplexity-ai) | 88,310,223 | -3.7% | フリーミアム | 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。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/perplexity-ai.md) | | 6 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4) | 35,101,353 | -6.2% | フリーミアム | 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。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qwen-4.md) | | 7 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | フリーミアム | 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 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor.md) | | 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/ja/tool/kimi-chat) | 19,632,261 | -23.4% | 無料 | 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。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kimi-chat.md) | | 9 | [Ollama](https://openaitools.app/ja/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ollama.md) | | 10 | [Dify](https://openaitools.app/ja/tool/dify-ai) | 819,691 | -15% | フリーミアム | 本番運用に耐えるエージェント型 AI ワークフローを構築・展開・統制 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/dify-ai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/deepseek-vs-emdash 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)