# DeepSeek vs Layerpath 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。Layerpath は月間 42,635 訪問、成長率 -8.9%、料金体系フリーミアムを記録しています。 | 指標 | [DeepSeek](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek) | [Layerpath](https://openaitools.app/ja/tool/layerpath) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.deepseek.com | https://www.layerpath.com | | 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 プレゼン資料生成ツール, AI Agent, AI セールスアシスタント, AI Video Generator | | 料金モデル | フリーミアム | フリーミアム | | 月間訪問数 | 372,761,591 | 42,635 | | 前月比成長率 | +4.3% | -8.9% | | 主要市場 | 中国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 291,585,405 | 17,393 | | レビュースコア | 4.8 | 4.5 | | 保存数 | 44 | 2 | | 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) ## Layerpath Layerpath が解決するのは、ソフトウェアチームなら誰でも知っている悩みです。製品が変わった瞬間に、チュートリアルやオンボーディング資料は古くなってしまいます。デモを一から録り直す代わりに、スクリーンショット、画面録画、あるいは Loom リンクを Layerpath に渡せば、ステップと注釈を自動で書き出します。1 つのプロジェクトを、クリックできるインタラクティブツアー、読めるステップバイステップガイド、動画、チームが完了すべきプレイリストといった複数形式で公開できます。 ワークフローはエージェント主導です。Slack、ChatGPT、Claude の中で「このスクリーンショットで顧客対応のウォークスルーを作って」と頼めば Agent が生成し、その後の微調整も依頼するだけで進みます。Chrome 拡張機能ならワンクリックで画面を録画でき、エディタでは各ステップの調整、ホットスポット、ぼかし、ズーム、注釈の追加、34 言語での AI ナレーション生成が可能です。ブランドメモリがロゴ、配色、フォント、トーンを一貫して適用します。 作成だけでなく、視聴者数、完了率、離脱ポイント、リードといったインサイトも提供するため、どこで離脱しているかを把握してそのステップを改善できます。公開方法は共有リンク、埋め込み、独自ドメインに対応し、ポータル、LMS、ヘルプセンター、Notion へ配置できます。プランは無料枠からチーム・エンタープライズのワークスペースまで用意されています。 **料金とプラン:** 無料枠と有料プランを備えたフリーミアム。Free は $0（プロジェクト無制限、同時公開は最大 3 件、月 5 回のウォーターマーク付き動画書き出し、1 シート）。Pro は 1 シートあたり月 $50（または年 $500）で公開無制限、ウォーターマークなし、独自ドメイン対応。Team は月 $500 で共有ワークスペース、ロール、4〜14 シート、Enterprise は年 $10,000 から。年払いで 2 か月分無料。Slack、ChatGPT、Claude、MCP 経由の Layerpath Agent 利用は、公正使用ポリシーのもと 2026 年 12 月 31 日まで無料です。 - **使い慣れたツールの中に Agent を:** Slack、ChatGPT、Claude のいずれか、または任意の MCP アシスタントから依頼し、あとから質問形式で各ステップを変更できます。 - **手持ちの素材から作成:** スクリーンショット、既存の画面録画、Loom リンクから始めると、Agent がステップと注釈を書き出します。 - **1 プロジェクトで 3 形式:** 同じワークフローをインタラクティブツアー、ステップガイド、ナレーション付き動画として公開できます。 - **AI 編集とナレーション:** ステップの書き換え、注釈の調整、ノイズ除去、34 言語・100 以上の音声での多言語ナレーション生成。 - **インサイトとブランドメモリ:** 完了率、離脱、リードを追跡し、ブランドメモリでロゴ、配色、トーンを統一します。 **強み:** 1 つのプロジェクトからツアー、ガイド、動画を同時に出力でき、形式ごとに作り直す必要がない; Slack、ChatGPT、Claude 内の Agent ワークフローにより、別アプリを開かずに作成できる; 小さな変更なら、録り直すよりプロンプトで編集するほうが速い; 2026 年まで無料の Agent 利用と実用的な無料枠があり、試すコストが低い **制約・デメリット:** 無料プランは同時公開が 3 件までで、共有デモと動画書き出しにウォーターマークが入る; インタラクティブツアーは Layerpath の共有・埋め込みリンク経由での公開が前提; 無料プランの共有デモと書き出しには Layerpath のブランド表示が出る [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/layerpath.md) ## よくある質問 ### DeepSeek と Layerpath 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、Layerpath は 42,635 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%、Layerpath は -8.9% 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）。 Layerpath: フリーミアム。無料枠と有料プランを備えたフリーミアム。Free は $0（プロジェクト無制限、同時公開は最大 3 件、月 5 回のウォーターマーク付き動画書き出し、1 シート）。Pro は 1 シートあたり月 $50（または年 $500）で公開無制限、ウォーターマークなし、独自ドメイン対応。Team は月 $500 で共有ワークスペース、ロール、4〜14 シート、Enterprise は年 $10,000 から。年払いで 2 か月分無料。Slack、ChatGPT、Claude、MCP 経由の Layerpath Agent 利用は、公正使用ポリシーのもと 2026 年 12 月 31 日まで無料です。 ## 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-layerpath 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)