
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。

プロジェクト構造とファイル内容をワンクリックで共有し、AI に本当の文脈を渡す
| 項目 / 指標 | ![]() | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | deepseek.com | structai.in |
| 料金モデル | フリーミアム | 無料トライアル |
| 月間訪問数 | 3.73億 (372,761,591) | 1358 (1,358) |
| 前月比トラフィック増減 | +1536.22万 (+4.3%) | +192 (+16.5%) |
| 主要市場とシェア | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇮🇳 インド (100%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 2.92億 | 525 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 3.8 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
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。

プロジェクト構造とファイル内容をワンクリックで共有し、AI に本当の文脈を渡す
ローカルフォルダのスキャンや GitHub(プライベートリポジトリ含む)からの構造取得を数秒で行い、書き出す前に分かりやすいツリーで確認できます。
特定のファイルを選んで内容を 1 つの塊にまとめたり、フォルダツリー全体をワンクリックでコピーできます。
ChatGPT、Claude などのアシスタントにそのまま貼り付けられる形式で出力し、コードベースの構成を正確に伝えます。
大規模なプロジェクト構造も高速に分析できると公式が訴求しており、文脈収集の工程で作業が滞りません。

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。

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。
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。
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

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・オープンソースオープン AI モデルをローカルでもクラウドでも実行・構築

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.
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.