# The Full Stack（fullstackdeeplearning.com） vs Models.dev The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）は月間 46,082 訪問、前月比成長率 +6.6%、料金体系 Free (educational content) を記録しています。Models.dev は月間 200,451 訪問、成長率 -3.9%、料金体系無料を記録しています。 | 指標 | [The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）](https://openaitools.app/ja/tool/fullstackdeeplearning-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://fullstackdeeplearning.com | https://models.dev | | カテゴリ | AIコース, Large Language Models (LLMs), プロンプトエンジニアリング, AI開発者ツール | AIモデル, AI API, オープンソース AI モデル, AI ツールディレクトリ | | 料金モデル | Free (educational content) | 無料 | | 月間訪問数 | 46,082 | 200,451 | | 前月比成長率 | +6.6% | -3.9% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | 中国 | | ダイレクト訪問 | 26,064 | 136,316 | | レビュースコア | 4.6 | 4.4 | | 保存数 | 1 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## The Full Stack（fullstackdeeplearning.com） Full Stack Deep Learning は、エンジニアが深層学習をノートブックから本番環境へ持ち込む方法を教えるコースとして始まり、現在はより広い教育ハブへと発展しました。講義ページ、スライド、実験用ノートブック、動画解説を含む完全なコース資料を、Deep Learning Course と LLM Bootcamp の両方について公開しており、受講料を払わず自分のペースで学べます。 カリキュラムはモデル中心ではなく、あえてフルスタックです。Deep Learning Course では開発インフラ、実験管理、トラブルシューティングとテスト、データ管理とアノテーション、デプロイ、継続的学習、モデル監視に加え、チームとプロジェクト管理、倫理まで扱います。LLM Bootcamp ではプロンプトエンジニアリング、拡張言語モデル、LLMOps、言語インターフェースの UX を掘り下げ、実際に手を動かすプロジェクト解説も含みます。 コース以外にも、ブログ、AI プロダクトを協働で作るためのマニフェスト、クラウド GPU 料金ガイドなどのリファレンスを維持しています。資料が公開され長期間アクセスできるため、期間限定のブートキャンプというより長く使える図書館のような存在で、個人開発者、チーム、体系的な教材を求める教育関係者に支持されています。 **料金とプラン:** fullstackdeeplearning.com で公開されているコース資料は無料です。一般的なサブスクリプションや座席単位の料金は記載されていません。プロジェクトはこれまでスポンサーとコミュニティに支えられてきました。将来有料プログラムが用意される場合はサイトで告知されます。 - **無料の LLM ブートキャンプ資料:** プロンプトエンジニアリング、拡張言語モデル、LLMOps、言語 UI の UX を扱う講義ページと資料。 - **Deep Learning Course の全アーカイブ:** インフラ、データ管理、デプロイ、監視、ML チーム編成を扱う複数年にわたるコース内容。 - **Working with AI Agents:** エージェント型システムの構築と協働に関する最新資料。マルチプレイヤー AI の考え方も含みます。 - **クラウド GPU リファレンス:** 学習と推論のための計算資源選びに役立つ、継続更新されるクラウド GPU のガイド。 - **ブログとコミュニティ資料:** AI プロダクトを作る実務者向けの記事とアップデート。ニュースレターで新着を追えます。 **強み:** コース資料が公開・無料で自分のペースで学べる; モデル訓練だけでなくプロダクトのライフサイクル全体を扱う; 複数年にわたり維持され、実践の変遷が記録されている; ハンズオンラボと実践的なプロジェクト解説を含む **制約・デメリット:** 主要コースの一部は 2021〜2023 年で、ツールの詳細は古くなる; インタラクティブなコホート形式ではないため講師のフィードバックがない; 正式な認定や体系的な評価は乏しい [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/fullstackdeeplearning-com.md) ## Models.dev Models.dev は「どのモデルを使うべきか、コストはいくらか」という実務的な問いに答えるために作られています。各項目は provider/model 形式の正規識別子で整理されるため、複数のプロバイダーが提供する同一モデルを推測ではなく直接比較できます。列にはコンテキストウィンドウ、最大出力、入力・出力の対応、推論、ツール呼び出し、構造化出力、温度制御、オープン／クローズドの重み、100万トークンあたりの価格、リリース日と更新日が含まれます。 モデルのリリースは速いため、カタログは最新性を重視して作られ、並べ替えと検索ができる表からラボやプロバイダーで絞り込めます。クローズドの主力モデルとオープンウェイトの選択肢の両方を収録するため、コスト計画にも機能調査にも役立ちます。 プロジェクトはオープンソースで無料、プログラムから利用されることを前提としています。JSON API や型安全なSDKを通じてカタログを自社ツールに取り込めるため、閲覧用の参考ページというより、ダッシュボードやルーティング、社内コスト計算機のバックエンドとして実用的です。 **料金とプラン:** Models.dev は無料かつオープンソースです。あくまで参考データベースであり、掲載価格はモデル提供事業者の100万トークンあたりの料金で、サイト利用料ではありません。 - **正規モデル識別子:** 各モデルを provider/model 形式で統一し、プロバイダーをまたいだ比較を可能にします。 - **仕様の比較:** コンテキストウィンドウ、出力上限、推論、ツール呼び出し、構造化出力、温度対応を横並びで確認できます。 - **価格の透明性:** 100万トークンあたりの入力・出力価格をリリース日・更新日と並べて掲載します。 - **オープンとクローズドの両対応:** クローズドの主力APIと各ラボのオープンウェイトモデルを1つの並べ替え可能なカタログに収録。 - **開発者向けアクセス:** JSON API や型安全なSDKでカタログを取得し、自社ツールやダッシュボードに組み込めます。 **強み:** 無料かつオープンソースでアカウント不要; 正規識別子の統一によりプロバイダー間の比較が信頼できる; 価格・上限・機能を1つの並べ替え可能な表で確認できる; JSON API と型安全なSDKでプログラムから利用できる **制約・デメリット:** 参考カタログであり推論やホスティングのサービスではない; データ品質はコミュニティとメンテナの更新速度に依存する; UIは開発者向けで、非技術者向けのガイドはほとんどない [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev.md) ## よくある質問 ### The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）と Models.dev の月間トラフィックはどのように比較されますか？ The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）の月間訪問数は 46,082、Models.dev は 200,451 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？ The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）の前月比成長率は +6.6%、Models.dev は -3.9% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ The Full Stack（fullstackdeeplearning.com）: Free (educational content)。fullstackdeeplearning.com で公開されているコース資料は無料です。一般的なサブスクリプションや座席単位の料金は記載されていません。プロジェクトはこれまでスポンサーとコミュニティに支えられてきました。将来有料プログラムが用意される場合はサイトで告知されます。 Models.dev: 無料。Models.dev は無料かつオープンソースです。あくまで参考データベースであり、掲載価格はモデル提供事業者の100万トークンあたりの料金で、サイト利用料ではありません。 ## 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 | [DeepLearning.AI](https://openaitools.app/ja/tool/deeplearning-ai) | 2,562,512 | -7.2% | フリーミアム | AIエンジニアリング講座・認定証と世界最大級のAIニュースレター | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deeplearning-ai.md) | | 2 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/ja/tool/the-rundown-ai) | 1,018,070 | +28.6% | 無料 | 毎日5分で、最新のAIニュースとその活かし方を | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/the-rundown-ai.md) | | 3 | [OpenAI Academy](https://openaitools.app/ja/tool/openai-academy) | 937,379 | -6.3% | 無料 | 無料のコース・イベント・コミュニティで実践的なAIスキルを身につける | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openai-academy.md) | | 4 | [LabLab.ai](https://openaitools.app/ja/tool/lablab-ai) | 431,529 | -39.7% | 無料 | AIビルダーのための無料ハッカソンとグローバルコミュニティ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/lablab-ai.md) | | 5 | [fast.ai](https://openaitools.app/ja/tool/fast-ai) | 250,720 | -10.4% | 無料 | 無料の実践的ディープラーニング講座・研究・オープンソースライブラリ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fast-ai.md) | | 6 | [Stork](https://openaitools.app/ja/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 無料 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/stork.md) | | 7 | [Learn Prompting](https://openaitools.app/ja/tool/learn-prompting) | 159,807 | -8.6% | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ | プロンプトエンジニアリングとAIセキュリティの無料公開コース | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/learn-prompting.md) | | 8 | [Open Data Science (ODS.ai)](https://openaitools.app/ja/tool/ods-ai) | 159,630 | +15.9% | 無料 | データサイエンス・機械学習・AI実務家のためのコミュニティハブ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ods-ai.md) | | 9 | [AIToolGo](https://openaitools.app/ja/tool/aitoolgo) | 85,066 | +11.8% | 無料 | AIツールの発見とAI学習を1か所で完結 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/aitoolgo.md) | | 10 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/ja/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 無料 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/infrabase-ai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/fullstackdeeplearning-com-vs-models-dev 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)