# LabEx.io vs Models.dev

LabEx.io は月間 1,127,110 訪問、前月比成長率 -9.3%、料金体系フリーミアムを記録しています。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 | [LabEx.io](https://openaitools.app/ja/tool/labex-io) | [Models.dev](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev) |
| :--- | :--- | :--- |
| ウェブサイト URL | https://labex.io | https://models.dev |
| カテゴリ | AIチャットボット, AIアシスタント, Large Language Models (LLMs), AIコードアシスタント | 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 | フリーミアム | 無料 |
| 月間訪問数 | 1,127,110 | 200,451 |
| 前月比成長率 | -9.3% | -3.9% |
| 主要市場 | インド | 中国 |
| ダイレクト訪問 | 496,136 | 136,316 |
| レビュースコア | 4.4 | 4.4 |
| 保存数 | 2 | 0 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |

## LabEx.io

LabEx is a hands-on learning platform for Linux, DevOps, cybersecurity, programming, and data science. Instead of watching videos, learners work inside real online terminals and virtual environments to complete structured labs and build portfolio-ready projects.

**料金とプラン:** Freemium. A large catalog of labs is free, with no sign-up required for many of them, and the open-source Linux Journey content is always free. Paid plans (with a Pro subscription) unlock the full skill-tree library and premium features. Exact prices are listed on the LabEx pricing page.

- **Skill trees with guided paths:** Choose a structured path — Linux, DevOps, cybersecurity, Python, Docker, Kubernetes and more — and progress lab by lab from fundamentals to advanced topics.
- **Browser-based hands-on labs:** Practice inside real online terminals, pre-configured environments, and cloud virtual machines rather than reading passive tutorials.
- **Labby AI assistant:** An AI chatbot powered by ChatGPT that answers technical questions, explains concepts, and helps debug your code while you learn.
- **Real-world projects:** Apply each skill by building real projects, from containerized apps to automation scripts, that reinforce what you have learned.
- **Certification prep:** Comprehensive practice environments aligned with RHCSA, RHCE, CompTIA, CKA, CKAD, CKS, and LFCS exam objectives.

**強み:** Genuinely interactive — you learn by typing commands and building things; Free tier is substantial, including open-source Linux Journey material; Structured skill trees make long learning paths manageable; Labby AI assistant gives instant help when you get stuck

**制約・デメリット:** No live human instructor; learners who need in-person mentorship may find the AI chatbot insufficient; Browser-based labs depend on a stable internet connection; Advanced or niche enterprise topics are not covered as deeply as general Linux and DevOps skills

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/labex-io.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

### LabEx.io 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？

LabEx.io の月間訪問数は 1,127,110、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？

LabEx.io の前月比成長率は -9.3%、Models.dev は -3.9% です。

### 料金はどのように比較されますか？

LabEx.io: フリーミアム。Freemium. A large catalog of labs is free, with no sign-up required for many of them, and the open-source Linux Journey content is always free. Paid plans (with a Pro subscription) unlock the full skill-tree library and premium features. Exact prices are listed on the LabEx pricing page. 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 | [Muse](https://openaitools.app/ja/tool/muse-ai-1) | 45,751,822 | +228.3% | 料金は要問い合わせ | Muse is Meta's personal AI agent that takes on real everyday tasks — from sorting email and booking reservations to shopping, managing calendars and building fitness plans — using its own secure virtual computer in the c | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/muse-ai-1.md) |
| 2 | [Coddy](https://openaitools.app/ja/tool/coddy-tech) | 7,478,457 | +17.8% | フリーミアム | ブラウザ上のインタラクティブなコーディング環境や手軽なレッスンを提供しますが、専用のLinux/DevOpsラボよりも一般的なプログラミングに重点を置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/coddy-tech.md) |
| 3 | [DataCamp](https://openaitools.app/ja/tool/datacamp-com) | 6,237,230 | -0.4% | フリーミアム | Specializes in data science and analytics education with interactive coding exercises, omitting broader Linux and DevOps operations. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/datacamp-com.md) |
| 4 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh) | 4,790,129 | +6.5% | フリーミアム | アイデアを動くソフトウェアに変えるAIコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh.md) |
| 5 | [Brilliant](https://openaitools.app/ja/tool/brilliant) | 2,426,610 | -11.9% | フリーミアム | Teaches math, science, and computer science through visual interactive puzzles, but lacks practical terminal environments and Linux labs. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/brilliant.md) |
| 6 | [Warp](https://openaitools.app/ja/tool/warp-ai) | 657,372 | -9.3% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 開発チーム向けのAI端末とエージェント型ソフトウェアファクトリー | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/warp-ai.md) |
| 7 | [Vocareum](https://openaitools.app/ja/tool/vocareum-com) | 531,556 | +5.4% | 有料 | 技術教育向けに構築済みのクラウド実験環境とAIシミュレーションを提供し、企業やアカデミックユーザーに最適です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/vocareum-com.md) |
| 8 | [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) |
| 9 | [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) |
| 10 | [ProjectAI](https://openaitools.app/ja/tool/projectai) | 20,457 | -1.4% | フリーミアム | 厳選された実践的なコーディングプロジェクトをタスク特化型のAIサポート付きで提供し、幅広いDevOpsコースの代わりにプロジェクト学習を重視しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/projectai.md) |

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出典: https://openaitools.app/ja/compare/labex-io-vs-models-dev

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