
GoogleのGeminiモデルへ直接APIアクセスでき、無料のプロトタイプ枠も豊富ですが、OpenAIのような広範なエコシステムはありません。
| 項目 / 指標 | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | getmarkup.com | openai.com |
| 料金モデル | 無料 | 有料 |
| 月間訪問数 | 263 (263) | 2.35億 (234,678,639) |
| 前月比トラフィック増減 | -57 (-17.8%) | -2478.28万 (-9.6%) |
| 主要市場とシェア | 🇹🇷 トルコ (100%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (25.4%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 109 | 1.05億 |
| ユーザー評価 | 4 | 4.8 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |

AI支援のアノテーションで自由テキストを構造化データに変換。
文書や自由テキストをマークアップし、氏名、エンティティ、関係、フィールドを整った表形式やJSONとして抽出します。
NLP・機械学習のワークフロー向けに作られており、エクスポートしたデータセットを大きな整形なしで学習パイプラインに接続できます。
AIがラベルや抽出を提案して反復作業を減らしつつ、正確性の最終判断は人間が握ります。
インタラクティブなデモで、本格的なプロジェクト設定の前にアノテーションの流れを試せます。

GPT-6 Astra、Sol、Luna、そしてリアルタイムのマルチモーダルエージェントを展開するためのエンタープライズ開発者プラットフォームと API。
GPT-6 Astra(1M トークンあたり10/50ドル)、GPT-6.1 Sol(2/10ドル)、GPT-6.1 Terra(1/5ドル)、GPT-6 Luna(0.10/0.50ドル)にわたり、すべて1,050,000トークンのコンテキストウィンドウと最大128K の出力を備えています。
API リクエストごとに6つの粒度(`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`)で思考トークンの予算を調整し、遅延・精度・コストのバランスを取ります。
モデル推論を、ホスト型のウェブ検索、ファイル検索、関数呼び出し、自律的な GUI コンピュータ操作と、単一のステートフルな API 呼び出しで組み合わせます。
秒単位の課金(毎分0.05ドル)で、端数を切り上げることなく超低遅延のマルチモーダル音声エージェントを構築できます。

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無料・オープンソースAlibaba Cloud の第4世代基盤モデルファミリー&マルチモーダルAIアシスタント — Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B、Qwen 3.8-Flash-Next アーキテクチャ搭載
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何百ものサードパーティ製モデルを1つのAPIキーで統合し、OpenAIの厳選されたカタログよりも豊富なモデル選択肢を提供します。

Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack.
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特化型汎用的なテキストLLMではなく、生成AIや画像モデルの超高速なサーバーレス実行に最適化されています。

オープンソースモデル向けの高性能サーバーレス推論と専用GPUクラスターに特化し、クローズドな商用制限を回避します。

特化型OpenAIのホスト型クローズドモデルとは異なり、シンプルなAPIでオープンソースの視覚・言語モデルの実行や微調整に特化しています。
特化型OpenAIのホスト型クローズドモデルとは異なり、シンプルなAPIでオープンソースの視覚・言語モデルの実行や微調整に特化しています。
500以上の画像・動画・音声・LLMモデルを1つのOpenAI互換APIで

特化型オープンモデル向けに超安価なサーバーレス推論を提供しますが、OpenAIに比べると企業向けのオーケストレーションツールは少なくなります。

無料・オープンソースエージェント型パースと抽出で、あらゆる文書をAIが使えるコンテキストに

SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.
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