# Models.dev vs Prolific Models.dev は月間 200,451 訪問、前月比成長率 -3.9%、料金体系無料を記録しています。Prolific は月間 18,697,671 訪問、成長率 -1.8%、料金体系有料を記録しています。 | 指標 | [Models.dev](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev) | [Prolific](https://openaitools.app/ja/tool/prolific-com) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://models.dev | https://prolific.com | | カテゴリ | 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 | AIリサーチツール, AI開発者ツール, データ分析のためのAI | | 料金モデル | 無料 | 有料 | | 月間訪問数 | 200,451 | 18,697,671 | | 前月比成長率 | -3.9% | -1.8% | | 主要市場 | 中国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 136,316 | 12,979,710 | | レビュースコア | 4.4 | 4.6 | | 保存数 | 0 | 13 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## 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) ## Prolific Prolificは、研究者や組織が調査を掲載し、検証済みの参加者が報酬を得て回答する市場を運営しています。掲げるのは規模より品質です。巨大だが審査のないパネルではなく、参加者を検証し、注意力テストや誠実性チェックを組み込み、依頼者が詳細な属性・職業・行動条件で絞り込めるようにしています。これにより、コーディングの専門家、医療従事者、特定の国の住民といった狭く代表性のある集団にアプローチでき、群間比較や外的妥当性が求められる研究で重要になります。 近年はAI分野に注力しています。モデルのファインチューニングや強化学習に使う人間の選好データ、安全性評価、レッドチーミング、言語やタスクをまたぐベンチマークを提供します。人間評価に基づくモデル品質のリーダーボードも公開し、ヒューマンフィードバックAPI、エージェントワークフロー、Model Context Protocolサーバーなど開発者向けの仕組みも用意して、AIパイプラインから人間の入力をプログラムで取得できるようにしています。従来の学術・市場調査事業も中核として残っています。 料金は従量制です。依頼者は参加者への報酬に加えてプラットフォーム手数料を支払い、研究者は回答1件単位で研究に資金を投入するか、大規模プログラムやマネージドサービスについては営業と相談します。料金は調査の長さ、ターゲット条件、規模で変わるため、公開価格表はほとんどなく、大口顧客は商談が必要です。 **料金とプラン:** 依頼者向けは従量課金で、参加者報酬とプラットフォーム手数料を支払います。大規模・マネージド案件は個別見積もり。参加者は完了した調査に応じて報酬を得られ、登録は無料です。 - **検証済みでターゲティング可能な参加者プール:** 詳細な属性・職業・行動条件で絞り込み、一般的な群衆ではなく狭く代表性のあるサンプルにアプローチできます。 - **AIデータと人間のフィードバック:** ファインチューニング用の人間の選好データ収集、安全性評価やレッドチーミング、フィードバックAPIによる自動パイプラインへの組み込みが可能です。 - **データ品質管理を標準搭載:** 注意力チェック、誠実性スクリーニング、承認ワークフローにより、分析前に雑な回答や不正回答を除外できます。 - **調査を素早く立ち上げ:** 調査を公開すればすぐに回答収集を開始でき、スクリーニング、クォータ、縦断設計に対応する仕組みを備えています。 - **参加者側の報酬を保証:** 参加者は調査ごとの明確な報酬と柔軟なスケジュールを得られ、プラットフォームが最低報酬基準を強制します。 **強み:** 本人確認と注意力チェックを備え、データ品質を重視; 細かなターゲティングでニッチかつ代表的なサンプルに対応; 従来のパネル提供会社より迅速にデータを収集; ヒューマンフィードバックAPIやMCPサーバーなどAI向け機能が充実 **制約・デメリット:** 多くの用途で見積もりベースのため、事前の予算把握がしにくい; 一部のニッチ属性では参加者が少なく、募集に時間がかかることがある; 多国間・縦断的な大規模調査ではコストが急速に増える [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/prolific-com.md) ## よくある質問 ### Models.dev と Prolific の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Models.dev の月間訪問数は 200,451、Prolific は 18,697,671 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？ Models.dev の前月比成長率は -3.9%、Prolific は -1.8% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ 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。 Prolific: 有料。依頼者向けは従量課金で、参加者報酬とプラットフォーム手数料を支払います。大規模・マネージド案件は個別見積もり。参加者は完了した調査に応じて報酬を得られ、登録は無料です。 ## 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 | [Branded](https://openaitools.app/ja/tool/gobranded-com) | 3,704,728 | +6.6% | 料金は要問い合わせ | 市場調査向けの大きな消費者パネルですが、学術研究やAIチューニングに特化したProleficのような強みはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gobranded-com.md) | | 2 | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 料金は要問い合わせ | 最先端AIが学ぶ環境と、定常業務を担うエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox.md) | | 3 | [Appen](https://openaitools.app/ja/tool/appen-com) | 665,840 | +0.2% | 料金は要問い合わせ | エンタープライズ向けのデータ注釈とAIアライメントを提供しますが、学術調査のセルフサービス募集にはあまり向きません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/appen-com.md) | | 4 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | 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 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate.md) | | 5 | [Voxpopme](https://openaitools.app/ja/tool/voxpopme-com) | 301,522 | +38.5% | 料金は要問い合わせ | ビデオベースの消費者インタビューやAI定性分析に特化していますが、定量的な学術調査パネルへの注力は控えめです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/voxpopme-com.md) | | 6 | [Emporia Research](https://openaitools.app/ja/tool/emporia-research) | 270,281 | -0.6% | 料金は要問い合わせ | 専門的な調査向けに検証済みのB2Bプロや医療専門家を提供していますが、一般向けの幅広い学術パネルは不足しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/emporia-research.md) | | 7 | [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) | | 8 | [Label Studio](https://openaitools.app/ja/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 料金は要問い合わせ、無料 | Open-source data labeling and evaluation platform for AI workflows, but requires bringing your own annotation workforce. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/label-studio.md) | | 9 | [Koji](https://openaitools.app/ja/tool/koji-ai-native-research-platform) | 61,640 | +13.9% | 有料、料金は要問い合わせ | AI 主導の顧客インタビューを大規模に実施し、インサイトを得る | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/koji-ai-native-research-platform.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/models-dev-vs-prolific-com 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)