# Models.dev vs Scenario 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。Scenario は月間 402,492 訪問、成長率 +16.7%、料金体系有料、料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Models.dev](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev) | [Scenario](https://openaitools.app/ja/tool/scenario-com) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://models.dev | https://scenario.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アート生成, AI Workflow, AI画像生成, AIモデル | | 料金モデル | 無料 | 有料、料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 200,451 | 402,492 | | 前月比成長率 | -3.9% | +16.7% | | 主要市場 | 中国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 136,316 | 181,787 | | レビュースコア | 4.4 | 4.3 | | 保存数 | 0 | 4 | | 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) ## Scenario Scenarioが解くのはクリエイティブ制作の核心的な課題です。汎用AIモデルは汎用的な出力しか生みませんが、スタジオやブランドは一連のショットを通じて統一されたスタイルのアセットを必要とします。その答えがカスタムモデルの学習です。自社のリファレンス画像をまとめてアップロードすると、Scenarioはブランドの個性、製品ライン、繰り返し登場するキャラクターなど、その見た目を再現するモデルを学習します。 その上に広い生成レイヤーがあります。プラットフォームは多数のプロバイダーから画像・動画・3Dメッシュ・音声の数百モデルを1つのワークスペースに集め、同じブリーフで出力を比較できます。ワークフローではモデルやツールをキャンバス上のノードとして連結し、その連鎖を保存すればチームの誰もが簡単なフォームから実行でき、実行前にコストも確認できます。エージェントとSkillsは自然言語の指示からそのワークフローを組み立てます。 ScenarioはAPIファーストで、内にも外にも接続します。TypeScriptとPythonのSDKを備えたREST API、Claude Code・Codex・Cursor向けのMCPサーバー、実験的なBlenderプラグインがあります。Enterpriseでは、支出上限、承認済みモデルの許可リスト、IP検出、ウォーターマーク、SSO/SAML、SOC 2 Type II監査といったガバナンス機能が加わり、エンタープライズのコンテンツはScenarioや第三者モデルの学習に使わないことが契約で保証されます。 **料金とプラン:** 無料プランは毎日50クレジット（カード不要）。有料プランはStarter月15ドル（1,500クレジット）、Pro月45ドル（5,000クレジット、カスタムモデル学習可）、Max月75ドル（10,000クレジット、最大25ユーザー）。Enterpriseは個別見積もりでボリューム割引あり。年払いで約33%節約できます。 - **カスタムモデル学習:** 自社画像10〜30枚でモデルを学習し、ブランドの見た目、製品ライン、キャラクターを固定して新規アセットの一貫性を保ちます。 - **750以上のモデルを1つの作業空間に:** 数十のプロバイダーの画像・動画・3D・音声モデルを並べて利用し、ワークフロー内で差し替えられます。 - **ノードワークフローとアプリ:** キャンバスでモデルとツールを連結し、その連鎖をアプリとして公開。チームは簡単なフォームから実行でき、コストも事前に表示されます。 - **エージェント・MCP・API:** 結果を文章で伝えればエージェントがワークフローを構築。Claude Code、Codex、Cursor、REST APIから同じモデルとアセットを呼び出せます。 - **エンタープライズのガバナンス:** 支出上限、承認済みモデル許可リスト、IP検出、ウォーターマーク、操作履歴、SSO/SAMLで大規模チームの利用を統制します。 **強み:** カスタムモデル学習で大量のアセットでもスタイルを統一; 画像・動画・3D・音声にまたがる非常に広いモデルカタログ; ワークフロー、エージェント、MCP、文書化されたAPIでパイプライン向き; SOC 2 Type II、IP検出、データ非学習の契約など強力なエンタープライズ統制 **制約・デメリット:** クレジット制のため制作量に比例してコストが増える; 機能の深さゆえ初心者には学習コストがある; 最も有用なガバナンス機能の一部はEnterprise限定 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/scenario-com.md) ## よくある質問 ### Models.dev と Scenario 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、Scenario は 402,492 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%、Scenario は +16.7% 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。 Scenario: 有料、料金は要問い合わせ。無料プランは毎日50クレジット（カード不要）。有料プランはStarter月15ドル（1,500クレジット）、Pro月45ドル（5,000クレジット、カスタムモデル学習可）、Max月75ドル（10,000クレジット、最大25ユーザー）。Enterpriseは個別見積もりでボリューム割引あり。年払いで約33%節約できます。 ## 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 | [Adobe Firefly](https://openaitools.app/ja/tool/adobe) | 396,998,213 | -8.6% | フリーミアム | 画像・動画・音声・ベクター・マルチモデルの制作を商用的に安全に行える生成AIワークスペース。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/adobe.md) | | 2 | [SeaArt.AI](https://openaitools.app/ja/tool/seaart-ai) | 15,683,904 | +0.5% | フリーミアム | コミュニティ主導のAIアート・動画・キャラクター制作プラットフォーム | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/seaart-ai.md) | | 3 | [Midjourney](https://openaitools.app/ja/tool/midjourney) | 8,609,446 | -0.9% | フリーミアム | 最も美しいテキスト画像・動画モデルを生み出す独立系AIラボ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/midjourney.md) | | 4 | [Runway](https://openaitools.app/ja/tool/runwayml) | 7,498,396 | +16.9% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 最先端のAI研究に基づく生成的な動画・画像・音声ツール | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/runwayml.md) | | 5 | [Krea](https://openaitools.app/ja/tool/krea) | 4,583,022 | +2.9% | フリーミアム | リアルタイムのインタラクティブなキャンバス生成を提供しますが、トレーニング済みモデルに対する高度なカスタマイズオプションは少なめです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/krea.md) | | 6 | [ComfyUI](https://openaitools.app/ja/tool/comfyui) | 4,379,348 | +13.4% | 料金は要問い合わせ、無料 | カスタムAIモデル向けの強力なオープンソースのノードベースのワークフローを提供しますが、ローカル環境の構築やクラウドホスティングが必要です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/comfyui.md) | | 7 | [RunningHub](https://openaitools.app/ja/tool/runninghub) | 3,105,554 | -28.5% | フリーミアム | クラウド上で高度なノードワークフローを実行できますが、ユーザーインターフェイスやコラボレーションツールセットが異なります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/runninghub.md) | | 8 | [Tensor.Art](https://openaitools.app/ja/tool/tensor-art) | 2,618,069 | +9.4% | 無料 | カスタムモデルのトレーニングと共有に強く焦点を当てていますが、Scenarioのような専用のゲームアセットパイプラインはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/tensor-art.md) | | 9 | [Customuse](https://openaitools.app/ja/tool/customuse-com) | 379,276 | -3.5% | Free, Paid, Enterprise | Tailored specifically for 3D game assets and interactive merchandise, but less flexible for general 2D workflows. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/customuse-com.md) | | 10 | [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) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/models-dev-vs-scenario-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)