# Models.dev vs Semantic Scholar

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。Semantic Scholar は月間 8,198,672 訪問、成長率 +5.8%、料金体系無料を記録しています。

| 指標 | [Models.dev](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev) | [Semantic Scholar](https://openaitools.app/ja/tool/semantic-scholar) |
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| ウェブサイト URL | https://models.dev | https://www.semanticscholar.org |
| 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 検索エンジン, AI API, AI 論文ツール |
| 料金モデル | 無料 | 無料 |
| 月間訪問数 | 200,451 | 8,198,672 |
| 前月比成長率 | -3.9% | +5.8% |
| 主要市場 | 中国 | アメリカ合衆国 |
| ダイレクト訪問 | 136,316 | 1,884,449 |
| レビュースコア | 4.4 | 4.8 |
| 保存数 | 0 | 36 |
| 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)

## Semantic Scholar

Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.

**料金とプラン:** Completely free. Semantic Scholar is operated as a non-profit academic project by the Allen Institute for AI, with no subscription tiers — accounts, search, Semantic Reader and the developer API are all available at no cost.

- **Semantic search across 240M+ papers:** Search 241 million-plus publications from every scientific field using natural-language queries that match meaning rather than exact keywords.
- **AI-generated TLDR summaries:** Each indexed paper gets a one-sentence machine-generated TLDR so you can triage results before committing to reading the full text.
- **Semantic Reader:** An augmented PDF reader that highlights citations, definitions, equations and figures inline, and shows which later papers cited the passage you are reading.
- **Citation context and influence signals:** See how a paper was cited, whether citations were influential, and which references shaped the work — useful for literature reviews and citation chasing.
- **Free developer API and Scholar's Hub:** A documented public API exposes search and metadata endpoints at no charge, while Scholar's Hub lets you follow authors, topics and citation alerts.

**強み:** Free to use with no paywall, subscription or credit limits; Very broad coverage spanning 240M+ papers in all scientific fields; Semantic ranking and AI TLDRs surface relevant work that keyword search misses; Semantic Reader adds inline citations, definitions and figures during reading

**制約・デメリット:** Indexing lag means the newest preprints are not always immediately available; TLDR summaries are machine-generated and can oversimplify nuanced findings; Full text is frequently limited to what publishers or repositories expose; Not a citation manager: no built-in PDF library, BibTeX export workflow or note system

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/semantic-scholar.md)

## よくある質問

### Models.dev と Semantic Scholar 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、Semantic Scholar は 8,198,672 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%、Semantic Scholar は +5.8% 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。 Semantic Scholar: 無料。Completely free. Semantic Scholar is operated as a non-profit academic project by the Allen Institute for AI, with no subscription tiers — accounts, search, Semantic Reader and the developer API are all available at no cost.

## 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) |
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| 1 | [Perplexity](https://openaitools.app/ja/tool/perplexity-ai) | 88,310,223 | -3.7% | フリーミアム | Broader real-time web search capabilities with academic filters, but less specialized for deep bibliographic citation analysis than Semantic Scholar. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/perplexity-ai.md) |
| 2 | [Consensus](https://openaitools.app/ja/tool/consensus) | 6,014,388 | -1.2% | フリーミアム | 科学論文から証拠に基づいた直接的な回答を統合できますが、Semantic Scholarよりも生データの網羅性が劣ります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/consensus.md) |
| 3 | [SciSpace](https://openaitools.app/ja/tool/scispace) | 4,464,111 | +8.6% | フリーミアム | 没入型のAI読書およびPDF分析ワークスペースを提供しますが、純粋な書誌検索への特化度は劣ります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/scispace.md) |
| 4 | [Elicit](https://openaitools.app/ja/tool/elicit) | 1,751,507 | +3.1% | フリーミアム | 自動化されたシステマティックレビューのデータ抽出とエビデンスの統合に優れていますが、インデックス化されている文献の範囲は狭めです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/elicit.md) |
| 5 | [Scite](https://openaitools.app/ja/tool/scite) | 841,974 | +1.1% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | 論文同士がどのように支持し合っているか、あるいは反論しているかを示す高度なスマート引用機能を提供しますが、全体のインデックスは小さめです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/scite.md) |
| 6 | [ResearchRabbit](https://openaitools.app/ja/tool/researchrabbit) | 831,571 | +3.1% | 無料 | 優れた視覚的引用コレクションと文献追跡のおすすめ機能を備えていますが、インラインの論文要約機能がありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/researchrabbit.md) |
| 7 | [Connected Papers](https://openaitools.app/ja/tool/connected-papers) | 750,576 | +3.1% | フリーミアム | 学術論文のつながりを視覚的にマッピングする優れたグラフ機能を提供しますが、従来のキーワード検索や全文閲覧ツールがありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/connected-papers.md) |
| 8 | [Paperguide](https://openaitools.app/ja/tool/paperguide) | 371,972 | -2.9% | フリーミアム | 文献レビューと監査可能なシステマティックレビューのためのAIネイティブ研究ワークスペース | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/paperguide.md) |
| 9 | [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) |
| 10 | [Paper Digest](https://openaitools.app/ja/tool/paper-digest) | 97,202 | -7.1% | フリーミアム | Paper Digest is an AI research platform that summarizes literature, generates literature reviews with citations, and delivers daily digests of new papers across arXiv, PubMed, bioRxiv and major conferences. Launched in 2 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/paper-digest.md) |

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出典: https://openaitools.app/ja/compare/models-dev-vs-semantic-scholar

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