# Pinecone vs Shaped Pinecone は月間 286,732 訪問、前月比成長率 -31%、料金体系フリーミアム、有料、料金は要問い合わせを記録しています。Shaped は月間 11,871 訪問、成長率 -39.2%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Pinecone](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone) | [Shaped](https://openaitools.app/ja/tool/shaped) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.pinecone.io | https://www.shaped.ai | | カテゴリ | AI API, AI 検索エンジン, AI Agent, AI開発者ツール | AI 検索エンジン, AI API, Large Language Models (LLMs), AI SNS | | 料金モデル | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 286,732 | 11,871 | | 前月比成長率 | -31% | -39.2% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 118,638 | 4,726 | | レビュースコア | 4.8 | 4.8 | | 保存数 | 2 | 3 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Pinecone Pinecone is a managed vector database and AI knowledge platform for building retrieval-augmented generation (RAG), semantic search, and agent memory. It stores vector embeddings at scale, makes writes searchable within seconds with no index tuning, and keeps p99 latency steady as data grows. Pinecone powers products for more than 10,000 customers and over a million developers worldwide. **料金とプラン:** Freemium and usage-based. You can create your first index for free and pay as you go as workloads scale, with higher tiers for dedicated capacity and enterprise agreements. Check the official pricing page and cost estimator for current rates. - **Fully managed vector database:** Store and query vector embeddings with automatic indexing that requires no manual tuning or algorithm selection. - **Fast writes and consistent queries:** Writes are acknowledged in under 100ms and become searchable within seconds, while all data is searched in parallel so speed holds at scale. - **One API key, many integrations:** Connect agents to Pinecone through plugins for Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI, MCP, or a direct REST API with one key. - **Pinecone Nexus knowledge engine:** Serve compiled, governed enterprise knowledge to agents through a single query, cutting token usage and latency versus multi-step RAG loops. - **Console, metrics, and cost estimation:** A browser console and API let teams monitor metrics, explore records, manage namespaces, and estimate workload cost before committing. **強み:** Fully managed, so no index tuning or server ops; Stable low-latency performance as datasets grow; Broad ecosystem integrations and MCP support; Nexus reduces token cost and latency for agent retrieval **制約・デメリット:** Usage-based billing can grow with heavy query volume if left unmonitored; Requires some engineering effort to integrate and design schemas properly; Enterprise compliance features sit behind higher-priced arrangements [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/pinecone.md) ## Shaped Shaped は自らを「フィードバックループを備えた唯一のベクトルデータベース」と位置づけています。静的な埋め込みストアではなく、クリック、購入、視聴時間といったあらゆるユーザー行動から継続的に学習し、製品が使われるほど検索結果が精度を増します。1 つの ShapedQL クエリで、テキスト、ユーザー ID、アイテム ID による検索、フィルタリング、ML モデルによるスコアリング、多様性のための再ランキングを同時に実行できます。 アーキテクチャは 3 層構造です。クエリ層は 50ms 未満のレイテンシでリアルタイム検索とランキングを担います。インテリジェンス層は動的な埋め込み、ユーザーとアイテムのコンテキスト、継続的なモデル学習を管理します。データ層は Snowflake、BigQuery、Redshift、Kafka、PostgreSQL、Shopify、Amplitude など 30 以上のソースに接続し、ETL なしでバッチデータとストリーミングデータを単一スキーマに統合します。 Shaped は SOC 2 Type II 認証、GDPR/CCPA/HIPAA 準拠、99.95% のアップタイム SLA をうたう企業向けのセキュリティを備え、50 億件以上のドキュメント規模に対応します。サイトには Shaped が Whatnot に買収されたと記載されていますが、製品は Shaped ブランドで運営を続けており、新規ユーザーはクレジットカード不要で 100 ドルの無料クレジットを利用できます。 **料金とプラン:** 価格は要問い合わせ。新規ユーザーはクレジットカード不要で 100 ドルの無料クレジットを利用でき、Shaped Cloud のプランは利用量と規模に応じて見積もられます。 - **ShapedQL 統合クエリ言語:** SQL ライクな単一クエリで、セマンティック検索、キーワード検索、行動モデルを横断した検索・フィルタ・スコアリング・再ランキングを実行します。 - **パーソナライズされたハイブリッド検索:** セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせ、各ユーザーの予測クリック率とエンゲージメントで結果を再ランキングします。 - **継続学習のフィードバックループ:** ML モデルがライブのインタラクション信号で再学習し、トラフィックの増加に伴ってランキング品質が自動的に向上します。 - **30 以上のネイティブコネクタ:** Snowflake、Kafka、BigQuery、Shopify などのデータウェアハウス、分析ツール、イベントパイプラインから ETL なしでデータを取り込みます。 - **50ms 未満の配信とエンタープライズ規模:** 50 億件以上のドキュメントを 99.95% のアップタイム SLA で処理し、SOC 2 Type II、GDPR、CCPA、HIPAA に準拠します。 **強み:** ベクトル検索、ML 再ランキング、学習を単一クエリに統合し、脆弱なマルチベンダー構成を置き換える; 実際のインタラクション信号から継続的に学習し、結果が自動的に改善する; 広範なコネクタで ETL なしにバッチとストリーミングのデータを取り込める; 強固なコンプライアンス（SOC 2 Type II、GDPR、HIPAA）と 99.95% アップタイム SLA を公開 **制約・デメリット:** 価格が見積もり制のため、営業に問い合わせるまでコストを把握しにくい; ShapedQL とパイプラインの概念は、レレバンスエンジニアリングに不慣れなチームには学習曲線がある; 現在は Whatnot 傘下のため、長期的な単独ロードマップの明確さは買収先に依存する可能性がある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/shaped.md) ## よくある質問 ### Pinecone と Shaped の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Pinecone の月間訪問数は 286,732、Shaped は 11,871 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？ Pinecone の前月比成長率は -31%、Shaped は -39.2% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Pinecone: フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ。Freemium and usage-based. You can create your first index for free and pay as you go as workloads scale, with higher tiers for dedicated capacity and enterprise agreements. Check the official pricing page and cost estimator for current rates. Shaped: 料金は要問い合わせ。価格は要問い合わせ。新規ユーザーはクレジットカード不要で 100 ドルの無料クレジットを利用でき、Shaped Cloud のプランは利用量と規模に応じて見積もられます。 ## 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 | [Exa](https://openaitools.app/ja/tool/exa-ai) | 1,062,574 | +16.8% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | AIエージェントのためのWeb検索APIとクローラー | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/exa-ai.md) | | 2 | [Algolia](https://openaitools.app/ja/tool/algolia) | 689,970 | -11% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | モダンなアプリとコマースのための AI 検索・検索基盤 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/algolia.md) | | 3 | [Jina AI](https://openaitools.app/ja/tool/jina-ai) | 280,782 | -16.5% | フリーミアム、有料 | 埋め込み・リランカー・Reader API で構築する検索基盤 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/jina-ai.md) | | 4 | [supermemory](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1) | 156,579 | -7.7% | 料金は要問い合わせ | あらゆるAIエージェントに永続的な文脈を与えるメモリ／継続学習エンジン | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/supermemory-1.md) | | 5 | [Meilisearch](https://openaitools.app/ja/tool/meilisearch) | 119,713 | -21.5% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | セルフホストもクラウドも選べる超高速検索エンジン | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/meilisearch.md) | | 6 | [Zilliz](https://openaitools.app/ja/tool/zilliz) | 108,886 | -16.4% | Freemium, Paid, Free, Contact for Pricing | Zilliz is the company behind Milvus, the open-source vector database, and offers Zilliz Cloud — a fully managed vector database service built for large-scale AI retrieval, RAG, and similarity search workloads. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/zilliz.md) | | 7 | [Qdrant](https://openaitools.app/ja/tool/qdrant-io) | 72,992 | -38.4% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Qdrant is an open-source vector search engine and database, written in Rust, for high-performance similarity search in AI applications. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qdrant-io.md) | | 8 | [HydraDB OSS](https://openaitools.app/ja/tool/hydradb-oss) | 29,635 | +5.8% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | オブジェクトストレージ上に構築された、AI エージェント記憶のためのグラフデータベース | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/hydradb-oss.md) | | 9 | [MyScale](https://openaitools.app/ja/tool/myscale-com) | 19,350 | +21.3% | 料金は要問い合わせ、無料 | 本番GenAIアプリのためのSQLネイティブなベクトルデータベース | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/myscale-com.md) | | 10 | [Ragie](https://openaitools.app/ja/tool/ragie) | 7,557 | -26.8% | フリーミアム、無料トライアル、無料 | エンドツーエンドのドキュメント取り込みと解析を処理するマネージドRAG APIですが、Pineconeはベクトルストレージに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ragie.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/pinecone-vs-shaped 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)