# Scale vs Vana Scale は月間 616,915 訪問、前月比成長率 +12.5%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。Vana は月間 5,701 訪問、成長率 -45.5%、料金体系無料を記録しています。 | 指標 | [Scale](https://openaitools.app/ja/tool/scale) | [Vana](https://openaitools.app/ja/tool/vana-com) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://scale.com | https://vana.com | | カテゴリ | AI開発者ツール, Large Language Models (LLMs), AIモデル, AI Agent | AIモデル, オープンソース AI モデル, Large Language Models (LLMs), Web3 | | 料金モデル | 料金は要問い合わせ | 無料 | | 月間訪問数 | 616,915 | 5,701 | | 前月比成長率 | +12.5% | -45.5% | | 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 | 191,408 | 2,339 | | レビュースコア | 4.7 | 4.2 | | 保存数 | 3 | 8 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Scale Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations. **料金とプラン:** Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. - **Data Engine:** Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require. - **Model evaluation & benchmarks:** Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers. - **Enterprise AI applications:** Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome. - **Agentic deployment:** Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations. - **Domain expertise:** Programmes spanning healthcare, robotics, defence, public sector and enterprise with human oversight built in. **強み:** Backed by a long track record in training data and model evaluation.; End-to-end coverage from data sourcing through to deployed systems.; Experienced with regulated, classified and safety-critical environments.; Benchmarks and leaderboards give an independent view of model capability. **制約・デメリット:** No public pricing or self-serve signup - you need a sales conversation to get started.; Enterprise-scale contracting and data operations require real internal commitment.; Overkill for small teams with modest data or evaluation needs.; Some projects involve sensitive government and defence work with strict compliance overhead. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/scale.md) ## Vana Vana の出発点はシンプルです。人が生み出すデータは本人に帰属すべきであり、AI は明確で撤回可能な許可がある場合にのみそれを学習に使えるべきだ、という考え方です。これを実現するため、Vana は P2P プロトコルとデータポータビリティ層を組み合わせています。利用者はすでに使っているサービスをオープンソースのコネクタやデスクトップエージェント経由で接続し、ブラウザタブまたはデスクトップアプリ内で動作するパーソナルサーバーがデータを暗号化して、暗号文だけをホスト型ストレージに同期します。データが平文のままデバイスを出ることはなく、利用者が与えた許可がなければ復号もされません。 アクセスはプロトコルレベルの第一級プリミティブで扱われます。すなわちアイデンティティ、権限、手数料、スキーマ、ファイル、そして Protocol-Governed Encryption（PGE）です。開発者が有効なグラントを提示すると、利用者のパーソナルサーバーが対象スコープを復号して開発者へ直接返します。グラント自体はオンチェーンに記録され、読み取りはすべて利用者が確認できるアクセスログに残ります。DataDAO とプール型の機密コンピュートは、その上に載る任意のアプリケーション層で、生データを公開せずに集合的なジョブへデータを提供できます。 開発者にとって Vana は通常の SDK ワークフローです。Vana SDK をインストールし、ユーザー承認済みデータを要求し、パーソナルサーバーから読み取り、アプリのエスクロー残高からプロトコル手数料を決済します。プロトコルは Vana L1 上で動作し、VANA トークンはステーキングやブリッジ、ネットワークの安全に使われます。収集、暗号化ストレージ、オンチェーンプリミティブ、DP RPC、グラント制御のアクセスはメインネットと Moksha テストネットで稼働しており、機密コンピュートとシーケンサーの分散化はロードマップ上にあります。 **料金とプラン:** Vana のコアプロトコルと SDK は無料で利用できます。開発者はユーザー承認済みデータを読み取る際、アプリのエスクロー残高からプロトコル手数料を支払います。OAuth ベースのアプリ向けに任意の USD 課金ゲートウェイも用意されています。 - **ユーザー所有のデータポータビリティ:** 利用者はオープンソースコネクタで既存サービスからデータを収集し、そのデータは自分のデバイスまたは自分が管理する暗号化ストレージに留まります。 - **パーソナルサーバーとオンチェーングラント:** ローカルで動くアクセスエンジンがデータを暗号化し、有効なオンチェーン許可がある場合のみ解除します。読み取りはすべて確認可能なアクセスログに記録されます。 - **開発者向け Vana SDK:** @opendatalabs/vana-sdk を導入すれば、ユーザー承認済みデータの要求、パーソナルサーバーからの読み取り、アプリエスクローからの手数料決済が可能です。 - **DataDAO と機密コンピュート:** グループでデータを集約しプライバシー保護型の計算ジョブを実行できるため、生データを露出せずに AI に活用させられます。 - **Vana L1 と VANA トークン:** プロトコルは独自の L1 で決済され、バリデータ、コアコントラクト、ステーキングやブリッジに使う VANA トークンを備えます。 **強み:** ユーザー所有を本気で設計：ローカル暗号化、オンチェーングラント、確認可能なアクセスログを備え、無断共有を排除; SDK・CLI・プロトコル仕様を含む公開された整備済み開発者ドキュメント; オープンソースコネクタと許可不要の直接 SDK 経路により、単一運営者に依存しにくい; メインネットで稼働し、機密コンピュートとシーケンサー分散化のロードマップも明確 **制約・デメリット:** ウォレットや暗号化の概念、グラントの理解が必要で、非技術者には負担が大きい; ホスト型スタックの一部（RPC ゲートウェイ、Context Gateway）は依然 Open Data Labs が運用; 機密コンピュートと Protocol-Governed Encryption は一部が開発中で未完成 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/vana-com.md) ## よくある質問 ### Scale と Vana の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Scale の月間訪問数は 616,915、Vana は 5,701 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？ Scale の前月比成長率は +12.5%、Vana は -45.5% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Scale: 料金は要問い合わせ。Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. Vana: 無料。Vana のコアプロトコルと SDK は無料で利用できます。開発者はユーザー承認済みデータを読み取る際、アプリのエスクロー残高からプロトコル手数料を支払います。OAuth ベースのアプリ向けに任意の USD 課金ゲートウェイも用意されています。 ## 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 | [Ollama](https://openaitools.app/ja/tool/ollama) | 9,421,973 | +4.3% | Free, Freemium, Paid | オープン AI モデルをローカルでもクラウドでも実行・構築 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ollama.md) | | 2 | [Google Gemma オープンモデル](https://openaitools.app/ja/tool/gemma-open-models-by-google) | 4,900,914 | -13.5% | フリーミアム、有料 | Google の軽量なオープンウェイト AI モデル群 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/gemma-open-models-by-google.md) | | 3 | [ModelScope](https://openaitools.app/ja/tool/modelscope-community) | 3,085,423 | +5.1% | 無料 | ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/modelscope-community.md) | | 4 | [Roboflow](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | コンピュータビジョンのデータセットのアノテーションやモデルトレーニングを効率化しますが、一般的なLLMのテキストタスクにはあまり向いていません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow.md) | | 5 | [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) | | 6 | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 料金は要問い合わせ | Scaleの主要なアノテーション事業と同様に、企業向けのデータラベリングと学習データのキュレーションに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox.md) | | 7 | [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 | 企業のマルチモーダルアノテーションやデータ管理ツールを提供しますが、管理されたラベリング作業員への比重は低めです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate.md) | | 8 | [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/ja/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | フリーミアム、料金は要問い合わせ、無料 | 一つの接続環境で AI モデルとエージェントを追跡・評価・出荷。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/prompts.md) | | 9 | [Chutes](https://openaitools.app/ja/tool/chutes) | 250,187 | -15.2% | 有料 | オープンソースAIモデルのためのサーバーレス分散推論 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/chutes.md) | | 10 | [Arize AI](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 有料、料金は要問い合わせ | Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/scale-vs-vana-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)