Substrate VS Supaboard AI

SubstrateとSupaboard AIを比較し、どちらが優れているかを確認しましょう。このSubstrateとSupaboard AIのソフトウェア比較は、実際のユーザーレビューに基づいています。価格、機能、サポート、使いやすさ、ユーザーレビューを比較し、最適な選択ができるよう、SubstrateかSupaboard AIかを判断して、ご自身のビジネスに合ったものを選んでください。

Substrate

Substrate
Substrate、複数ステップのAIプロセスを高速化する唯一の推論APIをご覧ください。

Supaboard AI

Supaboard AI
Supaboardは、次世代BIツールとして、専門知識がなくても、データを安全に活用し、強力なダッシュボードを構築できます。ほとんど設定不要で複数のソースからデータを統合し、最小限のプロンプトでも、業界トレーニングを受けたAIアナリストから正確な回答を得られます。

Substrate

Launched 2023-08
Pricing Model Paid
Starting Price
Tech used Next.js,Vercel,Gzip,OpenGraph,Webpack,HSTS
Tag Developer Tools,Data Science

Supaboard AI

Launched 2024-11
Pricing Model Paid
Starting Price $99/month/user
Tech used Google Tag Manager,Framer,Google Fonts,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS
Tag Data Analysis,Business Intelligence,Data Visualization

Substrate Rank/Visit

Global Rank 5852853
Country United States
Month Visit 2630

Top 5 Countries

96.96%
3.04%
United States India

Traffic Sources

17.04%
1.47%
0.07%
6.07%
28.69%
46.66%
social paidReferrals mail referrals search direct

Supaboard AI Rank/Visit

Global Rank 4567989
Country United States
Month Visit 3716

Top 5 Countries

46.96%
15.09%
13.45%
12.33%
7.61%
United States Pakistan United Kingdom India Germany

Traffic Sources

6.64%
1.47%
0.15%
12.44%
24.85%
54.08%
social paidReferrals mail referrals search direct

Estimated traffic data from Similarweb

What are some alternatives?

When comparing Substrate and Supaboard AI, you can also consider the following products

Distribute.ai - 手頃な価格でAI推論を。DistributeAIは、40以上のオープンソースモデルへのオンデマンドアクセスを提供し、遊休GPUを収益化します。

BlendAI - BlendAIは、主要なAIモデルを1つのプラットフォームに集約し、月額$20のサブスクリプションを必要とせずに、従量課金制を提供しています。

MultitaskAI - MultitaskAIは、AIとの対話方法を革新する、強力なブラウザベースのチャットインターフェースです。ご自身のAPIキーを使用して、OpenAI、Anthropic、Googleといった主要なモデルに直接接続することで、データの完全なプライバシーとコントロールを確保できます。

Hyperpod AI - Hyperpod: AIモデルをわずか数分でスケーラブルなAPIへと変換します。サーバーレスデプロイメント、インテリジェントなオートスケーリング、DevOpsの複雑さは一切不要です。

Athina AI - 堅牢でエラーのないLLMアプリケーションを開発したい開発者にとって、Athina AIは不可欠なツールです。高度なモニタリング機能とエラー検出機能により、Athinaは開発プロセスを効率化し、アプリケーションの信頼性を確保します。LLMプロジェクトの品質向上を目指すすべての開発者に最適です。

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