プロダクト

JigsawStack

AIネイティブ

Models for high accuracy tasks

jigsawstack.com 出典★ 94Apache-2.0AIモデル・エージェント / モデルAPI・ゲートウェイ

AI競合評価
PC
モバイル
月間訪問数
<5K
2026年10月
公開された売上
非公開
公開収益の証明はまだありません
最低料金
$27/月
同カテゴリの 78% より高価格同カテゴリ中央値 $10/月
開発者
Angel Pichardo
SNSアカウント未連携共同開発:Harsha Vardhan Khurdula、Interfaze (YC P26) 他 +2 件
公開日
2年前
2024-03-10 · 推定

訪問

月間訪問数2026年10月 時点のデータ
イベント3 件の変更

マーケティング動向

公開・検索&コンテンツ・参照・プロモーション
  • Show HN (3 ポイント) でリリース公開

    Yoslm -- You Only Need a Smoll Language Model for Object Detection

    2025年7月11日 · 16ヶ月前ローンチページ

  • Show HN (7 ポイント) でリリース公開

    Deep Research – Open-Source Customizable Reasoning Framework for Devs — The first ever AI peer reviewed research article just got approved. It’s kinda crazy how advanced AI have come to replace researchers. I'v…

    2025年6月1日 · 18ヶ月前ローンチページ

  • Show HN (5 ポイント · 2 コメント) でリリース公開

    Image-to-Image Translation Model — We launched a v1 of a image to image translation API which translates the text on an images by replacing the existing text. For v1, it's p…

    2025年5月28日 · 18ヶ月前ローンチページ

  • Product Hunt でリリース公開

    Custom AI models that scale with your stack

    2025年4月21日 · 19ヶ月前ローンチページ

  • Show HN (4 ポイント · 4 コメント) でリリース公開

    We are 2.4x faster than Open AI latest SST model — Speech-to-Text technology is crucial for audio processing applications, but most solutions are limited by speed, accuracy, or feature cons…

    2025年3月21日 · 20ヶ月前ローンチページ

第三者レビュー&事例分析

集客チャネル分析・エンジニア評価・OSS指標
Show HN
2024-09-04出典
開発者投稿の抜粋:
When Chrome released `window.ai` for their local model, Gemini Nano, I got excited! Not for the local model which you can't really do much with but more for the new way of interacting with AI utilities directly from the front end. I loved the simplicity and the ease of use but not so much the capabilities and limitations. I wanted to see if we could expand t
Show HN
2024-12-06出典
開発者投稿の抜粋:
Nowadays, a common AI tech stack has hundreds of different prompts running across different LLMs. Three key problems: - Choices, picking from 100s of LLMs the best LLM for that 1 prompt is gonna be challenging, you're probably not picking the most optimized LLM for a prompt you wrote. - Scaling/Upgrading, similar to choices but you want to keep consistency o
Show HN
2024-12-12出典
開発者投稿の抜粋:
Most TTS models today have a fixed set of voices that are tied to a fixed set of languages. We built a trained TTS model with the concept of accents like we have in real life. You can have a Chinese person speaking English or a German person speaking French. Hints of their accents from their original language can be heard when they speak another language. We
Show HN
2025-03-14出典
開発者投稿の抜粋:
Large Language Models (LLMs) are powerful, but they’re limited by fixed context windows and outdated knowledge. What if your AI could access live search, structured data extraction, OCR, and more—all through a standardized interface? We built the JigsawStack MCP Server, an open-source implementation of the Model Context Protocol (MCP) that lets any AI model
Show HN
2025-03-18出典
開発者投稿の抜粋:
LLMs are evolving fast—DeepSeek R1 is one of the latest making waves. But beyond the hype, how can it actually improve AI applications? At JigsawStack, we’re testing how DeepSeek R1 can enhance: - Synthetic Data Generation: Creating high-quality, reasoning-based datasets for fine-tuning. - Inference Optimization: Evaluating trade-offs between full-scale and
Show HN
2025-03-21出典
開発者投稿の抜粋:
Speech-to-Text technology is crucial for audio processing applications, but most solutions are limited by speed, accuracy, or feature constraints. What if you could transcribe audio with higher accuracy, better features, and significantly faster performance? We benchmarked OpenAI's newest gpt-4o-transcribe model against JigsawStack STT across real-world scen
Show HN
2025-05-28出典
開発者投稿の抜粋:
We launched a v1 of a image to image translation API which translates the text on an images by replacing the existing text. For v1, it's pretty much a model pipeline: OCR current text -> generate mask -> erase text -> translate text -> use embedding comparison to find similar font -> map text back on image v1 was more like a prototype which already beats man
Show HN
2025-06-01出典
開発者投稿の抜粋:
The first ever AI peer reviewed research article just got approved. It’s kinda crazy how advanced AI have come to replace researchers. I've just been using Deep Research on ChatGPT and Perplexity a lot to write and research complex technical reports for my boss. He loves the reports and it has decreased my workload a ton but I still have some frustrations wi

OSS&Agentエコシステム

GitHub · MCP / Skill
最終コミット 2026-04-22
GitHubスター数
★ 94
フォーク数 (Forks)
18
ライセンス
Apache-2.0
主要言語
JavaScript

流入元

2026年10月

訪問構成

チャネル

  • ダイレクト39%
  • 自然検索33%
  • 外部参照10%
  • SNS6%
  • その他12%

国・地域

  • アメリカ合衆国58%
  • インド42%

検索

ドメイン評価 (DR) —ドメイン登録 2023-05-04

キーワード月間検索数
firecrawl330.3K
translate image45.5K
jigsawstack290
jingsawstack110
jigsaw stack110

トラフィックデータ:Vaneform

料金

Free
無料
1 million / month · 2 day retention
Pro
$27/月
10 million / month · 7 day retention
Enterprise
要問い合わせ
Unlimited log retention

無料トライアル:なし · Free tier included · 1 paid tier ($27) · Enterprise custom tier · Observed 2026-11-04 · 元の料金ページ

最低料金 $27/月、同カテゴリの 78% より高価格; “モデルAPI・ゲートウェイ」の中央値は $10/月です。価格ベンチマークを見る

ページ&変更履歴

2024-08-03 から記録開始

主要ページ

週次スナップショット
jigsawstack.com/ スナップショット 2026-11-04

変更

  1. 11月1日 · 15日前

    トップページのメイン見出し(H1)が「Models for high accuracy tasks」に変更ポジショニング

    Purpose built AI models for your tech stack→Models for high accuracy tasks

    当時: <5K visits/月同時期に他 2 件の動き
  2. 11月1日 · 15日前

    採用技術を追加:Google Workspace機能

    —→Google Workspace

    当時: <5K visits/月同時期に他 2 件の動き
  3. 11月1日 · 15日前

    技術を削除:Zoho機能

    Zoho→—

    当時: <5K visits/月同時期に他 2 件の動き

デザイン

ファーストビューの視覚分析と :root CSS

ダーク・デベロッパー(ダーク背景・標準密度):ファーストビューBentoグリッドレイアウトと純タイポグラフィ&幾何学図形ビジュアル。

ファーストビュー · クリックで拡大

ファーストビューの訴求とコンバージョン導線

“Models for high accuracy tasks”

ファーストビューBentoグリッドのファーストビュー構造に、無料で開始 / 今すぐ登録のCTAと明示的な実績表示なしを組み合わせた設計。

Conversion path: ファーストビューBentoグリッド + 純タイポグラフィ&幾何学図形 → 無料で開始 / 今すぐ登録

パレット · クリックでコピー

5次元デザイン評点7.6 / 10
フォント&タイポグラフィ
8.0
配色&コントラスト
8.0
レイアウト&余白
8.0
ディテール&完成度
7.0
独自性・スタイル識別度
7.0

市場構造

フォント
Instrument Serif / Inter
ファーストビュー構成
ファーストビューBentoグリッド
メインビジュアル
純タイポグラフィ&幾何学図形
コンバージョンCTA
無料で開始 / 今すぐ登録
社会的証明・実績
明示的な実績表示なし
ナビゲーション
全幅トップバー
明暗&情報密度
ダーク · 標準
角丸&階層表現
中角丸 · 細線ボーダー
AIデザイン仕様全文をプレビュー(:root CSS変数&レイアウト規則を含む)スタイルトークンのみ抽出。ブランド名・ロゴ・文言・画像の模倣は禁止
# デザインブリーフ:ダーク・デベロッパー(グラデーション・グロウ 併用)

深いダーク背景、等幅フォント、ターミナルやコードスニペット、精緻なボーダーライン。

## デザイントークン

```css
:root {
  --background: #151515;
  --surface: #191715;
  --foreground: #f4f2f0;
  --muted-foreground: #b9bbc3;
  --accent: #f0443e;
  --radius: 8px;
  --font-heading: "Instrument Serif", serif;
  --font-body: "Inter", ui-sans-serif, system-ui, sans-serif;
}
```

配色面積比:背景 #151515 (~68%) · サーフェス #191715 (~14%) · 本文 #F4F2F0 (~8%) · 補助テキスト #B9BBC3 (~7%) · アクセント #F0443E (~3%)。背景とサーフェスがキャンバスの大部分を占め、アクセントカラーは主要ボタンとアクティブ状態に限定します。

## レイアウト&コンバージョン構造

- ヒーローレイアウト:ファーストビューBentoグリッド
- ナビゲーション構造:全幅トップバー
- テーマと密度:ダーク · 標準
- 角丸とエレベーション:中角丸;ドロップシャドウなし — 1pxの細線ボーダーと余白で階層を分離
- 主なビジュアル媒体:純タイポグラフィ&幾何学図形
- コンバージョン CTA:無料で開始 / 今すぐ登録
- 見出しフック:カテゴリ定義・王道アンカー
- ヒーローコンポーネント:ベントーグリッド
- 空間レイアウトの要点:ファーストビューBentoグリッドのファーストビュー構造に、無料で開始 / 今すぐ登録のCTAと明示的な実績表示なしを組み合わせた設計。
- ビジュアル要約:ダーク・デベロッパー(ダーク背景・標準密度):ファーストビューBentoグリッドレイアウトと純タイポグラフィ&幾何学図形ビジュアル。

## 避けるべき表現

- 暖かみのあるパステル背景
- ポップなカートゥーン風イラスト
- 至る所に配置された特大ピル型ボタン

上記のデザイントークンとレイアウト仕様に従ってUIを実装してください。カラーはこれらのCSS変数のみを使用し、アクセントカラーは主要CTAとアクティブ状態に限定します。視覚スタイルのみを取り入れ、参考製品のブランド名・ロゴ・文言・画像は一切複製しないでください。

よくある質問と根拠データ

JigsawStack の料金プランはいくらですか?(無料枠・月額費用)
Free: 無料; Pro: $27/月; Enterprise: 要問い合わせ. 観測日:2026-11-04。 最新の支払い条件、利用上限、税金は掲載元でご確認ください。出典
JigsawStackのウェブサイトの訪問数は?
Vaneformによる2026-10の推定訪問数は<5Kです。再訪問も含まれます。有料顧客数と売上はそれぞれの根拠で確認してください。出典
What is JigsawStack and what platforms does it support?
JigsawStack is catalogued under モデルAPI・ゲートウェイ: Models for high accuracy tasks. Supported platforms: CLI / SDK, API.
Is JigsawStack open source?
JigsawStack has a public repository (https://github.com/JigsawStack/deep-research) under the Apache-2.0 license, recording 94 GitHub stars.出典

同じカテゴリのプロダクト

AIモデル・エージェント / モデルAPI・ゲートウェイ

同じカテゴリに登録されているプロダクトです。代替として使えるかは、解決する課題、機能、導入条件を比べて判断してください。