JigsawStack
AI 네이티브Models for high accuracy tasks
jigsawstack.com 원문 출처★ 94Apache-2.0AI 모델 및 에이전트 / 모델 API 및 게이트웨이
- 월간 방문 수
- 5.8K
- 하락47.2%전월 대비2026년 9월
- 공개 매출
- 비공개
- 아직 공개 수익 증빙이 없습니다
- 시작 요금
- $27/월
- 동종 제품의 78%보다 높음동일 분야 중앙값 $10/월
- 출시일
- 2년 전
- 2024-03-10 · 추정
트래픽
마케팅 활동
출시, 검색·콘텐츠, 추천, 프로모션- What we see coming into the office everyday
@yoeven · 2026-11-11 · 21 좋아요 · 0 리포스트 · 545 조회
Show HN (3점)에서 출시출시
Yoslm -- You Only Need a Smoll Language Model for Object Detection
2025년 7월 11일 · 16개월 전출시 페이지
Show HN (7점)에서 출시출시
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…
2025년 6월 1일 · 18개월 전출시 페이지
Show HN (5점 · 댓글 2)에서 출시출시
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…
2025년 5월 28일 · 18개월 전출시 페이지
Show HN (4점 · 댓글 4)에서 출시출시
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…
2025년 3월 21일 · 20개월 전출시 페이지
제3자 리뷰 및 사례 분석
유입 채널 분석, 엔지니어 리뷰 및 오픈소스 지표- 메이커 원문 발췌:
- 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
- 메이커 원문 발췌:
- 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
- 메이커 원문 발췌:
- 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
- 메이커 원문 발췌:
- 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
- 메이커 원문 발췌:
- 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
- 메이커 원문 발췌:
- 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
- 메이커 원문 발췌:
- 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
- 메이커 원문 발췌:
- 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
오픈소스 및 Agent 생태계
- GitHub 스타
- ★ 94
- 포크 수 (Forks)
- 18
- 오픈소스 라이선스
- Apache-2.0
- 주요 언어
- JavaScript
유입 경로
트래픽 구성
채널
- 직접 방문39%
- 자연 검색33%
- 외부 추천10%
- 소셜 미디어6%
- 기타12%
국가/지역
- 미국80%
- 인도20%
검색
사이트 권위도 (DR) —도메인 등록 2023-05-04
| 키워드 | 월간 검색량 |
|---|---|
| translate image | 49.8K |
| image translator | 45.1K |
| image translate | 22.8K |
| image translate to english | 11.8K |
| picture translate | 4,910 |
트래픽 데이터: Vaneform
가격
무료 체험: 없음 · Free tier included · 1 paid tier ($27) · Enterprise custom tier · Observed 2026-11-04 · 원본 요금 페이지
시작 요금 $27/월, 동종 제품의 78%보다 높음; “모델 API 및 게이트웨이” 중앙값은 $10/월입니다.가격 벤치마크 보기
페이지 및 변경 내역
주요 페이지
주간 스냅샷디자인
다크 디벨로퍼(다크 배경 · 균형 잡힘 밀도): 히어로 벤토 그리드 레이아웃과 순수 타이포그래피 및 기하학 비주얼.
히어로 미리보기 · 클릭하여 확대
First-screen pitch & conversion flow
“Models for high accuracy tasks”
히어로 벤토 그리드 히어로 구조에 무료 시작 / 회원 가입 CTA와 별도 신뢰 배지 없음 요소를 결합한 구성.
Conversion path: 히어로 벤토 그리드 + 순수 타이포그래피 및 기하학 → 무료 시작 / 회원 가입
- 카테고리 포지셔닝 앵커
- 벤토 그리드
팔레트 · 클릭하여 복사
- 타이포그래피
- 8.0
- 색상 및 대비
- 8.0
- 레이아웃 및 여백
- 8.0
- 디테일 및 완성도
- 7.0
- 스타일 독창성
- 7.0
시장 구조
- 폰트
- Instrument Serif / Inter
- 히어로 레이아웃
- 히어로 벤토 그리드
- 메인 비주얼
- 순수 타이포그래피 및 기하학
- 전환 액션(CTA)
- 무료 시작 / 회원 가입
- 신뢰 배지 / 사회적 증거
- 별도 신뢰 배지 없음
- 내비게이션
- 전체 폭 상단 바
- 테마 및 밀도
- 다크 · 균형 잡힘
- 모서리 및 깊이감
- 중간 라운드 · 세선 테두리
AI 디자인 브리프 전문 미리보기 (:root CSS 변수 및 레이아웃 규칙 포함)스타일 토큰만 추출하며 브랜드명, 로고, 카피, 이미지는 복제하지 않습니다
# 디자인 브리프: 다크 디벨로퍼 (그라데이션 글로우 겸비)
깊은 다크 서피스, 고정폭 타이포그래피, 터미널/코드 스니펫 및 정밀한 테두리를 사용합니다.
## 디자인 토큰
```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;
}
```
색상 면적 비율: 배경 #151515 (~68%) · 패널/표면 #191715 (~14%) · 본문 텍스트 #F4F2F0 (~8%) · 보조 텍스트 #B9BBC3 (~7%) · 강조색 #F0443E (~3%). 배경과 표면이 캔버스의 대부분을 차지하며, 강조색은 주요 버튼과 활성 상태에만 사용합니다.
## 레이아웃 및 전환 구조
- 히어로 레이아웃: 히어로 벤토 그리드
- 내비게이션: 전체 폭 상단 바
- 테마 및 밀도: 다크 · 균형 잡힘
- 모서리 둥글기 및 입체감: 중간 라운드; 드롭 섀도우 없음 — 1px 헤어라인 테두리와 여백으로 계층 구분
- 주요 비주얼 매체: 순수 타이포그래피 및 기하학
- 전환 CTA: 무료 시작 / 회원 가입
- 헤드라인 훅: 카테고리 포지셔닝 앵커
- 히어로 컴포넌트: 벤토 그리드
- 공간 레이아웃 노트: 히어로 벤토 그리드 히어로 구조에 무료 시작 / 회원 가입 CTA와 별도 신뢰 배지 없음 요소를 결합한 구성.
- 비주얼 요약: 다크 디벨로퍼(다크 배경 · 균형 잡힘 밀도): 히어로 벤토 그리드 레이아웃과 순수 타이포그래피 및 기하학 비주얼.
## 피해야 할 요소
- 따뜻한 파스텔 배경
- 경쾌한 카툰 일러스트레이션
- 곳곳에 남용된 대형 알약 모양 버튼
위 디자인 토큰과 레이아웃 사양에 따라 UI를 구현하세요. 색상은 지정된 CSS 변수만 사용하고 강조색(accent)은 주요 버튼과 활성 상태에만 제한적으로 사용합니다. 시각적 스타일만 채택하며 참고 제품의 브랜드명, 로고, 카피, 이미지는 복제하지 마세요.
주요 질문과 근거
- JigsawStack의 가격과 요금제는 얼마인가요? (무료 플랜·월 구독료)
- Free: 무료; Pro: $27/월; Enterprise: 영업팀 문의. 관측일: 2026-11-04. 최신 결제 조건, 사용 한도, 세금은 원문에서 확인하세요.원문 출처
- JigsawStack의 웹사이트 방문 수는 얼마인가요?
- Vaneform estimates 5.8K website visits in 2026-09. Visits can include repeat visits; this estimate measures web traffic separately from paying customers or revenue.원문 출처
- What is JigsawStack and what platforms does it support?
- JigsawStack is catalogued under 모델 API 및 게이트웨이: Models for high accuracy tasks. Supported platforms: CLI / SDK, 오픈 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.원문 출처
같은 분야의 관련 제품
같은 카테고리에 등록된 제품입니다. 대안으로 고려하기 전에 사용 목적, 기능, 도입 조건을 비교해 보세요.
| 제품 | 시작 요금 | 월간 방문 | 매출 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek거대Into the Unknown | — | 372.8M | 비공개 |
| OpenRouter거대The Unified Interface For Every Model | — | 19.9M | 비공개 |
| falYour full stack for generative media | — | 3.2M | 비공개 |
| 一个 API 接入所有顶级 AI 模型One AI API for video, image, music and chat models | — | 2.9M | 비공개 |
| LiteRouterUnified AI API Aggregator | $6/월 | 1.9M | 비공개 |
| 硅基流动 SiliconFlow全场景产品矩阵,支撑 AI 应用全流程落地 | — | 1.5M | 비공개 |