# discode 複数モデルにプロンプトを振り分け、プライバシー・検証・環境配慮を管理できるブラウザ型AIチャット。 - Findings24: - ウェブサイト: - 料金: Freemium - カテゴリー: AIチャットボット, AIモデルハブ, AIパーソナルアシスタント ## discodeとは？ discode.aiは、単一の提供元に頼るのではなく、大量のモデルにリクエストを振り分けるブラウザ型AIチャットサービスです。Smartによるモデル選択、Privateによるローカル匿名化、Trueによる複数モデル検証、Ecoによる推定資源使用量の表示という、連動した4つのワークフローを中心に設計されています。 このサービスは、AIの回答がどのように生成されるか、またデータがどのように扱われるかを、より細かく制御したい人向けです。製品ページでは、日常的なチャットだけでなく、プライバシー、事実の正確さ、資源への配慮が重要な場面にも適していると説明されており、料金ページには、無料の入門枠と、より多く使う人向けの有料プランを備えたクレジット制のプラン構成が示されています。 ## discodeでできること ### 多数のプロバイダーを横断するモデルルーティング discodeは、1つのチャット画面から100以上のAIモデルにクエリを振り分け、タスクに最適と判断したモデルを選択します。 ### クレジットベースの利用制御 料金体系はクレジット制です。プランには少額の無料枠とクレジット込みの有料プランがあり、クレジットがなくなると、利用を静かに抑制するのではなく自動で補充されます。 ### ローカル匿名化レビュー Privateワークフローは、リクエストが端末を離れる前に機微データを検出するローカル匿名化アシスタントを実行し、何が匿名化されるかをユーザーが確認できるようにします。 ### 文脈を保つプレースホルダー 匿名化された項目は、単なる黒塗りではなく、もっともらしい見た目の代替表現に置き換えられるため、モデルには文脈を保ったプレースホルダーが渡されます。 ### 複数モデルによる検証 Trueワークフローは、質問を複数のモデルに送信し、別の判定モデルで回答を比較し、モデル間の不一致を示すことができます。 ### リクエストごとの資源可視化 Ecoワークフローは、各回答に対する推定CO₂、水、エネルギー量を表示し、可能な場合はより資源効率の高いモデルへ既定で振り分けます。 ## 利用シーン ### 一般的なAI支援 一般的な文章作成、要約、日常的なQ&Aなど、手動でモデルを選ばずにdiscodeにタスクに合うモデルを選ばせたいときにメインチャットを使います。 ### 機微データの取り扱い プロンプトに個人情報、顧客情報、従業員情報、会社情報が含まれ、何かをモデルに送る前にローカルでの検出と確認を行いたい場合にPrivateを使います。 ### 重要な回答の照合 法的文言、社内判断、その他、1つのモデルでは誤りを見逃す可能性がある重要な質問のように、回答を慎重に確認する必要があるときにTrueを使います。 ### 資源フットプリントの監視 リクエストのCO₂、水、エネルギーにおける概算コストを把握したい場合や、可能であればより資源効率の高いルーティングを優先したい場合にEcoを使います。 ### 予算重視の利用 支出を明確に管理し、自動的な超過請求を避けたいときにクレジットプランを使います。続けると決めたときだけ追加チャージできます。 ## よくある質問 ### discode.aiはどのような製品ですか? discodeは、100以上のAIモデルを裏側に持つ、ブラウザ上で動作する単一のチャットです。各リクエストを、その時点で最適と判断したモデルまたはモデル群に振り分け、検証や匿名化といった特別なワークフローも提供します。 ### 料金はどのように機能しますか? ソースでは、無料で試せる Fly on the Wall、日常利用向けの Box Office、パワーユーザー向けの Main Stage、ヘビーユーザー向けの VIP Access の3つの有料プランが示されています。料金ページでは、従来の使い放題サブスクリプションではなく、クレジット制として説明されています。 ### プライバシー機能はどのように動作しますか? discodeのプライバシーワークフローは、まずデータを端末上に保持します。ローカルの匿名化アシスタントが機微情報を検出し、確認用の結果を表示し、モデルに送信する前にもっともらしいプレースホルダーに置き換えることができます。 ### 検証ワークフローは何をしますか? 重要度の高い質問に対して、discodeは複数モデルによる検証を提供します。Trueワークフローでは、複数のモデルが独立して回答し、別の判定モデルがそれらを比較、統合し、不一致を検出します。 ### 主な制限は何ですか? ソースでは、ローカル匿名化は特殊な形式や間接的な特定可能性を見逃す場合があり、検証は誤りを減らすものの完全にはなくせないと強調されています。Ecoの数値も、実測値ではなく推定値として説明されています。 ## クイック情報 - **カテゴリ**: AIチャット - **プラットフォーム**: Webアプリ - **主な対象ユーザー**: プライバシー、検証、資源使用をより細かく制御したい個人とチーム - **ソースドメイン**: discode.ai - **注目のワークフロー**: Smart, Private, True, Eco - **料金モデル**: 無料の入門枠と有料プランを備えたクレジット制プラン