Parallel AI の Task API は、Entity Enricher に最も近い存在です。エンティティと JSON スキーマを渡すと、ウェブリサーチエージェントが各フィールドを埋め、フィールドごとに出典と信頼度スコアを返します。違いは、各プラットフォームが値の信頼性をどのように担保するか、そしてその結果がその後どう扱われるかにあります。Entity Enricher は複数の独立した LLM でフィールドをクロスチェックし、自社ドキュメントを読み込み、セマンティックIDでリンク済みエンティティを重複排除し、すべてをリレーショナルテーブルとして自社データベースに永続化します。
2つ以上の独立したLLMが同じスキーマに回答し、フィールド単位の不一致を検出して、ルールまたはAIアービターが解決します。その根拠も記録されます。
タスクごとにリサーチパイプラインは1つです。信頼度はフィールド単位で実際に算出されますが、自分の回答を採点しているのは同じシステムです。
LLM が持つ世界知識、リアルタイムのウェブ検索、そして自社ドキュメント（PDF、Office ファイル、画像、音声）を第一級のソースとして扱います。
出典付きのリアルタイムなウェブリサーチです。最新の公開情報には強い一方、自社の非公開ドキュメントはソースにできません。
エンリッチメントはエンティティの状態として永続化され、実際のリレーショナルテーブルとして自社の PostgreSQL にミラーリングされます（SQL スナップショットと冪等な差分フィード）。さらにセマンティックIDにより、重複するリンク済みエンティティは1つのキー付き行に統合されます。
実行ごとに JSON オブジェクトが返されます。保存、識別、重複排除、過去の実行との突き合わせは、自分で構築する必要があります。
ご自身のLLM APIキーを持ち込み、トークン代はプロバイダーへ直接お支払いいただけます。プロンプトキャッシュと呼び出しごとのコスト可視化に対応。セルフホストのモデルもサポートします。
プロセッサーの深度に応じたリクエスト単位の固定料金（公開価格は1,000回の実行あたり$5〜$2,400）。予算は立てやすい一方、BYOK には対応していません。
| 機能 | Entity Enricher | Parallel AI |
|---|---|---|
| カスタム出力スキーマ（ネストは自由） | ||
| 定義した任意のエンティティタイプ | ||
| 出典 | LLM の知識 + 自社ドキュメント + ウェブ | リアルタイムのウェブリサーチ |
| マルチモデルのファンアウト（2 つ以上の LLM を並列実行） | ||
| フィールドレベルのfusionと対立の解決 | ||
| フィールド単位の根拠 | アービトレーション監査証跡 | 出典＋確信度 |
| セマンティックID（リンク済みエンティティの重複排除） | ||
| 自社データベースへのリレーショナル同期 | ||
| ドキュメントの取り込み (PDF、DOCX、画像) | ||
| 事前の entity classification | ||
| 多言語出力（40 言語） | ||
| 独自のキーを使用 / セルフホスト型モデル | ||
| バッチ処理 | タスクグループ | |
| REST API + MCP + n8n / Make のインターフェース | API + SDK | |
| 料金モデル | トークン従量課金（BYOK） | リクエスト単位のプロセッサー階層 |
トークン従量課金
ご自身のLLM APIキーを持ち込み、消費したトークン代はプロバイダーへ直接お支払いいただけます。プロンプトキャッシュにより複数モデルでの実行も低コストに抑えられ、すべての呼び出しで正確なコストが確認できます。
リクエスト単位の階層
プロセッサーの深度に応じた実行単位の固定料金です。公開されている価格帯は1,000回の実行あたり$5〜$2,400で、エンリッチメント系のタスクは1,000行あたり$5〜25程度です。BYOK には対応せず、リサーチ基盤とそのモデル利用料は Parallel 側が負担します。
料金は公開されているティアを反映しており、変更される場合があります。最新のレートは各ベンダーでご確認ください。
Exa Websets と Bright Data の Deep Lookup は、隣接する課題を解決します。自然言語のクエリを、条件列付きの該当エンティティリストに変換するというものです。これらはエンティティを発見するのに対し、Entity Enricher と Parallel はすでに手元にあるエンティティをエンリッチします。発見がボトルネックであれば、エンリッチメント処理の前段にいずれかを組み合わせてください。
複数の独立したモデルをスキーマに対して実行し、その競合を理由付きで記録しながら調停して、重複排除とキー付けを済ませた結果を自社のデータベースに格納します。
無料で始める