# Devin vs EvalCore Devin enregistre 2 549 346 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +1 % et un modèle tarifaire Payant. EvalCore enregistre 0 visites mensuelles avec une croissance de 0 % et un modèle tarifaire Gratuit. | Métrique | [Devin](https://openaitools.app/fr/tool/devin) | [EvalCore](https://openaitools.app/fr/tool/evalcore) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://devin.ai | https://evalcore.cc | | Catégories | Assistant de code IA, AI Agent, Outils de développement IA | Tests par IA, Outils de développement IA, Large Language Models (LLMs), AI Agent | | Modèle tarifaire | Payant | Gratuit | | Visites mensuelles | 2 549 346 | 0 | | Taux de croissance mensuel | +1 % | 0 % | | Marché principal | États-Unis | Global | | Visites directes | 1 386 401 | 0 | | Score d'avis | 4,3 | 4,8 | | Nombre d'enregistrements | 0 | 0 | | Plateformes prises en charge | website | Site web | ## Devin Devin se situe du côté agentique du codage assisté par IA. Au lieu de suggérer la ligne suivante, il reçoit un objectif de niveau ticket — « ajouter SAML SSO pour les clients enterprise » ou « analyser ce pic de latence de l'API » — explore le code sur plusieurs dépôts, implémente les changements, exécute les tests et explique la pull request obtenue en langage clair. Il entretient une carte type wiki du code pour se repérer dans des services inconnus et garder la documentation à jour au fil des évolutions. Un trait distinctif est que Devin travaille sur sa propre machine. Il provisionne des VM Windows, Mac et Linux selon les besoins, compile le projet, l'exécute dans un navigateur et peut même s'enregistrer en train d'utiliser la fonctionnalité qu'il vient de créer. Le travail long continue dans le cloud lorsque vous fermez votre ordinateur portable, et les grosses tâches se répartissent entre des agents parallèles que Devin coordonne et dont il rend compte. Pour les équipes, Devin dépasse le simple prompt. Vous pouvez mentionner @Devin dans Slack ou Teams pour qu'il lise un fil et réponde par une PR, configurer des automatisations qui corrigent les tests échoués ou patchent les dépendances vulnérables, et lancer des revues de sécurité. Le tarif est par siège et orienté entreprise, avec un niveau Ultra pour un usage autonome intensif. **Tarifs et offres:** Payant, orienté entreprise. Devin est vendu par abonnement par siège avec des formules à plusieurs niveaux (dont un niveau de capacité supérieure pour un usage autonome intensif) et des quotas d'usage ; Cognition propose aussi des programmes de crédits et des contrats entreprise. Les offres évoluant, consultez la page tarifaire officielle pour les montants actuels. - **Codage autonome de bout en bout:** Devin planifie, écrit du code, exécute les tests et ouvre des pull requests dans des bases de code complexes multi-dépôts, sans validation ligne par ligne. - **Ses propres machines virtuelles:** Devin provisionne des VM Windows, Mac et Linux, compile et exécute le projet, teste dans un vrai navigateur et peut même s'enregistrer en utilisant la fonctionnalité créée. - **Intégration Slack, Teams et alertes:** Mentionnez @Devin dans un fil pour déléguer une correction, ou connectez la CI, PagerDuty et les gestionnaires de tickets pour qu'il réagisse aux échecs et alertes. - **Agents cloud parallèles:** Déléguez une tâche importante et Devin la répartit entre des agents cloud parallèles qui continuent de travailler ordinateur fermé, puis rendent compte. - **Wiki du code et automatisations:** Devin maintient une carte vivante de l'architecture et gère des automatisations récurrentes comme les mises à jour de dépendances, les corrections de tests et les scans de sécurité. **Forces:** Réalise un travail autonome au niveau du ticket, pas seulement des suggestions de code; Teste dans son propre navigateur et ses VM, détectant des problèmes que la génération de code seule manque; Intégration poussée avec Slack, Teams, la CI et les outils d'alerte; Continue de travailler dans des agents cloud parallèles même ordinateur éteint **Limites:** Tarif par siège élevé, peu adapté à un usage individuel occasionnel; Les tâches complexes ou mal spécifiées nécessitent encore une relecture humaine avant fusion; La valeur maximale dépend d'un dépôt bien structuré et d'un environnement de test propre [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/devin.md) ## EvalCore EvalCore résout une défaillance courante en ingénierie de l'IA : vous ajustez un prompt, changez de modèle ou mettez à jour une dépendance, et quelque chose casse silencieusement en production. Plutôt que de relancer en CI des appels de modèle coûteux et non déterministes, EvalCore traite le comportement de l'IA comme un instantané. Une évaluation n'est qu'un fichier YAML décrivant une cible et un jeu de données JSONL, sur lesquels se superposent des évaluateurs qui définissent ce que signifie « bon ». La première exécution se fait en direct contre un vrai modèle : tout endpoint compatible OpenAI, vLLM, Ollama, votre propre API REST, une commande shell, ou des traces OpenTelemetry/OpenInference. Chaque requête et réponse est écrite dans une cassette SQLite locale, indexée par le hachage de la requête canonique, avec les tokens et le coût dans le récapitulatif. Ensuite, la CI rejoue ces enregistrements octet par octet avec `--cache replay` : sans réseau, sans clés d'API, sans modèle juge instable, et des entrées identiques produisent toujours des verdicts identiques. Comme la cassette est commitée dans votre dépôt, la comparaison avec `--baseline main` n'échoue que sur de vraies régressions, et le code de sortie du processus bloque la pipeline. Trials, comparaisons de modèles, traces d'agents, portes et rapports tiennent en quelques lignes de YAML ou un simple flag, pas en un framework. Le tout est livré comme un petit binaire Rust, fonctionne avec n'importe quel langage côté cible et ne collecte aucune télémétrie. **Tarifs et offres:** Gratuit et open source sous licence Apache-2.0, avec un coût de 0 $ en CI grâce au rejeu hors ligne des cassettes. Installation via cargo ou binaires précompilés ; sans inscription, sans serveur et sans télémétrie. - **Enregistrez une fois, rejouez toujours:** Une exécution en direct capture chaque requête et réponse du modèle dans une cassette SQLite locale que la CI rejoue hors ligne, de façon déterministe et gratuite. - **Tout peut servir de cible:** Pointez EvalCore vers des endpoints compatibles OpenAI, vLLM, Ollama, vos API REST, des commandes shell ou des traces OTel/OpenInference — sans SDK. - **Des évaluateurs qui définissent le « bon »:** Empilez des évaluateurs comme contains ou des grilles de juge en YAML pour exprimer exactement à quoi ressemble une réponse correcte par cas. - **Portes de régression et baselines:** Comparez à une branche de référence pour que seules les vraies régressions échouent, et laissez le code de sortie bloquer vos pull requests. - **Coût, tokens et rapports intégrés:** Chaque récapitulatif indique la consommation de tokens et les dépenses des exécutions en direct, tandis que trials, comparaisons et historique donnent la tendance. **Forces:** Vraiment gratuit et open source sous Apache-2.0, sans tarification à l'usage; Le rejeu hors ligne déterministe élimine de la CI les appels de modèle coûteux et instables; Un binaire unique sans dépendances, indépendant du langage de votre application; La configuration se limite à YAML et JSONL : les suites sont faciles à relire et à versionner **Limites:** Nécessite une toolchain Rust ou un binaire précompilé et une certaine aisance en ligne de commande; Les cassettes doivent d'abord être enregistrées en direct : la mise en place exige un accès réel à l'API; Pas de tableau de bord hébergé : résultats et historique restent dans le dépôt et les logs de CI [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/evalcore.md) ## Questions fréquentes ### Comment Devin et EvalCore se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? Devin enregistre 2 549 346 visites mensuelles, tandis que EvalCore enregistre 0. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? Devin a un taux de croissance mensuel de +1 % ; EvalCore a 0 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? Devin : Payant. Payant, orienté entreprise. Devin est vendu par abonnement par siège avec des formules à plusieurs niveaux (dont un niveau de capacité supérieure pour un usage autonome intensif) et des quotas d'usage ; Cognition propose aussi des programmes de crédits et des contrats entreprise. Les offres évoluant, consultez la page tarifaire officielle pour les montants actuels. EvalCore : Gratuit. Gratuit et open source sous licence Apache-2.0, avec un coût de 0 $ en CI grâce au rejeu hors ligne des cassettes. Installation via cargo ou binaires précompilés ; sans inscription, sans serveur et sans télémétrie. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/fr/tool/cursor) | 23 297 751 | +8,4 % | Freemium | Un éditeur de code natif IA offrant une génération et une édition de code multi-fichiers avancées, bien qu'il soit moins entièrement autonome de bout en bout que Devin. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/cursor.md) | | 2 | [Manus](https://openaitools.app/fr/tool/manus) | 19 195 779 | -1,7 % | Essai gratuit | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/manus.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/fr/tool/google-antigravity) | 16 054 109 | +8,1 % | Freemium | La plateforme de développement agentique de Google exécutant des agents de codage IA en parallèle dans un IDE et un CLI. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/fr/tool/replit) | 10 016 437 | -7,7 % | Freemium, Payant | Une plateforme de développement cloud dotée d'un agent IA qui crée, exécute et déploie des applications full-stack. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/replit.md) | | 5 | [Qoder](https://openaitools.app/fr/tool/qoder) | 5 145 040 | +81,8 % | Freemium, Essai gratuit, Gratuit | Une plateforme de codage agentique et un plugin IDE qui lisent des bases de code entières pour exécuter des tâches multi-fichiers. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/qoder.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/fr/tool/kiro) | 3 330 476 | +4,6 % | Freemium | Une plateforme IDE et d'agents IA pilotée par des spécifications d'AWS qui planifie, crée et vérifie les logiciels. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/kiro.md) | | 7 | [Command Code](https://openaitools.app/fr/tool/command-code) | 2 358 177 | -12,1 % | Freemium, Tarifs sur demande | L'agent de codage IA qui apprend votre style | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/command-code.md) | | 8 | [Orca](https://openaitools.app/fr/tool/orca) | 1 025 891 | +1 % | Free, Open Source, Enterprise on request | Exécutez de nombreux agents de code en parallèle, chacun dans son propre worktree | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/orca.md) | | 9 | [KaneAI](https://openaitools.app/fr/tool/kaneai) | 901 340 | +13,2 % | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Agent QA E2E natif IA générative qui planifie, rédige et répare les tests en langage naturel | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/kaneai.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/fr/tool/trae) | 702 366 | -7,8 % | Freemium | Un IDE propulsé par l'IA et un agent de codage qui indexent des dépôts entiers pour planifier, créer et tester des logiciels. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/trae.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/devin-vs-evalcore More Markdown: [Catégories](https://openaitools.app/fr/categories.md) · [Classements de trafic](https://openaitools.app/fr/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/fr/llms.txt)