# Eraser vs EvalCore Eraser enregistre 534 396 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -23,6 % et un modèle tarifaire Freemium, Payant, Tarifs sur demande. EvalCore enregistre 0 visites mensuelles avec une croissance de 0 % et un modèle tarifaire Gratuit. | Métrique | [Eraser](https://openaitools.app/fr/tool/eraser) | [EvalCore](https://openaitools.app/fr/tool/evalcore) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://www.eraser.io | https://evalcore.cc | | Catégories | Générateur de diagrammes par IA, AI Copilot, Générateur de design IA, Générateur de documents IA | Tests par IA, Outils de développement IA, Large Language Models (LLMs), AI Agent | | Modèle tarifaire | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Gratuit | | Visites mensuelles | 534 396 | 0 | | Taux de croissance mensuel | -23,6 % | 0 % | | Marché principal | Inde | Global | | Visites directes | 267 661 | 0 | | Score d'avis | 4,6 | 4,8 | | Nombre d'enregistrements | 3 | 0 | | Plateformes prises en charge | Site web | Site web | ## Eraser Eraser est une plateforme de conception technique destinée à celles et ceux qui documentent les architectures : architectes d'entreprise, ingénieurs DevOps et plateforme, consultants et équipes logicielles. Sa promesse centrale est d'aller vite sans bâcler : au lieu de déplacer des rectangles pendant des heures, vous décrivez le système ou laissez Eraser lire une source de vérité comme du code, un compte cloud, un CMDB ou un tableur, et vous obtenez un diagramme déjà conforme à des règles de mise en page pertinentes. Au-delà des images statiques, Eraser propose des cartes interactives qui zooment d'une vue à l'échelle de l'entreprise jusqu'à un service unique, des visites guidées qui font découvrir un système aux collègues, et des documents IA pour les documents de conception et la documentation technique. Des fonctions de gouvernance comme les presets de style partagés, les règles de nommage et les architectures de référence maintiennent la cohérence à mesure que les contributeurs se multiplient. Une boîte à outils d'agents open source et un serveur MCP permettent à des outils comme Claude, Cursor et ChatGPT de créer, rechercher et exporter des diagrammes par programmation. Les tarifs s'organisent en paliers : une entrée gratuite, des offres payantes et des contrats entreprise, avec des déploiements multi-tenant, mono-tenant ou auto-hébergés pour les grandes organisations. Côté sécurité, la plateforme est certifiée SOC 2 Type 2 et prend en charge le SSO SAML. **Tarifs et offres:** Modèle freemium avec offres payantes et tarification entreprise sur mesure. Un palier gratuit et des outils gratuits comme DiagramGPT sont disponibles, tandis que les offres payantes individuelles et d'équipe ainsi que les contrats entreprise couvrent la gouvernance avancée, la sécurité et les options de déploiement ; consultez la page tarifs pour les prix actuels. - **Génération de diagrammes par IA:** Créez des diagrammes d'architecture, des organigrammes, des diagrammes de séquence et des BPMN à partir d'un prompt, de code, de Terraform ou d'un fichier PDF, Word, Excel, PowerPoint, Draw.io ou Visio. - **Cartes issues des systèmes réels:** Construisez des cartes interactives synchronisées avec les comptes cloud, les dépôts et les catalogues internes, avec exploration du niveau entreprise jusqu'à un conteneur unique. - **Intégrations diagram-as-code:** Collez du code ou connectez des dépôts Git privés et publics, Confluence, Notion, VS Code et GitHub pour ancrer les diagrammes dans l'implémentation réelle. - **Boîte à outils d'agents et serveur MCP open source:** Exécutez la boîte à outils sur votre propre infrastructure sous licence MIT et laissez les clients compatibles MCP créer, rechercher, mettre à jour et exporter des diagrammes via OAuth ou des jetons API. - **Gouvernance du style d'équipe:** Appliquez presets, règles de nommage et de notation et architectures de référence pour que chaque diagramme livre un rendu homogène et conforme à la marque. **Forces:** Transforme prompts, code et fichiers en diagrammes bien mis en page plutôt qu'en boîtes et flèches désordonnées; Les cartes interactives et les visites guidées rendent les systèmes complexes compréhensibles aux non-architectes; Le serveur MCP et la boîte à outils open source s'intègrent aux workflows pilotés par agents et auto-hébergés; Contrôles entreprise : SSO, SAML et certification SOC 2 Type 2 **Limites:** L'essentiel de la valeur suppose de configurer les fonctions d'équipe et de gouvernance; La cartographie avancée et le déploiement auto-hébergé visent les grandes organisations plutôt que les utilisateurs isolés [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/eraser.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 Eraser et EvalCore se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? Eraser enregistre 534 396 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 ? Eraser a un taux de croissance mensuel de -23,6 % ; EvalCore a 0 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? Eraser : Freemium, Payant, Tarifs sur demande. Modèle freemium avec offres payantes et tarification entreprise sur mesure. Un palier gratuit et des outils gratuits comme DiagramGPT sont disponibles, tandis que les offres payantes individuelles et d'équipe ainsi que les contrats entreprise couvrent la gouvernance avancée, la sécurité et les options de déploiement ; consultez la page tarifs pour les prix 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 | [Miro](https://openaitools.app/fr/tool/miro) | 30 749 206 | +1,7 % | Freemium, Tarifs sur demande | Offre une toile infinie et étendue pour le brainstorming d'équipe et les ateliers visuels, mais manque de l'automatisation code-vers-diagramme d'Eraser. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/miro.md) | | 2 | [Napkin AI](https://openaitools.app/fr/tool/napkin) | 1 029 978 | -17,5 % | Freemium | Intègre automatiquement des diagrammes visuels directement dans les documents texte, bien qu'il n'ait pas l'accent spécialisé d'Eraser sur l'architecture cloud. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/napkin.md) | | 3 | [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) | | 4 | [EdrawMax](https://openaitools.app/fr/tool/edrawmax-com) | 301 707 | -6,5 % | Payant | Provides extensive drag-and-drop shapes and templates for general diagrams, but weaker automated code-to-diagram capabilities than Eraser. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/edrawmax-com.md) | | 5 | [Arize AI](https://openaitools.app/fr/tool/arize-com) | 249 028 | +3,2 % | Payant, Tarifs sur demande | Observabilité, évaluation et amélioration continue des agents pour l'IA en production | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/arize-com.md) | | 6 | [Cloudairy](https://openaitools.app/fr/tool/cloudairy) | 179 162 | -13 % | Freemium, Tarifs sur demande | Combines team whiteboarding, documentation, and diagramming in one platform, but less tailored for automated codebase architecture. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/cloudairy.md) | | 7 | [Mindgard](https://openaitools.app/fr/tool/mindgard) | 153 455 | +1,3 % | Tarifs sur demande | Tests de sécurité IA et red teaming menés par l'attaque | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/mindgard.md) | | 8 | [Future AGI](https://openaitools.app/fr/tool/future-agi) | 121 741 | -7,8 % | Freemium, Usage-based | Construisez, simulez, évaluez et surveillez des agents IA qui s'améliorent seuls | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/future-agi.md) | | 9 | [Maxim AI](https://openaitools.app/fr/tool/maxim-ai) | 121 351 | +10 % | Contact for Pricing, Free Open Source | Maxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, an | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/maxim-ai.md) | | 10 | [Maestro Studio Desktop Beta](https://openaitools.app/fr/tool/maestro-studio-desktop-beta) | 102 589 | -22,4 % | Freemium | Tests d'interface lisibles et open source pour mobile et web | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/maestro-studio-desktop-beta.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/eraser-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)