FutureSearch enregistre 34 474 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -32,7 % et un modèle tarifaire Freemium. Plateforme OpenAI enregistre 234 678 639 visites mensuelles avec une croissance de -9,6 % et un modèle tarifaire Payant.
Des prévisions fondées sur des preuves : probabilités, dates, chiffres et décisions
Plateforme pour développeurs et API d'entreprise pour déployer GPT-6 Astra, Sol, Luna et des agents multimodaux en temps réel.
| Dimension / Métrique | | |
|---|---|---|
| Domaine officiel | futuresearch.ai | openai.com |
| Modèle tarifaire | Freemium | Payant |
| Visites mensuelles | 34,47 k (34 474) | 234,68 M (234 678 639) |
| Delta de trafic mensuel | -16,71 k (-32,7 %) | -24,78 M (-9,6 %) |
| Marché principal et part | 🇺🇸 États-Unis (58,7 %) | 🇺🇸 États-Unis (25,4 %) |
| Visites directes / mois | 14,5 k | 105,1 M |
| Note des utilisateurs | 4,5 | 4,8 |
| Plateformes prises en charge | Site web | Site web |
Des prévisions fondées sur des preuves : probabilités, dates, chiffres et décisions
Demandez une probabilité, une fourchette chiffrée, une date précise ou un choix parmi des candidats : vous recevez le type de réponse correspondant à votre question.
Une équipe d'agents recherche, lit et pondère les sources pour chaque question, puis renvoie la prévision en montrant les preuves et le raisonnement, que vous pouvez examiner.
Classements sur Metaculus, ForecastBench et MiniBench, plus des positions réelles publiées sur Kalshi et Polymarket — pertes comprises — pour vérifier la précision au lieu de la supposer.
Ajoutez FutureSearch à Claude.ai, Claude Desktop, Claude Code, Cursor, ChatGPT ou Codex pour que votre assistant prévoie des décisions en tenant compte de votre situation.
Plateforme pour développeurs et API d'entreprise pour déployer GPT-6 Astra, Sol, Luna et des agents multimodaux en temps réel.
Couvre GPT-6 Astra (10 $/50 $ par million de tokens), GPT-6.1 Sol (2 $/10 $), GPT-6.1 Terra (1 $/5 $) et GPT-6 Luna (0,10 $/0,50 $), tous avec une fenêtre de contexte de 1 050 000 tokens et une sortie maximale de 128K.
Ajustez le budget de tokens de réflexion par requête API sur six niveaux de granularité (`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`) pour équilibrer latence, précision et coût.
Combinez l'inférence du modèle avec la recherche web hébergée, la recherche de fichiers, l'appel de fonctions et des actions autonomes d'utilisation d'ordinateur via GUI en un seul appel d'API avec état.
Créez des agents vocaux multimodaux à très faible latence facturés à la seconde (0,05 $/minute), sans arrondi à la minute entière.
Offre un accès direct par API aux modèles Gemini de Google avec de généreux niveaux gratuits de prototypage, mais manque de la largeur d'écosystème d'OpenAI.
Offre un accès direct par API aux modèles Gemini de Google avec de généreux niveaux gratuits de prototypage, mais manque de la largeur d'écosystème d'OpenAI.
SpécialiséMoteur de réponses IA en temps réel et espace de travail de recherche combinant citations web en direct et modèles de raisonnement de pointe.
SpécialiséMoteur de réponses IA en temps réel et espace de travail de recherche combinant citations web en direct et modèles de raisonnement de pointe.
Gratuit / Open sourceQwen 4 (Alibaba Qwen4) : famille de modèles multimodaux de 4e génération avec Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash, Qwen4-27B et l'architecture Qwen 3.8-Flash-Next
Gratuit / Open sourceQwen 4 (Alibaba Qwen4) : famille de modèles multimodaux de 4e génération avec Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash, Qwen4-27B et l'architecture Qwen 3.8-Flash-Next
Unifie des centaines de modèles tiers sous une seule clé API, offrant un plus grand choix de modèles que le catalogue sélectionné d'OpenAI.
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SpécialiséSemantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.
SpécialiséSemantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.
SpécialiséMoteur de recherche académique IA pour la littérature évaluée par les pairs
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Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack.
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SpécialiséOptimisé pour l'exécution sans serveur ultra-rapide de modèles de médias génératifs et d'images, plutôt que de grands modèles de texte.
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Se spécialise dans l'inférence sans serveur haute performance et les clusters GPU dédiés pour les modèles open source, contournant les restrictions commerciales fermées.
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SpécialiséSe concentre fortement sur l'exécution et le réglage de modèles ouverts de vision et de langage via des API simples, contrairement aux modèles fermés d'OpenAI.
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Une seule API compatible OpenAI pour plus de 500 modèles image, vidéo, audio et LLM
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SpécialiséOffre une inférence sans serveur ultra-bon marché pour les modèles ouverts, mais dispose de moins d'outils d'entreprise qu'OpenAI.
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