# Jan vs massCode Jan enregistre 291 894 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -9,6 % et un modèle tarifaire Gratuit. massCode enregistre 5 724 visites mensuelles avec une croissance de -25,5 % et un modèle tarifaire Gratuit. | Métrique | [Jan](https://openaitools.app/fr/tool/jan) | [massCode](https://openaitools.app/fr/tool/masscode) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://jan.ai | https://masscode.io | | Catégories | Chatbot IA, Assistant IA, Modèles d'IA open source, Large Language Models (LLMs) | Assistant de code IA, Outils de développement IA, Assistant IA, Gestion des connaissances IA | | Modèle tarifaire | Gratuit | Gratuit | | Visites mensuelles | 291 894 | 5 724 | | Taux de croissance mensuel | -9,6 % | -25,5 % | | Marché principal | États-Unis | États-Unis | | Visites directes | 105 615 | 2 217 | | Score d'avis | 4,6 | 4,4 | | Nombre d'enregistrements | 6 | 0 | | Plateformes prises en charge | Site web | Site web | ## Jan Jan est une application de bureau qui se présente comme une alternative ouverte à ChatGPT, avec une différence majeure : l'inférence se déroule sur du matériel que vous contrôlez. Après l'installation, vous choisissez un modèle et Jan le télécharge puis l'exécute localement : vos prompts, votre historique et vos fichiers restent sur votre machine plutôt que sur un serveur tiers. Pour les tâches plus lourdes, vous pouvez ajouter une clé OpenAI, Anthropic, Gemini ou Mistral et router les requêtes vers le cloud tout en gardant la même interface de chat et l'historique local. Le projet est développé ouvertement par Menlo Research et cumule des dizaines de milliers d'étoiles GitHub ainsi que des millions de téléchargements. Il expose des points de terminaison locaux compatibles avec l'API OpenAI, ce qui permet aux outils et SDK existants de pointer vers Jan au lieu d'un service hébergé, et il prend en charge des assistants personnalisés avec leurs propres instructions et choix de modèle. Les versions récentes ont ajouté une couche d'agents à côté du chat classique, et une fonction de mémoire est annoncée pour conserver contexte et préférences entre les sessions. Étant open source, Jan peut être audité, compilé et étendu, et aucun palier payant ne bride le client de bureau. La contrepartie pratique est que la qualité et la vitesse du modèle local dépendent entièrement de votre GPU ou CPU : sur une machine modeste, mieux vaut viser des modèles quantifiés plus petits, et les clés cloud restent la solution pour les tâches difficiles. **Tarifs et offres:** Jan est gratuit et open source, sans offre payante pour l'application de bureau. Des coûts n'apparaissent que si vous connectez volontairement vos propres clés d'API cloud payantes, par exemple OpenAI ou Anthropic. - **Inférence locale avant tout:** Téléchargez et exécutez sur votre machine des modèles ouverts comme Llama, Mistral, Qwen, Gemma ou DeepSeek, avec les données de conversation conservées sur l'appareil. - **Vos propres modèles cloud:** Connectez en option des clés OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral et d'autres fournisseurs pour appeler des modèles de pointe depuis la même interface. - **API locale compatible OpenAI:** Jan lance un serveur local au format de l'API OpenAI : vos SDK et outils existants fonctionnent sans modification de code. - **Assistants personnalisés:** Créez des assistants avec leurs propres instructions système, modèle et paramètres, puis réutilisez-les dans plusieurs conversations. - **Open source et extensible:** Le client de bureau et le code des agents sont publics sur GitHub : auditez le comportement, compilez votre version et proposez des améliorations. **Forces:** Entièrement gratuit et open source, sans compte requis pour exécuter des modèles locaux; Les données de conversation restent par défaut sur votre appareil; Compatible macOS, Windows et Linux, avec un point de terminaison local compatible OpenAI; Des clés cloud optionnelles permettent de mêler modèles locaux et de pointe dans une seule application **Limites:** La qualité et la vitesse du modèle local sont limitées par votre matériel; Les très grands modèles exigent parfois beaucoup de RAM ou de VRAM pour être exploitables; Certaines fonctions cloud et de mémoire sont récentes ou encore en déploiement [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/jan.md) ## massCode massCode a débuté comme gestionnaire de snippets et s'est transformé en véritable espace de travail local-first. Autour d'un unique « coffre » de fichiers simples, il réunit un organisateur de snippets avec dossiers et étiquettes, un système de notes Markdown avec vue graphique et suivi de tâches, un client HTTP capable d'enchaîner des requêtes enregistrées en workflows API multi-étapes, des dessins basés sur Excalidraw, un carnet de mathématiques avec variables et conversions d'unités, ainsi que des outils comme le diff JSON et des encodeurs. L'espace de travail est volontairement local et portable. Snippets, notes et requêtes sont enregistrés en fichiers Markdown et de code dans le dossier de votre choix, et les dessins utilisent le format ouvert Excalidraw : vous pouvez donc ouvrir le coffre dans d'autres éditeurs et le synchroniser avec iCloud, Dropbox, Syncthing, Git ou tout autre outil de synchronisation. Aucun compte cloud propriétaire n'est requis. Depuis ses versions récentes, massCode intègre également un assistant IA. Vous apportez votre propre clé OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Mistral, xAI ou OpenRouter, ou exécutez un modèle local via Ollama ou LM Studio, puis demandez à l'assistant de modifier des snippets, de réorganiser des notes, de mettre à jour des tâches ou d'exécuter une collection HTTP. Un serveur MCP permet à des clients IA externes, comme des agents de programmation, de lire snippets et notes et de lancer des requêtes depuis le même coffre. massCode est distribué sous licence AGPL v3 et gratuit. **Tarifs et offres:** massCode est gratuit et open source (AGPL v3), sans formule payante. Si vous utilisez un modèle IA dans le cloud, vous payez uniquement l'usage API à votre fournisseur ; les modèles locaux via Ollama ou LM Studio n'entraînent aucun coût supplémentaire. - **Gestion de snippets avec dossiers et étiquettes:** Organisez vos extraits de code réutilisables en dossiers imbriqués, filtrez par étiquettes et accédez à n'importe quel élément via une palette de commandes au clavier. - **Notes, graphique et suivi des tâches:** Rédigez des notes Markdown, explorez leurs liens dans une vue graphique et transformez-les en tâches avec statut, priorité, échéance et liens vers snippets et requêtes. - **Client HTTP avec workflows multi-étapes:** Enregistrez des requêtes API, exécutez-les en séquence, transmettez des valeurs entre étapes et inspectez réponses et différences JSON sans quitter l'application. - **Assistant IA intégré et MCP:** Connectez OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek, Mistral, xAI ou OpenRouter avec votre clé, ou utilisez un modèle local Ollama/LM Studio, pour éditer du code, réorganiser des notes et tester des API. Un serveur MCP expose le même coffre aux agents IA externes. - **Coffre local-first en fichiers simples:** Tout est enregistré en fichiers Markdown, de code et Excalidraw dans un dossier que vous contrôlez ; la synchronisation via iCloud, Dropbox, Syncthing ou Git reste votre choix. **Forces:** Gratuit et open source sous AGPL v3, sans abonnement; Coffre local-first en fichiers simples, à synchroniser et sauvegarder comme vous voulez; Ensemble d'outils très large : snippets, notes, client HTTP, schémas, maths, JSON; IA avec clé personnelle et prise en charge d'Ollama et LM Studio, sans dépendance à un fournisseur **Limites:** Nécessite une installation de bureau ; aucune version uniquement web; Les fonctions IA ne deviennent utiles qu'avec votre propre clé ou un modèle local; Le grand nombre de modules peut dérouter au départ [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/masscode.md) ## Questions fréquentes ### Comment Jan et massCode se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? Jan enregistre 291 894 visites mensuelles, tandis que massCode enregistre 5 724. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? Jan a un taux de croissance mensuel de -9,6 % ; massCode a -25,5 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? Jan : Gratuit. Jan est gratuit et open source, sans offre payante pour l'application de bureau. Des coûts n'apparaissent que si vous connectez volontairement vos propres clés d'API cloud payantes, par exemple OpenAI ou Anthropic. massCode : Gratuit. massCode est gratuit et open source (AGPL v3), sans formule payante. Si vous utilisez un modèle IA dans le cloud, vous payez uniquement l'usage API à votre fournisseur ; les modèles locaux via Ollama ou LM Studio n'entraînent aucun coût supplémentaire. ## 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 | L'agent de code IA pour bâtir des logiciels ambitieux | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/cursor.md) | | 2 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/fr/tool/google-antigravity) | 16 054 109 | +8,1 % | Freemium | La plateforme de développement de Google pour l'ère des agents | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/google-antigravity.md) | | 3 | [Ollama](https://openaitools.app/fr/tool/ollama) | 9 421 973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Exécutez et développez avec des modèles d'IA ouverts, en local ou dans le cloud | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/ollama.md) | | 4 | [Hermes-Agent](https://openaitools.app/fr/tool/hermes-agent-1) | 3 638 741 | -5,4 % | Freemium | Un agent IA personnel, gratuit et open source, qui apprend vos projets et travaille dans toutes vos messageries. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/hermes-agent-1.md) | | 5 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [DeepWiki by Cognition](https://openaitools.app/fr/tool/deepwiki-by-congnition) | 879 539 | -3,1 % | Gratuit | Wikis générés par IA et chat pour tout dépôt GitHub public | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/deepwiki-by-congnition.md) | | 8 | [Open WebUI](https://openaitools.app/fr/tool/open-webui) | 804 534 | -2,8 % | Freemium | Offre une puissante interface web auto-hébergée pour les modèles locaux, mais nécessite une configuration Docker manuelle au lieu d'une installation de bureau. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/open-webui.md) | | 9 | [Trae](https://openaitools.app/fr/tool/trae) | 702 366 | -7,8 % | Freemium | Un IDE IA et un agent de programmation qui travaille sur votre projet, pas seulement sur votre curseur | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/trae.md) | | 10 | [Warp](https://openaitools.app/fr/tool/warp-ai) | 657 372 | -9,3 % | Freemium, Tarifs sur demande | Terminal IA et usine logicielle agentique pour les équipes de développement | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/warp-ai.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/jan-vs-masscode 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)