# Augment Code vs Promptr Augment Code は月間 326,215 訪問、前月比成長率 +24.1%、料金体系フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせを記録しています。Promptr は月間 0 訪問、成長率 0%、料金体系 Pay-as-you-go を記録しています。 | 指標 | [Augment Code](https://openaitools.app/ja/tool/augment-code) | [Promptr](https://openaitools.app/ja/tool/promptr) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.augmentcode.com | https://promptr.dev | | カテゴリ | AI Agent, AIコードアシスタント, AIコード生成, AI開発者ツール | その他 | | 料金モデル | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ | Pay-as-you-go | | 月間訪問数 | 326,215 | 0 | | 前月比成長率 | +24.1% | 0% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | グローバル | | ダイレクト訪問 | 137,070 | 0 | | レビュースコア | 4.5 | 3.6 | | 保存数 | 0 | 1 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Augment Code Augment Code は、補完だけを求める個人開発者ではなくエンジニアリング組織を対象にしています。基盤となるのが Context Engine で、既存リポジトリの依存関係・アーキテクチャ・規約を構造的に理解し、AI の提案や生成コードが汎用テンプレートではなくそのコードベースに馴染むようにします。主要な IDE に加え、ターミナル向け CLI も提供されます。 **料金とプラン:** フリーミアム。個人開発者向けの無料枠があり、チーム向け有料プランと企業向けの個別見積もりも用意されています。企業導入ではセルフホストやハイブリッド実行にも対応し、席数と利用量に応じた価格は営業経由で提示されます。 - **Context Engine によるコードベース理解:** 大規模リポジトリのアーキテクチャ、依存関係、規約を索引化し、生成コードとレビューがチームの実際の書き方に沿うようにします。 - **Cosmos によるエージェント編成:** コードレビュー、チケットから PR、インシデント対応、依存更新、セキュリティ修正といった連続するループを実行し、各エージェントの結果を次に引き継ぎます。 - **人間参加型の品質ゲート:** 定義したチェックポイントで作業を止め、エンジニアが計画と重要な操作を承認します。未レビューの変更が自動で出荷されることはありません。 - **どこでも実行:** マネージドクラウドのサンドボックス、外部に出せないコード向けのローカルマシンや開発 VM、自社の AWS や GCP 環境でエージェントを実行できます。 - **エキスパート登録と共有メモリ:** 提供済みエージェントの利用、フォーク、自作が可能で、チームの修正や共有知識が今後の実行品質を高めます。 **強み:** コードベースへの深い理解により提案が既存の設計と規約に沿う; 単一タスクではなく SDLC 全体のループが連携する; 品質ゲートにより重要な変更は常に人間が管理する; 機密コードをローカルやセルフホストで実行できる柔軟なデプロイ **制約・デメリット:** 企業向け価格は個別見積もりのため、検討初期に予算を立てにくい; 真価を引き出すにはツールチェーン全体の連携とトリガー設定が必要; 小規模チームや個人開発者には編成レイヤーが過剰に感じられることがある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/augment-code.md) ## Promptr Promptrは非常に具体的なコスト課題に取り組みます。大規模言語モデルに送る長いプロンプトはトークン単位で課金され、同じ長い指示を何百回も繰り返すとすぐに積み上がります。同社のAPIはプロンプトのテキストを受け取り、意味を保ちながら冗長な表現を削った、より密な圧縮版を返します。サイトの例では、玩具会社のサイトを設計するAIエージェントに関する136トークンの指示が約75トークンに圧縮され、45%の削減とされています。 統合は意図的に最小限です。プロンプトをJSON文字列として、ヘッダーのAPIトークンとともにcompressエンドポイントへPOSTすると、圧縮されたテキストがプレーンテキストで返ります。ドキュメントにはcurl、Python、JavaScript、C#向けのすぐ使えるスニペットがあり、モデル呼び出しの前に1ステップ追加するだけで組み込めます。動作はインラインタグで制御でき、promptr compress="false"ブロックで囲んだテキストは変更されず課金もされず、0.5や0.8などの比率を明示してセクションの圧縮度を決めることもできます。 料金ページでは価値を節約額として示しています。Promptrが処理する入力100万トークンあたり1ドルの前提で、単発のgpt-4-turboプロンプトが圧縮なしで10ドル、圧縮ありで7ドル（約30%削減）、同じプロンプトを何度も再利用する場合はさらに大きな削減になると説明しています。現在はウェイトリスト経由での提供です。圧縮は本質的に不可逆で、出力品質はタスクに依存するため、広く導入する前に自分のプロンプトで検証するのが賢明です。 **料金とプラン:** 処理した入力100万トークンあたり1ドルの従量課金で、サイトによれば隠れたコストはありません。非圧縮としてマークした部分は課金されません。現在はウェイトリストによる利用制限があります。 - **1回の呼び出しでプロンプト圧縮:** 単一のRESTエンドポイントにプロンプトを送ると、短縮版がプレーンテキストで返り、そのままモデルに渡せます。 - **最大約40%のコスト削減:** ベンダーはLLM入力コストを最大40%削減と述べ、サンプルでは45%の削減例を示しています。 - **多言語のスニペット:** curl、Python、JavaScript、C#向けのコピペ用サンプルがあり、統合は数日ではなく数分で完了します。 - **インラインでの比率制御:** タグでセクションを囲み、圧縮対象から外したり、そのブロックの圧縮比率を個別に指定できます。 - **非圧縮部分は無料:** 変更しないよう指定したテキストは課金されないため、重要な指示を保護できます。 **強み:** 単一エンドポイントのシンプルなAPIで既存コードに組み込みやすい; 入力100万トークンあたり1ドルという明確な従量課金; 主要4言語のコードスニペットにより統合作業を軽減; インラインタグで機密・重要なテキストを圧縮から保護できる **制約・デメリット:** 直接登録ではなくウェイトリストへの参加が必要; 圧縮は本質的に不可逆でモデル出力の品質を変えうる; 実際の削減効果はプロンプトの長さと再利用頻度に依存し、個別に検証が必要 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/promptr.md) ## よくある質問 ### Augment Code と Promptr の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Augment Code の月間訪問数は 326,215、Promptr は 0 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Augment Code の前月比成長率は +24.1%、Promptr は 0% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Augment Code: フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ。フリーミアム。個人開発者向けの無料枠があり、チーム向け有料プランと企業向けの個別見積もりも用意されています。企業導入ではセルフホストやハイブリッド実行にも対応し、席数と利用量に応じた価格は営業経由で提示されます。 Promptr: Pay-as-you-go。処理した入力100万トークンあたり1ドルの従量課金で、サイトによれば隠れたコストはありません。非圧縮としてマークした部分は課金されません。現在はウェイトリストによる利用制限があります。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | フリーミアム | 強力な並列エージェントワークフローと専用IDEツールを提供しますが、独自の企業コードベースのコンテキストへのフォーカスはやや控えめです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity.md) | | 2 | [Replit](https://openaitools.app/ja/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | フリーミアム、有料 | 自然言語によるクラウドベースのフルスタックアプリ構築とデプロイを効率化しますが、大規模な既存の企業リポジトリへの適性はやや劣ります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replit.md) | | 3 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh) | 4,790,129 | +6.5% | フリーミアム | 普段使いのコーディングエディタとしてVS Codeに直接統合されますが、全社的なマルチエージェントSDLCオーケストレーションはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh.md) | | 4 | [Kiro](https://openaitools.app/ja/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | フリーミアム | AWSによる仕様駆動型エンジニアリングと自動検証に焦点を当てている一方、Augmentはより幅広いマルチエージェントSDLC自動化をターゲットにしています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kiro.md) | | 5 | [Devin](https://openaitools.app/ja/tool/devin) | 2,549,346 | +1% | 有料 | 複雑なチケットを自律的にこなす完全自律型ソフトウェアエンジニアとして動作しますが、Augmentは開発者が介在するワークフローに重点を置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/devin.md) | | 6 | [Command Code](https://openaitools.app/ja/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Delivers a terminal-first workflow optimized for open-weight models, but offers less graphical enterprise management tooling. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/command-code.md) | | 7 | [Orca](https://openaitools.app/ja/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | Provides an open-source agent development environment running parallel CLI coding agents, but requires manual configuration and setup. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/orca.md) | | 8 | [KaneAI](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 自然言語でE2Eテストを計画・作成・自己修復する生成AIネイティブなQAエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai.md) | | 9 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/ja/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 無料 | Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video genera | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/unsloth-ai.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/ja/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | フリーミアム | 深いプロジェクト理解を持つ高速なAIネイティブIDE体験を提供しますが、高度なエンタープライズ向けコンテキストエンジンはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/trae.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/augment-code-vs-promptr More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)