# EvalCore vs Katalon EvalCore は月間 0 訪問、前月比成長率 0%、料金体系無料を記録しています。Katalon は月間 158,090 訪問、成長率 -29.6%、料金体系フリーミアム、無料トライアル、有料、料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [EvalCore](https://openaitools.app/ja/tool/evalcore) | [Katalon](https://openaitools.app/ja/tool/katalon-studio) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://evalcore.cc | https://www.katalon.com | | カテゴリ | AI テスト, AI開発者ツール, Large Language Models (LLMs), AI Agent | AI テスト, ノーコード・ローコード, AIコード生成, AI開発者ツール | | 料金モデル | 無料 | フリーミアム、無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 0 | 158,090 | | 前月比成長率 | 0% | -29.6% | | 主要市場 | グローバル | ベトナム | | ダイレクト訪問 | 0 | 87,966 | | レビュースコア | 4.8 | 4.5 | | 保存数 | 0 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## EvalCore EvalCoreはAIエンジニアリングでよくある失敗を解決します。プロンプトを調整し、モデルを差し替え、依存関係を更新したら、本番で静かに何かが壊れていた——という状況です。EvalCoreは、高コストで非決定的なモデル呼び出しをCIで再実行する代わりに、AIの挙動をスナップショットとして扱います。評価とはターゲットを記述したYAMLファイルとJSONLデータセット、そして「良い」とは何かを定義するスコアラーを重ねたものです。 最初の実行は本物のモデルに対して行われます。OpenAI互換のエンドポイント、vLLM、Ollama、独自のREST API、シェルコマンド、OpenTelemetry/OpenInferenceトレースなど、何でも対象になります。すべてのリクエストとレスポンスは、正規化されたリクエストのハッシュをキーとしてローカルのSQLiteカセットに書き込まれ、サマリーにはトークン数とコストが表示されます。以降はCIが `--cache replay` でそれらをバイト単位で再生します。ネットワークなし、APIキーなし、気まぐれな審査モデルなしで、同じ入力は常に同じ判定を生みます。 カセットをリポジトリにコミットすれば、`--baseline main` の比較は本当の回帰だけを失敗とし、プロセスの終了コードがパイプラインを止めます。トライアル、モデル比較、エージェントトレース、ゲート、レポートはすべて数行のYAMLか1つのフラグで扱え、フレームワークは不要です。小さなRustバイナリ1つとして配布され、ターゲット側の言語を問わず、テレメトリも収集しません。 **料金とプラン:** Apache-2.0ライセンスの無料オープンソース。オフラインのカセット再生によりCIでのコストは$0です。cargoまたはビルド済みバイナリで導入でき、登録・サーバー・テレメトリはありません。 - **一度記録すれば、永続的に再生:** ライブ実行でモデルのリクエストとレスポンスをすべてローカルSQLiteカセットに取り込み、CIがオフラインで決定的にゼロコストで再生します。 - **何でもターゲットにできる:** OpenAI互換エンドポイント、vLLM、Ollama、独自REST API、シェルコマンド、OTel/OpenInferenceトレースを指定可能。SDKは不要です。 - **「良い」を定義するスコアラー:** containsやjudgeルーブリックなどのスコアラーをYAMLで重ね、各ケースの正解がどういう形かを正確に表現します。 - **回帰ゲートとベースライン:** ベースライン分岐と比較して本当の回帰だけを失敗とし、終了コードでプルリクエストを止めます。 - **コスト・トークン・レポート内蔵:** サマリーはライブ実行のトークン使用量と費用を報告し、トライアル、モデル比較、履歴が推移を可視化します。 **強み:** Apache-2.0の真に無料なオープンソースで、従量課金なし; 決定的なオフライン再生により、不安定で高価なモデル呼び出しをCIから排除; 依存のない単一バイナリで、アプリの言語に依存しない; 設定はYAMLとJSONLのみで、スイートのレビューとバージョン管理が容易 **制約・デメリット:** Rustツールチェーンまたはビルド済みバイナリとコマンドライン操作の習熟が必要; カセットはまずライブで記録する必要があり、初期設定には実APIへのアクセスが要る; ホスト型ダッシュボードはなく、結果と履歴はリポジトリとCIログに残る [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/evalcore.md) ## Katalon Katalonは、Katalon Trueという枠組みの下で4つの連携製品をまとめています。テストを作成するKatalon Studio、テスト管理と手動テストを担うTestOps、実機ブラウザとデバイスでスイートを実行するTestCloud、そして本番環境での実際のユーザー行動を観察してカバレッジの穴を見つけるTrueTestです。作成・追跡・実行が同じ記録システム上にあるため、要件、テストケース、エビデンス、不具合、リリース健全性を、複数の表計算や分断されたツールではなく、監査可能な一か所で追跡できます。 このプラットフォームは、スキルが混在するチームを明確に想定して設計されています。ビジュアルなツールを好むテスターは記録再生やキーワード駆動のステップでテストを作成でき、開発者はスクリプトによるフルコードモードに切り替えられ、AIエージェントがその中間を埋めます。要件、Jiraチケット、自然言語のプロンプトからテストケースを下書きし、UIが変われば自己修復が代替ロケーターを試し、失敗分析が根本原因を平易な言葉で説明するため、壊れた実行を黙って録り直すのではなく、修正してレビューできます。 Katalonは相互運用性も重視しています。ネイティブのテストスクリプトに加えてPlaywrightスクリプトをサポートし、結果をTestOpsに集約します。またMCPサーバーを公開し、CopilotやCursor、Claudeといった外部のコーディングエージェントからテスト実行を操作できるほか、OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、AWS Bedrockなど自社のAIプロバイダーを持ち込むことも可能で、単一のモデルベンダーに縛られません。 **料金とプラン:** 無料プランと30日間の無料トライアルがあるフリーミアム構成です。Professionalは1シートあたり年額約1,800ドル（月額換算で約150ドル）で、AIエージェント、MCPサーバー、デスクトップテスト、並列実行、CI/CD連携が含まれます。Enterpriseは契約ベースの見積もりとなり、SSO/SAML、SCIMプロビジョニング、RBAC、監査ログ、プライベートクラウドまたはオンプレミス展開、ハイブリッドライセンス、プレミアムサポートが追加されます。 - **Katalon AIエージェントと自己修復:** 自然言語やチケットから自動化スクリプトとテストケースを生成し、平易な説明を得られます。UI変更時は自己修復が代替ロケーターを試すため、フロントエンドの小さな修正でスイートが止まりません。 - **アプリケーション横断の統合テスト:** Web、API、モバイル（AndroidとiOS）、Windowsデスクトップを一つの作成環境でカバーし、記録再生、データ駆動テスト、BDD/Cucumber、デュアルモードデバッガーを利用できます。 - **TestOpsによる管理と分析:** テストサイクルの計画、要件とケースの対応付け、カバレッジとフレーキーの追跡、Jiraの不具合連携、手動・自動・AI生成の実行を統合した共有レポートによるリリース判定を行えます。 - **TestCloudの実行環境:** 実機ブラウザ、実際のiOS/Androidデバイス、自社CIランナーやオンプレミスのRuntime Engineでスイートを並列実行し、レーン分割でカバレッジを高速化します。 - **MCPサーバーとBYO AI:** MCP経由で外部のコーディングエージェントを接続し、内蔵のKatalon AIサービスか、OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini、AWS Bedrockなど自社プロバイダーを選択できます。 **強み:** 1つの製品でノーコード、ローコード、フルコードに対応し、スキル混在のQAチームが複数ツールを揃える必要がない; 作成・テスト管理・クラウド実行・本番インサイトが同じ記録システムを共有する真のエンドツーエンド構成; Playwright対応、MCPサーバー、AIプロバイダーの選択肢など相互運用性が高い; 無料プランと30日間トライアルがあり、予算計上前に評価しやすい **制約・デメリット:** Professionalは月額1シート約150ドルで、小規模チームには負担が大きい; 商用デスクトップテスト、並列実行、CI/CD実行は有料プラン限定; SSO、監査ログ、オンプレミス展開などの企業向け機能は商談と年次契約が必要 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/katalon-studio.md) ## よくある質問 ### EvalCore と Katalon の月間トラフィックはどのように比較されますか？ EvalCore の月間訪問数は 0、Katalon は 158,090 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？ EvalCore の前月比成長率は 0%、Katalon は -29.6% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ EvalCore: 無料。Apache-2.0ライセンスの無料オープンソース。オフラインのカセット再生によりCIでのコストは$0です。cargoまたはビルド済みバイナリで導入でき、登録・サーバー・テレメトリはありません。 Katalon: フリーミアム、無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ。無料プランと30日間の無料トライアルがあるフリーミアム構成です。Professionalは1シートあたり年額約1,800ドル（月額換算で約150ドル）で、AIエージェント、MCPサーバー、デスクトップテスト、並列実行、CI/CD連携が含まれます。Enterpriseは契約ベースの見積もりとなり、SSO/SAML、SCIMプロビジョニング、RBAC、監査ログ、プライベートクラウドまたはオンプレミス展開、ハイブリッドライセンス、プレミアムサポートが追加されます。 ## 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 | [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 | テストをシームレスに作成・修復する高度な対話型QAエージェントですが、従来のスクリプト型IDEワークフローとはやや異なります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kaneai.md) | | 2 | [Qase](https://openaitools.app/ja/tool/qase) | 319,213 | -25.5% | フリーミアム、無料トライアル、料金は要問い合わせ、無料 | Qase is a test management platform that unifies manual test cases, automated test runs, and CI pipeline results in a single system of record. It adds AI that converts manual test cases into automated scripts, plus requir | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qase.md) | | 3 | [Arize AI](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 有料、料金は要問い合わせ | 本番AIのためのエージェント可観測性・評価・継続的改善プラットフォーム | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com.md) | | 4 | [Applitools Eyes](https://openaitools.app/ja/tool/applitools-eyes) | 159,934 | -15.7% | フリーミアム、無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ | すべてのページでUIバグを検出するAIビジュアル・ファンクショナルテスト | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/applitools-eyes.md) | | 5 | [Mindgard](https://openaitools.app/ja/tool/mindgard) | 153,455 | +1.3% | 料金は要問い合わせ | 攻撃起点のAIセキュリティテストとレッドチーミング | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/mindgard.md) | | 6 | [Future AGI](https://openaitools.app/ja/tool/future-agi) | 121,741 | -7.8% | Freemium, Usage-based | 自己改善するAIエージェントの構築・シミュレーション・評価・監視 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/future-agi.md) | | 7 | [Maxim AI](https://openaitools.app/ja/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/ja/tool/maxim-ai.md) | | 8 | [TestSprite](https://openaitools.app/ja/tool/testsprite) | 114,205 | +15.8% | フリーミアム | テストスイートの生成とリグレッションテストを効率的に自動化しますが、手動テスト計画への重点は低くなります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/testsprite.md) | | 9 | [testRigor](https://openaitools.app/ja/tool/testrigor-com) | 105,865 | -2.7% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ、無料 | 平易な英語だけで堅牢なテストを作成・保守できますが、従来のローコードスクリプト機能は少なくなります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/testrigor-com.md) | | 10 | [Maestro Studio Desktop Beta](https://openaitools.app/ja/tool/maestro-studio-desktop-beta) | 102,589 | -22.4% | フリーミアム | モバイルと Web のためのオープンソースで読める UI テスト | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/maestro-studio-desktop-beta.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/evalcore-vs-katalon-studio 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)