Google AI Studio は月間 112,620,020 訪問、前月比成長率 +2%、料金体系フリーミアムを記録しています。jcode は月間 18,136 訪問、成長率 -22.7%、料金体系フリーミアム、料金は要問い合わせを記録しています。
Gemini モデルでマルチモーダルアプリを構築するための、Google の高速プロトタイピング IDE 兼デベロッパー API ワークベンチ。
並列実行のために作られた、ターミナル向けオープンソース Rust コーディングエージェント
| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | aistudio.google.com | jcode.sh |
| 料金モデル | フリーミアム | フリーミアム、料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 1.13億 (112,620,020) | 1.81万 (18,136) |
| 前月比トラフィック増減 | +219.3万 (+2%) | -5327 (-22.7%) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (11.3%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (66.1%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 6081.07万 | 1.19万 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 4.2 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
Gemini モデルでマルチモーダルアプリを構築するための、Google の高速プロトタイピング IDE 兼デベロッパー API ワークベンチ。
数時間の動画、マルチトラックの音声ファイル、高解像度画像、コードベース全体、数百ページの PDF を、最大 1,000,000 トークンの共有コンテキストとしてプロンプトウィンドウに直接投入できます。
Google の最先端推論モデルとエージェント型モデルに直接アクセスでき、thinking トークン、温度、関数宣言、厳格な JSON スキーマ出力検証を細かく制御できます。
`gemini-3.8-live`、`gemini-3.8-live-extended-thinking`、`gemini-3.5-live-translate-preview` によるサブ秒の双方向音声や画面／カメラ連携をテストする専用の `/live` スタジオ画面を備えています。
ワンクリックでモデルの応答をライブの Google 検索結果や Google Maps の地理空間データに接続でき、有料層では月 5,000 件の無料グラウンディングリクエストが含まれ、その後は 1,000 クエリあたり 14 ドルで課金されます。
並列実行のために作られた、ターミナル向けオープンソース Rust コーディングエージェント
追加セッションごとに数百 MB ではなく数 MB しか消費せず、新規セッションは 0.1 秒未満で入力可能。手持ちのマシンで多数のエージェントを同時に走らせられます。
複数エージェントを並列起動し、長時間ジョブはバックグラウンドやヘッドレスに委譲。タスク状態を永続化するため中断しても再開できます。
jcode bench（float-print、json-unescape、utf16-transcode）は最適化の深さを連続軸で採点し、打ち切りのタイムアウトを設けないため能力差が常に見えます。
エージェントはタスク割り当て時と完了時に確信度を申告し、完了時に急上昇した場合は採信せず再検証を強制します。
GPT-6 Astra、Sol、Luna、そしてリアルタイムのマルチモーダルエージェントを展開するためのエンタープライズ開発者プラットフォームと API。
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野心的なソフトウェアをつくるAIコーディングエージェント
智譜 AI の GLM 大規模モデル開放プラットフォーム。マルチモーダル API とエージェント開発を一体化
特化型1,500以上の実運用向け生成メディアモデルを1つのAPIで
あなたのコーディングの「好み」を学習する AI コーディングエージェント
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特化型Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
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無料・オープンソース複数のコーディングエージェントをそれぞれの worktree で並行実行
特化型Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference — with one line of code, or package your own model with Cog and put it behind a production-ready API.
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