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。pre.dev は月間 8,201 訪問、成長率 +5.4%、料金体系フリーミアム、有料、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。
数時間にわたって計画・構築・検証を続けるロングホライズン型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 | pre.dev |
| 料金モデル | フリーミアム | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 1.13億 (112,620,020) | 8201 (8,201) |
| 前月比トラフィック増減 | +219.3万 (+2%) | +418 (+5.4%) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (11.3%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (71.2%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 6081.07万 | 3273 |
| ユーザー評価 | 4.8 | 4.3 |
| 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。
数時間にわたって計画・構築・検証を続けるロングホライズン型コーディングエージェント
コードを書く前にアーキテクチャとロードマップを生成し、作業を依存グラフに分解して着工前に確認できます。
1 行のインストールでターミナル CLI から実行でき、ブラウザだけでもビルド・プレビュー・公開が完結します。
GitHub、Slack、Linear、Figma、Vercel、Supabase、Salesforce などを OAuth で一度接続し、暗号化した API キーをビルド時に注入します。
型チェック、lint、ブラウザ検証を通過しない限り完了せず、レビュー可能な PR とライブプレビューとして届きます。
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
言葉で説明するだけで動くアプリ・サイト・AIエージェントを構築
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.
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.
