# jcode vs Kilo（Kilo Code） jcode は月間 18,136 訪問、前月比成長率 -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。Kilo（Kilo Code）は月間 168 訪問、成長率 -92.4%、料金体系有料を記録しています。 | 指標 | [jcode](https://openaitools.app/ja/tool/jcode-sh) | [Kilo（Kilo Code）](https://openaitools.app/ja/tool/kilo-ai) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://jcode.sh | https://kilocode.ai | | カテゴリ | AIコードアシスタント, AI Agent, AI開発者ツール, AIコード生成 | AI Agent, AIコードアシスタント, AIコード生成, オープンソース AI モデル | | 料金モデル | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 有料 | | 月間訪問数 | 18,136 | 168 | | 前月比成長率 | -22.7% | -92.4% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | オーストリア | | ダイレクト訪問 | 11,865 | 70 | | レビュースコア | 4.2 | 4.8 | | 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 | ## jcode jcode はターミナル上で動くオープンソースのコーディングエージェントです。中心にあるのは性能です。ハーネスが Rust で書かれているため、追加セッションのメモリ消費は数百 MB ではなく数 MB にとどまり、新規セッションは数十ミリ秒で入力を待ち受けます。ボトルネックがモデルの知能ではなく「20 個のエージェントを同時に動かしてもマシンがスロットリングしないこと」にあるワークフローでは、これが決定的に効いてきます。 通常は別々のツールに分かれている能力を一つにまとめています。エージェントスウォーム、永続メモリとセマンティックメモリ、バックグラウンドおよびヘッドレス実行、タスクの自動継続、MCP 対応、プロンプトキャッシュ、ホスト型推論または Ollama・LM Studio へのルーティング。さらに自己開発モードがあり、監視下で自身のコードベースを改修させられます。 評価については公開リーダーボードに頼らず、自社研究を公開しています。bench スイート（float-print、json-unescape、utf16-transcode）は、覚えられる正解がないため汚染不能、最適化の深さを採点するため飽和しにくく、合否ではなく連続スコアという設計です。ハーネスはタスク割り当て時と完了時の確信度も記録し、不自然な上昇があれば再確認を強制します。プロジェクトは Y Combinator の支援を受け、macOS・Linux・Windows 向けの 1 行インストールスクリプトで配布され、デスクトップアプリはベータ版です。 **料金とプラン:** フリーミアムと有料プラン。インストールとオープンソースのエージェントは無料で、専用の料金ページと大規模導入向けエンタープライズプランが用意されています。最新の金額は公式料金ページをご確認ください。 - **低オーバーヘッドの Rust ハーネス:** 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。 - **エージェントスウォームとバックグラウンドタスク:** 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。 - **ベンチマーク駆動の最適化:** 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。 - **確信度チェックによる完了判定:** 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。 - **柔軟なモデルルーティング:** ホスト型推論のほか Ollama や LM Studio にも接続でき、MCP 対応とプロンプトキャッシュで長いセッションを効率化します。 **強み:** macOS・Linux・Windows に 1 コマンドで入るオープンソースのエージェント; 追加セッションあたりのメモリ消費が一般的なターミナルエージェントより大幅に少ない; 1 つのターミナルから多数のエージェントと永続的なバックグラウンドタスクを並列実行できる; ローカルモデル実行環境と MCP に対応し、特定ベンダーに縛られない **制約・デメリット:** ターミナル中心の UI は GUI エディタを好む人向けではない; ベンチマークの主張は自社発表のため独立検証は限定的; 本領を発揮するにはシェルやモデル設定、エージェント編成への習熟が必要 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/jcode-sh.md) ## Kilo（Kilo Code） Kilo Codeは、開発者が特定のモデルやエディタに縛られないことを理念とするオープンソースのAIコーディングアシスタント兼エージェント基盤です。MITライセンスの同じエージェントが、VS Code拡張、JetBrainsプラグイン、コマンドラインツール、クラウドエージェント、デスクトップアプリとして使えるため、IDEで始めた作業をCLIやクラウドへシームレスに引き継げます。 単一の汎用アシスタントではなく、Kiloは特化型エージェントを用意しています。コード作成・リファクタリング用のCodeエージェント、複雑な機能を整理するPlanエージェント、エラーを追うDebugエージェント、チーム向けのレビュー機能です。Auto ModelルーターはEfficient、Frontier、Freeの戦略を切り替え、タスクごとにコストと能力のバランスを取れます。 透明性と価格の整合性も重視しており、ソースコードは検査可能、プロンプトとコンテキストウィンドウは可視化、モデルゲートウェイは推論のマークアップなしを掲げ、自分のキーの持ち込みやローカルモデルの実行にも対応します。 **料金とプラン:** クレジットカード不要で無料から開始でき、500以上のモデルをマークアップなしで利用できるのが中心です。自分のAPIキーの持ち込みやローカルモデル実行にも対応し、有料利用とエンタープライズプランも用意されています。 - **特化型エージェント:** Code、Plan、Debug、レビュー用エージェントにより、ツールを切り替えずに作成・計画・トラブルシューティングの文脈を移せます。 - **あらゆる開発面に対応:** 同じオープンソースエージェントがVS Code、JetBrains IDE、CLI、クラウドエージェント、デスクトップアプリで動作します。 - **500以上のモデルをマークアップなし:** モデルゲートウェイがフロンティア、オープンウェイト、無料モデルへルーティングし、自分のキーやローカルモデルにも対応します。 - **Auto Modelルーティング:** Efficient、Frontier、Freeの戦略を選び、予算とタスクに合ったモデルをKiloに選ばせます。 - **オープンソースで監査可能:** MITライセンスのソースにより、プロンプト、コンテキストウィンドウ、モデル判断を検査し、フォークやセルフホストも可能です。 **強み:** 完全オープンソース（MIT）で検査・フォーク・セルフホストが可能; VS Code、JetBrains、CLI、クラウド、デスクトップを網羅; 500以上のモデルを推論マークアップなしで利用可能と明記; 自分のキーとローカルモデル対応でプライバシーを確保 **制約・デメリット:** 対応範囲が広く、初心者には煩雑に感じられる; 最大の価値を得るにはモデルルーティングとキーの設定が必要; エンタープライズや高使用量は有料プランになる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/kilo-ai.md) ## よくある質問 ### jcode と Kilo（Kilo Code）の月間トラフィックはどのように比較されますか？ jcode の月間訪問数は 18,136、Kilo（Kilo Code）は 168 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？ jcode の前月比成長率は -22.7%、Kilo（Kilo Code）は -92.4% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ jcode: フリーミアム、料金は要問い合わせ。フリーミアムと有料プラン。インストールとオープンソースのエージェントは無料で、専用の料金ページと大規模導入向けエンタープライズプランが用意されています。最新の金額は公式料金ページをご確認ください。 Kilo（Kilo Code）: 有料。クレジットカード不要で無料から開始でき、500以上のモデルをマークアップなしで利用できるのが中心です。自分のAPIキーの持ち込みやローカルモデル実行にも対応し、有料利用とエンタープライズプランも用意されています。 ## 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 | [DeepSeek](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek) | 372,761,591 | +4.3% | フリーミアム | DeepSeek-V4 と R1 を中核とし、極めて低いトークンコストで提供される高効率なオープンウェイト／ホスト型推論 AI。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deepseek.md) | | 2 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | フリーミアム | 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 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | フリーミアム | エージェントファースト時代のための Google の開発プラットフォーム | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/ja/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | フリーミアム、有料 | アイデアを伝えるだけで、Replit が数分で動くアプリを構築 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replit.md) | | 5 | [Kiro](https://openaitools.app/ja/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | フリーミアム | 仕様駆動のAI IDE兼エージェント基盤。実際のエンジニアリング作業を計画・実装・レビュー・検証します。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kiro.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 | 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 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/command-code.md) | | 7 | [Pi コーディングエージェント](https://openaitools.app/ja/tool/pi-coding-agent) | 1,929,244 | +4% | 無料 | ターミナルで自在に作り変えられるミニマルなコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/pi-coding-agent.md) | | 8 | [Orca](https://openaitools.app/ja/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 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 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/orca.md) | | 9 | [Trae](https://openaitools.app/ja/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | フリーミアム | カーソルだけでなくプロジェクト全体を理解するAI IDEとコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/trae.md) | | 10 | [Warp](https://openaitools.app/ja/tool/warp-ai) | 657,372 | -9.3% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 開発チーム向けのAI端末とエージェント型ソフトウェアファクトリー | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/warp-ai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/jcode-sh-vs-kilo-ai 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)