KAT-Dev は月間 0 訪問、前月比成長率 0%、料金体系 Free, Open Source を記録しています。Relace は月間 8,865 訪問、成長率 -48.5%、料金体系フリーミアム、有料を記録しています。
実務のソフトウェアエンジニアリング向けのオープンウェイト330億パラメータコーディングモデル
Relace is an inference provider serving open-weight frontier models through a per-token API, known for aggressive pricing and top-tier throughput on OpenRouter.
| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | kat-dev.dev | relace.ai |
| 料金モデル | Free, Open Source | フリーミアム、有料 |
| 月間訪問数 | 0 (0) | 8865 (8,865) |
| 前月比トラフィック増減 | 0 (0%) | -8357 (-48.5%) |
| 主要市場とシェア | 🌐 グローバル (—) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (87.3%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 0 | 3579 |
| ユーザー評価 | 4.3 | 4.4 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
実務のソフトウェアエンジニアリング向けのオープンウェイト330億パラメータコーディングモデル
自社ホストとカスタマイズに向けた330億パラメータのオープン言語モデル。
コード生成、バグ修正、リファクタリング、性能最適化、テスト生成、コード文書化に最適化。
構造化ツール呼び出し形式に対応し、コーディングエージェント内で多段階タスクを実行。
寛容なライセンスにより商用・社内利用、微調整、再配布が可能。
Relace is an inference provider serving open-weight frontier models through a per-token API, known for aggressive pricing and top-tier throughput on OpenRouter.
No subscription or minimum commitment — you are billed only for the input, cached input and output tokens you consume.
Reusing a cached prefix costs a fraction of the standard input price, which lowers cost for repetitive or agentic workloads.
Serve popular open models such as DeepSeek, Kimi and GLM families through one consistent endpoint.
Optimized scheduling and GPU utilization help Relace rank among the top providers by daily token volume on OpenRouter.
無料・オープンソース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。
無料・オープンソースAlibaba Cloud の第4世代基盤モデルファミリー＆マルチモーダルAIアシスタント — Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B、Qwen 3.8-Flash-Next アーキテクチャ搭載
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無料・オープンソース正確にコードを書き、大きな作業はエージェントに任せ、どこからでも作業を続ける
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 generation, and an OpenAI-compatible API your existing tools can connect to.
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エンドツーエンド暗号化の高信頼フロンティア推論
LLMとマルチモーダルモデルを、ひとつのAPIで高速かつコスト予測可能に推論
