Bitrig는 월간 방문 34,127, 전월 대비 성장률 +2.4%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. RunningHub는 월간 방문 3,105,554, 성장률 -28.5%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다.
RunningHub is a cloud platform for running ComfyUI workflows online, building AI apps, and generating images and videos with hosted models and APIs.
| 항목 / 지표 |  | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | bitrig.com | runninghub.ai |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 3.41만 (34,127) | 310.56만 (3,105,554) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +806 (+2.4%) | -123.77만 (-28.5%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (40.9%) | 🇨🇳 중국 (52.7%) |
| 월 직접 방문 수 | 8.07천 | 229.72만 |
| 사용자 평점 | 4.5 | 4.4 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |
한 줄 프롬프트로 네이티브 Swift 앱을 만들고 출시
앱을 자연어로 설명하면 완전한 툴체인과 최신 SDK로 빌드된 완전한 Xcode 프로젝트 안에서 실제 Swift 코드를 얻습니다.
Claude Code와 Codex, Anthropic과 OpenAI의 최신 모델로 구동되는 에이전트를 실행하며, 토큰 과금 대신 자체 구독을 지참할 수 있습니다.
생성한 앱이 잡고 회전할 수 있는 3D 기기 프레임 안에서 자동 실행되어 실제 하드웨어에 가깝게 평가할 수 있습니다.
위젯, Live Activities, 컨트롤, 단축어, Siri, Spotlight, StoreKit 인앱 결제, CloudKit과 Supabase 백엔드, 푸시 알림, GitHub를 지원합니다.
RunningHub is a cloud platform for running ComfyUI workflows online, building AI apps, and generating images and videos with hosted models and APIs.
Run, import, and share ComfyUI workflows in the cloud without local GPU hardware.
Publish a workflow as a single-click AI app that anyone can run with simple inputs.
Use hosted image and video models, including self-developed upscaling and enhancement tools, from one dashboard.
Integrate generation into your product via workflow, model, LLM, and app APIs.
특화 강점이미지, 동영상, 오디오, 벡터, 멀티모델 창작 제작을 위한 상업적으로 안전한 생성형 AI 워크스페이스.
특화 강점시네마틱 영상과 이미지를 위한 AI 네이티브 제작 스위트
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영상·이미지·에이전트 제작을 한곳에 모은 올인원 AI 스튜디오
특화 강점이미지와 영상을 위한 실시간 생성형 AI 스튜디오
무료 / 오픈소스이미지·영상·3D·오디오를 위한 노드 기반 비주얼 AI 스튜디오
특화 강점브라우저에서 무료로 AI 이미지·영상 생성과 모델 호스팅
특화 강점Together 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.
특화 강점Together 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.
