
GPT-6 Astra, Sol, Luna와 실시간 멀티모달 에이전트를 배포하기 위한 엔터프라이즈 개발자 플랫폼 및 API.
| 항목 / 지표 | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | aistudio.google.com | human.software |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료+유료 |
| 월간 방문 수 | 1.13억 (112,620,020) | 0 (0) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +219.3만 (+2%) | 0 (0%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (11.3%) | 🌐 글로벌 (—) |
| 월 직접 방문 수 | 6081.07만 | 0 |
| 사용자 평점 | 4.8 | 4.6 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

Gemini 모델로 멀티모달 애플리케이션을 구축하기 위한 Google의 신속한 프로토타이핑 IDE이자 개발자 API 워크벤치.
수 시간 분량의 비디오, 멀티트랙 오디오 파일, 고해상도 이미지, 전체 코드베이스, 수백 페이지 PDF를 최대 1,000,000 토큰의 공유 컨텍스트로 프롬프트 창에 직접 넣을 수 있습니다.
Google의 최전선 추론·에이전틱 모델에 직접 접근하며 thinking 토큰, 온도, 함수 선언, 엄격한 JSON 스키마 출력 검증을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
`gemini-3.8-live`, `gemini-3.8-live-extended-thinking`, `gemini-3.5-live-translate-preview` 기반의 1초 미만 양방향 음성 및 화면/카메라 상호작용을 테스트하는 전용 `/live` 스튜디오 인터페이스를 포함합니다.
토글 한 번으로 모델 응답을 실시간 Google 검색 결과와 Google Maps 지리공간 데이터에 연결하며, 유료 티어에서 월 5,000건의 무료 그라운딩 요청이 포함되고 이후 1,000쿼리당 14달러로 과금됩니다.

AI 에이전트가 코드를 그래프로 편집하고 소스 노출을 줄이게 해주는 버전 관리 코드 엔진
discover, rename, insert, transform, change parameters, delete, history 선택 등 네이티브 도구를 stdio 서버로 모든 MCP 호환 에이전트에 노출합니다.
코드를 그래프로 다루므로 심볼 이름 변경이 프로젝트 전체의 결합 참조에 반영되고, 각 작업은 적용·거부 결과를 보고합니다.
커밋된 구조 변경은 자동으로 체크포인트가 됩니다. 한 번의 호출로 이전 스냅샷을 선택해 되돌리기 순서 없이 이어서 작업할 수 있습니다.
VS Code 벤치마크에서 텍스트 도구형 에이전트 대비 모델 제공자에게 전달되는 소스 바이트가 약 68% 줄었습니다. 에이전트가 전체 파일 대신 필요한 부분만 읽기 때문입니다.

GPT-6 Astra, Sol, Luna와 실시간 멀티모달 에이전트를 배포하기 위한 엔터프라이즈 개발자 플랫폼 및 API.
야심찬 소프트웨어를 만드는 AI 코딩 에이전트

즈푸 AI의 GLM 대형 모델 개방 플랫폼, 멀티모달 API와 에이전트 개발을 한곳에서


특화 강점1,500개 이상의 실전용 생성 미디어 모델을 하나의 API로
당신의 코딩 취향을 학습하는 AI 코딩 에이전트

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.
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특화 강점Replicate 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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