Google AI Studio는 월간 방문 112,620,020, 전월 대비 성장률 +2%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. Macroscope는 월간 방문 106,170, 성장률 +39.6%, 무료 체험, 유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.
Gemini 모델로 멀티모달 애플리케이션을 구축하기 위한 Google의 신속한 프로토타이핑 IDE이자 개발자 API 워크벤치.
모든 저장소를 정상 궤도에 올리는 AI 코드 리뷰와 상태 업데이트
| 항목 / 지표 | | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | aistudio.google.com | macroscope.com |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 무료 체험, 유료, 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 1.13억 (112,620,020) | 10.62만 (106,170) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +219.3만 (+2%) | +3.01만 (+39.6%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (11.3%) | 🇺🇸 미국 (51.7%) |
| 월 직접 방문 수 | 6081.07만 | 4.68만 |
| 사용자 평점 | 4.8 | 4.3 |
| 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.
모든 저장소를 정상 궤도에 올리는 AI 코드 리뷰와 상태 업데이트
코드베이스 전체 문맥을 활용해 변경이 병합되기 전에 정확성, 보안, 테스트, 회귀를 검토합니다.
명확한 풀 리퀘스트 설명을 자동으로 작성해 리뷰어가 변경 의도를 빠르게 이해합니다.
각 저장소와 팀에서 무엇이 바뀌고 왜 바뀌었으며 무엇에 주의가 필요한지 보여줍니다.
버전 관리, Slack, Jira, Linear와 연결해 팀이 쓰는 도구 안으로 인사이트를 전달합니다.
GPT-6 Astra, Sol, Luna와 실시간 멀티모달 에이전트를 배포하기 위한 엔터프라이즈 개발자 플랫폼 및 API.
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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