Google AI Studio는 월간 방문 112,620,020, 전월 대비 성장률 +2%, 무료+유료 가격 모델을 기록합니다. QuickPod는 월간 방문 7,171, 성장률 -70.4%, 유료 가격 모델을 기록합니다.
Gemini 모델로 멀티모달 애플리케이션을 구축하기 위한 Google의 신속한 프로토타이핑 IDE이자 개발자 API 워크벤치.
한 번의 클릭으로 준비되는 저렴한 온디맨드 GPU·CPU 포드
| 항목 / 지표 | | |
|---|---|---|
| 공식 도메인 | aistudio.google.com | quickpod.io |
| 가격 모델 | 무료+유료 | 유료 |
| 월간 방문 수 | 1.13억 (112,620,020) | 7.17천 (7,171) |
| 전월 대비 트래픽 변화량 | +219.3만 (+2%) | -1.71만 (-70.4%) |
| 주요 시장 및 점유율 | 🇺🇸 미국 (11.3%) | 🇮🇩 인도네시아 (100%) |
| 월 직접 방문 수 | 6081.07만 | 2.99천 |
| 사용자 평점 | 4.8 | 4 |
| 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.
한 번의 클릭으로 준비되는 저렴한 온디맨드 GPU·CPU 포드
하나의 화면에서 GPU 또는 CPU 도커 포드를 온디맨드로 실행하고 워크로드에 따라 늘리거나 줄입니다.
모든 포드에 TensorFlow, PyTorch 등 원하는 프레임워크에 바로 쓸 수 있는 Jupyter 환경이 포함됩니다.
전 세계 다양한 위치를 선택해 데이터와 최종 사용자 가까이에서 컴퓨트를 운영합니다.
CPU·GPU 온디맨드 요금이 콘솔에公开되어 실행 전에 인스턴스 유형을 비교할 수 있습니다.
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
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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Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack.
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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