Markup: Document Annotation 每月有 263 次造訪，月增率 -17.8%，定價模式為免費。OpenAI 平台每月有 234,678,639 次造訪，成長率 -9.6%，定價模式為付費。
藉助 AI 輔助標註，將自由文字變成結構化的可訓練資料。
用於部署 GPT-6 Astra、Sol、Luna 以及即時多模態代理的企業級開發者平台與 API。
| 面向／指標 | | |
|---|---|---|
| 官方網域 | getmarkup.com | openai.com |
| 定價模式 | 免費 | 付費 |
| 每月造訪次數 | 263 (263) | 2.35億 (234,678,639) |
| 月流量變化量 | -57 (-17.8%) | -2478.28萬 (-9.6%) |
| 主要市場與市佔 | 🇹🇷 土耳其 (100%) | 🇺🇸 美國 (25.4%) |
| 每月直接造訪 | 109 | 1.05億 |
| 使用者評分 | 4 | 4.8 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |
藉助 AI 輔助標註，將自由文字變成結構化的可訓練資料。
對文件和自由文字進行標註，把姓名、實體、關係和欄位擷取為整潔的表格或 JSON 輸出。
專為 NLP 與機器學習流程打造，匯出的資料集無需大量重新格式化即可接入模型訓練流程。
AI 會給出標籤和擷取建議，減少重複的手工工作，同時讓你對正確性保留最終決定權。
互動式示範讓你在正式開展完整專案之前先體驗標註流程。
用於部署 GPT-6 Astra、Sol、Luna 以及即時多模態代理的企業級開發者平台與 API。
涵蓋 GPT-6 Astra（每百萬 token 10/50 美元）、GPT-6.1 Sol（2/10 美元）、GPT-6.1 Terra（1/5 美元）與 GPT-6 Luna（0.10/0.50 美元），全部具備 1,050,000 token 上下文視窗與最高 128K 輸出。
依每次 API 請求在六個細緻層級（`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`）調節思考 token 預算，以平衡延遲、準確性與成本。
在單次有狀態 API 呼叫中，把模型推理與代管網頁搜尋、檔案搜尋、函式呼叫以及自主的圖形介面電腦操作結合起來。
建置超低延遲的多模態語音代理，按秒計費（每分鐘 0.05 美元），無需向上取整到整分鐘。
提供 Google Gemini 模型的直接 API 存取與大方的免費原型開發額度，但缺乏 OpenAI 的生態系廣度。
免費 / 開源阿里雲第四代基礎大模型家族與全模態 AI 助手 — 涵蓋 Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B 與 Qwen 3.8-Flash-Next 架構
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Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack.
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專項更強最佳化用於生成式媒體與影像模型的極速無伺服器執行，而非通用的文字 LLM。
專項更強專注於透過簡單的 API 執行與微調開源視覺與語言模型，不像 OpenAI 那樣提供託管的閉源模型。
一組相容 OpenAI 的 API，串接 500+ 圖像、影片、音訊與大模型
SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.
SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and production pipelines. It is aimed at teams building computer vision, NLP, audio, and generative AI systems who need reliable, high-quality ground truth at scale.
