专项更强Offers industry-leading reasoning and artifact generation, but lacks direct terminal-first integration and local preference memory.
#1Command Code 记录了 2,358,177 月访问量,月度环比增长为 -12.1%,定价为免费增值,定价请咨询。Google AI Studio 记录了 112,620,020 月访问量,增长率为 +2%,定价为免费增值。
| 维度 / 指标 | ![]() | ![]() |
|---|---|---|
| 官方域名 | commandcode.ai | aistudio.google.com |
| 定价模式 | 免费增值,定价请咨询 | 免费增值 |
| 月访问量 | 235.82万 (2,358,177) | 1.13亿 (112,620,020) |
| 月度环比流量变化 |
| -32.57万 (-12.1%) |
| +219.3万 (+2%) |
| 主要市场与份额 | 🇨🇳 中国 (47%) | 🇺🇸 美国 (11.3%) |
|---|
| 直接访问 / 月 | 174.96万 | 6081.07万 |
|---|
| 用户评分 | 4.3 | 4.8 |
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| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
|---|

会学习你编码品味的 AI 编程智能体
持续强化学习层把每一次采纳、拒绝和手动编辑变成信号,再把反复出现的模式转化为可复用的项目级技能。
自动修复格式错误的工具调用,让较弱的开放权重模型也能可靠完成智能体循环,接近前沿模型的水平。
交互式 CLI 用于结对,无头标志用于脚本化,后台沙箱智能体则用于更长时间的自主任务。
自定义 /agents 与持久化 /memory 跨会话携带项目上下文,让你不必反复解释代码库与规范。

Google 的快速原型开发 IDE 与开发者 API 工作台,用于构建基于 Gemini 模型的多模态应用。
允许开发者将数小时视频、多轨音频文件、高分辨率图像、整个代码库以及数百页的 PDF 直接放入提示窗口,共享最多 1,000,000 token 的上下文。
直接访问 Google 的前沿推理与 agentic 模型,并可细粒度控制 thinking token、温度、函数声明以及严格的 JSON schema 输出校验。
包含专用的 `/live` 工作室界面,用于测试由 `gemini-3.8-live`、`gemini-3.8-live-extended-thinking` 与 `gemini-3.5-live-translate-preview` 驱动的亚秒级双向语音与屏幕/摄像头交互。
一键将模型回复连接至实时 Google 搜索结果与 Google Maps 地理空间数据,付费层每月包含 5,000 次免费 grounded 请求,之后按每 1,000 次查询 14 美元计费。
专项更强Offers industry-leading reasoning and artifact generation, but lacks direct terminal-first integration and local preference memory.
#1
智谱 AI 的 GLM 大模型开放平台,多模态 API 与智能体开发一体化

专项更强一个 API 接入 1500+ 生产级生成式媒体模型

专项更强Together 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.
免费 / 开源Orchestrates multiple CLI coding agents in parallel git worktrees, but is less focused on single-user preference learning.
专项更强Together 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.