CtrlOps 记录了 25,368 月访问量，月度环比增长为 +18.3%，定价为免费试用，付费。OpenAI 平台记录了 234,678,639 月访问量，增长率为 -9.6%，定价为付费。
用于部署 GPT-6 Astra、Sol、Luna 以及实时多模态智能体的企业级开发者平台与 API。
| 维度 / 指标 |  | |
|---|---|---|
| 官方域名 | ctrlops.io | openai.com |
| 定价模式 | 免费试用，付费 | 付费 |
| 月访问量 | 2.54万 (25,368) | 2.35亿 (234,678,639) |
| 月度环比流量变化 | +3922 (+18.3%) | -2478.28万 (-9.6%) |
| 主要市场与份额 | 🇺🇸 美国 (18.7%) | 🇺🇸 美国 (25.4%) |
| 直接访问 / 月 | 6459 | 1.05亿 |
| 用户评分 | 4.3 | 4.8 |
| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
本地优先的 AI 桌面应用，统一运维与监控 Linux 服务器舰队
用自然语言描述目标，CtrlOps 起草 shell 命令，在你确认之前不会执行。
整个舰队放在一个窗口里，支持别名、按机独立的 SSH 密钥，并可扫描谁能登录、谁拥有 sudo。
只填一个表单（仓库、环境变量、域名），CtrlOps 自动完成 Nginx、SSL 与 PM2 配置。
实时查看 CPU、内存、磁盘与网络，跨主机查找、搜索和追踪日志，无需手动找路径。
用于部署 GPT-6 Astra、Sol、Luna 以及实时多模态智能体的企业级开发者平台与 API。
涵盖 GPT-6 Astra（每百万 token 10/50 美元）、GPT-6.1 Sol（2/10 美元）、GPT-6.1 Terra（1/5 美元）与 GPT-6 Luna（0.10/0.50 美元），全部具备 1,050,000 token 上下文窗口与最高 128K 输出。
按每次 API 请求在六个粒度层级（`none`、`low`、`medium`、`high`、`xhigh`、`max`）调节思考 token 预算，以平衡延迟、准确性与成本。
在单次有状态 API 调用中，把模型推理与托管网页搜索、文件搜索、函数调用以及自主的图形界面计算机操作结合起来。
构建超低延迟的多模态语音智能体，按秒计费（每分钟 0.05 美元），无需向上取整到整分钟。
提供 Google Gemini 模型的直接 API 访问与慷慨的免费原型开发额度，但缺乏 OpenAI 的生态系统广度。
免费 / 开源阿里云第四代基础大模型家族与全模态 AI 助手 — 涵盖 Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B 与 Qwen 3.8-Flash-Next 架构
免费 / 开源阿里云第四代基础大模型家族与全模态 AI 助手 — 涵盖 Qwen 4 (Qwen4)、Qwen4-Max、Qwen4-Plus、Qwen4-Flash、Qwen4-27B 与 Qwen 3.8-Flash-Next 架构
免费 / 开源在本地或云端运行和构建开源 AI 模型
Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack.
Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack.
专项更强优化用于生成式媒体与影像模型的极速无服务器执行，而非通用的文本 LLM。
会学习你编码品味的 AI 编程智能体
专门为开源模型提供高性能无服务器推论与专用 GPU 集群，绕过了封闭的商业限制。
LabEx is a hands-on learning platform for Linux, DevOps, cybersecurity, programming, and data science. Instead of watching videos, learners work inside real online terminals and virtual environments to complete structured labs and build portfolio-ready projects.
LabEx is a hands-on learning platform for Linux, DevOps, cybersecurity, programming, and data science. Instead of watching videos, learners work inside real online terminals and virtual environments to complete structured labs and build portfolio-ready projects.
专项更强专注于通过简单的 API 运行和微调开源视觉与语言模型，不像 OpenAI 那样提供托管的闭源模型。
