# Devin vs N71（tlc.ai） Devin 记录了 2,549,346 月访问量，月度环比增长为 +1%，定价为付费。N71（tlc.ai）记录了 0 月访问量，增长率为 0%，定价为付费，定价请咨询。 | 指标 | [Devin](https://openaitools.app/zh/tool/devin) | [N71（tlc.ai）](https://openaitools.app/zh/tool/n71) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://devin.ai | https://n71.ai | | 分类 | AI 代码助手, AI Agent, AI Developer Tools | AI Agent, AI 助手, AI 知识库, AI 知识管理 | | 定价模式 | 付费 | 付费，定价请咨询 | | 月访问量 | 2,549,346 | 0 | | 月度环比增长率 | +1% | 0% | | 主要市场 | 美国 | 全球 | | 直接访问量 | 1,386,401 | 0 | | 评价得分 | 4.3 | 4.1 | | 收藏数 | 0 | 0 | | 支持平台 | website | 网站 | ## Devin Devin 处于 AI 编码的「智能体」一端。它不是提示下一行代码，而是接受工单级目标——例如「为企业客户添加 SAML SSO」或「排查这个 API 延迟飙升」——跨仓库探索代码库、实现改动、运行测试，并用自然语言解释生成的 pull request。它还维护代码库的 wiki 式地图，以便导航不熟悉的服务，并在代码变化时保持文档更新。 Devin 的一大特点是拥有自己的机器。它会按需创建 Windows、Mac 与 Linux 虚拟机，构建项目、在浏览器中试运行，甚至可以录制自己点击刚构建的功能。长时间任务在你合上笔记本后仍在云端继续，大型任务可拆给多个并行智能体，由 Devin 协调并汇报结果。 对团队而言，Devin 不止于一次性提示。你可以在 Slack 或 Teams 中 @Devin，让它读取讨论串并回复 PR；设置自动化，在测试失败或发现漏洞依赖时自动修复；还可运行安全审查。其定价按席位计费、面向企业，并提供面向高强度自主使用的 Ultra 档位。 **定价与套餐:** 付费，面向企业。Devin 按席位订阅，设有分层方案（含面向高强度自主使用的更高配额档位）及用量额度；Cognition 也提供额度计划与企业协议。方案与额度包常有调整，请以官方定价页为准。 - **端到端自主编码:** Devin 能在复杂的多仓库代码库中规划、写代码、跑测试并提交 pull request，无需逐行等待确认。 - **自带虚拟机:** Devin 会创建 Windows、Mac、Linux 虚拟机，构建并运行项目，在真实浏览器中测试，甚至录制自己操作新功能的画面。 - **Slack、Teams 与告警集成:** 在讨论串中 @Devin 即可派发修复任务，或接入 CI、PagerDuty 与工单系统，让它自动响应失败与告警。 - **并行云端智能体:** 把大型任务交给 Devin，它会拆分给并行云端智能体，即使你关闭笔记本也会继续工作并汇报结果。 - **代码库 wiki 与自动化:** Devin 维护动态的架构地图，并支持依赖升级、测试修复、安全扫描等周期性自动化任务。 **优势:** 能完成工单级自主工作，而不只是补全代码; 在自己的浏览器与虚拟机中测试，可发现纯代码生成遗漏的问题; 与 Slack、Teams、CI 与告警工具深度集成; 即使你关机，并行云端智能体仍持续工作 **局限:** 按席位计费、价格偏高，不适合个人随意使用; 复杂或描述不清的任务仍需人工审核后才能合并; 最大价值依赖结构良好的代码库与完善的测试环境 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/devin.md) ## N71（tlc.ai） N71 更像是一个基础设施项目，而不是聊天产品。其核心思路是：多数应用都在浪费 token——冗余上下文、重复调用和低效提示模式都会推高模型账单。它不要求开发者重写提示词或迁移到新模型，而是透明地置于 API 端点之后，检查并处理请求，在满足同等质量要求的前提下显著降低成本。 该产品明确与模型无关，可适用于应用已经在使用的各类 LLM 供应商。公司称该层可实现 30%+ 的模型成本下降，并公开基准方法与文档，方便团队用自己的请求和质量标准复现对比结果。其主张是：模型客户端、提示词与会话流程保持不变，处理交给 tlc。 目前访问受限：网站处于早期访问并采用候补名单，收到邀请后才解锁价格、用量上限与接入信息。由于尚处正式发布前的阶段，公开的美元定价暂不可得，潜在用户应加入候补名单以获取商务条款。 **定价与套餐:** 早期访问／候补名单。尚无公开标价——邀请中包含价格、用量上限与接入信息。公司称相较未使用该层运行相同请求，模型成本可降低 30% 以上。 - **透明的 API 侧优化:** 置于应用原本调用的模型 API 之后，保留现有模型客户端、提示词与会话流程，无需重写。 - **与模型无关的设计:** 可配合你已在使用的多家 LLM 供应商，而不把你锁定在单一厂商或模型家族上。 - **宣称 30%+ 成本下降:** 公司称可实现 30%+ 的模型成本下降，并提供文档与基准方法，方便用自有请求验证效果。 - **可复现的基准方法:** 公开的基准说明了节省如何计算，包括对比双方的模型调用、处理、校验与重试。 - **早期访问接入流程:** 候补邀请包含价格、用量上限，以及把 tlc 接入现有应用所需的连接信息。 **优势:** 与模型无关，可配合你已在使用的供应商; 无需重写提示词或应用，直接置于 API 之后; 公开基准方法，节省声明可被独立核验; 早期访问接入包含价格、用量上限与连接信息 **局限:** 仍处于候补名单制的早期访问，目前无法自助使用; 尚无公开美元定价，预算规划较难; 实际节省幅度很大程度取决于现有提示模式的浪费程度 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/n71.md) ## 常见问题 ### Devin 和 N71（tlc.ai）在月流量上如何比较？ Devin 有 2,549,346 月访问量，而 N71（tlc.ai）有 0。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。 ### 它们的增长率如何比较？ Devin 的月度环比增长率为 +1%；N71（tlc.ai）为 0%。 ### 价格如何比较？ Devin: 付费。付费，面向企业。Devin 按席位订阅，设有分层方案（含面向高强度自主使用的更高配额档位）及用量额度；Cognition 也提供额度计划与企业协议。方案与额度包常有调整，请以官方定价页为准。 N71（tlc.ai）: 付费，定价请咨询。早期访问／候补名单。尚无公开标价——邀请中包含价格、用量上限与接入信息。公司称相较未使用该层运行相同请求，模型成本可降低 30% 以上。 ## 替代工具 | # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/zh/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免费增值 | 一款具备强大多文件代码生成与编辑功能的 AI 原生代码编辑器，不过端到端的完全自主性比 Devin 稍低。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cursor.md) | | 2 | [Manus](https://openaitools.app/zh/tool/manus) | 19,195,779 | -1.7% | 免费试用 | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/manus.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/zh/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | 免费增值 | Google的智能体开发平台，能在IDE和CLI工作区中并行运行AI编码智能体。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/zh/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | 免费增值，付费 | 一个配备AI代理的云开发平台，能自动构建、运行和部署全栈应用。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/replit.md) | | 5 | [Qoder](https://openaitools.app/zh/tool/qoder) | 5,145,040 | +81.8% | 免费增值，免费试用，免费 | 一个智能体编码平台和IDE插件，能读取整个代码库来执行复杂的跨文件任务。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/qoder.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/zh/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | 免费增值 | 一个AWS规格驱动的AI IDE和智能体平台，能规划、构建、审查和验证软件工程工作。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/kiro.md) | | 7 | [Command Code](https://openaitools.app/zh/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | 免费增值，定价请咨询 | 会学习你编码品味的 AI 编程智能体 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/command-code.md) | | 8 | [Orca](https://openaitools.app/zh/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 让多个编程智能体在各自独立的 worktree 中并行运行 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/orca.md) | | 9 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/zh/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 免费 | Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video genera | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/unsloth-ai.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/zh/tool/trae) | 702,366 | -7.8% | 免费增值 | 一个AI驱动的IDE和编码代理，能索引整个代码库来规划、构建和测试软件。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/trae.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/devin-vs-n71 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)