Intercom 记录了 2,764,543 月访问量，月度环比增长为 -5.8%，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 | intercom.help | openai.com |
| 定价模式 | 免费试用，付费 | 付费 |
| 月访问量 | 276.45万 (2,764,543) | 2.35亿 (234,678,639) |
| 月度环比流量变化 | -17.05万 (-5.8%) |
| -2478.28万 (-9.6%) |
| 主要市场与份额 | 🇺🇸 美国 (32.9%) | 🇺🇸 美国 (25.4%) |
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| 直接访问 / 月 | 178.62万 | 1.05亿 |
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| 用户评分 | 4.7 | 4.8 |
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| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
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以 AI 为核心的客户服务平台，为每次对话配备原生 AI 智能体
专为支持场景训练的 AI 智能体，可在聊天、邮件、电话和 Slack 中解决客户对话；按 Intercom 官方数据，平均解决率约为 76%。
把聊天、邮件、社交和消息渠道汇聚到一个工作区，让客服在完整客户背景下查看每段对话。
跟踪客户问题、后台协作与影响面较广的跟踪工单，确保问题不被遗漏、客户始终知情。
统一管理与优化驱动 Fin、Copilot 和帮助中心的内容，并报告每篇文章在各触点的表现。
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。
#1
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
#2
免费 / 开源Completely free live chat and ticketing tier, but features a dated interface and less advanced AI tools.
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。
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。
Superior multi-channel messaging aggregation across WhatsApp and social apps, but weaker native knowledge base tools.
价格更亲民且具备清晰的共用收件箱，但相比 Intercom Fin，其AI优先的自动化功能不够成熟。
专项更强Faster AI knowledge base integration and ticket deflection, but lacks a full native live chat infrastructure.
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
Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack.
Superior multi-channel messaging aggregation across WhatsApp and social apps, but weaker native knowledge base tools.
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。
一个兼容 OpenAI 的 API，接入 500+ 图像、视频、音频与大模型
