# Jam vs Models.dev Jam 记录了 570,598 月访问量，月度环比增长为 -6%，定价为免费增值，付费。Models.dev 记录了 200,451 月访问量，增长率为 -3.9%，定价为免费。 | 指标 | [Jam](https://openaitools.app/zh/tool/jamgpt) | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://jam.dev | https://models.dev | | 分类 | AI Developer Tools, AI 测试, AI 报告生成器, AI Productivity Tools | AI Models, AI API, Open Source AI Models, AI Tools Directory | | 定价模式 | 免费增值，付费 | 免费 | | 月访问量 | 570,598 | 200,451 | | 月度环比增长率 | -6% | -3.9% | | 主要市场 | 美国 | 中国 | | 直接访问量 | 443,324 | 136,316 | | 评价得分 | 4.6 | 4.4 | | 收藏数 | 2 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## Jam 传统 Bug 报告效率很低：有人遇到问题，试图用文字描述，截图却截错时机，开发者又花半小时去复现报告者早已见过的场景。Jam 把这一环压缩了。浏览器扩展、iOS 应用或 Mac 应用记录下问题发生的瞬间，录像会带着可获取的控制台日志、网络请求、用户事件和设备信息一起传递。 接着由 Jam AI 负责写作。它会给出标题、摘要与复现步骤，让接手工单的人有清晰起点，而不是模糊描述。之后 Jam 可以推送到 Linear、Jira 或 Slack 进行分派，也可以交给 AI 工具，让编码智能体深入排查并提交修复。同一机制既能用于内部反馈，也能通过录制链接收集客户反馈。 产品定位刻意保持宽泛：它不只是缺陷跟踪器，而是一层针对一切可视化与瞬时问题的捕获工具——QA 发现、体验问题、创意想法与支持升级。团队用它在上线前发现问题、减少来回解释，并识别跨版本的重复模式。 **定价与套餐:** 免费增值模式，提供免费版与按席位计费的付费方案，企业/定制价格需咨询；具体数字见 Jam 定价页。 - **一键捕获:** 通过浏览器扩展、iOS 应用或 Mac 应用直接录屏或截图。 - **自动附技术上下文:** 可获取的控制台日志、网络请求、用户事件与设备信息随录屏一并保存。 - **Jam AI 摘要:** 自动生成标题、摘要与复现步骤，为开发者与智能体提供明确起点。 - **工具集成:** 把 Jam 推送到 Linear、Jira 或 Slack 分派，或送入 AI 编码工具排查。 - **录制链接:** 把链接发给客户，让他们在问题发生时录制，并附带上下文。 **优势:** 自动捕获日志与网络活动，省去大量来回沟通; AI 摘要与复现步骤解决写报告时的空白页困境; 浏览器、iOS 与 Mac 均有客户端; 与常见工单系统及 AI 编码工具集成 **局限:** 最有用的能力位于付费方案之后; 价值高低取决于团队是否一致采用; 录制敏感屏幕可能需要内部合规审查 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/jamgpt.md) ## Models.dev Models.dev 要回答一个非常实际的问题：该用哪个模型，成本是多少？网站为每个条目设定形如 provider/model 的规范标识符，因此同一模型在不同供应商下的版本可以直接比较，而无需猜测。表格列包含上下文窗口、最大输出、是否支持输入与输出、推理、工具调用、结构化输出、温度控制、开放或闭源权重、每百万 token 价格，以及发布与更新日期。 由于模型发布节奏很快，该目录以保持最新为目标，提供可排序与可搜索的表格，可按实验室或供应商浏览并筛选关键条件。条目同时涵盖闭源旗舰模型与开放权重模型，因此既能用于成本规划，也能用于能力调研。 项目开源且免费，定位是可被程序化消费的数据源。开发者可以通过 JSON API 或类型安全 SDK 把目录接入自家工具，因此它适合作为仪表盘、路由逻辑或内部成本计算器的后端，而不只是一张用于浏览的参考页。 **定价与套餐:** Models.dev 免费且开源。它本身是参考数据库，所列价格是模型供应商收取的每百万 token 费率，而不是使用本站的费用。 - **规范模型标识符:** 每个模型采用统一的 provider/model 格式，便于跨供应商直接对比同一模型。 - **规格对比:** 并排查看上下文窗口、输出上限、推理、工具调用、结构化输出与温度支持。 - **价格透明:** 列出每百万 token 的输入输出价格，并标注发布与更新日期。 - **开源与闭源兼顾:** 在一个可排序目录中同时覆盖闭源旗舰 API 与各实验室的开放权重模型。 - **面向开发者:** 可通过 JSON API 或类型安全 SDK 获取目录，用于自建工具与仪表盘。 **优势:** 免费开源，无需注册账号; 统一的规范标识符让跨供应商对比更可靠; 在同一张可排序表格中呈现价格、上限与能力; 提供 JSON API 与类型安全 SDK，便于程序化使用 **局限:** 它是参考目录，并非推理或托管服务; 数据质量依赖社区与维护者能否跟上发布节奏; 界面面向开发者，对非技术用户几乎没有引导 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev.md) ## 常见问题 ### Jam 和 Models.dev 在月流量上如何比较？ Jam 有 570,598 月访问量，而 Models.dev 有 200,451。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？ Jam 的月度环比增长率为 -6%；Models.dev 为 -3.9%。 ### 价格如何比较？ Jam: 免费增值，付费。免费增值模式，提供免费版与按席位计费的付费方案，企业/定制价格需咨询；具体数字见 Jam 定价页。 Models.dev: 免费。Models.dev 免费且开源。它本身是参考数据库，所列价格是模型供应商收取的每百万 token 费率，而不是使用本站的费用。 ## 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 | [KaneAI](https://openaitools.app/zh/tool/kaneai) | 901,340 | +13.2% | 免费增值，付费，定价请咨询 | Plans and executes automated tests using natural language, replacing manual bug reproduction steps with AI agents. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/kaneai.md) | | 2 | [Qase](https://openaitools.app/zh/tool/qase) | 319,213 | -25.5% | 免费增值，免费试用，定价请咨询，免费 | Unifies test results and manual tracking, though lacking Jam's automatic visual screen recording and log capture. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/qase.md) | | 3 | [Stork](https://openaitools.app/zh/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 免费 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/stork.md) | | 4 | [TestSprite](https://openaitools.app/zh/tool/testsprite) | 114,205 | +15.8% | 免费增值 | Automatically writes and executes regression test suites, offering deeper test automation than front-end bug capture. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/testsprite.md) | | 5 | [Momentic](https://openaitools.app/zh/tool/momentic) | 68,819 | -15.2% | Freemium, Usage-based, Enterprise | 运行端到端 AI 测试来查找应用错误，用自主验证取代手动错误记录。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/momentic.md) | | 6 | [Autify](https://openaitools.app/zh/tool/autify-com) | 60,130 | +6% | 定价请咨询 | Automates web and mobile testing across platforms, focusing on end-to-end QA rather than instant bug reporting. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/autify-com.md) | | 7 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/zh/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 免费 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/infrabase-ai.md) | | 8 | [QA.tech](https://openaitools.app/zh/tool/qa-tech) | 30,550 | -4.4% | 付费，定价请咨询 | 针对每个 Pull Request 运行自主回归测试，无需手动错误报告即可验证 Web 应用。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/qa-tech.md) | | 9 | [PlayerZero](https://openaitools.app/zh/tool/playerzero) | 14,775 | -23.2% | 定价请咨询 | 通过遥测和代码库模型对事件进行分类，提供比标准错误报告工具更深入的工程洞察。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/playerzero.md) | | 10 | [Museum of Models（Rival）](https://openaitools.app/zh/tool/rival) | 9,187 | -35% | 免费 | Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/rival.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/jamgpt-vs-models-dev 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)