# Models.dev vs T3 Code

Models.dev 记录了 200,451 月访问量，月度环比增长为 -3.9%，定价为免费。T3 Code 记录了 1,071,866 月访问量，增长率为 +52.5%，定价为免费。

| 指标 | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | [T3 Code](https://openaitools.app/zh/tool/t3-code) |
| :--- | :--- | :--- |
| 官网地址 | https://models.dev | https://t3.codes |
| 分类 | AI Models, AI API, Open Source AI Models, AI Tools Directory | AI Agent, AI Developer Tools, AI 代码助手 |
| 定价模式 | 免费 | 免费 |
| 月访问量 | 200,451 | 1,071,866 |
| 月度环比增长率 | -3.9% | +52.5% |
| 主要市场 | 中国 | 美国 |
| 直接访问量 | 136,316 | 531,214 |
| 评价得分 | 4.4 | 4.7 |
| 收藏数 | 0 | 0 |
| 支持平台 | 网站 | 网站 |

## 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)

## T3 Code

T3 Code 是面向同时使用多个 AI 编程代理的开发者的开源应用。它提供一个统一界面，让 Claude Code、Codex、Antigravity、OpenCode、Cursor 和 Grok 的会话并行运行，而不必在终端、编辑器与厂商面板之间来回切换。关键在于该项目不转售模型 token：你接入已有的凭证和订阅，既有套餐与额度仍归你所有。模型甚至可以在同一线程中切换，让你在不丢失对话上下文的情况下把任务交给另一个代理继续。

**定价与套餐:** 免费开源。T3 Code 本身没有订阅费用；你使用已有的 Claude Code、Codex、Cursor 等订阅并直接向对应厂商付费。

- **多代理编排:** 在一个工作空间中并行运行 Claude Code、Codex、Antigravity、OpenCode、Cursor 和 Grok 会话。
- **自带订阅:** 不转售 token、不设额度上限，接入你已在付费的凭证与套餐，并可在会话中途切换模型。
- **Git 与 PR 工作流:** 管理分支、自动提交与推送，并通过内联差异审阅处理拉取请求后再接受改动。
- **可 fork 与自托管:** 开源且采用 MIT 许可，可在自有基础设施运行并按团队需求修改。
- **桌面与移动端访问:** 支持 macOS、Windows 和 Linux，并提供 iOS、Android 与浏览器连接选项以访问远程机器。

**优势:** 免费开源，工具本身无需向厂商订阅; 一个界面管理多个主流编程代理，无需零散终端; 自带订阅模式，不转售 token，也不设额度上限; 内置移动与浏览器访问，以及 Git、差异审阅和 PR 自动化

**局限:** 要真正发挥作用，需要自己有付费的代理订阅; 自托管与配置由用户自行负责，支持来自社区而非厂商; 项目迭代很快，功能与稳定性可能在不同版本间变化

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/t3-code.md)

## 常见问题

### Models.dev 和 T3 Code 在月流量上如何比较？

Models.dev 有 200,451 月访问量，而 T3 Code 有 1,071,866。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？

Models.dev 的月度环比增长率为 -3.9%；T3 Code 为 +52.5%。

### 价格如何比较？

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。 T3 Code: 免费。免费开源。T3 Code 本身没有订阅费用；你使用已有的 Claude Code、Codex、Cursor 等订阅并直接向对应厂商付费。

## 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） |
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| 1 | [Cursor](https://openaitools.app/zh/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | 免费增值 | 提供集成的 AI 原生代码编辑器体验，而不是独立的多智能体编排控制面板。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cursor.md) |
| 2 | [VS Code](https://openaitools.app/zh/tool/vs-code) | 7,397,370 | -3.8% | 免费增值 | 精准书写代码，把更大的任务交给智能体，随时随地继续工作 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/vs-code.md) |
| 3 | [Qoder](https://openaitools.app/zh/tool/qoder) | 5,145,040 | +81.8% | 免费增值，免费试用，免费 | 能够真正交付软件的智能体编程平台 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/qoder.md) |
| 4 | [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) |
| 5 | [Orca](https://openaitools.app/zh/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 使用 git worktrees 并行运行多个 CLI 编码代理，提供强大的开源多代理开发环境。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/orca.md) |
| 6 | [Verdent Deck](https://openaitools.app/zh/tool/verdent-deck) | 374,943 | -17.5% | 付费 | 协调并行 AI 代理来规划与交付代码，不过界面与工作流程设置有所不同。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/verdent-deck.md) |
| 7 | [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) |
| 8 | [HumanLayer](https://openaitools.app/zh/tool/humanlayer) | 63,865 | -33.4% | 免费增值 | 作为本地与云端 AI 智能体的协作控制面板，同样高度聚焦于多智能体工作流。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/humanlayer.md) |
| 9 | [Maestri](https://openaitools.app/zh/tool/maestri) | 57,632 | +41.6% | 免费试用，付费，免费 | 在 macOS 上编排多个 AI 编码代理的无限画布 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/maestri.md) |
| 10 | [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) |

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来源：https://openaitools.app/zh/compare/models-dev-vs-t3-code

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