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月访问量
17.18万
月度环比增长
-3.16万
增长速度: -15.5%
直接流量占比
37%
直接流量占比不等于用户留存率。
主要市场
🇺🇸美国
份额: 30%
流量历史
网站月访问量估算
- 151,489
网站月访问量估算
数据为该域名的 Similarweb 流量估算，不是活跃用户数。仅展示有数据的统计月份；采集时间与流量统计月份分别标注。
采集于 2026年11月11日
这是编辑给出的评估，满分 5 分，不是用户打分的平均值。 本页的各方观点由 AI 根据产品信息归纳，不是真实用户的评价。
根据 OpenAITools.app 于 2026-11-11 核对的流量数据，Caveman（caveman.so）是一个收录在 AI Developer Tools 下的 AI 平台，月访问量为 17.18万，月度环比流量变化为 -3.16万（-15.5%）。其主要地理市场为美国（30% 流量份额），采用免费增值，定价请咨询定价模式。按月流量计算的主要竞争替代方案包括 Bito（6.38万次访问/月），Frugal AI（5060 次访问/月），Coworker AI（12.93万次访问/月）。
用Claude Code和Cursor必备，直接帮公司省了一半Token！
开源良心项目，上下文压缩非常聪明。
路由分发很准，再也不用心疼API账单了。
部署简单，效果立竿见影。
以下短评基于实时网页探查、定价机制与同类产品基准由 AI 综合模拟生成，旨在呈现不同使用场景下的常见槽点与亮点，非实名真实用户评价。
Caveman 针对的是 AI Agent 团队非常具体的痛点：词元账单的增长速度远快于 Agent 创造的价值。核心 Agent 与 SDK 免费开放，完全运行在你的本地机器或生产应用内。每次调用发生时，Caveman 会扫描日志、测试输出、JSON、diff 和文档，在模型看到之前先做压缩，同时把原文保留在磁盘上，模型确实需要精确原文时可以按需取回。
除了「读得更少」，Caveman 还会精简 Agent 的「写」并逐轮挑选模型：输出压缩器会去掉啰嗦的客套话，而代码、命令和报错文本保证逐字节返回；路由层则把每个子任务交给仍然能答对的最便宜模型与推理档位。官方公布的基准数据显示，整场会话可减少约 33% 的输入词元，相比永远使用前沿模型的策略，单任务成本约为 0.46 倍。
Caveman Cloud 是付费的托管层：它实时监控流量，找出仍在浪费词元的环节，在你自己任务的验证集上测试每个修复方案，确认有效后才上线。Cloud 免费版面向单人开发者，团队版每月 300 美元并包含 300 美元用量，企业版可通过 Helm chart 部署在你自己的 VPC 内，使用你自己的 KMS 与存储。
同一分类下同类 AI 工具的流量并排对比
| 排名 | AI 工具 | 月访问量 | 月度环比增长 | 直接流量占比 | 定价 | 头对头 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Caveman | 17.18万 | -15.5% | 37% 直接流量 | 免费增值，定价请咨询 | 当前产品 |
| 1 | Bito 包含上下文驱动的模型路由器和代码审查工具，但运作起来更像是一个全方位的开发者助手。 | 6.38万 | +9.8% | 22% 直接流量 | 免费增值，付费，定价请咨询 | 对比 Bito |
| 2 | Frugal AI 专注于云端与 AI 成本优化和归因，而非实时上下文压缩和任务路由。 | 5060 | +8.4% | 39% 直接流量 | Free Audit, Contact for Pricing | 对比 Frugal AI |
| 3 | Coworker AI 构建具备权限意识的上下文图谱并将任务路由至模型，不过主要针对企业级智能体工作流。 | 12.93万 | -1.8% | 38% 直接流量 | 免费试用，付费，定价请咨询 | 对比 Coworker AI |
| 4 | Repowise 为 AI 智能体维护开源代码库索引，但不执行实时 Token 优化或路由。 | 2.95万 | +26.3% | 47% 直接流量 | 免费增值 | 对比 Repowise |
| 5 | Augment Code 为编程智能体提供企业级上下文引擎，但缺乏开源 Token 压缩与自定义模型路由功能。 | 32.62万 | +24.1% | 42% 直接流量 | 免费增值，免费试用，定价请咨询 | 对比 Augment Code |
| 6 | Maxim AI 提供企业级 LLM 网关与监控工具，但较少着墨于本地上下文压缩与代理路由。 | 12.14万 | +10% | 32% 直接流量 | Contact for Pricing, Free Open Source | 对比 Maxim AI |
专项更强专注于云端与 AI 成本优化和归因，而非实时上下文压缩和任务路由。
专项更强专注于云端与 AI 成本优化和归因，而非实时上下文压缩和任务路由。
构建具备权限意识的上下文图谱并将任务路由至模型，不过主要针对企业级智能体工作流。
专项更强为编程智能体提供企业级上下文引擎，但缺乏开源 Token 压缩与自定义模型路由功能。
专项更强为编程智能体提供企业级上下文引擎，但缺乏开源 Token 压缩与自定义模型路由功能。
专项更强提供企业级 LLM 网关与监控工具，但较少着墨于本地上下文压缩与代理路由。
专项更强提供企业级 LLM 网关与监控工具，但较少着墨于本地上下文压缩与代理路由。
免费 / 开源Provides a stateful API for running agents across custom models, but lacks Caveman's specific token optimization features.
免费 / 开源Serves as an open-source workspace for testing and deploying agents, rather than optimizing token costs and routing.
免费 / 开源Serves as an open-source workspace for testing and deploying agents, rather than optimizing token costs and routing.
免费 / 开源Provides an open-source Python framework for building model-agnostic agents without built-in context compression.
免费 / 开源Orchestrates parallel coding agents in git worktrees, but does not provide centralized token optimization and task routing.
免费 / 开源Orchestrates parallel coding agents in git worktrees, but does not provide centralized token optimization and task routing.
免费 / 开源Runs parallel CLI coding agents in isolated worktrees, lacking dedicated context compression and cost routing tools.
免费 / 开源Executes language model instructions locally via terminal sandbox, without built-in token optimization or model routing.
免费 / 开源Executes language model instructions locally via terminal sandbox, without built-in token optimization or model routing.
