ModelRiver
Routes AI requests through your backend, managing multiple providers, retries, budgets, and structured outputs.
≈ 19визитов/мес
Набирает аудиторию · оценка, прочитано 2026-09-19
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активно развиваетсяна сайте ничего датированного
- Компания
- год основания не известен
- Формат
- API
- #135
Motadata
Единая платформа наблюдаемости и управления IT-услугами, объединяющая мониторинг инфраструктуры, мониторинг производительности приложений и управление инцидентами.
18.5kЖивой— - #175
ScrapeOps
Агрегирует прокси-провайдеров, планирует задачи скрейпинга и отслеживает производительность скрейпера с единой панели управления.
2.1kЖивой— - #232
Raindrop
Traces agent execution, detects recurring failures, and simulates fixes before deployment.
432Живой— - #576
Superlog Responder
Traces alerts through your codebase to identify root causes and generate pull requests for fixes.
15не прочитаноОт $1.50 за использование - #852
AgentHelm
Provides a shared memory repository and control plane for AI agents with audit trails, approvals, and budget guardrails.
55 установок/месЖивойОт ₹499/мес - #919
24Cevent
Centralizes alerts from monitoring tools and automatically notifies the right person, escalating if unresponded.
6ЖивойОт $30/польз./мес
Что такое ModelRiver?
Routes AI requests through your backend, managing multiple providers, retries, budgets, and structured outputs.
Пользуются ли ModelRiver?
Набирает аудиторию: ≈ 19 визитов в месяц · оценка, 2026-09.
ModelRiver ещё развивают?
Активно развивается.
Чем заменить ModelRiver?
В категории «Инструменты разработки», по использованию: Motadata, ScrapeOps, Raindrop, Superlog Responder, AgentHelm, 24Cevent.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.