# Boxes.dev vs Modal Boxes.dev verzeichnet 552 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Boxes.dev](https://openaitools.app/de/tool/boxes-dev) | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://boxes.dev | https://modal.com | | Kategorien | AI Agent, KI-Entwicklertools, KI-Code-Assistent, AI Copilot | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | | Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Freemium, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 552 | 1.196.021 | | MoM-Wachstumsrate | 0 % | +30,2 % | | Primärmarkt | Global | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 159 | 845.636 | | Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,8 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 3 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Boxes.dev Boxes.dev löst ein Problem, das in dem Moment entsteht, in dem du mehr als einen KI-Coding-Agenten gleichzeitig ausführst: Ein einzelner Laptop kann mehreren Agenten nicht gleichzeitig isolierte Dateisysteme, isolierte Ports und genug CPU bieten. Die Antwort des Produkts ist, jeder relevanten Arbeitseinheit eine eigene Cloud-Maschine zu geben, devbox genannt. Eine devbox ist ein echter Linux-Rechner mit eigenem Dateisystem, eigenen Prozessen, Portweiterleitung auf localhost und bereits installiertem Entwicklungs-Setup, sodass mehrere Aufgaben parallel laufen, ohne dass Ports kollidieren oder Ressourcen umkämpft sind. Das Besondere an Boxes.dev ist, dass es keinen neuen Agenten-Harness einführt. Es führt die nativen Claude-Code- und Codex-CLIs aus, für die du bereits bezahlst, mit deinem bestehenden Abonnement oder API-Schlüssel – das Unternehmen verkauft ausdrücklich keine Tokens. Das Onboarding ist darauf ausgelegt, an den Agenten selbst delegiert zu werden: Du fügst einen Prompt in Claude Code oder Codex im Projektordner ein, der Agent untersucht deine Umgebung (.env-Dateien, lokale Datenbanken, Tools außerhalb des Repos), entwirft einen Setup-Plan, und nach deiner Freigabe führt ein zweiter Agent den Plan auf einer Remote-Maschine aus. Der entstehende Snapshot aus Dateisystem und Speicher wird zur Vorlage, aus der alle künftigen devboxes in Sekunden starten. Im Betrieb lassen sich Agenten starten, indem du den Bot in Slack erwähnst, ein Linear-Issue zuweist, einen Cron-Job planst oder die API einmal aufrufst – Ergebnisse kommen dorthin zurück, wo du sie angefordert hast. Devboxes schlafen bei Inaktivität automatisch ein, und schlafende Boxen sind kostenlos, sodass Parallelität nicht in ausufernde Kosten mündet. Das Unternehmen positioniert sich gegenüber Devin, Cursor und einfachen Claude-Code/Codex-Setups und betont vollwertige Cloud-Rechner pro Agent, native iOS- und Android-Apps, geteilte Live-Sessions für Teammitglieder sowie Vorschau-URLs für laufende Apps. **Preise und Tarife:** Freemium mit nutzungsbasierter Abrechnung. Die kostenlose Testphase umfasst 20 box-hours mit einer Template-Box plus 3 aktiven devboxes und unbegrenzt vielen schlafenden Boxen. Die kostenpflichtigen Tarife pro Nutzer und Monat: Starter 19 $ (50 box-hours, 5 aktive devboxes), Pro 99 $ (300 box-hours, 12 aktive devboxes) und Max 249 $ (750 box-hours, 25 aktive devboxes). Mehrverbrauch kostet 0,40 $ pro box-hour, mit Vorauszahlungsrabatten bis 10 %. Teams-Tarife mit SSO, SCIM, RBAC und Audit-Logs werden individuell angeboten. Eine box-hour entspricht einer wachen Stunde auf einer Standardmaschine mit 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB; größere Größen verbrauchen entsprechend mehr. - **Ein Cloud-Rechner pro Agent:** Jede relevante Aufgabe erhält eine frische Linux-devbox mit eigenem Dateisystem, eigenen Prozessen und Ports, sodass parallele Agenten nicht um Ressourcen konkurrieren oder bei Ports kollidieren. - **Eigenes Claude Code oder Codex mitbringen:** Boxes.dev führt den nativen Harness mit deinem bestehenden Abonnement oder API-Schlüssel aus – kein neues Agenten-Framework und kein Token-Weiterverkauf. - **Agenten von überall starten:** Starte Arbeit per @boxes.dev in Slack, per Linear-Issue, per Cron-Zeitplan oder per REST-API-Aufruf, und erhalte Ergebnisse dort, wo du sie angefordert hast. - **Clients für Desktop, Mobil, Terminal und Web:** Lies Threads, genehmige Anfragen, prüfe Diffs oder öffne ein Terminal auf jeder Oberfläche – inklusive vollwertiger nativer iOS- und Android-Apps. - **Schlafende devboxes sind kostenlos:** Inaktive Boxen werden automatisch angehalten und nur im wachen Zustand sekundengenau abgerechnet, sodass viele Agenten bezahlbar bleiben. **Stärken:** Jeder Agent bekommt einen wirklich isolierten Cloud-Rechner statt eines Worktrees oder Sandboxes auf dem Laptop; Es funktioniert mit deinem bestehenden Claude-Code- oder Codex-Abonnement, es gibt also keine separate Token-Rechnung; Agenten lassen sich aus Slack, Linear, Cron oder per API starten, was zu bestehenden Team-Workflows passt; Inaktive devboxes schlafen kostenlos, die Abrechnung erfolgt sekundengenau – parallele Experimente bleiben günstig **Einschränkungen:** Die Nutzung wird in box-hours gemessen, schwere oder lang laufende Workloads können die Inklusivmengen überschreiten; Die 20 box-hours der Testphase reichen zum Evaluieren, aber nicht für den täglichen Dauerbetrieb; Stärkere Funktionen wie SSO, Audit-Logs und dediziertes Deployment liegen in individuell bepreisten Teams-Tarifen [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/boxes-dev.md) ## Modal Modal bietet Cloud-Infrastruktur, die direkt auf KI- und Datenteams zugeschnitten ist. Der Kerngedanke: Entwickler schreiben normales Python, definieren Funktionen per Dekorator oder bauen Container-Images, und Modal kümmert sich um den Rest – Container-Scheduling, GPU-Zuweisung, Skalierung von null und zurück sowie HTTPS-Endpunkte. Netzwerk, Storage und Kapazitätsmanagement sind abstrahiert, sodass eine Workload, die lokal läuft, genauso über eine große Flotte laufen kann. Die Plattform gliedert sich in wenige Grundbausteine. Functions übernehmen serverloses Rechnen und lassen sich für parallele oder Batch-Arbeit auf Tausende GPUs verteilen. Sandboxes bieten isolierte Umgebungen für Coding-Agents, Reinforcement-Learning-Rollouts und anderen nicht vertrauenswürdigen Code, mit Startzeiten unter einer Sekunde und Unterstützung für sehr hohe Parallelität. Training deckt Fine-Tuning, Reinforcement Learning und Evaluierung auf Single- oder Multi-Node-GPU-Kapazität ab. Bei der Inferenz bietet Modal OpenAI-kompatible Endpunkte und erlaubt eigene Inferenz-Stacks, deren Endpunkte sich an das Traffic-Profil anpassen lassen. Darunter betreibt Modal eine eigene Container-Runtime und ein Image-System, ausgelegt auf große Images und schnelles GPU-Scheduling, dazu ein verteiltes Dateisystem für schnellen Zugriff auf Modellgewichte und Datensätze. Die Kapazität stammt aus einem Multi-Cloud-Pool über viele Regionen, mit automatischem Routing auf verfügbare Hardware und kontinuierlichen Health-Checks. Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert sekundengenau, während der Code läuft, mit granularer Kostenkontrolle. Das Unternehmen bietet ein kostenloses Startkontingent und skalierbare bezahlte Nutzung und richtet sich mit SOC-2-Type-II-Konformität und HIPAA-Bereitschaft an Unternehmen. **Preise und Tarife:** Modal rechnet sekundengenau nach Nutzung ab: Ein kostenloses monatliches Compute-Kontingent ermöglicht den Einstieg, danach zahlen Sie für die tatsächlich verbrauchten CPU-, Speicher- und GPU-Ressourcen. Enterprise-Pläne, Start-up-Credits und individuelle Preise über den Vertrieb sind verfügbar. - **Serverlose Python-Funktionen:** Schreiben Sie normales Python, binden Sie GPUs oder Container ein und deployen Sie HTTPS-Endpunkte, die mit dem Traffic skalieren und im Leerlauf auf null gehen. - **Sandboxes für Agents:** Starten Sie isolierte, sichere Umgebungen für Coding-Agents, RL-Rollouts und nicht vertrauenswürdigen Code – mit Starts unter einer Sekunde und über einer Million gleichzeitiger Sandboxes. - **Training und Fine-Tuning auf Abruf:** Führen Sie Fine-Tunes, LoRA, vollständiges Training und Reinforcement Learning auf elastischer Single- oder Multi-Node-GPU-Kapazität aus, ohne Quota-Anträge. - **Modell-Inferenz und Endpunkte:** Stellen Sie LLMs sowie Bild-, Video- oder Audiomodelle über OpenAI-kompatible Endpunkte bereit oder bringen Sie Ihren eigenen Inferenz-Stack mit und überlassen Sie die Infrastruktur Modal. - **Schneller Storage und Multi-Cloud-Kapazität:** Ein verteiltes Dateisystem lädt große Images und Modellgewichte mit voller Bandbreite, während ein Pool über 20+ Clouds Workloads auf die passende Hardware und Region routet. **Stärken:** Python-native Entwicklererfahrung mit kaum Infrastruktur-Boilerplate; Skaliert von null auf Tausende GPUs mit sekundengenauer, nutzungsbasierter Abrechnung; Sandboxes eignen sich hervorragend für agentische Workloads und nicht vertrauenswürdigen Code; Multi-Cloud-Kapazität über viele Regionen mit integrierter Observability und Enterprise-Compliance **Einschränkungen:** Da echte Nutzung abgerechnet wird, können GPU-lastige Workloads ohne Kostenkontrolle schnell teuer werden; Einige erweiterte Inferenz- und Enterprise-Funktionen erfordern Gespräche mit dem Team statt Self-Service; Das serverlose Modell kann Teams, die eigene VMs oder Kubernetes-Cluster verwalten, ungewohnt vorkommen [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Boxes.dev und Modal beim monatlichen Traffic? Boxes.dev hat 552 monatliche Besuche, während Modal 1.196.021 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Boxes.dev verzeichnet eine Wachstumsrate von 0 % gegenüber dem Vormonat; Modal verzeichnet +30,2 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Boxes.dev: Freemium, Preise auf Anfrage. Freemium mit nutzungsbasierter Abrechnung. Die kostenlose Testphase umfasst 20 box-hours mit einer Template-Box plus 3 aktiven devboxes und unbegrenzt vielen schlafenden Boxen. Die kostenpflichtigen Tarife pro Nutzer und Monat: Starter 19 $ (50 box-hours, 5 aktive devboxes), Pro 99 $ (300 box-hours, 12 aktive devboxes) und Max 249 $ (750 box-hours, 25 aktive devboxes). Mehrverbrauch kostet 0,40 $ pro box-hour, mit Vorauszahlungsrabatten bis 10 %. Teams-Tarife mit SSO, SCIM, RBAC und Audit-Logs werden individuell angeboten. Eine box-hour entspricht einer wachen Stunde auf einer Standardmaschine mit 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB; größere Größen verbrauchen entsprechend mehr. Modal: Freemium, Preise auf Anfrage. Modal rechnet sekundengenau nach Nutzung ab: Ein kostenloses monatliches Compute-Kontingent ermöglicht den Einstieg, danach zahlen Sie für die tatsächlich verbrauchten CPU-, Speicher- und GPU-Ressourcen. Enterprise-Pläne, Start-up-Credits und individuelle Preise über den Vertrieb sind verfügbar. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Extrem schnelle serverlose Ausführung, speziell optimiert für generative Medienmodelle statt für allgemeinen Python-Code. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | Kostenpflichtig | Bietet flexible GPU-Infrastruktur und serverlose Endpunkte, ist jedoch weniger auf reine Python-Funktionsdekorationen fokussiert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runpod.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Konzentriert sich stark auf verwaltete APIs für Open-Source-Modellinferenz statt auf beliebige benutzerdefinierte Container-Ausführung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) | | 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8 % | Kostenpflichtig | Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Nebius](https://openaitools.app/de/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet robuste Enterprise-GPU-Cluster und verwaltetes Inferenzing, erfordert jedoch mehr Infrastruktur-Setup als der serverlose Ansatz von Modal. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/nebius.md) | | 6 | [MyClaw](https://openaitools.app/de/tool/myclaw) | 990.387 | -23,8 % | Kostenpflichtig | MyClaw is a managed cloud hosting service for OpenClaw (formerly Clawdbot) agents. It gives you an always-on private AI agent with a cloud computer, preinstalled automation skills, daily backups and automatic updates, so | [.md](https://openaitools.app/de/tool/myclaw.md) | | 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | Kostenpflichtig | Einfachere Modellpaketierung über Cog, bietet aber weniger beliebige serverlose Python-Container-Ausführung als Modal. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai.md) | | 8 | [BLACKBOX.AI](https://openaitools.app/de/tool/blackbox-ai-1) | 622.975 | -27,2 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Vertrauenswürdige Frontier-Inferenz, durchgängig verschlüsselt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/blackbox-ai-1.md) | | 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Günstige serverlose Inferenz-APIs für über 200 Modelle | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) | | 10 | [Lightning AI](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/boxes-dev-vs-modal-com More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)