# DeepInfra vs FluidStack DeepInfra verzeichnet 457.810 monatliche Besuche mit -8,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. FluidStack verzeichnet 154.620 monatliche Besuche mit +7,3 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | [FluidStack](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://deepinfra.com | https://fluidstack.io | | Kategorien | KI-Modelle, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Textgenerator | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs) | | Preismodell | Kostenpflichtig | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 457.810 | 154.620 | | MoM-Wachstumsrate | -8,9 % | +7,3 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 237.817 | 47.869 | | Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 1 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## DeepInfra DeepInfra positioniert sich als Inferenz-Cloud und nicht als Modelllabor: Das Produkt ist schneller, günstiger und zuverlässiger Zugriff auf Modelle, die andere trainiert haben. Der Katalog umfasst über 200 Modelle, gruppiert nach Aufgabe (Textgenerierung, Text-zu-Bild, Text-zu-Musik, Text-zu-Sprache, Text-zu-Video, automatische Spracherkennung, Embeddings, Reranker, Zero-Shot-Bildklassifikation) und nach Familie, sodass du ein Modell von Claude, DeepSeek, Flux, Gemini, GLM, Kimi, Llama, Mistral, Nemotron oder Qwen auswählen und über dieselbe API aufrufen kannst. Die Preise sind transparent und nutzungsbasiert, pro Million Tokens mit getrennten Sätzen für Eingabe, Ausgabe und gecachte Eingabe, und viele Modelle haben zeitlich begrenzte Rabatte. Neben dem reinen Modell-Hosting betreibt DeepInfra eigene, für Inferenz optimierte Hardware in US-Rechenzentren und legt verwaltete Ebenen darüber: DeepStart für das Deployment eigener Modelle, DeepCluster für GPU-Cluster und On-Demand-GPU-Miete pro Instanzstunde sowie einen Chat-Playground zum schnellen Testen. Das Unternehmen betont Sicherheit und Datenschutz – eine Zero-Retention-Richtlinie für Ein- und Ausgaben sowie SOC-2- und ISO-27001-Zertifizierungen –, was für Teams mit sensiblen Daten wichtig ist. Eine große Finanzierungsrunde (angekündigt als 107 Mio. USD Series B) und ein 25-faches Wachstum des Tokenvolumens deuten auf ein aktiv skalierendes Geschäft hin. Praktisch richtet sich DeepInfra an Engineering-Teams, die OpenAI-kompatible API-Aufrufe ohne eigenes Infrastrukturmanagement wollen, an Startups mit Bedarf an günstiger Inferenz in großem Volumen und an Organisationen, die GPUs für Fine-Tuning oder eigenes Serving auf derselben Plattform mieten wollen, auf der sie gehostete Modelle nutzen. **Preise und Tarife:** Kostenpflichtig, nutzungsbasiert. Inferenz wird pro Million Tokens abgerechnet, mit getrennten Sätzen für Eingabe, Ausgabe und gecachte Eingabe, und viele Modelle zeigen temporäre prozentuale Rabatte. On-Demand-GPUs werden pro Instanzstunde abgerechnet. Keine langfristigen Verträge; Enterprise-Support und individuelle Vereinbarungen laufen über den Vertrieb. - **Katalog mit über 200 Modellen:** Zugriff auf Text-, Bild-, Sprach-, Musik- und Videomodelle verschiedener Familien über eine einheitliche API, mit Navigation nach Aufgabe und Familie. - **Transparente Token-Preise:** Preise pro Million Tokens mit Aufschlüsselung nach Eingabe, Ausgabe und gecachter Eingabe – inklusive aktueller Rabatte. - **On-Demand-GPU-Miete:** Rechenzentrums-GPUs stundenweise mieten, wenn du rohe Rechenleistung für Fine-Tuning, eigenes Serving oder Lastspitzen brauchst. - **Zero-Retention-Datenschutz:** Ein- und Ausgaben werden nicht gespeichert, und die Plattform ist nach SOC 2 und ISO 27001 zertifiziert. - **Verwaltete Deployment-Optionen:** DeepStart und DeepCluster ermöglichen das Deployment eigener Modelle und das Skalieren von Cluster-Inferenz ohne eigenen Infrastrukturaufbau. **Stärken:** Sehr breiter Modellkatalog für Text-, Bild-, Audio- und Videoaufgaben hinter einer API; Transparente Token-Preise mit Sätzen für gecachte Eingaben und häufigen Aktionsrabatten; Dokumentierte Sicherheitslage: Zero Retention, SOC 2 und ISO 27001; Eigene, inferenzoptimierte Hardware mit GPU-Miete und Cluster-Optionen zum Skalieren **Einschränkungen:** Kosten werden pro Token gemessen, daher kann der Aufwand bei hohem Volumen oder langem Kontext schnell steigen; Der Katalog ändert sich rasch, sodass Modellnamen und Preise regelmäßig geprüft werden müssen; Einige gelistete Modelle sind Previews oder Aktionsmodelle, die Produktionszuverlässigkeit variiert je nach Modell [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) ## FluidStack FluidStack ist ein KI-Compute-Anbieter, der die physische Schicht unter der Arbeit an Frontier-Modellen baut: Rechenzentren, Strom, Kühlung und sehr große GPU-Cluster. Die Positionierung ist bewusst infrastrukturell statt produktgetrieben – beschrieben wird der Aufbau von Compute im Gigawatt-Maßstab, die Inbetriebnahme neuer Standorte innerhalb von Monaten und der zuverlässige Betrieb von zig Millionen Beschleunigern. Für Teams, die große Modelle trainieren oder betreiben, bedeutet das reservierte, dedizierte Kapazität, die für Sie bereitgestellt und betrieben wird – kein sofort abrufbarer Self-Service-Katalog. Ein Unterscheidungsmerkmal ist die Kopplung von Strom und Compute. FluidStack schreibt über die Neukonzeption von Compute- und Strominfrastruktur von Grund auf, über netzunabhängige Solarenergie für Cluster und über geschlossene Kühlung, die Tanks einmal befüllt und Wasser dauerhaft rezirkuliert. Betont wird außerdem der Bau in den USA mit verlagerter Fertigung, wobei Infrastruktureigentum als strategische Frage danach gerahmt wird, welche Werte die Technologie prägen. Für KI-Organisationen ist das zunehmend relevant, weil Energieverfügbarkeit, nicht allein die Chipversorgung, die bindende Grenze beim Skalieren ist. Wenn Sie für einen Tag ein paar GPUs brauchen, ist FluidStack wahrscheinlich nicht der schnellste Weg; Kapazität wird auf Unternehmensebene über einen Vertriebsprozess vereinbart. Wenn Sie einen mehrmonatigen Trainingslauf oder eine produktive Inferenzflotte planen und dedizierte, zweckgebundene Infrastruktur mit Managed Operations wünschen, ist es ein starker Kandidat neben den großen Hyperscalern und spezialisierten GPU-Clouds. **Preise und Tarife:** Enterprise und auf Anfrage. FluidStack veröffentlicht auf seiner Website keine Preise pro GPU-Stunde und keine Self-Service-Anmeldung; Kapazität wird in einem direkten Verkaufsgespräch anhand von Clustergröße, Dauer und Hardware kalkuliert und angeboten. Verzeichnisse führen es als kostenpflichtiges Produkt mit Preisen auf Anfrage. - **Rechenzentrums-Compute aus eigener Hand:** FluidStack entwirft und baut große KI-Rechenzentren, einschließlich hochdichter Standorte mit erheblicher Leistungskapazität pro Standort, statt Kapazität anderer Clouds weiterzuverkaufen. - **GPU-Cluster für Training und Inferenz:** Die Cluster sind für großskaliertes Modelltraining und Inferenz ausgelegt, mit hoher Bandbreite und Orchestrierung für verteilte Workloads. - **Strom und Kühlung gemeinsam geplant:** Das Unternehmen entwickelt netzunabhängige Solarenergie und geschlossene Kühlkreisläufe und behandelt Energie- und Wassereffizienz als Kernaufgaben. - **Managed Operations und Zuverlässigkeit:** Smart Hands, Cluster-Bereitstellung und Betrieb unterstützen Forschungsteams, damit diese sich auf Modelle konzentrieren können. - **In den USA gebaute Lieferkette:** Die Rechenzentren entstehen in den USA, mit verlagerter Fertigung für Compute- und Strominfrastruktur – eine bewusste Lieferkettenentscheidung. **Stärken:** Zweckgebundene KI-Infrastruktur statt generischen Cloud-Weiterverkaufs; Strom, Kühlung und Rechenzentrumsdesign aus eigener Hand – entscheidend beim Skalieren; Managed Bereitstellung und Betrieb für große Trainings- und Inferenzcluster; Klares Profil für in den USA gebaute, verlagerte Infrastruktur **Einschränkungen:** Keine veröffentlichten Self-Service-Preise und keine Sofortanmeldung; Zugang läuft über ein Verkaufsgespräch; Der Fokus auf Unternehmensgröße bedeutet, dass sehr kleine Einzellastprojekte kaum passen; Die Kapazität konzentriert sich auf Standorte in den USA, was für latenzkritische oder datenresidenzgebundene Teams relevant sein kann [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepInfra und FluidStack beim monatlichen Traffic? DeepInfra hat 457.810 monatliche Besuche, während FluidStack 154.620 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepInfra verzeichnet eine Wachstumsrate von -8,9 % gegenüber dem Vormonat; FluidStack verzeichnet +7,3 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? DeepInfra: Kostenpflichtig. Kostenpflichtig, nutzungsbasiert. Inferenz wird pro Million Tokens abgerechnet, mit getrennten Sätzen für Eingabe, Ausgabe und gecachte Eingabe, und viele Modelle zeigen temporäre prozentuale Rabatte. On-Demand-GPUs werden pro Instanzstunde abgerechnet. Keine langfristigen Verträge; Enterprise-Support und individuelle Vereinbarungen laufen über den Vertrieb. FluidStack: Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Enterprise und auf Anfrage. FluidStack veröffentlicht auf seiner Website keine Preise pro GPU-Stunde und keine Self-Service-Anmeldung; Kapazität wird in einem direkten Verkaufsgespräch anhand von Clustergröße, Dauer und Hardware kalkuliert und angeboten. Verzeichnisse führen es als kostenpflichtiges Produkt mit Preisen auf Anfrage. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio) | 112.620.020 | +2 % | Freemium | Provides direct developer API access to Google's proprietary Gemini models rather than community open-weight models. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio.md) | | 2 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Fungiert als API-Router über mehrere Hosting-Anbieter hinweg, anstatt Modelle direkt wie DeepInfra zu hosten. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) | | 3 | [Groq](https://openaitools.app/de/tool/groq) | 3.987.936 | +10 % | Kostenpflichtig | Liefert dank spezialisierter LPU-Hardware deutlich schnellere Token-Generierungsgeschwindigkeiten, unterstützt jedoch einen kleineren Modellkatalog. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/groq.md) | | 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Delivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) | | 5 | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | Kostenpflichtig | Bietet flexible On-Demand-GPU-Mieten und serverlose Endpunkte, hat aber nicht die riesigen Enterprise-Cluster von FluidStack. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runpod.md) | | 6 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Konzentriert sich auf optimierte serverlose Inferenz-APIs und verwaltetes Modell-Hosting statt auf rohe Cluster-Mieten. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) | | 7 | [Vast.ai](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8 % | Kostenpflichtig | Liefert Peer-to-Peer-GPU-Märkte für günstigere Experimente, bietet aber weniger Planbarkeit bei der Unternehmensinfrastruktur. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai.md) | | 8 | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet serverlose Python-Container-Ausführung für Cloud-Jobs, hat aber keine Steuerung für rohe Multi-Node-Cluster. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md) | | 9 | [Nebius](https://openaitools.app/de/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet dedizierte NVIDIA-GPU-Cluster und verwaltete Cloud-Infrastruktur für direkte Konkurrenz bei Enterprise-Workloads. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/nebius.md) | | 10 | [Replicate AI](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | Kostenpflichtig | Stärkeres Ökosystem für die Bereitstellung benutzerdefinierter ML-Modelle und Fein-Gewichte, aber im Allgemeinen höhere Inferenzpreise. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deep-infra-vs-fluidstack 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)