# DeepInfra vs Runware

DeepInfra verzeichnet 457.810 monatliche Besuche mit -8,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Runware verzeichnet 402.862 monatliche Besuche mit +27,1 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“.

| Kennzahl | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | [Runware](https://openaitools.app/de/tool/runware) |
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| Website-URL | https://deepinfra.com | https://runware.ai |
| Kategorien | KI-Modelle, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Textgenerator | AI API, KI-Bildgenerator, Text to Image, KI-Modelle |
| Preismodell | Kostenpflichtig | Kostenpflichtig |
| Monatliche Besuche | 457.810 | 402.862 |
| MoM-Wachstumsrate | -8,9 % | +27,1 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 237.817 | 189.796 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,5 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 |
| 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)

## Runware

Runware is an AI inference platform that exposes an enormous model catalog — images, video, audio, LLMs and 3D — through a single API endpoint, alongside serverless GPU compute and reserved capacity running on modular data centers the company designs and operates itself. It is aimed at developers and product teams who want to ship generative features without managing infrastructure.

**Preise und Tarife:** Pay-as-you-go with no subscription required. Managed inference is billed per generation, per second of video, per character of audio, or per 1M tokens for LLMs; published rates include examples such as FLUX 3 Image Klein from about $0.003 per image and GLM-5.3-Flash at $0.15 per 1M input tokens. Serverless GPU compute is metered by the second (RTX PRO 6000 listed around $1.99 per GPU-hour) and scales to zero; reserved capacity is advertised as low as $0.63 per GPU-hour on term commitments, with dedicated bare-metal clusters available from 72 GPUs. Failed or rate-limited requests are not charged, new users signing up with a business email receive $2 in free credits, and volume discounts are available via sales.

- **One API for every modality:** Image, video, audio, LLM and 3D tasks all POST to a single endpoint as an array, so mixed-modality batches can travel in one request with shared auth and billing.
- **400K+ model catalog:** Browse hosted, partner and community models through one addressing scheme, control parameters such as stacked LoRAs and swapped VAEs on open models, and add your own uploads.
- **Serverless and reserved GPU compute:** Bring your own container and weights to serverless GPUs billed by the second that scale to zero when idle, or commit to reserved capacity and bare-metal clusters for a lower per-hour rate.
- **Sonic Pods and the Sonic Inference Engine:** Purpose-built modular data centers plus an orchestration layer that keeps weights preloaded across regions and routes requests to pods that already hold the model in memory.
- **Developer tooling and agent integrations:** A hosted MCP server, CLI, skill files, playground, model schemas and llms.txt let you wire Runware into Claude Code, Cursor, Codex or any MCP-capable client with minimal setup.
- **Enterprise-grade trust and compliance:** SOC 2, ISO 27001 and GDPR compliance, EU and US data residency, SSO/SAML, configurable MFA, a strict no-training-on-customer-data policy and optional Zero Data Retention.

**Stärken:** Unusually broad catalog — hundreds of thousands of models behind one consistent endpoint and API key; Aggressive published pricing, with claims of up to 10x lower cost per generation than market rates; Both managed inference and raw compute in one platform, so you can migrate from API calls to your own containers without changing vendors; Real infrastructure differentiation through self-designed modular data centers rather than reselling someone else's capacity

**Einschränkungen:** The breadth of the catalog and the mix of hosted, partner and community models can be overwhelming when choosing a model; Only a subset of models (currently around 300+) has published pricing on the rate sheet, so some community models require checking the playground for cost; LLM billing splits input, output and cache-read token dimensions, adding complexity to cost forecasting; Bare-metal and high-volume reserved capacity are sales-gated rather than self-serve

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/runware.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich DeepInfra und Runware beim monatlichen Traffic?

DeepInfra hat 457.810 monatliche Besuche, während Runware 402.862 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

DeepInfra verzeichnet eine Wachstumsrate von -8,9 % gegenüber dem Vormonat; Runware verzeichnet +27,1 %.

### 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. Runware: Kostenpflichtig. Pay-as-you-go with no subscription required. Managed inference is billed per generation, per second of video, per character of audio, or per 1M tokens for LLMs; published rates include examples such as FLUX 3 Image Klein from about $0.003 per image and GLM-5.3-Flash at $0.15 per 1M input tokens. Serverless GPU compute is metered by the second (RTX PRO 6000 listed around $1.99 per GPU-hour) and scales to zero; reserved capacity is advertised as low as $0.63 per GPU-hour on term commitments, with dedicated bare-metal clusters available from 72 GPUs. Failed or rate-limited requests are not charged, new users signing up with a business email receive $2 in free credits, and volume discounts are available via sales.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 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 | Ein API-Schlüssel für Hunderte KI-Modelle aller Anbieter | [.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 | [RunningHub](https://openaitools.app/de/tool/runninghub) | 3.105.554 | -28,5 % | Freemium | RunningHub is a cloud platform for running ComfyUI workflows online, building AI apps, and generating images and videos with hosted models and APIs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runninghub.md) |
| 5 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Bietet eine ähnliche entwicklerorientierte Cloud für ultraschnelle generative Medieninferenz, jedoch mit anderen Preisstufen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) |
| 6 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Stärkerer Fokus auf Open-Source-LLM-Hosting und dedizierte Cluster, aber weniger auf die sofortige Bildgenerierung zugeschnitten. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) |
| 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | Kostenpflichtig | Bietet vergleichbare serverlose Modellbereitstellung und Feinabstimmung, verfügt jedoch über ein breiteres ML-Ökosystem für allgemeine Zwecke. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai.md) |
| 8 | [Atlas Cloud](https://openaitools.app/de/tool/atlas-cloud) | 777.031 | -16,4 % | Kostenpflichtig | Bietet einheitlichen Zugriff auf generative Medienmodelle, lässt aber Runwares Spezialisierung auf rohe Inferenzgeschwindigkeit vermissen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/atlas-cloud.md) |
| 9 | [SiliconFlow](https://openaitools.app/de/tool/siliconflow) | 276.303 | -10,5 % | Pay-as-you-go | Hosts popular open-weight LLMs and multimodal models with aggressive pricing similar to DeepInfra's cost structure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/siliconflow.md) |
| 10 | [Novita AI](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai) | 271.371 | -10,4 % | Kostenpflichtig | Konzentriert sich stark auf Bilderzeugung und Stable-Diffusion-APIs, bietet jedoch leicht abweichende Preise für serverlose GPUs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deep-infra-vs-runware

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