# exe.dev vs Modal exe.dev verzeichnet 60.103 monatliche Besuche mit -26,4 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Kostenpflichtig“. Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [exe.dev](https://openaitools.app/de/tool/exe-dev) | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://exe.dev | https://modal.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI Agent, KI-App-Builder | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | | Preismodell | Freemium, Kostenpflichtig | Freemium, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 60.103 | 1.196.021 | | MoM-Wachstumsrate | -26,4 % | +30,2 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 40.778 | 845.636 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,8 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 3 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## exe.dev exe.dev ist eine Cloud-Plattform eines Teams aus der Bay Area und adressiert ein sehr aktuelles Problem: Entwickler betreiben zunehmend Coding-Agenten, die eigene Maschinen benötigen – und diese Maschinen müssen sich wie echte Server verhalten, nicht wie kurzlebige Container. Du kaufst einen Pool aus vCPU und Arbeitsspeicher, erstellst darin beliebig viele VMs, klonst sie schnell und verbindest dich per SSH als Root mit Ubuntu-kompatiblen Images, inklusive apt und systemd. Die Plattform positioniert sich als produktionsreife Infrastruktur, nicht nur als Spielwiese. Die VMs verfügen über schnellen, persistenten und replizierten NVMe-Speicher, lassen sich öffentlich per HTTPS über *.exe.xyz-Subdomains veröffentlichen und können auch kundenorientierte Apps hosten, wobei Authentifizierung und Secret-Verwaltung die Plattform übernimmt. Ein integriertes LLM-Gateway bindet Schlüssel von OpenAI, Anthropic, xAI, Fireworks oder Deepgram an deine Maschinen, damit Agenten ohne Zusatzaufwand auf Modelle zugreifen können. Die Preise sind transparent und öffentlich: Der Personal-Plan startet bei 15 US-Dollar pro Monat für einen Pool mit 2 vCPU und 4 GiB und reicht bis 16 vCPU und 32 GiB. Der Work-Plan ergänzt SSO, unbegrenzte Nutzer, mehr VMs pro Pool und stunden- oder monatsbasierte Abrechnung. Enterprise umfasst dedizierte Hardware und VPC-Anbindung. Es gibt eine siebentägige Testphase und einen kostenlosen Start über ChatGPT. **Preise und Tarife:** Personal-Pläne starten bei 15 USD/Monat für 2 vCPU und 4 GiB Pool und reichen bis 155 USD/Monat für 16 vCPU und 32 GiB. Der Work-Plan kostet regulär 75 USD/Monat (37,50 USD in den ersten drei Monaten) inklusive SSO, unbegrenzter Nutzer und stundenweise abgerechneter Zusatzressourcen. Enterprise ist individuell, eine 7-tägige Testphase ist verfügbar. - **Echte persistente VMs statt Sandboxes:** Melde dich per SSH als Root an Ubuntu-kompatiblen Umgebungen an, nutze apt und systemd und betreibe die Maschinen als langlebige Server. - **Gepoolte CPU und Speicher:** Kaufe vCPU und RAM einmalig, erstelle beliebig viele VMs im Pool und klone sie schnell für parallele Agentenarbeit. - **Integriertes HTTPS und öffentliches Hosting:** Stelle interne Apps privat bereit oder veröffentliche sie auf *.exe.xyz-Subdomains – Authentifizierung und Secret-Verwaltung inklusive. - **LLM-Gateway für Agenten:** Binde Schlüssel von OpenAI, Anthropic, xAI, Fireworks oder Deepgram ein, damit Agenten auf deinen VMs automatisch Modellzugriff haben. - **Globale Regionen und dauerhafter Speicher:** Deploye in mehreren Regionen mit schnellem, persistentem und repliziertem NVMe-Speicher, plus Teamfunktionen wie SSO in höheren Tarifen. **Stärken:** Echte Linux-VMs mit Root-Zugriff und persistentem Speicher statt kurzlebiger Sandboxes; Transparente öffentliche Preise mit kostenloser Testphase und stundenweiser Skalierung; Integriertes HTTPS, Authentifizierung, Secret-Verwaltung und LLM-Gateway für Agenten; Schnelles Erstellen und Klonen von VMs – ideal für parallele Agentenaufgaben und Preview-Umgebungen **Einschränkungen:** Abrechnung pro Ressourcenpool: intensive Nutzung vieler VMs kann schnell teuer werden; Keine dauerhaft kostenlose Stufe außer Testphase und ChatGPT-Registrierung; Enterprise-Funktionen wie VPC und dedizierte Hardware erfordern Kontakt zum Vertrieb [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/exe-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 exe.dev und Modal beim monatlichen Traffic? exe.dev hat 60.103 monatliche Besuche, während Modal 1.196.021 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? exe.dev verzeichnet eine Wachstumsrate von -26,4 % gegenüber dem Vormonat; Modal verzeichnet +30,2 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? exe.dev: Freemium, Kostenpflichtig. Personal-Pläne starten bei 15 USD/Monat für 2 vCPU und 4 GiB Pool und reichen bis 155 USD/Monat für 16 vCPU und 32 GiB. Der Work-Plan kostet regulär 75 USD/Monat (37,50 USD in den ersten drei Monaten) inklusive SSO, unbegrenzter Nutzer und stundenweise abgerechneter Zusatzressourcen. Enterprise ist individuell, eine 7-tägige Testphase ist verfügbar. 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 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [Zeabur](https://openaitools.app/de/tool/zeabur) | 275.642 | -15,9 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | KI-DevOps-Engineer, der deine Apps bereitstellt und skaliert | [.md](https://openaitools.app/de/tool/zeabur.md) | | 9 | [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) | | 10 | [Novita AI](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai) | 271.371 | -10,4 % | Kostenpflichtig | Combines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/exe-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)