# exe.dev vs RunPod

exe.dev verzeichnet 60.103 monatliche Besuche mit -26,4 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Kostenpflichtig“. RunPod verzeichnet 2.881.043 monatliche Besuche mit +5,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“.

| Kennzahl | [exe.dev](https://openaitools.app/de/tool/exe-dev) | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) |
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| Website-URL | https://exe.dev | https://runpod.io |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, AI Agent, KI-App-Builder | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs), AI API |
| Preismodell | Freemium, Kostenpflichtig | Kostenpflichtig |
| Monatliche Besuche | 60.103 | 2.881.043 |
| MoM-Wachstumsrate | -26,4 % | +5,9 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 40.778 | 1.634.834 |
| Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,7 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 4 |
| 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)

## RunPod

RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.

**Preise und Tarife:** Paid, pay-as-you-go. GPU Pods are billed per second or per hour by card type, Serverless endpoints bill for active compute only with zero idle cost, and Clusters charge per GPU per hour. Storage starts at around $0.05/GB per month. A free tier and enterprise reserved-capacity contracts are also available.

- **On-demand GPU Pods:** Rent GPU instances with on-demand, interruptible or reserved capacity across more than 30 GPU SKUs, from RTX 4090s up to B200 and B300 class accelerators, deployed in 31 global regions.
- **Autoscaling Serverless endpoints:** Deploy any container as an API endpoint that scales from zero to thousands of workers on demand and bills only for the compute you actually use.
- **Multi-node Clusters:** Launch multi-node GPU clusters for distributed training and large inference jobs, with shared storage attachable and no long-term commitment required.
- **Model Hub and public endpoints:** Deploy popular open-source models from a curated hub, or use public endpoints for image, audio and text models without managing infrastructure.
- **Persistent storage:** Persistent network storage with standard and high-performance tiers, container and volume disks, and no egress fees for full AI pipelines.

**Stärken:** Extremely broad GPU catalogue spanning consumer and datacentre cards; Per-second billing and scale-to-zero serverless endpoints keep idle costs near zero; Fast environment provisioning from templates or your own containers; Global region coverage with persistent storage and no egress fees

**Einschränkungen:** GPU availability for high-end cards can vary by region and time of day; Serverless cold starts and autoscaling behaviour require some tuning to get right; Costs can climb quickly if workloads are left running on idle Pods; Learning curve for container and handler configuration is steeper than fully managed model APIs

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

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich exe.dev und RunPod beim monatlichen Traffic?

exe.dev hat 60.103 monatliche Besuche, während RunPod 2.881.043 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; RunPod verzeichnet +5,9 %.

### 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. RunPod: Kostenpflichtig. Paid, pay-as-you-go. GPU Pods are billed per second or per hour by card type, Serverless endpoints bill for active compute only with zero idle cost, and Clusters charge per GPU per hour. Storage starts at around $0.05/GB per month. A free tier and enterprise reserved-capacity contracts are also available.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Provides a unified API gateway across hundreds of models, but entirely abstracts away underlying GPU infrastructure management. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) |
| 2 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Specializes in lightning-fast serverless execution for generative media models, but lacks general-purpose GPU pod rental options. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Bietet verwaltete serverlose Modellinferenz und GPU-Cluster, opfert jedoch rohe Bare-Metal-Pod-Anpassung für vereinfachten API-Zugriff. | [.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 | Bietet einen P2P-GPU-Marktplatz mit oft niedrigeren Preisen, aber schwankenderer Hardware-Zuverlässigkeit als RunPod. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai.md) |
| 5 | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet serverlose Python-Ausführung und sofortige Containerskalierung, hat aber keine direkte, persistente SSH-Pod-Steuerung wie RunPod. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md) |
| 6 | [Nebius](https://openaitools.app/de/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet hochleistungsfähige Enterprise-NVIDIA-GPU-Cluster, konzentriert sich jedoch mehr auf dedizierte Bare-Metal-Infrastruktur als auf flexible Spot-Pods. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/nebius.md) |
| 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | Kostenpflichtig | Offers a polished API and cloud platform for running open models, but provides less direct infrastructure-level control than RunPod. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai.md) |
| 8 | [Salad](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud) | 713.519 | +10,4 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Utilizes distributed consumer hardware to drastically lower inference costs, but cannot match enterprise GPU availability or SLA guarantees. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud.md) |
| 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Bietet außergewöhnlich kostengünstige serverlose Modellinferenz, stellt jedoch keine rohen GPU-Container-Mieten für benutzerdefinierte Trainings-Workloads bereit. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) |
| 10 | [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) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/exe-dev-vs-runpod

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