# GreenNode vs Modal GreenNode verzeichnet 75.996 monatliche Besuche mit +28,1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [GreenNode](https://openaitools.app/de/tool/greennode) | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://greennode.ai | https://modal.com | | Kategorien | Sonstiges | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | | Preismodell | Kostenpflichtig | Freemium, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 75.996 | 1.196.021 | | MoM-Wachstumsrate | +28,1 % | +30,2 % | | Primärmarkt | Vietnam | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 41.903 | 845.636 | | Bewertungsergebnis | 4,1 | 4,8 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 3 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## GreenNode GreenNode ist eine Cloud-Plattform eines vietnamesischen Unternehmens und positioniert sich als souveräne KI-Cloud für Südostasien. Es ist keine einzelne KI-Anwendung, sondern die Infrastrukturschicht unter KI-Workloads: GPU-Instanzen, CPU-Instanzen, H100-Bare-Metal-Server, Managed Kubernetes, Block-, Datei- und Objektspeicher, Netzwerk und verwaltete Datenbanken. Im Mittelpunkt steht, Workloads und Daten in der Region zu halten, mit Verfügbarkeitszonen in Hanoi, Ho-Chi-Minh-Stadt und Bangkok. Darüber hinaus bietet GreenNode einen KI-Stack für Teams, die Training und Deployment nicht selbst zusammenbauen wollen. Die AI Platform deckt Training, Fine-Tuning und Inference im großen Maßstab ab, Model as a Service (MaaS) stellt einen Katalog einsatzbereiter Modelle per API bereit, AgentBase bringt Agents vom Prototyp in die Produktion, und Intelligent Document Processing kombiniert OCR mit Sprach- und Vision-Modellen für Extraktion und Validierung. Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert und wird auf der offiziellen Preisseite in vietnamesischen Dong angegeben: Stundenpreise für KI-Dienste, 30-Tage-Preise für Compute und Datenbanken. Unternehmen starten meist über eine Testphase oder ein Verkaufsgespräch; die Plattform richtet sich an regulierte Branchen wie Finanzen, Handel, Bildung und Software mit lokalen Compliance- und Datenresidenz-Anforderungen. **Preise und Tarife:** Kostenpflichtige, nutzungsbasierte Cloud-Preise in vietnamesischen Dong. GPU-Instanzen, Storage, Kubernetes, Datenbanken und KI-Dienste werden pro Stunde oder pro 30 Tage abgerechnet; Enterprise-Pläne laufen über den Vertrieb. - **GPU- und HPC-Compute:** On-Demand-GPU-Instanzen sowie dedizierte H100-Bare-Metal-Server für KI-Training, Fine-Tuning und High-Performance-Computing. - **Vollständig verwaltetes Kubernetes:** Der GreenNode Kubernetes Service übernimmt Bereitstellung und Betrieb der Cluster, sodass Teams containerisierte Anwendungen ohne eigene Control Plane skalieren können. - **KI-Stack und Model as a Service:** Eine einheitliche AI Platform für Training und Inference, ein MaaS-Katalog einsatzbereiter, per API aufrufbarer Modelle und AgentBase für den Produktivbetrieb von Agents. - **Storage, Netzwerk und Datenbanken:** Block-, Datei- und Objektspeicher, VPC-Netzwerk mit Load Balancing und Interconnect sowie verwaltetes PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Redis, OpenSearch und Kafka. - **Regionale Datensouveränität:** Sechs Verfügbarkeitszonen in Vietnam und Thailand mit compliance-orientierten Kontrollen, damit Daten in Südostasien bleiben. **Stärken:** Infrastruktur und KI-Dienste in einer governance-fähigen Plattform; Regionale Verfügbarkeitszonen für Datenresidenz-Anforderungen in Südostasien; Transparente öffentliche Preise für Compute, Storage, Datenbanken und KI-Dienste; Managed Kubernetes, Datenbanken und Model Serving senken den Betriebsaufwand **Einschränkungen:** Preise werden in vietnamesischen Dong angegeben, was für internationale Käufer Umrechnung bedeutet; Die geografische Abdeckung beschränkt sich auf Vietnam und Thailand; Enterprise-Funktionen erfordern meist den Kontakt zum Vertrieb [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/greennode.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 GreenNode und Modal beim monatlichen Traffic? GreenNode hat 75.996 monatliche Besuche, während Modal 1.196.021 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? GreenNode verzeichnet eine Wachstumsrate von +28,1 % gegenüber dem Vormonat; Modal verzeichnet +30,2 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? GreenNode: Kostenpflichtig. Kostenpflichtige, nutzungsbasierte Cloud-Preise in vietnamesischen Dong. GPU-Instanzen, Storage, Kubernetes, Datenbanken und KI-Dienste werden pro Stunde oder pro 30 Tage abgerechnet; Enterprise-Pläne laufen über den Vertrieb. 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 | [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) | | 9 | [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) | | 10 | [Agent 37](https://openaitools.app/de/tool/agent-37) | 180.030 | +24,2 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Der günstige Cloud-Sandbox, in dem KI-Agenten wirklich laufen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/agent-37.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/greennode-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)