# Modal vs Nebius

Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. Nebius verzeichnet 1.145.711 monatliche Besuche mit +10,7 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | [Nebius](https://openaitools.app/de/tool/nebius) |
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| Website-URL | https://modal.com | https://nebius.com |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle |
| Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 1.196.021 | 1.145.711 |
| MoM-Wachstumsrate | +30,2 % | +10,7 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 845.636 | 447.886 |
| Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,5 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 3 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## 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)

## Nebius

Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack.

**Preise und Tarife:** Usage-based pricing published on the site. On-demand GPU instances range from roughly $1.55/GPU-hour for L40S up to about $9.50/GPU-hour for HGX B300, with preemptible and live spot options starting around $0.79/GPU-hour. CPU-only instances start near $0.06/cpu-hour, managed Kubernetes and networking are free, and large-scale clusters or commitments are quoted through sales.

- **Non-virtualized GPU clusters:** Bare-metal access to NVIDIA GB300, B300, GB200, B200, H200, H100, RTX PRO 6000, and L40S GPUs connected over InfiniBand for training and inference at scale.
- **Nebius Token Factory:** A managed inference service for running popular open and frontier models through an API, so applications can add LLM capabilities without owning GPUs.
- **Managed MLOps services:** Built-in Kubernetes, Soperator for Slurm jobs, PostgreSQL, and MLflow give teams a ready-made environment for orchestration, tracking, and experiments.
- **Flexible consumption and spot pricing:** Choose on-demand, preemptible, or live market-driven spot capacity, or commit to reserved clusters for discounts on long-running workloads.
- **Scalable AI storage:** Shared filesystems, WEKA, block volumes, and tiered object storage sized for multi-hundred-terabyte training datasets.

**Stärken:** Transparent, publicly listed per-hour GPU and storage pricing; Broad NVIDIA lineup from L40S up to GB300 NVL72; Free Kubernetes management, networking egress, and public IPs; Integrated MLOps tooling including MLflow, Slurm via Soperator, and PostgreSQL

**Einschränkungen:** Top-end clusters like GB300 and GB200 are quote-only, not self-serve; Spot and preemptible capacity is interruptible and prices move with demand; Requires meaningful ML infrastructure knowledge to get the most out of it

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

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Modal und Nebius beim monatlichen Traffic?

Modal hat 1.196.021 monatliche Besuche, während Nebius 1.145.711 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Modal verzeichnet eine Wachstumsrate von +30,2 % gegenüber dem Vormonat; Nebius verzeichnet +10,7 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

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. Nebius: Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Usage-based pricing published on the site. On-demand GPU instances range from roughly $1.55/GPU-hour for L40S up to about $9.50/GPU-hour for HGX B300, with preemptible and live spot options starting around $0.79/GPU-hour. CPU-only instances start near $0.06/cpu-hour, managed Kubernetes and networking are free, and large-scale clusters or commitments are quoted through sales.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Tailored specifically for high-throughput generative media inference pipelines, whereas Nebius targets general GPU compute infrastructure. | [.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 On-Demand-GPU-Mieten und serverlose Pods, konzentriert sich jedoch mehr auf flexible Entwickler-Instanzen als auf schlüsselfertige Enterprise-Cluster. | [.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 | Bietet robuste serverlose Inferenz-APIs und GPU-Cluster für Open-Source-Modelle, legt jedoch weniger Wert auf rohe Bare-Metal-Kontrolle. | [.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 Peer-to-Peer-GPU-Mietmarktplatz zu günstigeren Preisen, allerdings mit variabler Hardware-Zuverlässigkeit im Vergleich zu verwalteter Infrastruktur. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai.md) |
| 5 | [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) |
| 6 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Provides exceptionally cheap serverless inference for open models via API, but does not offer raw bare-metal GPU rentals. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) |
| 7 | [Lightning AI](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Provides interactive development studios and on-demand GPUs for training, but focuses more on PyTorch workflows than raw infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai.md) |
| 8 | [Novita AI](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai) | 271.371 | -10,4 % | Kostenpflichtig | Combines model APIs and serverless GPU jobs, but lacks the enterprise-grade bare-metal infrastructure orchestration of Nebius. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai.md) |
| 9 | [FluidStack](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack) | 154.620 | +7,3 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Spezialisiert sich auf großflächige Enterprise-Rechenzentrums-GPU-Cluster für schweres Training, ist jedoch weniger auf sofortige Serverless-Funktionen zugeschnitten. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack.md) |
| 10 | [Anyscale](https://openaitools.app/de/tool/anyscale-com) | 49.779 | -23,2 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Built on Ray for distributed model training and scaling workloads, but relies on underlying cloud providers rather than owned GPUs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/anyscale-com.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/modal-com-vs-nebius

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