# Modal vs PROXY.CC Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. PROXY.CC verzeichnet 17.415 monatliche Besuche mit -40,2 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | [PROXY.CC](https://openaitools.app/de/tool/proxycc) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://modal.com | https://proxy.cc/?keyword=z9mk0exv | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | KI-Web-Scraping, KI-SEO-Tools, KI-Werbeplattformen | | Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 1.196.021 | 17.415 | | MoM-Wachstumsrate | +30,2 % | -40,2 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Brasilien | | Direkte Besuche | 845.636 | 9.648 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,2 | | 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) ## PROXY.CC PROXY.CC verkauft den Zugang zu einem großen IP-Pool, der mit über 90 Millionen Adressen in mehr als 190 Städten weltweit beworben wird, mit Targeting auf Länder-, Bundesstaats- und Stadtebene. Das Angebot umfasst mehrere Proxy-Typen, damit Teams das passende Werkzeug wählen können: rotierende Residential-Proxys für Scraping und Crawling, statische Residential-Proxys mit fester IP und unbegrenztem Traffic, Unlimited-Residential-Tarife, statische Datacenter-Proxys mit hohen Genauigkeitswerten und Long-Acting-ISP-Proxys für längere, ununterbrochene Sitzungen. Im Betrieb legt die Plattform Wert auf flexible Konfiguration. Nutzer authentifizieren sich per Benutzername und Passwort oder IP-Whitelist, können Unterbenutzer anlegen, Proxys aus vielen Ländern wählen, Sitzungen nach ISP und Protokoll feinjustieren und die Rotation nach Zeit oder Anfrage mit automatischem Austausch steuern. Es gibt keine Begrenzung bei gleichzeitigen Sitzungen oder Aufrufhäufigkeit, und die Dokumentation deckt API-Parameter samt Codebeispielen für Python, Node.js, PHP, Go, Java, C#, Shell und Ruby ab. Zu den vom Anbieter hervorgehobenen Anwendungsfällen gehören Marktforschung, Markenschutz, Ad Verification, Web Scraping und Crawling, SEO-Monitoring und Social-Media-Marketing, mit Geo-Targeting auf Länder- und Stadtebene und einer angegebenen Erfolgsrate von 99,5 %. Zusätzlich gibt es kostenlose Tools wie einen Proxy-Checker und eine Liste kostenloser Proxys, mehrsprachige Oberflächen sowie Partner- und Affiliate-Programme. **Preise und Tarife:** PROXY.CC bepreist jede Proxy-Art separat: rotierende Residential-Proxys ab einem Preis pro GB, statische Residential- und Datacenter-Proxys ab einem Preis pro IP und Tag, Unlimited-Residential-Tarife pro Tag und Long-Acting-ISP-Proxys pro GB. Aktuelle Preise und Tarifdetails stehen auf der Preisseite der Website. - **Über 90 Mio. IPs in mehr als 190 Standorten:** Ein großes Residential- und Datacenter-Netzwerk mit Targeting auf Länder-, Bundesstaats-, Stadt- und ASN-Ebene. - **Mehrere Proxy-Produktlinien:** Rotierende Residential-, statische Residential-, Unlimited-Residential-, statische Datacenter- und Long-Acting-ISP-Proxys für unterschiedliche Workloads. - **Flexible Authentifizierung und Steuerung:** Authentifizierung per Benutzer/Passwort oder IP-Whitelist, Anlage von Unterbenutzern, Filterung nach ISP und Protokoll sowie Rotation nach Zeit oder Anfrage mit Auto-Replace. - **Entwicklerfreundliche API:** Dokumentierte API-Parameter mit Codebeispielen für Python, Node.js, PHP, Go, Java, C#, Shell und Ruby. - **Kostenlose Hilfstools:** Ein Proxy-Checker und eine Liste kostenloser Proxys stehen neben dem bezahlten Netzwerk für schnelle Tests bereit. **Stärken:** Sehr großer IP-Pool mit granularer Ausrichtung auf Land, Stadt und ASN; Mehrere Proxy-Typen für rotierende, feste oder unbegrenzte Anforderungen; Keine Begrenzung gleichzeitiger Sitzungen oder Aufrufhäufigkeit; Dokumentierte API mit Beispielen in gängigen Programmiersprachen **Einschränkungen:** Die Preise verteilen sich auf viele Produktlinien, was einen genauen Kostenvergleich erfordert; Die Seite ist marketinglastig und bietet nur begrenzt unabhängige Leistungsbenchmarks; Die Wirksamkeit hängt letztlich von den Anti-Bot-Maßnahmen der Zielseiten ab [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/proxycc.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Modal und PROXY.CC beim monatlichen Traffic? Modal hat 1.196.021 monatliche Besuche, während PROXY.CC 17.415 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Modal verzeichnet eine Wachstumsrate von +30,2 % gegenüber dem Vormonat; PROXY.CC verzeichnet -40,2 %. ### 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. PROXY.CC: Kostenlos. PROXY.CC bepreist jede Proxy-Art separat: rotierende Residential-Proxys ab einem Preis pro GB, statische Residential- und Datacenter-Proxys ab einem Preis pro IP und Tag, Unlimited-Residential-Tarife pro Tag und Long-Acting-ISP-Proxys pro GB. Aktuelle Preise und Tarifdetails stehen auf der Preisseite der Website. ## 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 | [Browser Use](https://openaitools.app/de/tool/browser-use) | 1.206.376 | +41,1 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Browser-Agenten und getarnte Cloud-Browser für echte Webaufgaben | [.md](https://openaitools.app/de/tool/browser-use.md) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [Bright Data](https://openaitools.app/de/tool/bright-data) | 802.752 | -5,9 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Webdaten-Infrastruktur für Scraping, Proxys und KI-fertige Datensätze | [.md](https://openaitools.app/de/tool/bright-data.md) | | 9 | [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) | | 10 | [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) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/modal-com-vs-proxycc 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)