# Modal vs Salad Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. Salad verzeichnet 713.519 monatliche Besuche mit +10,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | [Salad](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://modal.com | https://salad.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | KI-Entwicklertools, AI API, KI-Transkription, Large Language Models (LLMs) | | Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 1.196.021 | 713.519 | | MoM-Wachstumsrate | +30,2 % | +10,4 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 845.636 | 440.915 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,3 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 3 | 1 | | 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) ## Salad Salad geht die Kosten von GPU-Compute von einer anderen Seite an. Statt neue Rechenzentrumskapazität zu finanzieren, koordiniert sie die bereits vorhandene Versorgung: Consumer-GPUs, die in PCs und Workstations weltweit ungenutzt sind. Seit 2018 haben über 450.000 GPUs zum Netzwerk beigetragen, und aktuell meldet es über 16.000 täglich aktive GPUs in mehr als 190 Ländern. Die Preise beginnen bei rund 0,015 USD pro GPU-Stunde, was das Unternehmen als bis zu 90 % unter Hyperscaler-Tarifen positioniert. Die Orchestrierungsschicht ist das Kernprodukt. Salad Container Engine plant OCI/Docker-Container auf Knoten, die sie nie zuvor gesehen hat, verifiziert sie, isoliert sie hinter einem Hypervisor, streamt Logs und verlagert Arbeit in dem Moment, in dem ein Knoten verschwindet – entscheidend, weil unterbrechbare Consumer-Hardware unvorhersehbar ausfällt. Ein proprietäres Trust-Rating bewertet Leistung und Verfügbarkeit der Knoten, und die Priority-Preise bringen günstige unterbrechbare Kapazität mit Workloads zusammen, die damit umgehen können. Dieselbe Engine läuft auf der Community Cloud, auf reservierter Salad-Dedicated-Hardware (RTX PRO 6000 Blackwell unter den ersten) und in einer Private Cloud innerhalb der eigenen Organisation, wo ungenutzte Workstation-GPUs zu einem OpenAI-kompatiblen Token-Dienst gebündelt werden, ohne dass Unternehmensdaten die Firmengeräte verlassen. Darauf setzen mehrere Managed-Produkte auf: ein OpenAI-kompatibles AI Gateway für Open-Weight-Modelle, eine Transcription API und der Gateway Service für Residential-IP-Tunnel. Veröffentlichte Benchmarks pro Workload untermauern das Versprechen – etwa 5.243 Flux.1-Schnell-Bilder pro Dollar, 95,1 % CommonVoice-Genauigkeit ab 0,16 USD pro Audio-Stunde und Pauschal-GPU-Stundensätze oder Token-Preise ab 0,06 USD pro Million Input-Tokens für LLM-Inferenz. Zu den Produktionsnutzern zählen Civitai, Blend, Klyne.ai, Undetectable AI, Pareto und Datasembly. **Preise und Tarife:** Pay-as-you-go ohne Verträge oder Mindestmengen auf SaladCloud: sekundengenaue Abrechnung für Container und Token-Preise im AI Gateway, mit GPU-Sätzen ab rund 0,015 USD pro GPU-Stunde und gestaffelten Mengenrabatten. Reservierte Kapazität und Enterprise-Verträge sind über Salad Dedicated und Private Cloud verfügbar, Angebot auf Anfrage. - **Salad Container Engine:** Plant, überwacht und verlagert Docker-/OCI-Workloads über Tausende verteilte GPU-Knoten, mit Failover, wenn Knoten verschwinden. - **Community-Cloud-GPU-Pool:** On-Demand-Zugriff auf einen verteilten Pool ungenutzter Consumer-GPUs in über 190 Ländern, Priority-Preise ab rund 0,015 USD pro GPU-Stunde. - **OpenAI-kompatibles AI Gateway:** Ein Managed-Token-Endpunkt für Open-Weight-Modelle mit Token-Abrechnung, wobei deine Daten nie zum Training genutzt werden. - **Private Cloud auf eigener Hardware:** Betreibe denselben Orchestrierungs-Stack in deiner Organisation und bündle ungenutzte Workstation-GPUs zu einem internen OpenAI-kompatiblen Dienst. - **Workload-optimierte APIs:** Managed Services wie die Transcription API und Virtual-Kubelet-Unterstützung, um Kubernetes-Pods im Netzwerk zu planen. **Stärken:** Strukturell niedrige Preise – GPU-Sätze ab rund 0,015 USD pro Stunde; Eine Orchestrierungsschicht deckt On-Demand-, reservierte und private Infrastruktur ab; Behandelt Unterbrechungen nativ, was bei Consumer-Hardware zählt; OpenAI-kompatible Endpunkte erleichtern die Migration von anderen Anbietern **Einschränkungen:** Unterbrechbare Consumer-Knoten eignen sich nicht ohne Weiteres für latenzkritische oder dauerhaft laufende Workloads; Verteilte Hardware schwankt stärker in der Leistung als einheitliche Rechenzentrumsracks; Kein klassischer Gratis-Tarif – die Kosten steigen direkt mit der Nutzung [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Modal und Salad beim monatlichen Traffic? Modal hat 1.196.021 monatliche Besuche, während Salad 713.519 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Modal verzeichnet eine Wachstumsrate von +30,2 % gegenüber dem Vormonat; Salad verzeichnet +10,4 %. ### 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. Salad: Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Pay-as-you-go ohne Verträge oder Mindestmengen auf SaladCloud: sekundengenaue Abrechnung für Container und Token-Preise im AI Gateway, mit GPU-Sätzen ab rund 0,015 USD pro GPU-Stunde und gestaffelten Mengenrabatten. Reservierte Kapazität und Enterprise-Verträge sind über Salad Dedicated und Private Cloud verfügbar, Angebot auf Anfrage. ## 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 zuverlässige dedizierte und serverlose GPU-Vermietung, verfügt jedoch nicht über Salads extrem kostengünstigen Peer-to-Peer-Consumer-Hardware-Pool. | [.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 | Spezialisiert sich auf verwaltete Serverless-Inferenzen-APIs für Open-Source-Modelle statt auf die Vermietung von reiner GPU-Infrastruktur. | [.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 umfangreichen Peer-to-Peer-GPU-Marktplatz zu günstigeren Preisen, erfordert jedoch mehr manuelle Konfiguration. | [.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 | Liefert NVIDIA-GPU-Cluster der Enterprise-Klasse und verwaltete ML-Tools, allerdings zu einem höheren professionellen Preis. | [.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 | Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances. | [.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 | [FluidStack](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack) | 154.620 | +7,3 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/modal-com-vs-salad-gpu-cloud 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)