# Modal vs Thunder Compute Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. Thunder Compute verzeichnet 102.147 monatliche Besuche mit -29 % Wachstum und einem Preismodell „Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)“. | Kennzahl | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | [Thunder Compute](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://modal.com | https://thundercompute.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs) | | Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | | Monatliche Besuche | 1.196.021 | 102.147 | | MoM-Wachstumsrate | +30,2 % | -29 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 845.636 | 40.743 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,4 | | 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) ## Thunder Compute Thunder Compute ist ein Cloud-GPU-Anbieter, der sich selbst als GPU-Sandbox-Unternehmen bezeichnet. Statt eines einzigen generischen VM-Angebots teilt es sein Produkt in zwei Formen. Instanzen sind langlebige GPU-Maschinen für Entwicklung und Training, verfügbar mit RTX A6000, L40, A100 80GB oder H100 SXM, konfigurierbar nach GPU-Anzahl, vCPU, RAM und Festplatte, und nur während der Laufzeit minutengenau abgerechnet. Sandboxes sind isolierte, kurzlebige Ubuntu-Mikro-VMs für Agenten-Workloads: Reinforcement-Learning-Umgebungen, Evaluierungsläufe und CI-Jobs, die für wenige Minuten eine GPU brauchen und danach verschwinden. Das Unternehmen setzt auf Preis und Entwicklerfreundlichkeit. Die veröffentlichten Preise nennen H100-SXM-Instanzen mit 3,20 $ pro GPU-Stunde, A100 80GB mit 1,09 $, L40 mit 0,79 $ und RTX A6000 mit 0,35 $, dazu Sekundenpreise für Sandboxes von 2,95 $ pro GPU-Stunde für H100 und 1,95 $ für A100. Speicher wird pro GB-Monat mit monatlichen Snapshot-Preisen abgerechnet, und für ausgehenden Datenverkehr fallen keine Kosten an. Thunder Compute gibt an, die Kosten durch effiziente Arbeitslastplanung und weniger Leerlauf niedrig zu halten und diese Ersparnis weiterzugeben. Der Workflow ist auf Skriptbarkeit statt auf Klicks ausgelegt. Eine CLI übernimmt Erstellung und Verbindung von Instanzen, eine VS-Code-Erweiterung unterstützt die Iteration im Editor, und ein MCP-Server plus REST-API erlauben Agenten und internen Plattformen die programmatische GPU-Bereitstellung. Snapshots erhalten den Festplattenzustand zwischen Sitzungen, und weder Instanzen noch Sandboxes werden verdrängt. Das Unternehmen sammelte 2026 eine 13-Millionen-Dollar-Serie-A ein, um die Plattform auszubauen, und dokumentiert den Stack mit Leitfäden, Quickstarts und API-Referenzen. **Preise und Tarife:** Thunder Compute rechnet Instanzen während der Laufzeit minutengenau und Sandboxes sekundengenau ab. Veröffentlichte Instanzpreise: RTX A6000 0,35 $/GPU-Stunde, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, zusätzliche vCPUs 0,04 $/vCPU-Stunde. Sandboxes kosten 2,95 $/GPU-Stunde für H100 SXM und 1,95 $/GPU-Stunde für A100 80GB plus vCPU-, Speicher- und Storage-Komponenten. Instanzfestplatten kosten 0,219 $/GB pro Monat (die ersten 100 GB pro GPU inklusive), Snapshots 0,05 $/GB pro Monat, und Egress ist kostenlos. Hinweis: Die Preise ändern sich, prüfen Sie sie auf der Preisseite. - **Persistente GPU-Instanzen:** Starten Sie Maschinen mit RTX A6000, L40, A100 80GB oder H100 SXM, oft in Minuten SSH-bereit, und zahlen Sie nur während der Laufzeit. - **GPU-Sandboxes pro Sekunde:** Starten Sie isolierte Ubuntu-VMs mit oder ohne GPU für RL-Rollouts, Evaluierungen und CI, sekundengenau abgerechnet und zwischen Läufen auf null skaliert. - **Entwicklerorientierte Werkzeuge:** CLI, VS-Code-Erweiterung, MCP-Server und REST-API steuern die Infrastruktur vom Terminal, Editor, KI-Agenten oder eigenen Dienst aus. - **Snapshots und persistenter Speicher:** Speichern Sie die Instanzfestplatte als Snapshot und stellen Sie sie später wieder her, um Experimente zu pausieren, ohne Maschinen laufen zu lassen. - **Keine Verdrängung, keine Egress-Kosten:** Instanzen und Sandboxes werden nie verdrängt, und ausgehender Datentransfer wird nicht berechnet. **Stärken:** Aggressive Preise gegenüber Hyperscalern: veröffentlichte H100-Preise von etwa 3,20 $/GPU-Stunde gegenüber über 6 $ bei großen Clouds.; Zwei Abrechnungsmodelle für zwei reale Workloads: persistente Instanzen pro Minute und ephemere Sandboxes pro Sekunde.; Keine Egress-Kosten und keine Verdrängung – zwei häufige Quellen unerwarteter Kosten und Unterbrechungen entfallen.; Echte Entwickleroberfläche: CLI, VS-Code-Erweiterung, MCP-Server, REST-API und Templates. **Einschränkungen:** Die GPU-Verfügbarkeit schwankt, ein bestimmter Typ kann beim Start ausverkauft sein.; Der Sandbox-Zugang wird über den Vertrieb angefragt und ist nicht ab dem Sign-up vollständig self-service.; Der GPU-Katalog ist schmaler als bei den größten Hyperscalern, die mehr Beschleunigerfamilien bieten. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Modal und Thunder Compute beim monatlichen Traffic? Modal hat 1.196.021 monatliche Besuche, während Thunder Compute 102.147 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Modal verzeichnet eine Wachstumsrate von +30,2 % gegenüber dem Vormonat; Thunder Compute verzeichnet -29 %. ### 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. Thunder Compute: Paid (per-minute instances, per-second sandboxes). Thunder Compute rechnet Instanzen während der Laufzeit minutengenau und Sandboxes sekundengenau ab. Veröffentlichte Instanzpreise: RTX A6000 0,35 $/GPU-Stunde, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, zusätzliche vCPUs 0,04 $/vCPU-Stunde. Sandboxes kosten 2,95 $/GPU-Stunde für H100 SXM und 1,95 $/GPU-Stunde für A100 80GB plus vCPU-, Speicher- und Storage-Komponenten. Instanzfestplatten kosten 0,219 $/GB pro Monat (die ersten 100 GB pro GPU inklusive), Snapshots 0,05 $/GB pro Monat, und Egress ist kostenlos. Hinweis: Die Preise ändern sich, prüfen Sie sie auf der Preisseite. ## 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 | 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 | [.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 | 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. | [.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 | [Salad](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud) | 713.519 | +10,4 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert | [.md](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud.md) | | 8 | [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) | | 9 | [Lightning AI](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Die AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai.md) | | 10 | [Novita AI](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai) | 271.371 | -10,4 % | Kostenpflichtig | Eine Cloud für 200+ Modell-APIs, Agent-Sandboxes und GPU-Compute | [.md](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/modal-com-vs-thunder-compute 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)