# Modal vs TinyFish Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. TinyFish verzeichnet 1.124.952 monatliche Besuche mit +199,7 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | [TinyFish](https://openaitools.app/de/tool/tinyfish) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://modal.com | https://www.tinyfish.ai | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | AI API, AI Agent, KI-Browser, KI-Web-Scraping | | Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Freemium, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 1.196.021 | 1.124.952 | | MoM-Wachstumsrate | +30,2 % | +199,7 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 845.636 | 401.320 | | 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) ## TinyFish TinyFish beschreibt sich selbst als Web-Stack für KI-Agenten: eine serverlose Plattform, mit der Agenten im Live-Web suchen, extrahieren, browsen und handeln können. Statt eines Einzeltools bündelt sie mehrere Produkte unter einem API-Schlüssel und einer Wallet – TinySearch liefert frisch im Browser gerenderte Suchergebnisse als strukturiertes JSON, TinyFetch wandelt jede URL in token-effizientes Markdown, JSON oder HTML um, TinyBrowser bietet echte Cloud-Browser-Sitzungen, die sich mit Playwright, Puppeteer oder CDP steuern lassen, TinyAgent führt mehrstufige Automatisierungen aus einem Ziel in natürlicher Sprache aus, und TinyMonitor meldet, wenn sich eine Seite oder ein Thema ändert. Die Plattform zielt auf Produktionslasten, nicht auf Demos. Betont werden Zuverlässigkeit und Struktur, echtes Browser-Rendering statt dünner Cache-Ergebnisse, persistenter Sitzungszustand und die Unterstützung authentifizierter Abläufe. Ergänzend gibt es TinyVault, das 1Password oder Bitwarden anbindet, damit Zugangsdaten das Modell nie erreichen, TinyProfiles zum Speichern angemeldeter Sitzungen sowie Schritt-für-Schritt-Aufzeichnungen, mit denen sich nachvollziehen lässt, was ein Agent auf einer Website getan hat. TinyFish ist darauf ausgelegt, sich in bestehende Entwicklungs-Stacks einzufügen. Es wird für die Nutzung mit Claude, ChatGPT, Cursor und anderen Agenten-Runtimes beworben, bietet eine MCP-Anbindung, ein Python-SDK und eine CLI und adressiert Anwendungsfälle wie Preisüberwachung, Datensatzanreicherung, Tiefenrecherche und Automatisierung von Lieferantenportalen. Suche und Basis-Abruf sind kostenlos, während Agenten-Schritte, Browser-Minuten und Monitoring-Prüfungen nutzungsabhängig über eine Prepaid-Wallet abgerechnet werden; für größere Deployments gibt es einen Enterprise-Pfad. **Preise und Tarife:** Freemium und nutzungsbasiert. Suche und Basis-Abruf sind kostenlos und ohne Suchgebühr; TinyAgent wird pro Schritt, TinyBrowser pro Minute und TinyMonitor pro Prüfung über eine Prepaid-Wallet abgerechnet, neue Konten erhalten ein kleines Startguthaben. Enterprise-Preise sind individuell – aktuelle Sätze auf der Preisseite prüfen. - **TinySearch:** Im echten Browser gerenderte Suche, die strukturiertes JSON mit frischen, nicht gecachten Ergebnissen aus dem Live-Web liefert – ohne Suchgebühr. - **TinyFetch:** Wandelt jede URL in token-effizientes Markdown, JSON oder HTML um und entfernt Navigationsleisten, Cookie-Banner und Werbung, bevor sie das Modell erreichen. - **TinyBrowser:** Vollständige Cloud-Browser-Sitzungen mit persistentem Zustand, steuerbar über Playwright, Puppeteer oder das Chrome DevTools Protocol. - **TinyAgent und TinyMonitor:** Ein Ziel in natürlicher Sprache genügt: Der Agent navigiert, füllt Formulare aus und liefert strukturierte Ergebnisse; das Monitoring meldet Änderungen an verfolgten Seiten oder Themen. - **Ein Schlüssel, eine Wallet:** Suche, Abruf, Browser und Agent teilen sich Authentifizierung und Abrechnung, dazu kommen MCP-Anbindung, Python-SDK und CLI. **Stärken:** Bündelt Suche, Abruf, Browsen, Agentenautomatisierung und Monitoring in einem API-Schlüssel und einer Wallet; Im echten Browser gerenderte, nicht gecachte Ergebnisse statt dünner Cache-Ausschnitte; Kostenlose Such- und Abruf-Stufen senken die Kosten pro Aufgabe gegenüber mehreren kostenpflichtigen Such-APIs; Starke Entwickler-Ergonomie: MCP, Python-SDK, CLI und Integrationen mit gängigen Agenten-Runtimes **Einschränkungen:** Agenten-Schritte, Browser-Minuten und Monitoring-Prüfungen werden nutzungsabhängig abgerechnet und summieren sich bei hohem Volumen; Bei komplexen Authentifizierungsabläufen bleibt die übliche Fragilität beim Steuern von Drittanbieter-Seiten; Es ist Infrastruktur für Entwickler, nicht für nicht-technische Endnutzer gedacht [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/tinyfish.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Modal und TinyFish beim monatlichen Traffic? Modal hat 1.196.021 monatliche Besuche, während TinyFish 1.124.952 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Modal verzeichnet eine Wachstumsrate von +30,2 % gegenüber dem Vormonat; TinyFish verzeichnet +199,7 %. ### 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. TinyFish: Freemium, Preise auf Anfrage. Freemium und nutzungsbasiert. Suche und Basis-Abruf sind kostenlos und ohne Suchgebühr; TinyAgent wird pro Schritt, TinyBrowser pro Minute und TinyMonitor pro Prüfung über eine Prepaid-Wallet abgerechnet, neue Konten erhalten ein kleines Startguthaben. Enterprise-Preise sind individuell – aktuelle Sätze auf der Preisseite prüfen. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Apify](https://openaitools.app/de/tool/apify) | 4.147.762 | +3,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet einen riesigen Marktplatz an fertigen Scrapern, fungiert jedoch eher als Actor-Plattform denn als rohe API. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/apify.md) | | 2 | [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) | | 3 | [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) | | 4 | [Firecrawl](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev) | 1.828.239 | -1,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet sauberere LLM-bereit Markdown-Konvertierung und Crawling, hat aber nicht die interaktiven Cloud-Browser-Automatisierungsfunktionen von TinyFish. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev.md) | | 5 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [Exa](https://openaitools.app/de/tool/exa-ai) | 1.062.574 | +16,8 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet überlegene neurale Websuche für KI-Agenten, aber weniger umfassende Tools zur Rohbrowser-Automatisierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/exa-ai.md) | | 9 | [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) | | 10 | [Bright Data](https://openaitools.app/de/tool/bright-data) | 802.752 | -5,9 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Liefert Proxy-Netzwerke und Scraping-Infrastruktur auf Unternehmensebene, erfordert jedoch eine steilere Lernkurve als TinyFish. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/bright-data.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/modal-com-vs-tinyfish 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)