# Ollama vs StackRef Ollama enregistre 9 421 973 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +4,3 % et un modèle tarifaire Free, Freemium, Paid. StackRef enregistre 765 visites mensuelles avec une croissance de +184,4 % et un modèle tarifaire Tarifs sur demande. | Métrique | [Ollama](https://openaitools.app/fr/tool/ollama) | [StackRef](https://openaitools.app/fr/tool/stackref) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://ollama.com | https://stackref.com | | Catégories | Large Language Models (LLMs), Outils de développement IA, Modèles d'IA open source | Autres | | Modèle tarifaire | Free, Freemium, Paid | Tarifs sur demande | | Visites mensuelles | 9 421 973 | 765 | | Taux de croissance mensuel | +4,3 % | +184,4 % | | Marché principal | Chine | Indonésie | | Visites directes | 4 020 134 | 305 | | Score d'avis | 4,8 | 4 | | Nombre d'enregistrements | 0 | 0 | | Plateformes prises en charge | app, open-source, website | Site web | ## Ollama Ollama est devenu la porte d'entrée habituelle vers les modèles ouverts pour de nombreux développeurs. Une seule installation fournit un serveur local et une ligne de commande qui télécharge les poids, gère les versions et expose une API HTTP simple sur votre machine. Comme tout s'exécute en local, les prompts et les réponses ne quittent jamais votre ordinateur, ce qui en fait un choix idéal pour le prototypage sensible à la confidentialité, le travail hors ligne et les expérimentations qui ne doivent pas être facturées au token. Le projet a largement dépassé le simple exécuteur local. Ollama sert aussi des modèles ouverts dans le cloud, ce qui permet d'accéder à des modèles plus grands et plus performants sans posséder de GPU haut de gamme. L'entreprise annonce plus de neuf millions d'installations mensuelles, plus d'un milliard de téléchargements de modèles et des centaines de milliers de milliards de tokens traités, signe de son intégration profonde dans les flux de travail de développement IA. Le prix reste accessible : exécuter des modèles sur votre propre matériel est gratuit et illimité, tandis que l'usage cloud est facturé au token, avec des abonnements pour les particuliers, les utilisateurs intensifs et les équipes. Les poids des modèles proviennent de leurs éditeurs d'origine, et Ollama indique que les prompts et les réponses ne sont jamais journalisés ni utilisés pour l'entraînement. **Tarifs et offres:** L'exécution sur votre propre matériel est gratuite. L'usage cloud est facturé au million de tokens, avec Pro environ 20 $/mois, Max environ 100 $/mois, Team environ 500 $/mois avec crédits partagés et Enterprise sur devis. Un tarif annuel réduit est proposé. - **Modèles locaux en une commande:** Installez une fois puis téléchargez des modèles à poids ouverts par leur nom ; Ollama gère les poids, la quantification et les versions. - **API HTTP locale et CLI:** Un serveur intégré expose une API REST simple, permettant aux scripts, éditeurs et agents d'appeler les modèles locaux avec un minimum de configuration. - **Modèles cloud pour les gros besoins:** Redirigez les requêtes vers des modèles ouverts hébergés lorsque votre portable ne suffit pas, avec tarification au token et niveaux de concurrence. - **Large catalogue de modèles:** Accédez aux familles Llama, Qwen, DeepSeek, Gemma, Mistral et gpt-oss depuis une seule interface. - **Confidentialité par défaut:** L'inférence locale garde les prompts et les sorties sur votre appareil, sans journalisation ni usage pour l'entraînement. **Forces:** Installation et utilisation très rapides, avec une CLI et une API conviviales; L'inférence locale offre une forte confidentialité et aucun coût au token sur votre matériel; Catalogue large et régulièrement mis à jour de modèles à poids ouverts; L'option cloud permet de monter en puissance sans acheter de nouveau matériel **Limites:** Les performances locales dépendent fortement du GPU et de la RAM; L'usage cloud est facturé au token et les grands modèles font vite grimper la facture; Les fonctions avancées de service sont moins étendues que celles de serveurs d'inférence dédiés [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/ollama.md) ## StackRef StackRef est un cabinet de conseil indépendant dirigé par Keith McDuffee, un architecte cloud certifié CISSP avec plus de 20 ans d'expérience en infrastructure, DevOps et sécurité, actuellement également Senior Director of DevOps and Application Security. Côté conseil, il apporte une aide concrète pour concevoir, sécuriser et optimiser des environnements cloud sur AWS, GCP et Azure, en mettant l'accent sur la précision et la clarté des besoins plutôt que sur la surfacturation ou la complexité excessive. Outre le conseil, StackRef propose son propre gestionnaire de hackathons internes auto-hébergé et de bout en bout. Ce produit couvre le cycle du hackathon avec des fonctions telles que des environnements sandbox, une notation assistée par IA et la collaboration d'équipe, ce qui le rend utile aux organisations qui veulent organiser des événements d'innovation internes sur leur propre infrastructure plutôt qu'un SaaS tiers. Les avis clients soulignent la réactivité, une connaissance approfondie de l'infrastructure de bout en bout et la volonté d'explorer les problèmes et de proposer plusieurs solutions. Basé près de Boston et travaillant à distance avec des clients du monde entier, StackRef convient aux équipes qui veulent à la fois un expert senior et responsable et un outil de hackathon interne sur mesure. Le tarif se négocie via un appel introductif gratuit ou un e-mail direct. **Tarifs et offres:** StackRef ne publie pas de tarifs fixes. Son modèle est un tarif sur devis : vous réservez un appel introductif gratuit de 30 minutes ou écrivez directement pour discuter de la portée du conseil ou de la plateforme de hackathon auto-hébergée et recevoir un devis. - **Conseil en architecture cloud:** Architecture, sécurité et optimisation des coûts concrètes sur AWS, GCP et Azure, menées par un architecte certifié CISSP avec plus de 20 ans d'expérience. - **Sécurité et conformité:** Des missions ciblées pour durcir les environnements cloud et soutenir la conformité, en mettant l'accent sur une infrastructure robuste et bien gouvernée. - **Optimisation des coûts:** Un travail concret pour réduire les dépenses cloud et dimensionner correctement l'infrastructure sans sacrifier la fiabilité. - **Plateforme de hackathons internes:** Un gestionnaire de hackathons internes auto-hébergé et de bout en bout, avec environnements sandbox et notation assistée par IA pour les événements d'innovation. - **Accès direct à l'expert:** Réservez un appel gratuit de 30 minutes et travaillez directement avec l'architecte principal plutôt que via une file d'attente ou une transmission. **Forces:** Accès direct à un architecte certifié CISSP avec plus de 20 ans d'expérience; Expertise multicloud couvrant AWS, GCP et Azure; Conseil combiné à une plateforme de hackathons auto-hébergée; Appel introductif gratuit de 30 minutes avant de s'engager **Limites:** La capacité de conseil repose sur un seul architecte principal, ce qui peut limiter les missions en parallèle; Le logiciel de hackathon et le conseil sont des offres distinctes qui peuvent convenir à des acheteurs différents; Aucun tarif fixe publié, le budget nécessite donc un échange; C'est une niche centrée sur l'architecture cloud et les hackathons internes plutôt que sur des outils d'équipe larges [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/stackref.md) ## Questions fréquentes ### Comment Ollama et StackRef se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? Ollama enregistre 9 421 973 visites mensuelles, tandis que StackRef enregistre 765. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? Ollama a un taux de croissance mensuel de +4,3 % ; StackRef a +184,4 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? Ollama : Free, Freemium, Paid. L'exécution sur votre propre matériel est gratuite. L'usage cloud est facturé au million de tokens, avec Pro environ 20 $/mois, Max environ 100 $/mois, Team environ 500 $/mois avec crédits partagés et Enterprise sur devis. Un tarif annuel réduit est proposé. StackRef : Tarifs sur demande. StackRef ne publie pas de tarifs fixes. Son modèle est un tarif sur devis : vous réservez un appel introductif gratuit de 30 minutes ou écrivez directement pour discuter de la portée du conseil ou de la plateforme de hackathon auto-hébergée et recevoir un devis. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/fr/tool/openrouter-ai) | 19 941 437 | -6,2 % | Payant | Cloud API gateway providing instant access to thousands of models, trading local hardware privacy for cloud compute. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [Dify](https://openaitools.app/fr/tool/dify-ai) | 819 691 | -15 % | Freemium | Open-source platform for building visual agentic workflows and RAG pipelines using local or cloud models. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/dify-ai.md) | | 3 | [Open WebUI](https://openaitools.app/fr/tool/open-webui) | 804 534 | -2,8 % | Freemium | Interface de chat web auto-hébergée riche en fonctionnalités conçue pour gérer et interroger des modèles locaux comme Ollama. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/open-webui.md) | | 4 | [Angular](https://openaitools.app/fr/tool/angular-dev) | 735 108 | -7,5 % | Gratuit | Le framework tout-en-un de Google pour des applis web évolutives | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/angular-dev.md) | | 5 | [AnythingLLM](https://openaitools.app/fr/tool/anythingllm) | 512 269 | +12,9 % | Freemium | Application de bureau axée sur la confidentialité, spécialisée dans le chat sur documents locaux et le RAG, contrairement au runtime CLI généraliste d'Ollama. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/anythingllm.md) | | 6 | [LlamaIndex](https://openaitools.app/fr/tool/llamaindex) | 387 910 | +19,9 % | Freemium, Tarifs sur demande | Development framework for connecting local models to external document stores and structured data sources. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/llamaindex.md) | | 7 | [Jan](https://openaitools.app/fr/tool/jan) | 291 894 | -9,6 % | Gratuit | Application de bureau open source pour exécuter des modèles en local avec interface graphique, mais plus lourde que la CLI légère d'Ollama. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/jan.md) | | 8 | [Lemonade](https://openaitools.app/fr/tool/lemonade-ai) | 96 232 | -34,4 % | Gratuit | Serveur d'IA local open source prenant en charge l'inférence multimodale, y compris la vision et la parole, s'étendant au-delà de l'accent mis sur le texte par Ollama. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/lemonade-ai.md) | | 9 | [Open Interpreter](https://openaitools.app/fr/tool/open-interpreter) | 57 487 | -29 % | Gratuit | Local coding agent that executes natural language instructions directly inside your terminal environment. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/open-interpreter.md) | | 10 | [Conduit rigide LSZH service moyen 20-63 mm](https://openaitools.app/fr/tool/20-63mm-medium-duty-rigid-lszh-conduit) | 24 860 | +11,3 % | Tarifs sur demande | Conduit rigide en PVC à faible émission de fumée et sans halogène | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/20-63mm-medium-duty-rigid-lszh-conduit.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/ollama-vs-stackref More Markdown: [Catégories](https://openaitools.app/fr/categories.md) · [Classements de trafic](https://openaitools.app/fr/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/fr/llms.txt)