# AProxy vs Modal AProxy は月間 36,540 訪問、前月比成長率 -41.4%、料金体系無料トライアル、有料を記録しています。Modal は月間 1,196,021 訪問、成長率 +30.2%、料金体系フリーミアム、料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [AProxy](https://openaitools.app/ja/tool/aproxy) | [Modal](https://openaitools.app/ja/tool/modal-com) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://aproxy.com/?keyword=unw8l6dq | https://modal.com | | カテゴリ | AI Web スクレイピング, データ分析のためのAI, AI開発者ツール, AI API | AI開発者ツール, AI API, Large Language Models (LLMs), AIモデル | | 料金モデル | 無料トライアル、有料 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 36,540 | 1,196,021 | | 前月比成長率 | -41.4% | +30.2% | | 主要市場 | ブラジル | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 15,256 | 845,636 | | レビュースコア | 4.1 | 4.8 | | 保存数 | 0 | 3 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## AProxy AProxyが販売するのはグローバルなプロキシネットワークへのアクセスと、それを実務で使いこなすためのツール群です。中核は195か国以上にまたがる7,000万以上のレジデンシャルIPで、1秒未満の接続時間と99.9%の可用性をうたっています。その上に複数のIP種別を用意しています。検知の厳しい対象に向くローテーション型レジデンシャル、データセンターの速度とレジデンシャルの信頼性を兼ね備えた長時間ISP、ローテーションしない静的レジデンシャル、住宅IPの評判が不要な高スループット処理向けの静的データセンターIPです。 IPだけでなく、収集向けAPIも提供します。Web Scraper APIは100以上のドメイン向けの専用エンドポイントを持ち、Universal Scraper APIは実ユーザーの挙動を模してアンチボット対策を回避し、SERP APIはGoogleやBingの検索結果をリアルタイムに構造化データで返し、Video Data APIは大規模な動画メタデータ収集向けにクラウドストレージを統合しています。対象プラットフォームとしてGoogle、Bing、YouTube、DuckDuckGo、Instagram、Facebook、Amazon、Walmartが挙げられています。 プラットフォームはAI・データチームを明確に想定しており、LLMと自動化ワークフローに信頼できるWebデータを供給することを訴求しています。用途にはクロール用プロキシ、市場調査、SEO順位追跡、価格監視、広告検証、ブランド保護、複数SNSアカウント運用が含まれます。管理面では利用状況ダッシュボード、リアルタイムのIPローテーションと設定が可能な柔軟なAPI、1,000以上の都市単位ジオターゲティング、プロキシチェッカー、外部ツール連携を備えます。サポートはメールで24時間以内の返信を明記し、ISO/IEC 27001:2017認証を取得しているとしています。 **料金とプラン:** 従量課金で無料トライアルあり。公開レートはローテーション型レジデンシャルが$0.50/GB程度から、長時間ISPプロキシが約$0.27/GBから、静的レジデンシャルと静的データセンターはIP単位の課金です。無制限レジデンシャルは1日あたり約$67.87から、収集APIは1,000件の結果単位で課金されます。法人向けカスタムとアフィリエイト制度もあります。 - **195か国以上・7,000万以上のIPプール:** ローテーション型レジデンシャル、ISP、静的レジデンシャル、静的データセンターのIPを用意し、1,000以上の都市単位のターゲティングと1秒未満の接続を実現します。 - **収集に特化したAPI群:** 100以上のドメインに対応するWeb Scraper API、実ユーザーを模すUniversal Scraper API、リアルタイムのSERP API、クラウドストレージ統合のVideo Data APIを提供します。 - **柔軟なローテーションとセッション制御:** APIエンドポイントからプロキシ設定とIPローテーションをリアルタイムに制御でき、ISPプロキシは最大12時間のセッションに対応します。 - **管理ダッシュボードと実用ツール:** 利用量の追跡、サブアカウントとホワイトリスト、国コード検索、プロキシチェッカーにより、導入前に接続性を検証できます。 - **コンプライアンスとセキュリティ:** 適法なソースからのIP調達とISO/IEC 27001:2017認証を明示し、企業の調達向けのサポート窓口も用意しています。 **強み:** 1社で多様なIP種別（ローテーション、ISP、静的レジデンシャル、データセンター）をカバー; 収集・SERP APIが既成で、アンチボット対策を自前で作る必要がない; ジオターゲティングの範囲が広くドキュメントも整備され、都市単位で選択可能; 公開レートと無料トライアルがあり、導入前に検証できる **制約・デメリット:** 帯域や結果数に応じた従量課金のため、負荷が大きいとコストが膨らみやすい; 無制限レジデンシャルは日単位課金で、たまにしか使わない人には割高; トライアル枠以外に完全無料プランがなく、気軽な評価がしにくい [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/aproxy.md) ## Modal ModalはAI・データチームに直結するクラウド基盤を提供します。基本の発想は、開発者が通常のPythonを書き、デコレータで関数を定義するかコンテナイメージを用意すれば、あとはModalがコンテナのスケジューリング、GPUの割り当て、ゼロからの自動スケーリング、HTTPSエンドポイントの公開までを処理するというものです。ネットワーク、ストレージ、キャパシティ管理といった基盤の詳細は抽象化され、手元で動くワークロードをそのまま大規模なフリートに展開できます。 プラットフォームはいくつかの基本要素で構成されます。Functionsはサーバーレスコンピューティングを担い、数千基のGPUに並列展開して並列処理やバッチ処理を実行できます。Sandboxesはコーディングエージェント、強化学習のロールアウト、その他の信頼できないコード向けの隔離環境を提供し、1秒未満で起動して非常に高い同時実行数に対応します。TrainingはシングルGPUからマルチノードまでの微調整、強化学習、評価をカバーします。推論側ではOpenAI互換エンドポイントを用意し、独自の推論スタックを持ち込んでトラフィック特性に合わせた調整も可能です。 内部では、大きなイメージとGPUの高速スケジューリング向けに設計された独自のコンテナランタイムとイメージシステム、そしてモデルの重みやデータセットを高速に読み込む分散ファイルシステムを運用しています。キャパシティは複数リージョンにまたがるマルチクラウドのプールから供給され、空いているハードウェアへ自動的にルーティングし、継続的なヘルスチェックを行います。課金はコードが動作した秒単位で、コスト管理も細かく設定できます。無料の開始枠と拡張可能な従量課金を用意し、SOC 2 Type II準拠およびHIPAA対応でエンタープライズにも対応します。 **料金とプラン:** Modalは秒単位の従量課金制です。毎月の無料コンピューティング枠で開始でき、以降はCPU、メモリ、GPUの実使用量に応じて支払います。エンタープライズプランやスタートアップ向けクレジットもあり、個別の価格は営業と相談できます。 - **サーバーレスPython関数:** 通常のPythonを書き、GPUやコンテナを割り当てて、トラフィックに応じて自動スケールしアイドル時はゼロになるHTTPSエンドポイントとして公開できます。 - **エージェント向けSandboxes:** コーディングエージェント、強化学習ロールアウト、信頼できないコード向けの隔離環境を提供。1秒未満で起動し、100万規模の同時サンドボックスに対応します。 - **オンデマンドの学習と微調整:** クォータ申請なしで、弾力的なシングル／マルチノードGPU上で微調整、LoRA、フル学習、強化学習を実行できます。 - **モデル推論とエンドポイント:** OpenAI互換エンドポイントでLLMや画像・動画・音声モデルを提供。独自の推論スタックを持ち込み、基盤はModalに任せることもできます。 - **高速ストレージとマルチクラウド:** 分散ファイルシステムが大きなイメージやモデルの重みを全帯域で読み込み、20以上のクラウドにまたがるプールが最適なハードウェアとリージョンへ自動で振り分けます。 **強み:** Pythonネイティブな開発体験で、インフラの定型コードがほぼ不要; ゼロから数千基のGPUまで拡張でき、秒単位の従量課金; Sandboxesはエージェントや信頼できないコードの用途に最適; 20以上のクラウドにまたがるキャパシティと標準装備の可観測性、エンタープライズ準拠 **制約・デメリット:** 実使用量に応じた課金のため、コスト管理を怠るとGPU中心のワークロードは費用が膨らみやすい; 一部の高度な推論機能やエンタープライズ機能はセルフサービスではなくチームとの相談が必要; サーバーレスモデルは、自前のVMやKubernetesクラスタ管理に慣れたチームには戸惑いがある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/modal-com.md) ## よくある質問 ### AProxy と Modal の月間トラフィックはどのように比較されますか？ AProxy の月間訪問数は 36,540、Modal は 1,196,021 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ AProxy の前月比成長率は -41.4%、Modal は +30.2% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ AProxy: 無料トライアル、有料。従量課金で無料トライアルあり。公開レートはローテーション型レジデンシャルが$0.50/GB程度から、長時間ISPプロキシが約$0.27/GBから、静的レジデンシャルと静的データセンターはIP単位の課金です。無制限レジデンシャルは1日あたり約$67.87から、収集APIは1,000件の結果単位で課金されます。法人向けカスタムとアフィリエイト制度もあります。 Modal: フリーミアム、料金は要問い合わせ。Modalは秒単位の従量課金制です。毎月の無料コンピューティング枠で開始でき、以降はCPU、メモリ、GPUの実使用量に応じて支払います。エンタープライズプランやスタートアップ向けクレジットもあり、個別の価格は営業と相談できます。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 汎用的なPythonコードではなく、生成メディアモデルに特化して最適化された超高速サーバーレス実行です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/ja/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 有料 | 柔軟なGPUインフラとサーバーレスエンドポイントを提供しますが、純粋なPython関数デコレータへのこだわりは控えめです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/runpod.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | 任意のカスタムコンテナ実行よりも、マネージドなオープンソースモデル推論APIに強く焦点を当てています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) | | 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/ja/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 有料 | 世界のマーケットプレイスからクラウド GPU を秒単位でレンタル | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Browser Use](https://openaitools.app/ja/tool/browser-use) | 1,206,376 | +41.1% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 実タスクをこなすブラウザエージェントとステルス雲ブラウザ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/browser-use.md) | | 6 | [Nebius](https://openaitools.app/ja/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 有料、料金は要問い合わせ | 頑丈な企業向けGPUクラスターとマネージド推論を提供しますが、Modalのサーバーレスアプローチよりも多くのインフラ設定が必要です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/nebius.md) | | 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 有料 | Cogによる簡単なモデルパッケージングが可能ですが、Modalのような任意のサーバーレスPythonコンテナ実行は少なくなります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai.md) | | 8 | [Bright Data](https://openaitools.app/ja/tool/bright-data) | 802,752 | -5.9% | 無料トライアル、有料 | スクレイピング・プロキシ・AI向けデータセットを統合したウェブデータ基盤 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/bright-data.md) | | 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 有料 | 200 以上のオープンモデルを低コストで使えるサーバーレス推論 API | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra.md) | | 10 | [Browserbase](https://openaitools.app/ja/tool/browserbase) | 283,597 | -8% | フリーミアム | AI エージェントのためのクラウドブラウザと Web API | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/browserbase.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/aproxy-vs-modal-com More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)