# Boxes.dev vs RunPod Boxes.dev は月間 552 訪問、前月比成長率 0%、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。RunPod は月間 2,881,043 訪問、成長率 +5.9%、料金体系有料を記録しています。 | 指標 | [Boxes.dev](https://openaitools.app/ja/tool/boxes-dev) | [RunPod](https://openaitools.app/ja/tool/runpod) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://boxes.dev | https://runpod.io | | カテゴリ | AI Agent, AI開発者ツール, AIコードアシスタント, AI Copilot | AI開発者ツール, AIモデル, Large Language Models (LLMs), AI API | | 料金モデル | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 有料 | | 月間訪問数 | 552 | 2,881,043 | | 前月比成長率 | 0% | +5.9% | | 主要市場 | グローバル | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 159 | 1,634,834 | | レビュースコア | 4.6 | 4.7 | | 保存数 | 0 | 4 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## Boxes.dev AI コーディングエージェントを複数同時に動かした瞬間に問題が生じます。1 台のノート PC では、複数のエージェントに分離されたファイルシステム、分離されたポート、十分な CPU を提供できないのです。Boxes.dev の答えは、意味のある作業単位ごとに 1 台のクラウドマシン、すなわち devbox を割り当てることです。devbox は独自のファイルシステム、プロセス、localhost へのポートフォワーディング、そして導入済みの開発環境を持つ本物の Linux マシンであり、複数のタスクがポート衝突やリソース競合なしに並行して動きます。 Boxes.dev の際立った特徴は、新しいエージェントハーネスを導入しないことです。すでに課金しているネイティブの Claude Code と Codex CLI を、既存のサブスクリプションまたは API キーでそのまま動かします。同社はトークンを販売しないと明言しています。オンボーディングはエージェント自身に任せる設計で、プロジェクトフォルダ内の Claude Code または Codex にプロンプトを貼り付けると、エージェントが環境（env ファイル、ローカルデータベース、リポジトリ外のツール）を調査してセットアップ計画を起草し、承認後に 2 つ目のエージェントがリモートマシン上でその計画を実行します。出来上がったファイルシステムとメモリのスナップショットがテンプレートとなり、以後の devbox は数秒で起動します。 運用面では、Slack でボットにメンションする、Linear の issue を割り当てる、cron でスケジュールする、あるいは API を 1 回呼ぶ、といった方法でエージェントを開始でき、結果は依頼した場所に返ります。devbox はアイドル時に自動でスリープし、スリープ中のボックスは無料なので、並列化がコスト暴走につながりません。Devin、Cursor、素の Claude Code/Codex 環境との比較では、エージェントごとの完全なクラウドマシン、ネイティブ iOS/Android アプリ、チームメイトとのライブセッション共有、実行中アプリのプレビュー URL を強調しています。 **料金とプラン:** 無料トライアルと従量課金の併用モデルです。無料トライアルは 20 box-hour（テンプレートボックス 1 台＋稼働中 devbox 3 台、スリープ中は無制限）を含みます。有料プランはユーザーあたり月額で、Starter 19 ドル（50 box-hour、稼働 devbox 5 台）、Pro 99 ドル（300 box-hour、12 台）、Max 249 ドル（750 box-hour、25 台）。超過分は 1 box-hour あたり 0.40 ドルで、前払いにより最大 10% 割引されます。SSO、SCIM、RBAC、監査ログを含む Teams プランは個別見積もりです。1 box-hour は標準の 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB マシンが 1 時間稼働することに相当し、より大きなサイズは比例して消費します。 - **エージェントごとに 1 台のクラウドマシン:** 意味のあるタスクごとに新しい Linux devbox が割り当てられ、独自のファイルシステム、プロセス、ポートを持つため、並列エージェントがリソースやポートを奪い合いません。 - **Claude Code / Codex を持ち込み:** Boxes.dev はネイティブハーネスと既存のサブスクリプションまたは API キーで動作します。新しいエージェントフレームワークは不要で、トークンの転売もありません。 - **どこからでもエージェントを起動:** Slack で @boxes.dev にメンション、Linear の issue 割り当て、cron スケジュール、REST API 呼び出しで開始でき、結果は依頼した場所に返ります。 - **デスクトップ・モバイル・ターミナル・Web:** あらゆるサーフェスでスレッドの閲覧、リクエストの承認、diff の確認、ターミナル起動が可能。ネイティブ iOS/Android アプリも揃っています。 - **スリープ中の devbox は無料:** アイドル時は自動で一時停止し、稼働中のみ秒単位で課金されるため、多数のエージェントを動かしてもコストを抑えられます。 **強み:** 各エージェントに、ノート PC 上の worktree やサンドボックスではなく、真に分離されたクラウドマシンが与えられる; 既存の Claude Code または Codex サブスクリプションをそのまま利用でき、トークン費用を別途払う必要がない; Slack、Linear、cron、API からエージェントを起動でき、既存のチームワークフローに適合する; アイドル状態の devbox は無料でスリープし秒単位課金のため、並列実験のコストを抑えられる **制約・デメリット:** box-hour 単位の従量課金のため、長時間・高負荷のワークロードでは含まれる枠を超えることがある; 無料トライアルの 20 box-hour は評価には十分だが、日常的な継続作業には足りない; SSO、監査ログ、専用デプロイなどの強力な機能は個別見積もりの Teams プランに含まれる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/boxes-dev.md) ## RunPod プラットフォームは3つの製品軸で構成されています。Podsは自分のコンテナ、フレームワーク、コードを持ち込める永続GPUインスタンスで、保証された予約容量と低価格な中断型インスタンスから選べます。Serverlessはコンテナを自動スケールするHTTPまたはキュー駆動のエンドポイントに変え、負荷に応じてワーカーを起動・停止します。Clustersは複数ノードにまたがる多数のGPUを接続し、共有ストレージを添えて分散トレーニングと大規模推論に使えます。これらに加えて展開可能なテンプレートのModel Hubと、ホスト型の画像・音声・テキストモデル用パブリックエンドポイントがあります。 運用面では、RunPodは高速なプロビジョニングとゼロへのスケールによる経済性を重視しています。GPU Podは1分以内に起動でき、ワークロードは31リージョンに分散し、Serverlessエンドポイントは手書きのオーケストレーションなしで0から数百の同時ワーカーへ自動拡張します。ストレージは永続的で階層課金のため、実行間でチェックポイントやデータセットを保持するパイプラインに適しています。 RunPodが開発者、研究チーム、AIスタートアップに選ばれる理由は、ハイパースケーラとの長期契約を結ばずに済みながら、SOC 2 Type II準拠、99.9%の稼働率目標、フェイルオーバー対応といったエンタープライズ機能も備えている点です。コンテナに慣れ、GPUのコストと構成を直接制御したいチームに最適です。 **料金とプラン:** 有料の従量課金制。GPU Podsはカード種別ごとに秒単位または時間単位、Serverlessエンドポイントはアイドル時にゼロで稼働中のコンピュートのみ課金、ClustersはGPUあたり時間単位で課金されます。ストレージは月あたり約$0.05/GBから。無料枠とエンタープライズ予約容量契約もあります。 - **オンデマンドGPU Pods:** オンデマンド、中断可能、予約の各形態でGPUインスタンスを貸し出し、RTX 4090からB200、B300級まで30種類以上のGPU SKUを31のグローバルリージョンで展開します。 - **自動スケールServerlessエンドポイント:** 任意のコンテナをAPIエンドポイントとして展開し、必要に応じて0から数千のワーカーへスケールし、実際に使用した分だけ課金されます。 - **マルチノードClusters:** 分散トレーニングや大規模推論向けのマルチノードGPUクラスタを起動でき、共有ストレージを接続可能で長期契約も不要です。 - **Model Hubとパブリックエンドポイント:** 厳選されたハブから人気のオープンソースモデルを展開したり、パブリックエンドポイントで画像・音声・テキストモデルをインフラ管理なしで利用できます。 - **永続ストレージ:** 標準と高性能の階層に分かれた永続ネットワークストレージ、コンテナ/ボリュームディスク、そしてegress無料のAIパイプラインを提供します。 **強み:** コンシューマー向けからデータセンター向けまで非常に幅広いGPUラインナップ; 秒単位課金とServerlessのゼロスケールでアイドルコストがほぼゼロ; テンプレートや自分のコンテナから素早く環境を構築できる; グローバルなリージョン網、永続ストレージ、egress無料 **制約・デメリット:** ハイエンドGPUの空き状況はリージョンや時間帯によって変動する; Serverlessのコールドスタートと自動スケーリングはある程度のチューニングが必要; Podを放置するとコストが急速に増える; コンテナとハンドラの設定はフルマネージドなモデルAPIより学習コストが高い [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/runpod.md) ## よくある質問 ### Boxes.dev と RunPod の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Boxes.dev の月間訪問数は 552、RunPod は 2,881,043 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？ Boxes.dev の前月比成長率は 0%、RunPod は +5.9% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Boxes.dev: フリーミアム、料金は要問い合わせ。無料トライアルと従量課金の併用モデルです。無料トライアルは 20 box-hour（テンプレートボックス 1 台＋稼働中 devbox 3 台、スリープ中は無制限）を含みます。有料プランはユーザーあたり月額で、Starter 19 ドル（50 box-hour、稼働 devbox 5 台）、Pro 99 ドル（300 box-hour、12 台）、Max 249 ドル（750 box-hour、25 台）。超過分は 1 box-hour あたり 0.40 ドルで、前払いにより最大 10% 割引されます。SSO、SCIM、RBAC、監査ログを含む Teams プランは個別見積もりです。1 box-hour は標準の 4 vCPU / 8 GiB / 100 GB マシンが 1 時間稼働することに相当し、より大きなサイズは比例して消費します。 RunPod: 有料。有料の従量課金制。GPU Podsはカード種別ごとに秒単位または時間単位、Serverlessエンドポイントはアイドル時にゼロで稼働中のコンピュートのみ課金、ClustersはGPUあたり時間単位で課金されます。ストレージは月あたり約$0.05/GBから。無料枠とエンタープライズ予約容量契約もあります。 ## 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 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 有料 | Provides a unified API gateway across hundreds of models, but entirely abstracts away underlying GPU infrastructure management. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [fal.ai](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Specializes in lightning-fast serverless execution for generative media models, but lacks general-purpose GPU pod rental options. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | マネージドなサーバーレスモデル推論とGPUクラスターを提供し、生のベアメタルポッドのカスタマイズの代わりに効率的なAPIアクセスを実現する。 | [.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 | RunPodよりも価格は安いことが多いP2P方式のGPUレンタル市場を提供しますが、ハードウェアの信頼性はより不安定です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Modal](https://openaitools.app/ja/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | サーバーレスのPython実行とインスタントなコンテナスケーリングを提供するが、RunPodのような直接的で永続的なSSHポッド制御はない。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/modal-com.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 | 高性能なエンタープライズ向けNVIDIA GPUクラスターを提供するが、柔軟なスポットポッドよりも専用のベアメタルインフラストラクチャに注力している。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/nebius.md) | | 7 | [MyClaw](https://openaitools.app/ja/tool/myclaw) | 990,387 | -23.8% | 有料 | MyClaw is a managed cloud hosting service for OpenClaw (formerly Clawdbot) agents. It gives you an always-on private AI agent with a cloud computer, preinstalled automation skills, daily backups and automatic updates, so | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/myclaw.md) | | 8 | [Replicate AI](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 有料 | Offers a polished API and cloud platform for running open models, but provides less direct infrastructure-level control than RunPod. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai.md) | | 9 | [Salad](https://openaitools.app/ja/tool/salad-gpu-cloud) | 713,519 | +10.4% | 無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ | Utilizes distributed consumer hardware to drastically lower inference costs, but cannot match enterprise GPU availability or SLA guarantees. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/salad-gpu-cloud.md) | | 10 | [BLACKBOX.AI](https://openaitools.app/ja/tool/blackbox-ai-1) | 622,975 | -27.2% | 無料トライアル、有料 | エンドツーエンド暗号化の高信頼フロンティア推論 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/blackbox-ai-1.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/boxes-dev-vs-runpod 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)