# DeepInfra vs FluidStack DeepInfra は月間 457,810 訪問、前月比成長率 -8.9%、料金体系有料を記録しています。FluidStack は月間 154,620 訪問、成長率 +7.3%、料金体系有料、料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra) | [FluidStack](https://openaitools.app/ja/tool/fluidstack) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://deepinfra.com | https://fluidstack.io | | カテゴリ | AIモデル, AI API, Large Language Models (LLMs), AI テキスト生成 | AI開発者ツール, AIモデル, Large Language Models (LLMs) | | 料金モデル | 有料 | 有料、料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 457,810 | 154,620 | | 前月比成長率 | -8.9% | +7.3% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 237,817 | 47,869 | | レビュースコア | 4.6 | 4.4 | | 保存数 | 0 | 1 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## DeepInfra DeepInfra は自らをモデル研究所ではなく「推論クラウド」と位置づけています。つまり、誰かが学習させたモデルへ速く安く確実にアクセスすることを製品の核としています。カタログは 200 以上のモデルをタスク別（テキスト生成、画像生成、音楽生成、音声合成、動画生成、音声認識、埋め込み、リランカー、ゼロショット画像分類）に整理し、ファミリー別にも閲覧できるため、Claude、DeepSeek、Flux、Gemini、GLM、Kimi、Llama、Mistral、Nemotron、Qwen といったモデルを同一の API で呼び出せます。料金は透明な従量制で、100 万トークンあたりの入力・出力・キャッシュ入力の単価が明示され、多くのモデルには期間限定の割引が付きます。 モデルホスティングに加えて、DeepInfra は米国のデータセンターで自社の推論最適化ハードウェアを運用し、その上にマネージド機能を重ねています。自前モデルのデプロイには DeepStart、GPU クラスタとインスタンス時間単位のオンデマンド GPU レンタルには DeepCluster、素早い検証にはチャットのプレイグラウンドが用意されています。同社はセキュリティとプライバシーを強調しており、入出力のゼロ保持ポリシーと SOC 2／ISO 27001 認証を取得しています。これは機微なデータを扱うチームにとって重要です。大規模な資金調達（1 億 700 万ドルのシリーズ B と発表）とトークン量 25 倍という成長の言及は、事業が活発に拡大していることを示しています。 実務的には、DeepInfra はインフラを自前で管理せずに OpenAI 互換に近い API 呼び出しを行いたい開発チーム、大量かつ低コストな推論を必要とするスタートアップ、そしてホスト型モデルと GPU レンタルを同一プラットフォームで使いたい組織に向いています。 **料金とプラン:** 有料の従量課金。モデル推論は 100 万トークン単位で課金され、入力・出力・キャッシュ入力の単価が個別に表示されます。多くのモデルで一時的な割引もあります。オンデマンド GPU はインスタンス時間単位。長期契約はなく、エンタープライズ支援やカスタム契約は営業への問い合わせで対応します。 - **200 以上のモデルカタログ:** テキスト・画像・音声・音楽・動画のモデルに同一 API でアクセスでき、タスク別・ファミリー別に探せます。 - **透明なトークン課金:** 100 万トークンあたりの料金を入力・出力・キャッシュ入力に分けて事前に提示し、現在の割引も表示します。 - **オンデマンド GPU レンタル:** ファインチューニング、自前サービング、突発的な負荷に必要な生の計算資源をインスタンス時間単位で借りられます。 - **ゼロ保持のプライバシー:** 入出力は保持されず、情報セキュリティに関して SOC 2 と ISO 27001 の認証を取得しています。 - **マネージドなデプロイ手段:** DeepStart と DeepCluster により、インフラを自前で構築せずに自社モデルのデプロイとクラスタ推論の拡張が可能です。 **強み:** テキスト・画像・音声・動画のタスクを一つの API で扱える非常に広いモデルカタログ; キャッシュ入力単価や頻繁な割引を含む透明なトークン課金; ゼロ保持、SOC 2、ISO 27001 といったセキュリティ体制が明示されている; 自社の推論最適化ハードウェアと、拡張に使える GPU レンタル・クラスタ機能 **制約・デメリット:** トークン課金のため、大量利用や長いコンテキストではコストが急速に増えうる; カタログの更新が速く、モデル名や価格を定期的に見直す必要がある; 一部のモデルはプレビューやプロモーション版で、モデルごとに安定性が異なる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra.md) ## FluidStack FluidStack は、フロンティアモデルの取り組みを支える物理レイヤー、すなわちデータセンター、電力、冷却、そして非常に大規模な GPU クラスタを構築する AI コンピュート事業者です。その対外的な位置づけは意図的にプロダクト主導ではなくインフラ主導で、ギガワット規模のコンピュート構築、数か月での新サイト稼働、数千万台のアクセラレータの安定運用を掲げています。大規模モデルをトレーニングまたは配信するチームにとっては、即時利用できるセルフサービス型 VM カタログではなく、予約型の専用容量をプロビジョニング・運用してもらえる形になります。 際立ったテーマは、電力とコンピュートを組み合わせる点です。FluidStack は、コンピュートと電力インフラを第一原理から再設計すること、クラスタへ電力を供給するオフグリッド太陽光の開発、タンクに一度給水すれば水を無期限に循環させる閉ループ冷却について発信しています。さらに米国内での建設と製造の国内回帰を強調し、インフラの所有を「どの価値観が技術を形作るか」という戦略的問いとして位置づけています。AI 組織にとってこれはますます重要です。スケールの制約となるのはチップ供給だけでなく、エネルギーの可用性だからです。 数日だけ GPU が少し必要な場合、FluidStack は最短ルートではないでしょう。容量は営業プロセスを通じてエンタープライズ規模で契約されます。数か月におよぶトレーニングや本番推論フリートを計画し、マネージド運用付きの専用インフラを求めるなら、大手ハイパースケーラーや専門 GPU クラウドと並んで検討する価値のある候補です。 **料金とプラン:** エンタープライズ向け、価格は要問い合わせ。FluidStack は GPU 時間単価やセルフサービス登録をサイトで公開しておらず、クラスタ規模・期間・ハードウェアに基づいて直接の商談で見積もります。ディレクトリでは「価格は要問い合わせ」の有償製品に分類されています。 - **データセンター規模の自社コンピュート:** 他社クラウドの容量を再販するのではなく、1 サイトあたりの電力容量が大きい高密度キャンパスを含め、大規模 AI データセンターを自社で設計・建設します。 - **トレーニング・推論向け GPU クラスタ:** 大規模モデルのトレーニングと推論向けに設計され、広帯域インターコネクトと分散ワークロード向けのオーケストレーションを備えます。 - **電力と冷却を一体で設計:** オフグリッド太陽光と、タンクに一度給水すれば水を循環させ続ける閉ループ冷却を開発し、電力と水の効率を中核のエンジニアリング課題として扱います。 - **マネージド運用と信頼性:** オンサイト対応、クラスタのプロビジョニング、運用支援により、研究チームはモデル開発に集中できます。 - **米国製・国内回帰のサプライチェーン:** データセンターは米国で建設され、コンピュートと電力インフラの製造も国内回帰させています。これは意図的なサプライチェーン上の選択です。 **強み:** 汎用クラウドの再販ではなく AI 専用に設計されたインフラ; 電力・冷却・データセンター設計を自社で担い、大規模時に効く; 大規模なトレーニング・推論クラスタのマネージドな提供と運用; 米国製・国内回帰インフラという明確な打ち出し **制約・デメリット:** セルフサービス価格や即時サインアップは公開されておらず、導入には営業とのやり取りが必要; エンタープライズ規模が前提のため、ごく小規模な個人ワークロードには向かない可能性がある; 容量は米国内の拠点に集中しており、レイテンシやデータ所在要件のあるチームには考慮点となる [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/fluidstack.md) ## よくある質問 ### DeepInfra と FluidStack の月間トラフィックはどのように比較されますか？ DeepInfra の月間訪問数は 457,810、FluidStack は 154,620 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？ DeepInfra の前月比成長率は -8.9%、FluidStack は +7.3% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ DeepInfra: 有料。有料の従量課金。モデル推論は 100 万トークン単位で課金され、入力・出力・キャッシュ入力の単価が個別に表示されます。多くのモデルで一時的な割引もあります。オンデマンド GPU はインスタンス時間単位。長期契約はなく、エンタープライズ支援やカスタム契約は営業への問い合わせで対応します。 FluidStack: 有料、料金は要問い合わせ。エンタープライズ向け、価格は要問い合わせ。FluidStack は GPU 時間単価やセルフサービス登録をサイトで公開しておらず、クラスタ規模・期間・ハードウェアに基づいて直接の商談で見積もります。ディレクトリでは「価格は要問い合わせ」の有償製品に分類されています。 ## 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 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | フリーミアム | Provides direct developer API access to Google's proprietary Gemini models rather than community open-weight models. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-ai-studio.md) | | 2 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 有料 | DeepInfraのように直接モデルをホストするのではなく、複数のホスティングプロバイダーにわたるAPIルーターとして機能する。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) | | 3 | [Groq](https://openaitools.app/ja/tool/groq) | 3,987,936 | +10% | 有料 | 専用のLPUハードウェアを活用して大幅に高速なトークン生成速度を実現しているが、サポートするモデルカタログは比較的小さい。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/groq.md) | | 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Delivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/fal-ai.md) | | 5 | [RunPod](https://openaitools.app/ja/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 有料 | 柔軟なオンデマンドGPUレンタルやサーバーレスエンドポイントを提供しますが、FluidStackのような超大規模な企業向けGPUクラスターはありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/runpod.md) | | 6 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | 生クラスターのレンタルではなく、最適化されたサーバーレス推論APIやマネージドモデルホスティングに焦点を当てています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) | | 7 | [Vast.ai](https://openaitools.app/ja/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 有料 | 低コストの検証用にピアツーピアのGPUレンタルマーケットを提供しますが、企業向けインフラの予測可能性はやや劣ります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/vast-ai.md) | | 8 | [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 | クラウドジョブ向けのサーバーレスPythonコンテナ実行を提供しますが、生のマルチノードクラスタープロビジョニングの制御はありません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/modal-com.md) | | 9 | [Nebius](https://openaitools.app/ja/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 有料、料金は要問い合わせ | 専用のNVIDIA GPUクラスターと管理されたクラウドインフラを提供し、企業向けの大規模トレーニングのワークロードで直接競合します。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/nebius.md) | | 10 | [Replicate AI](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 有料 | カスタム機械学習モデルやファインチューニング済み重みのデプロイに優れたエコシステムを持つが、推論価格は総じて高め。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replicate-ai.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/deep-infra-vs-fluidstack 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)