# exe.dev vs RunPod exe.dev は月間 60,103 訪問、前月比成長率 -26.4%、料金体系フリーミアム、有料を記録しています。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 | [exe.dev](https://openaitools.app/ja/tool/exe-dev) | [RunPod](https://openaitools.app/ja/tool/runpod) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://exe.dev | https://runpod.io | | カテゴリ | AI開発者ツール, AI Agent, AI アプリビルダー | 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、有料 | 有料 | | 月間訪問数 | 60,103 | 2,881,043 | | 前月比成長率 | -26.4% | +5.9% | | 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 | 40,778 | 1,634,834 | | レビュースコア | 4.3 | 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 | ## exe.dev exe.devは米国ベイエリアのチームが開発したクラウド基盤で、今日的な課題に焦点を当てています。開発者はコーディングエージェントを動かすことが増え、それらには専用のマシンが必要であり、そのマシンは短命なコンテナではなく本物のサーバーとして動作する必要があります。vCPUとメモリのプールを購入すれば、その中に必要なだけVMを作成し、素早くフォークし、Ubuntu互換の環境にrootでSSH接続してaptやsystemdを利用できます。 本プラットフォームは単なる実験場ではなく、本番利用を想定したインフラとして位置づけられています。VMは高速で永続的、かつ複製されたNVMeストレージを備え、*.exe.xyzサブドメインでHTTPS公開でき、認証とシークレット管理を任せたまま顧客向けアプリもホストできます。内蔵のLLMゲートウェイは、OpenAI、Anthropic、xAI、Fireworks、DeepgramなどのAPIキーをマシンに紐付け、エージェントが追加設定なしでモデルを利用できるようにします。 料金は公開されています。Personalプランは2 vCPU / 4 GiBプールで月額15ドルから、最大16 vCPU / 32 GiBまで拡張可能です。WorkプランはSSO、無制限ユーザー、プールあたりのVM数拡大、時間単位または月単位の課金に対応し、Enterpriseは専用ハードウェアやVPC接続を提供します。7日間のトライアルがあり、ChatGPT経由で無料で始めることもできます。 **料金とプラン:** Personalプランは月額15ドル（2 vCPU / 4 GiBプール）から、最大月額155ドル（16 vCPU / 32 GiB）。Workプランは通常月額75ドル（最初の3か月は37.50ドル）でSSOや無制限ユーザーを含み、追加プール資源は時間課金。Enterpriseは要問い合わせで、7日間の無料トライアルがあります。 - **サンドボックスではない実在の永続VM:** Ubuntu互換環境にrootでSSH接続し、aptやsystemdを利用。短命なコンテナではなく長期稼働サーバーとして使えます。 - **vCPUとメモリのプール:** vCPUとRAMをまとめて購入し、プール内に必要なだけVMを作成。高速フォークでエージェント作業を並列化できます。 - **HTTPSと公開ホスティングを内蔵:** 内部アプリを非公開で公開したり、*.exe.xyzサブドメインで一般公開したりでき、認証とシークレット管理も任せられます。 - **エージェント向けLLMゲートウェイ:** OpenAI、Anthropic、xAI、Fireworks、Deepgramのキーを紐付け、VM上のエージェントが自動的にモデルへアクセスできます。 - **グローバルリージョンと耐久ストレージ:** 複数リージョンへ展開でき、高速で永続的、複製されたNVMeストレージを利用。上位プランではSSOも使えます。 **強み:** 一時的なサンドボックスではなく、root権限と永続ストレージを備えた本物のLinux VM; 料金が公開されており、無料トライアルと時間単位の拡張オプションがある; HTTPS公開、認証、シークレット管理、エージェント向けLLMゲートウェイを内蔵; VMの作成とフォークが高速で、並列エージェント作業やプレビュー環境に適する **制約・デメリット:** リソースプール単位の課金のため、多数のVMを常用するとコストが増えやすい; トライアルとChatGPT経由の登録以外に長期無料枠はない; VPCや専用ハードウェアなどの企業向け機能は営業への問い合わせが必要 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/exe-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 ### exe.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？ exe.dev の月間訪問数は 60,103、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？ exe.dev の前月比成長率は -26.4%、RunPod は +5.9% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ exe.dev: フリーミアム、有料。Personalプランは月額15ドル（2 vCPU / 4 GiBプール）から、最大月額155ドル（16 vCPU / 32 GiB）。Workプランは通常月額75ドル（最初の3か月は37.50ドル）でSSOや無制限ユーザーを含み、追加プール資源は時間課金。Enterpriseは要問い合わせで、7日間の無料トライアルがあります。 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 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 有料 | 抜群に低価格なサーバーレスモデル推論を提供するが、カスタム学習ワークロード向けのローなGPUコンテナレンタルは提供しない。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deep-infra.md) | | 10 | [Zeabur](https://openaitools.app/ja/tool/zeabur) | 275,642 | -15.9% | 無料トライアル、有料 | アプリのデプロイとスケールを担うAI DevOpsエンジニア | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/zeabur.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/exe-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)