# GPUPerHour vs LabEx.io GPUPerHour は月間 28,718 訪問、前月比成長率 +25.3%、料金体系無料を記録しています。LabEx.io は月間 1,127,110 訪問、成長率 -9.3%、料金体系フリーミアムを記録しています。 | 指標 | [GPUPerHour](https://openaitools.app/ja/tool/gpuperhour) | [LabEx.io](https://openaitools.app/ja/tool/labex-io) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://gpuperhour.com | https://labex.io | | カテゴリ | AI開発者ツール, AI ツールディレクトリ | AIチャットボット, AIアシスタント, Large Language Models (LLMs), AIコードアシスタント | | 料金モデル | 無料 | フリーミアム | | 月間訪問数 | 28,718 | 1,127,110 | | 前月比成長率 | +25.3% | -9.3% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | インド | | ダイレクト訪問 | 11,398 | 496,136 | | レビュースコア | 4.4 | 4.4 | | 保存数 | 4 | 2 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## GPUPerHour GPUPerHourが解くのは、範囲は狭いが高コストな問題です。クラウドGPUの価格は数十社のダッシュボードに散在し、単位も在庫状況も異なります。サイトは31社のクラウドGPUプロバイダーの公開価格と在庫エンドポイントを定期的に取得し、各提示をGPU1時間あたりの価格に正規化（マルチGPUインスタンス価格をGPU数で除算）し、価格タイプとセキュリティ層を付与します。現在価格の集計では、直近の更新から約15分以内に観測されたセキュアなオンデマンド提供のみを意図的に採用し、スポット・予約・P2Pマーケットプレイスは比較不能として除外しています。 結果は、H100 SXM5とPCIe、H200、B200、B300、A100 80GB/40GB、L40S、RTX PRO 6000、RTX 5090、RTX 4090、RTX A6000を網羅する1つのライブ表で、プロバイダー、30日間のカタログ平均、在庫のあるプロバイダー数も併記します。CSVダウンロード付きの日次価格指数で価格の推移を追え、購入ガイドとハードウェア解説では、同条件でのGPU比較、VRAMによる選定、ストレージと通信費を含む総額の見積もり、時間単位のレンタル方法を扱います。対応プロバイダーへの一括デプロイ用に、連携コンソールDeployGPUも案内しています。 重要な注意点もページ上で明示されています。提示数は構成数を示すもので予約可能な物理GPU数ではなく、在庫は予約完了前に変わり得ます。価格はGPU1時間あたりですが、プロバイダーはインスタンス全体で課金し、ストレージ・ネットワーク転送・契約期間も最終請求額に影響します。GPUPerHourは調査と比較のレイヤーであり、自らホスティングを提供するものではありません。 **料金とプラン:** 価格比較と調査のリソースとして無料で利用できます。GPUPerHour自体はGPU容量を販売しません。表示価格はサードパーティのセキュアなオンデマンドインスタンスのGPU1時間あたり料金で、連携サービスDeployGPUによる対応プロバイダーへのデプロイも提供します。 - **31社のライブ価格表:** 収録されたすべての提示をGPU1時間あたりの価格に正規化し、プロバイダー・価格タイプ・セキュリティ層とともに表示します。 - **最安値サマリー:** H100やH200からRTX 4090まで、人気GPUモデルごとの現在の最安セキュア・オンデマンド価格を市場スナップショットで提示します。 - **日次価格指数とCSV:** カタログの履歴平均とダウンロード可能な日次データで、特定GPUの直近30日間の価格推移を確認できます。 - **購入ガイドと解説:** 同条件でのGPU比較、VRAMによる選定、ストレージと通信費を含む総額の見積もり、時間単位のレンタルを扱う実用記事。 - **DeployGPUコンソール:** 提示を選んだ後、連携コンソールから対応プロバイダーへまとめてデプロイできます。 **強み:** 31社を比較可能なGPU1時間あたり価格に集約; 方法論を明示し、比較不能なスポットやP2Pの提示を除外; 無料で利用でき、日次履歴データとCSVダウンロードを提供; 購入ガイドが表示価格だけでなく総請求額を扱っている **制約・デメリット:** 価格と在庫のエンドポイントが公開されているプロバイダーのみ対象; 現在価格ビューはスポットや予約容量を意図的に除外しており、これらはしばしば安価; 比較リソースであるため、最終的にはプロバイダー側でアカウント作成とインスタンス起動が必要 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/gpuperhour.md) ## LabEx.io LabEx is a hands-on learning platform for Linux, DevOps, cybersecurity, programming, and data science. Instead of watching videos, learners work inside real online terminals and virtual environments to complete structured labs and build portfolio-ready projects. **料金とプラン:** Freemium. A large catalog of labs is free, with no sign-up required for many of them, and the open-source Linux Journey content is always free. Paid plans (with a Pro subscription) unlock the full skill-tree library and premium features. Exact prices are listed on the LabEx pricing page. - **Skill trees with guided paths:** Choose a structured path — Linux, DevOps, cybersecurity, Python, Docker, Kubernetes and more — and progress lab by lab from fundamentals to advanced topics. - **Browser-based hands-on labs:** Practice inside real online terminals, pre-configured environments, and cloud virtual machines rather than reading passive tutorials. - **Labby AI assistant:** An AI chatbot powered by ChatGPT that answers technical questions, explains concepts, and helps debug your code while you learn. - **Real-world projects:** Apply each skill by building real projects, from containerized apps to automation scripts, that reinforce what you have learned. - **Certification prep:** Comprehensive practice environments aligned with RHCSA, RHCE, CompTIA, CKA, CKAD, CKS, and LFCS exam objectives. **強み:** Genuinely interactive — you learn by typing commands and building things; Free tier is substantial, including open-source Linux Journey material; Structured skill trees make long learning paths manageable; Labby AI assistant gives instant help when you get stuck **制約・デメリット:** No live human instructor; learners who need in-person mentorship may find the AI chatbot insufficient; Browser-based labs depend on a stable internet connection; Advanced or niche enterprise topics are not covered as deeply as general Linux and DevOps skills [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/labex-io.md) ## よくある質問 ### GPUPerHour と LabEx.io の月間トラフィックはどのように比較されますか？ GPUPerHour の月間訪問数は 28,718、LabEx.io は 1,127,110 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？ GPUPerHour の前月比成長率は +25.3%、LabEx.io は -9.3% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ GPUPerHour: 無料。価格比較と調査のリソースとして無料で利用できます。GPUPerHour自体はGPU容量を販売しません。表示価格はサードパーティのセキュアなオンデマンドインスタンスのGPU1時間あたり料金で、連携サービスDeployGPUによる対応プロバイダーへのデプロイも提供します。 LabEx.io: フリーミアム。Freemium. A large catalog of labs is free, with no sign-up required for many of them, and the open-source Linux Journey content is always free. Paid plans (with a Pro subscription) unlock the full skill-tree library and premium features. Exact prices are listed on the LabEx pricing page. ## 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 | [Muse](https://openaitools.app/ja/tool/muse-ai-1) | 45,751,822 | +228.3% | 料金は要問い合わせ | Muse is Meta's personal AI agent that takes on real everyday tasks — from sorting email and booking reservations to shopping, managing calendars and building fitness plans — using its own secure virtual computer in the c | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/muse-ai-1.md) | | 2 | [Coddy](https://openaitools.app/ja/tool/coddy-tech) | 7,478,457 | +17.8% | フリーミアム | ブラウザ上のインタラクティブなコーディング環境や手軽なレッスンを提供しますが、専用のLinux/DevOpsラボよりも一般的なプログラミングに重点を置いています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/coddy-tech.md) | | 3 | [DataCamp](https://openaitools.app/ja/tool/datacamp-com) | 6,237,230 | -0.4% | フリーミアム | Specializes in data science and analytics education with interactive coding exercises, omitting broader Linux and DevOps operations. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/datacamp-com.md) | | 4 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh) | 4,790,129 | +6.5% | フリーミアム | アイデアを動くソフトウェアに変えるAIコーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor-sh.md) | | 5 | [Brilliant](https://openaitools.app/ja/tool/brilliant) | 2,426,610 | -11.9% | フリーミアム | Teaches math, science, and computer science through visual interactive puzzles, but lacks practical terminal environments and Linux labs. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/brilliant.md) | | 6 | [Warp](https://openaitools.app/ja/tool/warp-ai) | 657,372 | -9.3% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 開発チーム向けのAI端末とエージェント型ソフトウェアファクトリー | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/warp-ai.md) | | 7 | [Vocareum](https://openaitools.app/ja/tool/vocareum-com) | 531,556 | +5.4% | 有料 | 技術教育向けに構築済みのクラウド実験環境とAIシミュレーションを提供し、企業やアカデミックユーザーに最適です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/vocareum-com.md) | | 8 | [mcp.so](https://openaitools.app/ja/tool/mcp-server) | 286,704 | -3% | 無料 | AIエージェントと開発ツール向けのModel Context Protocolサーバーを探して共有 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/mcp-server.md) | | 9 | [Stork](https://openaitools.app/ja/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 無料 | AI ツールディレクトリ、調査済みレビュー、日刊 AI ニュース | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/stork.md) | | 10 | [Models.dev](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev) | 200,451 | -3.9% | 無料 | AIモデルの価格と性能を比較できるオープンソースデータベース | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/gpuperhour-vs-labex-io 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)