# GPUPerHour vs LiteLLM 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。LiteLLM は月間 576,967 訪問、成長率 +7.9%、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 | [GPUPerHour](https://openaitools.app/ja/tool/gpuperhour) | [LiteLLM](https://openaitools.app/ja/tool/litellm) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://gpuperhour.com | https://litellm.ai | | カテゴリ | AI開発者ツール, AI ツールディレクトリ | AI API, Large Language Models (LLMs), AI開発者ツール, オープンソース AI モデル | | 料金モデル | 無料 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 28,718 | 576,967 | | 前月比成長率 | +25.3% | +7.9% | | 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 | 11,398 | 228,967 | | レビュースコア | 4.4 | 4.8 | | 保存数 | 4 | 5 | | 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) ## LiteLLM LiteLLM は LLM アプリケーションのベンダーロックインを解消するために作られたオープンソースの AI ゲートウェイ兼 Python SDK です。SDK を使えば、OpenAI、Anthropic、Google Vertex AI、Bedrock、Mistral、Azure など数十のプロバイダーのモデルを同じ OpenAI 形式のリクエストで呼び出せるため、モデルの切り替えはコードの書き換えではなく設定変更で済みます。同じプロジェクトが AI Gateway（一般にプロキシと呼ばれる）も提供し、その抽象化を組織全体で共有できるサービスに変えます。 多くのプラットフォームチームにとって価値があるのはこのゲートウェイです。チーム、プロジェクト、アプリ単位でスコープを絞った仮想キーを発行し、キーごとに予算に対する支出を追跡し、レート制限（TPM と RPM）を適用し、リクエスト数・トークン使用量・モデル別コストのダッシュボードを提供します。ルーティング機能にはデプロイ間のロードバランシング、プロバイダー障害時の自動フォールバック、リトライ、予算に基づく再ルーティングがあり、PII マスキング、プロンプトインジェクション検知、シークレット検知のガードレールも備えます。 コードは GitHub（BerriAI/litellm）で公開された真のオープンソースプロジェクトで、コミュニティも活発です。エンタープライズ機能では SSO、監査ログ、そして同じゲートウェイ経由でのエージェントと MCP サーバーの利用が加わります。特筆すべきは新モデルへの day-zero 対応で、リリース当日から利用できます。自社ホスト、ファインチューニング済み、社内モデルも同じキーの背後で提供できます。サイトには NVIDIA、Netflix、Okta、Lemonade、AT&T などの導入例が掲載されています。 **料金とプラン:** フリーミアムかつオープンソース。セルフホストの LiteLLM ゲートウェイと SDK はオープンソースライセンスの下で無料で利用でき、無料枠ですぐに始められます。SSO、監査ログ、SLA、高度なサポートを含むエンタープライズプランは営業への問い合わせが必要です。 - **100 以上の LLM に対応する OpenAI 互換 API:** 1 つのリクエスト形式で 100 以上のプロバイダー、1,800 以上のモデルを呼び出し、アプリのコードを変えずにモデルを切り替えられます。 - **仮想キー・チーム・予算:** チーム、プロジェクト、アプリごとにスコープ付きキーを発行し、月次支出上限を設定して、誰がどれだけ使っているかを可視化します。 - **ルーティング・負荷分散・フォールバック:** 複数のデプロイにトラフィックを分散し、失敗時にリトライし、モデルやプロバイダーの障害時には自動で別の選択肢へ切り替えます。 - **可観測性と支出追跡:** リクエスト数、トークン数、モデル別コストをダッシュボードで確認でき、ログや分析ツールとの連携にも対応します。 - **ガードレールとポリシー制御:** PII マスキング、プロンプトインジェクション検知、シークレット検知のガードレールを組み込み、ポリシーをアプリごとではなく一元的に管理できます。 **強み:** GitHub コミュニティが大きく、セルフホストも可能な真のオープンソース; 対応プロバイダーが非常に広く、OpenAI 互換インターフェースを提供; エンタープライズ級の統制：仮想キー、予算、レート制限、監査ログ; 新モデルへの day-zero 対応と、プロバイダー障害時の容易なフォールバック **制約・デメリット:** セルフホストではデプロイ、アップグレード、稼働率の管理を自前で行う必要がある; 無料のオープンソース版とエンタープライズ版で機能の深さに差がある; 設定項目が多く、小規模プロジェクトには複雑に感じられることがある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/litellm.md) ## よくある質問 ### GPUPerHour と LiteLLM 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、LiteLLM は 576,967 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%、LiteLLM は +7.9% 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。 LiteLLM: フリーミアム、料金は要問い合わせ。フリーミアムかつオープンソース。セルフホストの LiteLLM ゲートウェイと SDK はオープンソースライセンスの下で無料で利用でき、無料枠ですぐに始められます。SSO、監査ログ、SLA、高度なサポートを含むエンタープライズプランは営業への問い合わせが必要です。 ## 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 | 即時アクセス可能な膨大なホスト型モデルカタログを提供しますが、セルフホスティングではなくサードパーティプラットフォームへの信頼が必要です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [Together AI](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | フリーミアム、有料 | Hosts high-performance open-weight models directly on dedicated serverless infrastructure, but does not route across external providers. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/together-ai.md) | | 3 | [OrcaRouter](https://openaitools.app/ja/tool/orcarouter) | 975,300 | -5.2% | フリーミアム | APIゲートウェイを通じた自動モデルフェイルオーバーと予算ガバナンスを提供しますが、オープンソースとしてのカスタマイズ性はやや劣ります。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/orcarouter.md) | | 4 | [ZenMux](https://openaitools.app/ja/tool/zenmux) | 444,394 | +16.7% | フリーミアム、有料 | Unified LLM gateway with failover and analytics, but offers less robust open-source developer SDK support. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/zenmux.md) | | 5 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [Portkey](https://openaitools.app/ja/tool/portkey-ai) | 195,650 | -9.4% | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | 高度なエンタープライズ向け可観測性およびガードレールツールを提供しますが、LiteLLMのような軽量なセルフホスト型プロキシのシンプルさが欠けています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/portkey-ai.md) | | 9 | [Eden AI](https://openaitools.app/ja/tool/eden-ai) | 173,828 | +6.5% | 有料、料金は要問い合わせ | 管理されたマルチプロバイダーAIルーティングとコスト追跡を提供しますが、LiteLLMが持つネイティブなオープンソースの柔軟性に欠けます。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/eden-ai.md) | | 10 | [LLM Gateway](https://openaitools.app/ja/tool/llm-gateway) | 168,426 | -14.5% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | LLMプロバイダーを統合するためのオープンソースの代替手段ですが、ミドルウェア統合のエコシステムはやや小規模です。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/llm-gateway.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/gpuperhour-vs-litellm 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)