# GPUPerHour vs Scale 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。Scale は月間 616,915 訪問、成長率 +12.5%、料金体系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) | [Scale](https://openaitools.app/ja/tool/scale) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://gpuperhour.com | https://scale.com | | カテゴリ | AI開発者ツール, AI ツールディレクトリ | AI開発者ツール, Large Language Models (LLMs), AIモデル, AI Agent | | 料金モデル | 無料 | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 28,718 | 616,915 | | 前月比成長率 | +25.3% | +12.5% | | 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 | 191,408 | | レビュースコア | 4.4 | 4.7 | | 保存数 | 4 | 3 | | 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) ## Scale Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations. **料金とプラン:** Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. - **Data Engine:** Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require. - **Model evaluation & benchmarks:** Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers. - **Enterprise AI applications:** Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome. - **Agentic deployment:** Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations. - **Domain expertise:** Programmes spanning healthcare, robotics, defence, public sector and enterprise with human oversight built in. **強み:** Backed by a long track record in training data and model evaluation.; End-to-end coverage from data sourcing through to deployed systems.; Experienced with regulated, classified and safety-critical environments.; Benchmarks and leaderboards give an independent view of model capability. **制約・デメリット:** No public pricing or self-serve signup - you need a sales conversation to get started.; Enterprise-scale contracting and data operations require real internal commitment.; Overkill for small teams with modest data or evaluation needs.; Some projects involve sensitive government and defence work with strict compliance overhead. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/scale.md) ## よくある質問 ### GPUPerHour と Scale 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、Scale は 616,915 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%、Scale は +12.5% 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。 Scale: 料金は要問い合わせ。Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. ## 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 | [Roboflow](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | コンピュータビジョンのデータセットのアノテーションやモデルトレーニングを効率化しますが、一般的なLLMのテキストタスクにはあまり向いていません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow.md) | | 2 | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 料金は要問い合わせ | Scaleの主要なアノテーション事業と同様に、企業向けのデータラベリングと学習データのキュレーションに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox.md) | | 3 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate) | 386,034 | +37.4% | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | 企業のマルチモーダルアノテーションやデータ管理ツールを提供しますが、管理されたラベリング作業員への比重は低めです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/super-annotate.md) | | 4 | [Weights & Biases（CoreWeave Forge）](https://openaitools.app/ja/tool/prompts) | 315,624 | -80.2% | フリーミアム、料金は要問い合わせ、無料 | 一つの接続環境で AI モデルとエージェントを追跡・評価・出荷。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/prompts.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 | [Arize AI](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com) | 249,028 | +3.2% | 有料、料金は要問い合わせ | Focuses on post-deployment LLM observability and evaluation rather than training data generation or annotation. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/arize-com.md) | | 7 | [Encord](https://openaitools.app/ja/tool/encord-com) | 244,204 | +9.4% | 料金は要問い合わせ | コンピュータービジョンや物理AIのワークロードに特化したデータインフラストラクチャとアノテーションに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/encord-com.md) | | 8 | [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) | | 9 | [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) | | 10 | [Label Studio](https://openaitools.app/ja/tool/label-studio) | 137,199 | -16.1% | 料金は要問い合わせ、無料 | カスタムデータのラベリングや、人間参加型（ヒューマン・イン・the・ループ）のアノテーションパイプライン向けに、柔軟なオープンソースの代替手段を提供します。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/label-studio.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/gpuperhour-vs-scale 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)