# Rivet.dev vs RunPod Rivet.dev は月間 21,359 訪問、前月比成長率 -44.3%、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。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 | [Rivet.dev](https://openaitools.app/ja/tool/rivet-dev) | [RunPod](https://openaitools.app/ja/tool/runpod) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://rivet.dev | https://runpod.io | | カテゴリ | AI Agent, AI Workflow, AI開発者ツール, 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、料金は要問い合わせ | 有料 | | 月間訪問数 | 21,359 | 2,881,043 | | 前月比成長率 | -44.3% | +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 | 10,710 | 1,634,834 | | レビュースコア | 4.5 | 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 | ## Rivet.dev 中核において Rivet は「エージェントごとに 1 コンテナ」という発想を、プロセス内プリミティブで置き換えます。Actor は独立したコンテナや VM ではなく既存の Node.js または Bun バックエンド内で動作するため、公式にはコールドスタートが 1 桁ミリ秒、Actor あたりのフットプリントは数百 MB ではなく数十 KB とされています。各 Actor は記憶用の SQLite データベースを持ち、ファイルシステムとシェルにアクセスでき、アイドル時はスリープし、リクエストで永続状態を保ったまま復帰します。 通常は自前で作る運用部分もプラットフォームが担います。ノード停止時に Actor を再スケジュールする耐障害性、Actor の現在地へリクエストを振り分けるマルチリージョン配置、Actor 定義からクライアント型を生成するエンドツーエンドの型安全性、cron や自己設定タイムスタンプによるスケジューリングなどです。ストレージは 2 層に分離され、即時書き込み向けの高速 SSD と、はるかに低コストで書き込みが反映されるオブジェクトストレージを組み合わせることで、多数の小さなデータベースを経済的に運用できます。 Rivet は自らを「エージェント時代」のインフラと位置づけ、マネージドクラウド、BYOC による自社 VPC 内、エアギャップまで含む完全セルフホストとして展開できます。Apache 2.0 でオープンソース、Y Combinator と a16z Speedrun の支援を受けており、主要なコーディングエージェントやフレームワークとも統合できます。 **料金とプラン:** Rivet Cloud は「プラン + ノード」の課金モデルです。制御プレーンはプロトタイピング向けの無料（0 ドル）、Hobby 月額 10 ドル、Team 月額 120 ドル、Enterprise 月額 900 ドルで、制御プレーンの冗長性、Actor Node 上限、サポートが段階的に上がります。Actor Node は別途月額で、4.20 ドル（R-5）から 94.50 ドル（R-160）です。セルフホストは Apache 2.0 で無料、Y Combinator または a16z Speedrun のスタートアップは Team プランを 12 か月間 50% 割引で利用できます。 - **永続ステートフル Actor:** すべての Actor が SQLite データベースとファイルシステムを持ち、エージェントの記憶と進捗が再起動やアイドル後も別途データベースなしで保持されます。 - **軽量で安全なサンドボックス:** 信頼できないコードや AI 生成コードを自社インフラ上で実行し、ネットワークアクセス、ファイルシステム権限、リソース上限を細かく制御できます。 - **耐障害性とワークフロー:** ノード障害時は Actor が状態を保ったまま別ノードへ再スケジュールされ、多段処理もクラッシュ後に自動再生されるため、チェックポイント機構の自作は不要です。 - **リアルタイムとマルチプレイヤー:** HTTP で Actor を直接指定したり WebSocket を維持でき、React SDK でコンポーネントを Actor の状態に購読させリアルタイムに更新できます。 - **単一バイナリ配備と可観測性:** 単一のステートレス Rust バイナリで配備でき、S3 互換バケットにストレージを置き、OpenTelemetry 形式でトレース・メトリクス・構造化ログを出力します。 **強み:** 1 桁ミリ秒のコールドスタートと極小の Actor メモリで、1 台のサーバーに桁違いに多くのエージェントを収容できる; Apache 2.0 のオープンソースで単一 Rust バイナリのため、セルフホスト、VPC 内、エアギャップでも運用可能; Actor ごとの SQLite とオブジェクトストレージ階層により、エージェントは再起動に強く低コスト; 型付き SDK、React SDK、WebSocket ネットワーキング、OpenTelemetry 標準搭載など開発者体験が良好 **制約・デメリット:** セルフホストには Node.js または Bun 環境と Rust 制御プレーンのデプロイ知識が必要で、ノーコード利用者よりバックエンドエンジニア向け; Actors やストレージ階層といった概念には学習コストがある; マネージドクラウドの費用は Actor Node 数に比例して増え、中規模ノードが多いとコストが膨らむ; マルチテナンシーやコンプライアンス強化などのエンタープライズ機能は営業経由 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/rivet-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 ### Rivet.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？ Rivet.dev の月間訪問数は 21,359、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？ Rivet.dev の前月比成長率は -44.3%、RunPod は +5.9% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Rivet.dev: フリーミアム、料金は要問い合わせ。Rivet Cloud は「プラン + ノード」の課金モデルです。制御プレーンはプロトタイピング向けの無料（0 ドル）、Hobby 月額 10 ドル、Team 月額 120 ドル、Enterprise 月額 900 ドルで、制御プレーンの冗長性、Actor Node 上限、サポートが段階的に上がります。Actor Node は別途月額で、4.20 ドル（R-5）から 94.50 ドル（R-160）です。セルフホストは Apache 2.0 で無料、Y Combinator または a16z Speedrun のスタートアップは Team プランを 12 か月間 50% 割引で利用できます。 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 | [Mastra](https://openaitools.app/ja/tool/mastra) | 318,954 | -5% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | Mastra is an open-source TypeScript framework for building, deploying, and observing AI agents and workflows. It gives JavaScript developers typed agents, durable workflows, memory, MCP tool support, and built-in observa | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/mastra.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/rivet-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)