# DeepInfra vs FluidStack

DeepInfra는 월간 방문 457,810, 전월 대비 성장률 -8.9%, 유료 가격 모델을 기록합니다. FluidStack는 월간 방문 154,620, 성장률 +7.3%, 유료, 가격 문의 가격 모델을 기록합니다.

| 지표 | [DeepInfra](https://openaitools.app/ko/tool/deep-infra) | [FluidStack](https://openaitools.app/ko/tool/fluidstack) |
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| 웹사이트 URL | https://deepinfra.com | https://fluidstack.io |
| 카테고리 | AI 모델, AI API, Large Language Models (LLMs), AI 텍스트 생성기 | AI 개발자 도구, AI 모델, Large Language Models (LLMs) |
| 가격 모델 | 유료 | 유료, 가격 문의 |
| 월간 방문 수 | 457,810 | 154,620 |
| 전월 대비 성장률 | -8.9% | +7.3% |
| 주요 시장 | 미국 | 미국 |
| 직접 방문 | 237,817 | 47,869 |
| 리뷰 점수 | 4.6 | 4.4 |
| 저장 수 | 0 | 1 |
| 지원 플랫폼 | 웹사이트 | 웹사이트 |

## DeepInfra

DeepInfra는 스스로를 모델 연구소가 아니라 추론 클라우드로 규정합니다. 즉, 다른 곳에서 학습된 모델에 빠르고 저렴하며 안정적으로 접근하는 것이 제품의 핵심입니다. 카탈로그는 200개 이상의 모델을 작업별(텍스트 생성, 이미지 생성, 음악 생성, 음성 합성, 영상 생성, 음성 인식, 임베딩, 리랭커, 제로샷 이미지 분류)로 정리하고 패밀리별로도 탐색할 수 있어, Claude, DeepSeek, Flux, Gemini, GLM, Kimi, Llama, Mistral, Nemotron, Qwen 같은 모델을 동일한 API로 호출할 수 있습니다. 요금은 투명한 종량제로 백만 토큰당 입력·출력·캐시 입력 단가가 따로 제시되며, 많은 모델에 한시적 할인이 붙습니다.

모델 호스팅 외에도 DeepInfra는 미국 데이터센터에서 자체 추론 최적화 하드웨어를 운영하고 그 위에 관리형 기능을 얹습니다. 자체 모델 배포에는 DeepStart, GPU 클러스터와 인스턴스 시간당 온디맨드 GPU 대여에는 DeepCluster, 빠른 테스트에는 채팅 플레이그라운드가 제공됩니다. 회사는 보안과 개인정보 보호를 강조하며 입력·출력 무보관 정책과 SOC 2, ISO 27001 인증을 보유하고 있습니다. 이는 민감한 데이터를 다루는 팀에 중요합니다. 대규모 투자 유치(1억 700만 달러 시리즈 B 발표)와 토큰 사용량 25배 증가 언급은 사업이 활발히 확장 중임을 보여줍니다.

실무적으로 DeepInfra는 인프라를 직접 관리하지 않고 OpenAI 호환에 가까운 API 호출을 원하는 엔지니어링 팀, 대량의 저비용 추론이 필요한 스타트업, 그리고 호스팅 모델과 GPU 대여를 한 플랫폼에서 함께 쓰려는 조직에 적합합니다.

**가격 및 요금제:** 유료 종량제. 모델 추론은 백만 토큰당 과금되며 입력·출력·캐시 입력 단가가 별도로 공개됩니다. 많은 모델에 한시적 할인이 있습니다. 온디맨드 GPU는 인스턴스 시간당 과금됩니다. 장기 계약이 없으며, 엔터프라이즈 지원과 맞춤 계약은 영업 문의로 제공됩니다.

- **200개 이상 모델 카탈로그:** 텍스트·이미지·음성·음악·영상 모델을 하나의 API로 사용하고 작업별·패밀리별로 탐색할 수 있습니다.
- **투명한 토큰 요금제:** 백만 토큰당 요금을 입력·출력·캐시 입력으로 나눠 사전에 제시하고 현재 할인도 표시합니다.
- **온디맨드 GPU 대여:** 파인튜닝, 자체 서빙, 급증하는 워크로드에 필요한 원시 컴퓨팅을 인스턴스 시간당 빌릴 수 있습니다.
- **무보관 개인정보 정책:** 입력과 출력이 보관되지 않으며, 정보 보안 관련 SOC 2와 ISO 27001 인증을 보유합니다.
- **관리형 배포 옵션:** DeepStart와 DeepCluster로 인프라를 직접 구축하지 않고 자체 모델 배포와 클러스터 추론 확장이 가능합니다.

**강점:** 텍스트·이미지·오디오·영상 작업을 하나의 API로 아우르는 매우 넓은 모델 카탈로그; 캐시 입력 단가와 잦은 프로모션 할인을 포함한 투명한 토큰 요금제; 무보관 정책, SOC 2, ISO 27001 등 보안 체계가 명시되어 있음; 자체 추론 최적화 하드웨어와 확장을 위한 GPU 대여·클러스터 옵션

**한계:** 토큰 종량제라 대량 사용이나 긴 컨텍스트에서는 비용이 빠르게 늘 수 있음; 카탈로그 업데이트가 빨라 모델 이름과 가격을 주기적으로 재확인해야 함; 일부 모델은 프리뷰나 프로모션 버전이라 모델마다 안정성이 다를 수 있음

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/deep-infra.md)

## FluidStack

FluidStack은 프런티어 모델 작업을 떠받치는 물리 계층, 즉 데이터센터와 전력, 냉각, 그리고 매우 큰 GPU 클러스터를 구축하는 AI 컴퓨트 사업자입니다. 대외적 위치는 의도적으로 제품 중심이 아니라 인프라 중심이며, 기가와트 규모 컴퓨트 구축, 몇 달 안에 새 사이트 가동, 수천만 대 가속기의 안정적 운영을 내세웁니다. 대규모 모델을 학습하거나 서빙하는 팀에게 이는 즉시 쓸 수 있는 셀프서비스 VM 카탈로그가 아니라, 예약형 전용 용량을 대신 프로비저닝하고 운영해 주는 형태입니다.

특징적인 주제는 전력과 컴퓨트를 결합한다는 점입니다. FluidStack은 컴퓨트와 전력 인프라를 제1원리에서 재설계하고, 클러스터에 전력을 공급할 오프그리드 태양광을 개발하며, 탱크에 한 번 물을 채우면 물을 무한히 순환시키는 폐루프 냉각을 사용한다고 설명합니다. 또한 미국 내 건설과 제조 환원을 강조하며 인프라 소유권을 어떤 가치가 기술을 형성하는가라는 전략적 질문으로 제시합니다. AI 조직에 이는 점점 더 중요합니다. 규모 확장의 제약은 칩 공급만이 아니라 에너지 가용성이기 때문입니다.

며칠 동안 GPU 몇 대만 필요하다면 FluidStack은 가장 빠른 길이 아닐 것입니다. 용량은 영업 과정을 통해 엔터프라이즈 규모로 계약됩니다. 수개월 단위 학습이나 프로덕션 추론 플릿을 계획하고 관리형 운영이 포함된 전용 인프라를 원한다면, 대형 하이퍼스케일러와 전문 GPU 클라우드와 함께 검토할 만한 강력한 후보입니다.

**가격 및 요금제:** 엔터프라이즈·가격 문의. FluidStack은 GPU 시간당 요금이나 셀프서비스 가입을 웹사이트에 공개하지 않으며, 클러스터 규모·기간·하드웨어에 따라 직접 영업 상담으로 견적을 냅니다. 디렉터리에서는 가격 문의가 필요한 유료 제품으로 분류됩니다.

- **데이터센터 규모의 자체 컴퓨트:** 다른 클라우드의 용량을 재판매하는 대신, 사이트당 전력 용량이 큰 고밀도 캠퍼스를 포함한 대형 AI 데이터센터를 직접 설계하고 구축합니다.
- **학습·추론용 GPU 클러스터:** 대규모 모델 학습과 추론에 맞게 설계되어 고대역폭 인터커넥트와 분산 워크로드용 오케스트레이션을 갖춥니다.
- **전력과 냉각을 함께 설계:** 오프그리드 태양광과 탱크에 한 번 물을 채우면 계속 순환하는 폐루프 냉각을 개발하며, 전력과 물 효율을 핵심 엔지니어링 과제로 다룹니다.
- **관리형 운영과 신뢰성:** 현장 지원, 클러스터 프로비저닝, 운영 지원으로 연구팀이 모델에 집중할 수 있게 합니다.
- **미국 제조·공급망 환원:** 데이터센터는 미국에서 건설되고 컴퓨트와 전력 인프라 제조도 자국으로 환원합니다. 이는 의도적인 공급망 선택입니다.

**강점:** 범용 클라우드 재판매가 아닌 AI 전용 인프라; 전력·냉각·데이터센터 설계를 직접 수행해 대규모에서 유리; 대규모 학습·추론 클러스터의 관리형 프로비저닝과 운영; 미국 건설·제조 환원 인프라라는 명확한 포지셔닝

**한계:** 셀프서비스 가격이나 즉시 가입이 공개되지 않아 도입에 영업 논의가 필요합니다; 엔터프라이즈 규모 중심이라 아주 작은 개인 워크로드에는 맞지 않을 수 있습니다; 용량이 미국 내 거점에 집중되어 있어 지연 시간이나 데이터 상주 요건이 있는 팀에는 고려 사항이 됩니다

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ko/tool/fluidstack.md)

## 자주 묻는 질문

### DeepInfra과(와) FluidStack의 월간 트래픽은 어떻게 비교되나요?

DeepInfra의 월간 방문 수는 457,810이고, FluidStack는 154,620입니다. 트래픽 추정치는 제품 품질이 아니라 사용자 규모를 나타냅니다.

### 두 도구의 성장률은 어떻게 비교되나요?

DeepInfra의 전월 대비 성장률은 -8.9%이며, FluidStack는 +7.3%입니다.

### 가격은 어떻게 비교되나요?

DeepInfra: 유료. 유료 종량제. 모델 추론은 백만 토큰당 과금되며 입력·출력·캐시 입력 단가가 별도로 공개됩니다. 많은 모델에 한시적 할인이 있습니다. 온디맨드 GPU는 인스턴스 시간당 과금됩니다. 장기 계약이 없으며, 엔터프라이즈 지원과 맞춤 계약은 영업 문의로 제공됩니다. FluidStack: 유료, 가격 문의. 엔터프라이즈·가격 문의. FluidStack은 GPU 시간당 요금이나 셀프서비스 가입을 웹사이트에 공개하지 않으며, 클러스터 규모·기간·하드웨어에 따라 직접 영업 상담으로 견적을 냅니다. 디렉터리에서는 가격 문의가 필요한 유료 제품으로 분류됩니다.

## 대안

| # | 도구 이름 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 | 가격 모델 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/ko/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | 무료+유료 | Provides direct developer API access to Google's proprietary Gemini models rather than community open-weight models. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/google-ai-studio.md) |
| 2 | [OpenRouter](https://openaitools.app/ko/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 유료 | DeepInfra처럼 직접 모델을 호스팅하는 대신 여러 호스팅 제공업체에 걸친 API 라우터 역할을 합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/openrouter-ai.md) |
| 3 | [Groq](https://openaitools.app/ko/tool/groq) | 3,987,936 | +10% | 유료 | 전용 LPU 하드웨어를 사용하여 훨씬 빠른 토큰 생성 속도를 제공하지만, 지원하는 모델 카탈로그는 더 작습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/groq.md) |
| 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/ko/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Delivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/fal-ai.md) |
| 5 | [RunPod](https://openaitools.app/ko/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 유료 | 유연한 온디맨드 GPU 대여와 서버리스 엔드포인트를 제공하지만, FluidStack과 같은 초대규모 엔터프라이즈 GPU 클러스터는 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/runpod.md) |
| 6 | [Together AI](https://openaitools.app/ko/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 무료+유료, 유료 | 원시 클러스터 대여 대신 최적화된 서버리스 추론 API와 관리형 모델 호스팅에 초점을 맞춥니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/together-ai.md) |
| 7 | [Vast.ai](https://openaitools.app/ko/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 유료 | 더 저렴한 실험을 위한 P2P GPU 대여 마켓플레이스를 제공하지만, 엔터프라이즈 인프라의 예측 가능성은 상대적으로 낮습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/vast-ai.md) |
| 8 | [Modal](https://openaitools.app/ko/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 무료+유료, 가격 문의 | 클라우드 작업을 위한 서버리스 Python 컨테이너 실행을 제공하지만, 원시 멀티 노드 클러스터 프로비저닝 제어 기능은 부족합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/modal-com.md) |
| 9 | [Nebius](https://openaitools.app/ko/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 유료, 가격 문의 | 전용 NVIDIA GPU 클러스터와 관리형 클라우드 인프라를 제공하여 엔터프라이즈급 학습 워크로드에서 직접 경쟁합니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/nebius.md) |
| 10 | [Replicate AI](https://openaitools.app/ko/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 유료 | 맞춤형 머신러닝 모델 및 파인튜닝 가중치를 배포하기 위한 더 강력한 생태계를 갖추고 있지만, 일반적으로 추론 가격이 더 높습니다. | [.md](https://openaitools.app/ko/tool/replicate-ai.md) |

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출처: https://openaitools.app/ko/compare/deep-infra-vs-fluidstack

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