
특화 강점일반 Python 코드보다는 생성형 미디어 모델에 특화되어 최적화된 극도로 빠른 서버리스 실행을 제공합니다.

9,000만 개 이상의 IP를 보유한 글로벌 주거용·데이터센터 프록시 네트워크
AI와 데이터 워크로드를 위한 서버리스 클라우드 인프라
평범한 Python을 작성하고 GPU나 컨테이너를 붙여, 트래픽에 따라 자동 확장되고 유휴 시 0으로 줄어드는 HTTPS 엔드포인트로 배포합니다.
코딩 에이전트, 강화학습 롤아웃, 신뢰할 수 없는 코드를 위한 격리 환경을 제공합니다. 1초 미만으로 시작하며 백만 단위 동시 샌드박스를 지원합니다.
쿼터 요청 없이 탄력적인 단일·멀티 노드 GPU에서 파인튜닝, LoRA, 전체 학습, 강화학습을 실행합니다.
OpenAI 호환 엔드포인트로 LLM과 이미지·비디오·오디오 모델을 서빙하거나, 자체 추론 스택을 가져오고 인프라는 Modal에 맡깁니다.

9,000만 개 이상의 IP를 보유한 글로벌 주거용·데이터센터 프록시 네트워크
국가·주·도시·ASN 단위 타기팅을 지원하는 대규모 주거용·데이터센터 네트워크.
순환 주거용, 고정 주거용, 무제한 주거용, 고정 데이터센터, 장기 ISP 프록시로 워크로드별 선택 가능.
사용자·비밀번호 또는 IP 화이트리스트 인증, 하위 사용자 생성, ISP·프로토콜 필터, 시간·요청 기준 순환과 자동 교체.
API 파라미터 문서와 Python, Node.js, PHP, Go, Java, C#, Shell, Ruby 코드 샘플 제공.

특화 강점일반 Python 코드보다는 생성형 미디어 모델에 특화되어 최적화된 극도로 빠른 서버리스 실행을 제공합니다.
유연한 GPU 인프라와 서버리스 엔드포인트를 제공하지만, 순수 Python 함수 데코레이터 중심의 설계는 상대적으로 적습니다.

특화 강점임의의 커스텀 컨테이너 실행보다는 관리형 오픈소스 모델 추론 API에 크게 집중합니다.
무료 / 오픈소스실제 웹 작업을 수행하는 브라우저 에이전트와 스텔스 클라우드 브라우저
기업용 강력한 GPU 클러스터와 관리형 추론을 제공하지만, Modal의 서버리스 방식보다 인프라 설정이 더 많이 필요합니다.

Cog를 통한 더 쉬운 모델 패키징을 제공하지만, Modal에 비해서는 임의의 서버리스 Python 컨테이너 실행 기능이 제한적입니다.
Cog를 통한 더 쉬운 모델 패키징을 제공하지만, Modal에 비해서는 임의의 서버리스 Python 컨테이너 실행 기능이 제한적입니다.
Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration.
Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration.
특화 강점Combines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps.