# exe.dev vs RunPod

exe.dev registra 60.103 visitas mensais com crescimento de -26,4% mês a mês e preços Freemium, Pago. RunPod registra 2.881.043 visitas mensais com crescimento de +5,9% e preços Pago.

| Métrica | [exe.dev](https://openaitools.app/pt/tool/exe-dev) | [RunPod](https://openaitools.app/pt/tool/runpod) |
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| URL do site | https://exe.dev | https://runpod.io |
| Categorias | Ferramentas de desenvolvimento com IA, AI Agent, Construtor de Apps com IA | Ferramentas de desenvolvimento com IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs), AI API |
| Modelo de preços | Freemium, Pago | Pago |
| Visitas mensais | 60.103 | 2.881.043 |
| Taxa de crescimento mensal | -26,4% | +5,9% |
| Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos |
| Visitas diretas | 40.778 | 1.634.834 |
| Nota de avaliação | 4,3 | 4,7 |
| Contagem de favoritos | 0 | 4 |
| Plataformas suportadas | Site | Site |

## exe.dev

A exe.dev é uma plataforma de computação em nuvem criada por uma equipe da Bay Area para resolver um problema bem atual: desenvolvedores rodam cada vez mais agentes de programação que precisam de máquinas próprias, e essas máquinas devem se comportar como servidores reais, não como contêineres efêmeros. Você compra um pool de vCPU e memória, cria quantas VMs quiser dentro dele, clona rapidamente e acessa por SSH como root em imagens compatíveis com Ubuntu, com apt e systemd disponíveis.

A plataforma se posiciona como infraestrutura pronta para produção, não apenas um espaço de testes. As VMs têm armazenamento NVMe rápido, persistente e replicado, podem ser expostas publicamente via HTTPS em subdomínios *.exe.xyz e também hospedar aplicações para clientes, com autenticação e gestão de segredos a cargo da plataforma. Um gateway LLM integrado permite associar chaves da OpenAI, Anthropic, xAI, Fireworks ou Deepgram às suas máquinas, para que os agentes acessem modelos sem configuração extra.

O preço é transparente e público: o plano Personal começa em 15 dólares por mês por um pool de 2 vCPU e 4 GiB, escalando até 16 vCPU e 32 GiB; o plano Work adiciona SSO, usuários ilimitados, mais VMs por pool e cobrança por hora ou por mês; e o Enterprise cobre hardware dedicado e conectividade VPC. Há um teste de sete dias e é possível começar grátis pelo ChatGPT.

**Preços e planos:** Os planos Personal começam em 15 USD/mês por 2 vCPU e 4 GiB de pool, chegando a 155 USD/mês por 16 vCPU e 32 GiB. O plano Work custa 75 USD/mês (37,50 USD/mês nos três primeiros meses) com SSO, usuários ilimitados e recursos extras cobrados por hora. O Enterprise é personalizado e há teste gratuito de 7 dias.

- **VMs reais e persistentes, não sandboxes:** Acesse por SSH como root em ambientes compatíveis com Ubuntu, use apt e systemd e mantenha as máquinas como servidores de longa duração.
- **Pool de CPU e memória:** Compre vCPU e RAM uma vez, crie quantas VMs quiser no pool e clone rapidamente para trabalho paralelo de agentes.
- **HTTPS e hospedagem pública integrados:** Exponha apps internos de forma privada ou publique em subdomínios *.exe.xyz, com autenticação e gestão de segredos incluídas.
- **Gateway LLM para agentes:** Associe chaves da OpenAI, Anthropic, xAI, Fireworks ou Deepgram para que os agentes nas VMs tenham acesso a modelos automaticamente.
- **Regiões globais e armazenamento durável:** Implante em várias regiões com armazenamento NVMe rápido, persistente e replicado, além de recursos de equipe como SSO em planos superiores.

**Pontos fortes:** VMs Linux reais com acesso root e armazenamento persistente, não sandboxes efêmeros; Preços públicos e transparentes com teste gratuito e opção de escala por hora; HTTPS, autenticação, segredos e gateway LLM para agentes já integrados; Criação e clonagem de VMs rápidas, útil para agentes em paralelo e ambientes de pré-visualização

**Limitações:** A cobrança por pool de recursos faz o uso intenso de muitas VMs subir de preço rapidamente; Não há nível gratuito permanente além do teste e do cadastro via ChatGPT; Recursos corporativos como VPC e hardware dedicado exigem contato com vendas

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/exe-dev.md)

## RunPod

RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.

**Preços e planos:** Paid, pay-as-you-go. GPU Pods are billed per second or per hour by card type, Serverless endpoints bill for active compute only with zero idle cost, and Clusters charge per GPU per hour. Storage starts at around $0.05/GB per month. A free tier and enterprise reserved-capacity contracts are also available.

- **On-demand GPU Pods:** Rent GPU instances with on-demand, interruptible or reserved capacity across more than 30 GPU SKUs, from RTX 4090s up to B200 and B300 class accelerators, deployed in 31 global regions.
- **Autoscaling Serverless endpoints:** Deploy any container as an API endpoint that scales from zero to thousands of workers on demand and bills only for the compute you actually use.
- **Multi-node Clusters:** Launch multi-node GPU clusters for distributed training and large inference jobs, with shared storage attachable and no long-term commitment required.
- **Model Hub and public endpoints:** Deploy popular open-source models from a curated hub, or use public endpoints for image, audio and text models without managing infrastructure.
- **Persistent storage:** Persistent network storage with standard and high-performance tiers, container and volume disks, and no egress fees for full AI pipelines.

**Pontos fortes:** Extremely broad GPU catalogue spanning consumer and datacentre cards; Per-second billing and scale-to-zero serverless endpoints keep idle costs near zero; Fast environment provisioning from templates or your own containers; Global region coverage with persistent storage and no egress fees

**Limitações:** GPU availability for high-end cards can vary by region and time of day; Serverless cold starts and autoscaling behaviour require some tuning to get right; Costs can climb quickly if workloads are left running on idle Pods; Learning curve for container and handler configuration is steeper than fully managed model APIs

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/runpod.md)

## Perguntas frequentes

### Como exe.dev e RunPod se comparam em tráfego mensal?

exe.dev tem 60.103 visitas mensais, enquanto RunPod tem 2.881.043. As estimativas de tráfego descrevem o tamanho da audiência, não a qualidade do produto.

### Como as taxas de crescimento se comparam?

exe.dev tem taxa de crescimento mês a mês de -26,4%; RunPod tem +5,9%.

### Como os preços se comparam?

exe.dev: Freemium, Pago. Os planos Personal começam em 15 USD/mês por 2 vCPU e 4 GiB de pool, chegando a 155 USD/mês por 16 vCPU e 32 GiB. O plano Work custa 75 USD/mês (37,50 USD/mês nos três primeiros meses) com SSO, usuários ilimitados e recursos extras cobrados por hora. O Enterprise é personalizado e há teste gratuito de 7 dias. RunPod: Pago. Paid, pay-as-you-go. GPU Pods are billed per second or per hour by card type, Serverless endpoints bill for active compute only with zero idle cost, and Clusters charge per GPU per hour. Storage starts at around $0.05/GB per month. A free tier and enterprise reserved-capacity contracts are also available.

## Alternativas

| # | Nome da ferramenta | Visitas mensais | Taxa de crescimento mensal | Modelo de preços | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/pt/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2% | Pago | Provides a unified API gateway across hundreds of models, but entirely abstracts away underlying GPU infrastructure management. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/openrouter-ai.md) |
| 2 | [fal.ai](https://openaitools.app/pt/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/pt/tool/fal-ai.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/pt/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9% | Freemium, Pago | Fornece inferência de modelo sem servidor gerenciada e clusters de GPU, trocando a personalização de pods bare-metal brutos por acesso de API simplificado. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/together-ai.md) |
| 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/pt/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8% | Pago | Oferece um marketplace P2P de GPUs com preços frequentemente mais baixos, mas com confiabilidade de hardware mais variável que o RunPod. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/vast-ai.md) |
| 5 | [Modal](https://openaitools.app/pt/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2% | Freemium, Preço sob consulta | Oferece execução Python sem servidor e escalonamento instantâneo de containers, mas carece de controle de pod SSH persistente direto como o RunPod. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/modal-com.md) |
| 6 | [Nebius](https://openaitools.app/pt/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7% | Pago, Preço sob consulta | Oferece clusters de GPU NVIDIA corporativos de alto desempenho, mas foca mais em infraestrutura bare-metal dedicada do que em pods spot flexíveis. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/nebius.md) |
| 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/pt/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4% | Pago | Offers a polished API and cloud platform for running open models, but provides less direct infrastructure-level control than RunPod. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/replicate-ai.md) |
| 8 | [Salad](https://openaitools.app/pt/tool/salad-gpu-cloud) | 713.519 | +10,4% | Teste gratuito, Pago, Preço sob consulta | Utilizes distributed consumer hardware to drastically lower inference costs, but cannot match enterprise GPU availability or SLA guarantees. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/salad-gpu-cloud.md) |
| 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/pt/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9% | Pago | Oferece inferência de modelo sem servidor excepcionalmente barata, mas não fornece aluguel de containers de GPU brutos para cargas de trabalho de treinamento personalizadas. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/deep-infra.md) |
| 10 | [Zeabur](https://openaitools.app/pt/tool/zeabur) | 275.642 | -15,9% | Teste gratuito, Pago | Engenheiro DevOps com IA que implementa e escala as suas apps | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/zeabur.md) |

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Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/exe-dev-vs-runpod

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