# Apify vs Replicate AI

Apify 每月有 4,147,762 次造訪，月增率 +3.9%，定價模式為免費增值、需聯絡報價。Replicate AI 每月有 904,038 次造訪，成長率 -8.4%，定價模式為付費。

| 指標 | [Apify](https://openaitools.app/tw/tool/apify) | [Replicate AI](https://openaitools.app/tw/tool/replicate-ai) |
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| 網站網址 | https://www.apify.com | https://replicate.com |
| 分類 | AI 網頁擷取, AI Agent, AI API, AI 開發者工具 | AI API, AI 模型, AI 開發者工具, 開源 AI 模型 |
| 定價模式 | 免費增值、需聯絡報價 | 付費 |
| 每月造訪次數 | 4,147,762 | 904,038 |
| 月成長率 | +3.9% | -8.4% |
| 主要市場 | 美國 | 美國 |
| 直接造訪 | 1,816,433 | 577,501 |
| 評論分數 | 4.6 | 4.6 |
| 收藏數 | 6 | 5 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |

## Apify

Apify 起初是通用網頁自動化雲服務，如今已成為規模最大的即用型資料擷取工具市集之一。平台提供 Actor 商店——由 Apify 官方與第三方開發者打造的小型容器化程式——可完成擷取 Google 地圖商家、TikTok 影片、Instagram 貼文、Amazon 價格，或把文件網站爬成適合 RAG 流程的乾淨 Markdown 等任務。每個 Actor 都跑在 Apify 雲端，可透過 API 觸發、依排程重複執行，並串接下游儲存或應用。\n\n在正式環境跑爬蟲本質上主要是基礎架構問題，Apify 把這些繁瑣環節一次打包：輪換住宅與資料中心代理、瀏覽器指紋與反封鎖、失敗重試、資料集與鍵值儲存，以及執行監控。偏好自己寫程式的開發者可用 Python 或 JavaScript 的 Apify SDK 建立 Actor，也能使用 Apify 的開源爬蟲與瀏覽器自動化函式庫 Crawlee，它相容 Playwright、Puppeteer、Selenium 與 BeautifulSoup。\n\n近年平台明顯轉向 AI：Apify MCP 伺服器與 CLI 讓 AI 助手與代理能把 Actor 當成工具來探索與呼叫，Website Content Crawler 這個 Actor 更專為餵資料給 LLM 應用與向量資料庫而設計。計費採免費增值模式，包含每月平台額度、部分 Actor 的按量計費，以及企業客製方案。

**價格與方案:** 免費增值：免費方案含每月使用額度；付費訂閱提高額度與併發數；市集中許多 Actor 按實際用量計費；企業版需聯繫銷售洽談。開發者發布 Actor 亦可獲得收益分潤。

- **Actor 市集:** 超過十萬個現成擷取器與自動化工具，涵蓋社群媒體、地圖商家、電商、房地產與通用網頁爬取。
- **MCP 伺服器與 CLI:** 把 Apify Actor 直接接進 AI 助手與代理，讓它們能搜尋商店、執行爬蟲，並以工具呼叫取得結構化結果。
- **反封鎖與代理基礎架構:** 平台內建代管代理輪換與反封鎖能力，目標網站加強防護時擷取仍能穩定運作。
- **Crawlee 與 Apify SDK:** 開源爬蟲函式庫加上 Python、JavaScript SDK，可用 Playwright、Puppeteer、Selenium 或 Cheerio 打造自訂 Actor。
- **排程、儲存與整合:** 支援定時執行、資料集匯出 CSV/JSON/Excel、Webhook，以及與 LangChain、LlamaIndex、Zapier 等數千款應用的整合。

**優勢:** 龐大的現成爬蟲庫讓許多任務不需寫程式; 代理、重試與封鎖等基礎架構問題由平台處理; 透過 MCP、CLI 與 API 與代理協作，並整合 LangChain、LlamaIndex; 提供可試用的免費額度及開發者分潤計畫

**限制:** 按用量計費，大量擷取的成本會快速攀升; 社群維護的 Actor 與官方 Actor 品質有落差; 目標網站經常改版，部分 Actor 可能失效或需更新

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/apify.md)

## Replicate AI

Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference — with one line of code, or package your own model with Cog and put it behind a production-ready API.

**價格與方案:** Paid, usage-based — you only pay for what you use. Most public models are billed by runtime at per-second hardware rates; some models are billed per input and output (for example, $0.04 per output image on Flux 1.1 Pro, $3.75 per million input tokens on DeepSeek R1). Published GPU hardware ranges from about $0.81/hr for a T4 up to roughly $43.92/hr for 8x H100. Private deployments bill for setup, idle, and active time on dedicated hardware, and you can start for free. Enterprise and volume discounts available.

- **Thousands of models behind one API:** Run image, video, audio, speech, and language models through a uniform API surface, with official models for FLUX, Nano Banana, Seedream, Grok Imagine, MiniMax, Wan, Seedance, and more.
- **One-line-of-code inference:** Set up a model in minutes and make an API call in Python, Node, or plain HTTP after authenticating with an API token.
- **Cog packaging and custom deployments:** Package your own model with Cog, an open-source tool for packaging machine learning models, and deploy it on dedicated hardware that scales up and down with demand.
- **Model fine-tuning:** Fine-tune models on your own data, including fast-booting fine-tunes that are billed only while actively processing requests rather than for idle time.
- **Published hardware and inference rates:** Transparent per-second hardware rates across CPU, T4, L40S, A100, H100, and H200 configurations, with committed-spend options for multi-GPU capacity.

**優勢:** Very broad model catalog spanning image, video, audio, speech, and LLMs behind one consistent API; Usage-based billing with openly published per-second hardware and per-output model rates; Cog makes it straightforward to package and deploy your own private models; Automatic scaling handles traffic spikes without manual capacity planning

**限制:** Costs are consumption-based and can rise quickly with heavy traffic or always-on private deployments; Private models bill for idle and setup time, not just request processing, unless they are fast-booting fine-tunes; Long-running GPU models can queue on shared public capacity during peak periods; It is an infrastructure layer, so you still need your own prompts, pipelines, and application code

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/replicate-ai.md)

## 常見問題

### Apify 與 Replicate AI 的每月流量相比如何？

Apify 每月有 4,147,762 次造訪，而 Replicate AI 有 904,038。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。

### 兩者的成長率相比如何？

Apify 的月增率為 +3.9%；Replicate AI 為 -8.4%。

### 價格相比如何？

Apify：免費增值、需聯絡報價。免費增值：免費方案含每月使用額度；付費訂閱提高額度與併發數；市集中許多 Actor 按實際用量計費；企業版需聯繫銷售洽談。開發者發布 Actor 亦可獲得收益分潤。 Replicate AI：付費。Paid, usage-based — you only pay for what you use. Most public models are billed by runtime at per-second hardware rates; some models are billed per input and output (for example, $0.04 per output image on Flux 1.1 Pro, $3.75 per million input tokens on DeepSeek R1). Published GPU hardware ranges from about $0.81/hr for a T4 up to roughly $43.92/hr for 8x H100. Private deployments bill for setup, idle, and active time on dedicated hardware, and you can start for free. Enterprise and volume discounts available.

## 替代方案

| # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付費 | 擅長跨各種供應商路由文字與多模態提示詞，但缺乏 Replicate 的專屬自訂 ML 部署。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai.md) |
| 2 | [n8n](https://openaitools.app/tw/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | 免費增值 | 為 AI 代理與技術團隊打造的開源工作流自動化平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/n8n.md) |
| 3 | [fal.ai](https://openaitools.app/tw/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 影像與視訊模型的無伺服器執行速度更快，但自訂模型部署的通用性不如 Replicate。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fal-ai.md) |
| 4 | [Firecrawl](https://openaitools.app/tw/tool/firecrawl-dev) | 1,828,239 | -1.9% | 免費增值、需聯絡報價 | 透過 API 提供直接對應 LLM 的 Markdown 轉換，但缺乏 Apify 豐富的現成爬蟲市集。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/firecrawl-dev.md) |
| 5 | [Together AI](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免費增值、付費 | 更著重於 LLM 推論與微調，但缺乏 Replicate 那種由社群策展的多樣化媒體模型目錄。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai.md) |
| 6 | [Clay](https://openaitools.app/tw/tool/clay-2-0) | 1,267,465 | -2.7% | 免費增值、免費試用、需聯絡報價 | 打造把數據轉化為營收的 GTM 系統 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/clay-2-0.md) |
| 7 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/tw/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 免費 | Specializes specifically in ultra-efficient model fine-tuning, rather than providing a general-purpose model hosting API. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/unsloth-ai.md) |
| 8 | [Bright Data](https://openaitools.app/tw/tool/bright-data) | 802,752 | -5.9% | 免費試用、付費 | 提供企業級代理伺服器網路與原始網頁資料基礎設施，但缺乏 Apify 的隨插即用爬蟲市集。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/bright-data.md) |
| 9 | [Atlas Cloud](https://openaitools.app/tw/tool/atlas-cloud) | 777,031 | -16.4% | 付費 | Offers a broad mix of generative media models via API, but lacks Replicate's massive community deployment ecosystem. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/atlas-cloud.md) |
| 10 | [Fireworks](https://openaitools.app/tw/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 需聯絡報價 | 為開源模型提供極快的推論速度，但模型選擇比 Replicate 少。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fireworks-ai.md) |

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來源：https://openaitools.app/tw/compare/apify-vs-replicate-ai

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