# APIMaster vs NaN Builders APIMaster 每月有 210,182 次造訪，月增率 +46.3%，定價模式為付費。NaN Builders 每月有 47,153 次造訪，成長率 +18.7%，定價模式為 Subscription。 | 指標 | [APIMaster](https://openaitools.app/tw/tool/apimaster) | [NaN Builders](https://openaitools.app/tw/tool/nan-builders) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://apimaster.ai | https://nan.builders | | 分類 | AI API, AI 開發者工具, AI 網站建置工具, AI 聊天機器人 | AI API, 開源 AI 模型, Large Language Models (LLMs), AI 模型 | | 定價模式 | 付費 | Subscription | | 每月造訪次數 | 210,182 | 47,153 | | 月成長率 | +46.3% | +18.7% | | 主要市場 | 美國 | 西班牙 | | 直接造訪 | 65,736 | 27,759 | | 評論分數 | 4 | 4.4 | | 收藏數 | 0 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## APIMaster APIMaster 是為想取得前沿模型、但不願支付前沿定價的團隊打造的 API 路由市集。它把 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kling、Seedance 等已驗證的供應商通道，整合到單一 OpenAI 相容端點之後，再把每個請求導向可用且最便宜的驗證通道。你只需儲值一份預付餘額，即可在整個目錄中消耗。 廉價 API 轉售最核心的信任問題是模型替換。APIMaster 在上架前對每個供應商套用 LLM 指紋測試，確保回應的模型與價格頁所示一致。網站同時公開各路徑的可用率，以及每百萬 token 的輸入與輸出費率，讓人能確認較便宜的通道是真的在運作，而不只是比較便宜。 可靠性方面採用自動容錯：若某通道品質下降，流量會移轉到次一個已驗證供應商，無需更換金鑰或重新部署。目錄涵蓋 LLM、圖像、影片、音訊與嵌入端點；由於介面與 OpenAI 相容，Cursor、Claude Code、LangChain、LiteLLM 等代理工具與 IDE 整合，只需替換 Base URL 與金鑰即可運作。目標客群是推論成本為主要支出的獨立開發者與產品團隊。 **價格與方案:** 以預付餘額按用量計費。費率以每百萬輸入與輸出 token 計算，依模型與路由供應商而異，並宣稱較官方定價低至約 90%。可透過 USDT 或 Epay 儲值；建立金鑰不需信用卡。 - **廣泛的模型目錄:** 目錄涵蓋 LLM、圖像、影片、音訊與嵌入端點共 90 多個模型，皆以每百萬 token 計價。 - **指紋驗證 API:** 每個上架供應商都通過 LLM 指紋測試，用來確認你拿到的正是付費購買的模型。 - **自動容錯路由:** 若某條通道失效，請求會自動轉向次一個已驗證供應商，無需手動更換金鑰。 - **OpenAI 相容單一金鑰:** 一組金鑰與一份預付餘額通用所有模型，並提供 OpenAI 相容 Base URL 供 Cursor、LangChain、LiteLLM 使用。 - **成本與可用率透明:** 網站公開各供應商的可用率與輸入、輸出 token 費率，讓你在導流前先比較路由。 **優勢:** 單一 OpenAI 相容金鑰即可存取廣泛模型目錄; 宣稱較官方定價低至約 90% 的折扣; 自動容錯避免單一上游故障成為風險; 公開各供應商可用率與 token 費率供比較 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/apimaster.md) ## NaN Builders NaN（「Not a Number」）源自一個樸素的觀察：閉源模型 API 方便但昂貴且有限制，開源模型免費但需要大多數人沒有的硬體。NaN 透過把強力 GPU 匯聚在真正消耗算力的開發者之間、分攤真實基礎設施成本來彌補這個落差。對 NaN 自託管的模型，沒有按 token 計費。 叢集託管約十七個開源模型，涵蓋對話與推理（DeepSeek、Qwen、GLM、Gemma、Kimi、騰訊混元）、向量嵌入、重排序、Kokoro 語音合成、Whisper 語音辨識，以及 FLUX 與 Qwen-Image 圖像生成。所有能力都透過 OpenAI 相容端點提供，現有 SDK、代理與程式工具通常只需替換 base URL 與 API key。模型每季由社群投票決定，隱私是明確的設計目標：處理留在歐盟境內，提示詞與回應不留日誌。 存取權限是三層會員制，而非用量計費。最低方案僅含 Discord 社群權限，中間方案增加 API 點數與私密頻道，最高方案提供更多點數、更大模型與更高並行數。此外還有獨立的付費雲端工作區加購項。社群刻意設有門檻，確保成員是真的在打造東西的人，網站上會展示他們的專案。 **價格與方案:** 以歐元按月固定收費（含 VAT）的會員制，另有可選的付費工作區加購。僅社群方案只含 Discord 權限，更高方案增加 API 點數、更大模型、更高並行數，頂級方案另贈一個 Micro 工作區。具體價格見官方定價區。 - **OpenAI 相容 API:** 用個人 API key 把現有 SDK、代理或程式工具指向 NaN 端點即可，保留原有程式碼，通常只需替換 base URL。 - **固定費率而非按 token:** 會員方案包含週期性點數，自託管模型不消耗點數，重度實驗的成本不會線性攀升。 - **豐富的開源模型陣容:** 對話、推理與視覺模型，加上嵌入、重排序、Kokoro 語音合成、Whisper 語音辨識，以及 FLUX 與 Qwen-Image 圖像生成，統一在一個 API 之後。 - **隱私優先設計:** 推理在歐盟境內執行，不記錄提示詞與回應；程式碼不會用於訓練模型，僅保留叢集指標。 - **社群投票與准入機制:** 成員每季投票決定叢集託管哪些開源模型，並可使用私密 Discord 頻道、參與活動、工作坊與黑客松。 **優勢:** 可預測的固定月費，取代不可控的 token 支出; 開源模型覆蓋度確實很廣，包含語音、嵌入、重排序與圖像生成; 可直接替換的 OpenAI 相容端點，程式碼改動極小; 隱私策略明確：歐盟境內處理、不記錄提示詞 **限制:** 沒有免費推理額度，呼叫模型需要付費會員或點數包; 社群與支援以 Discord 為主，相較非技術使用者更適合開發者; 點數額度與可用模型由社群投票決定，季度之間可能變化 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/nan-builders.md) ## 常見問題 ### APIMaster 與 NaN Builders 的每月流量相比如何？ APIMaster 每月有 210,182 次造訪，而 NaN Builders 有 47,153。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？ APIMaster 的月增率為 +46.3%；NaN Builders 為 +18.7%。 ### 價格相比如何？ APIMaster：付費。以預付餘額按用量計費。費率以每百萬輸入與輸出 token 計算，依模型與路由供應商而異，並宣稱較官方定價低至約 90%。可透過 USDT 或 Epay 儲值；建立金鑰不需信用卡。 NaN Builders：Subscription。以歐元按月固定收費（含 VAT）的會員制，另有可選的付費工作區加購。僅社群方案只含 Discord 權限，更高方案增加 API 點數、更大模型、更高並行數，頂級方案另贈一個 Micro 工作區。具體價格見官方定價區。 ## 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) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek) | 372,761,591 | +4.3% | 免費增值 | 由 DeepSeek-V4 與 R1 驅動的高效開源權重與託管推理 AI，token 成本極低。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deepseek.md) | | 2 | [OpenAI 平台](https://openaitools.app/tw/tool/openai) | 234,678,639 | -9.6% | 付費 | 用於部署 GPT-6 Astra、Sol、Luna 以及即時多模態代理的企業級開發者平台與 API。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openai.md) | | 3 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/tw/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | 免費增值 | 可直接原生存取 Google 的 Gemini 模型並享有大方免費額度，但受限於 Google 生態系。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/google-ai-studio.md) | | 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付費 | 一個 API 金鑰，呼叫各大廠商數百個 AI 模型 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai.md) | | 5 | [Groq](https://openaitools.app/tw/tool/groq) | 3,987,936 | +10% | 付費 | 基於 LPU 與 LPX 平台的超高速 AI 推論 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/groq.md) | | 6 | [ModelScope](https://openaitools.app/tw/tool/modelscope-community) | 3,085,423 | +5.1% | 免費 | ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/modelscope-community.md) | | 7 | [Together AI](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免費增值、付費 | Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all b | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai.md) | | 8 | [OrcaRouter](https://openaitools.app/tw/tool/orcarouter) | 975,300 | -5.2% | 免費增值 | OpenAI-compatible gateway with advanced budget governance and routing, but fewer pre-integrated niche models. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/orcarouter.md) | | 9 | [Atlas Cloud](https://openaitools.app/tw/tool/atlas-cloud) | 777,031 | -16.4% | 付費 | Unified AI inference platform supporting multiple modalities, but less specialized purely for LLM routing. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/atlas-cloud.md) | | 10 | [CometAPI](https://openaitools.app/tw/tool/cometapi) | 602,966 | +49.7% | Pay-as-you-go (credits) | 在單一端點下提供相當豐富的前沿模型清單，但說明文件與社群支援較為有限。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/cometapi.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/apimaster-vs-nan-builders More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)