# DeepInfra vs FluidStack

DeepInfra 每月有 457,810 次造訪，月增率 -8.9%，定價模式為付費。FluidStack 每月有 154,620 次造訪，成長率 +7.3%，定價模式為付費、需聯絡報價。

| 指標 | [DeepInfra](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra) | [FluidStack](https://openaitools.app/tw/tool/fluidstack) |
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| 網站網址 | https://deepinfra.com | https://fluidstack.io |
| 分類 | AI 模型, AI API, Large Language Models (LLMs), AI 文字生成器 | AI 開發者工具, AI 模型, Large Language Models (LLMs) |
| 定價模式 | 付費 | 付費、需聯絡報價 |
| 每月造訪次數 | 457,810 | 154,620 |
| 月成長率 | -8.9% | +7.3% |
| 主要市場 | 美國 | 美國 |
| 直接造訪 | 237,817 | 47,869 |
| 評論分數 | 4.6 | 4.4 |
| 收藏數 | 0 | 1 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |

## DeepInfra

DeepInfra 將自身定位為推論雲而非模型實驗室：產品核心是讓開發者快速、低成本、可靠地呼叫他人訓練好的模型。模型庫涵蓋 200 多個模型，依任務分類（文字生成、文生圖、文生音樂、語音合成、文生影片、語音辨識、嵌入、重排序、零樣本影像分類），也可依模型家族瀏覽，因此你能選擇 Claude、DeepSeek、Flux、Gemini、GLM、Kimi、Llama、Mistral、Nemotron 或 Qwen 等模型，並透過同一套 API 呼叫。價格透明且按用量計費，以每百萬 token 報價，分別列出輸入、輸出與快取輸入價格，許多模型還有階段性折扣。

除模型託管之外，DeepInfra 在美國資料中心運行自有的推論最佳化硬體，並在其上疊加託管服務：DeepStart 用於部署你自己的模型，DeepCluster 提供 GPU 叢集與按實例小時計費的隨需 GPU 租用，另有 chat 測試場便於快速驗證。公司在安全與隱私上特別強調——輸入輸出零留存政策、SOC 2 與 ISO 27001 認證——對處理敏感資料的團隊尤其重要。一筆大額融資（公布為 1.07 億美元 B 輪）以及 token 用量成長 25 倍，顯示業務正在積極擴張。

在實務層面，DeepInfra 面向希望取得類似 OpenAI 相容 API 呼叫方式、又不想自行管理基礎架構的工程團隊；也適合需要大規模低成本推論的新創公司，以及希望在同一平台上既使用託管模型又租用 GPU 做微調或自建服務的組織。

**價格與方案:** 付費，按量計費。模型推論按每百萬 token 計費，輸入、輸出與快取輸入價格分開列出，許多模型有階段性百分比折扣。隨需 GPU 按實例小時計費。無長期合約；企業支援與客製方案可透過聯繫業務取得。

- **200+ 模型庫:** 透過統一 API 存取文字、圖像、語音、音樂與影片模型，支援依任務與模型家族瀏覽。
- **透明的 Token 計費:** 每百萬 token 費率事先公開，包含輸入、輸出與快取輸入的明細，並顯示目前折扣。
- **隨需 GPU 租用:** 需要原始算力做微調、自建服務或突發負載時，可按實例小時租用資料中心 GPU。
- **零留存隱私政策:** 輸入與輸出不被留存，平台持有 SOC 2 與 ISO 27001 資訊安全認證。
- **託管式部署選項:** DeepStart 與 DeepCluster 讓團隊無需自建基礎架構即可部署自有模型並擴展叢集推論。

**優勢:** 模型庫非常豐富，文字、圖像、音訊與影片任務共用一套 API; 每 token 價格透明，含快取輸入價與頻繁的促銷折扣; 安全能力有明確揭露：零留存、SOC 2 與 ISO 27001; 自有推論最佳化硬體，提供 GPU 租用與叢集方案便於擴展

**限制:** 按 token 計費，高用量或長上下文情境下花費成長較快; 模型庫更新頻繁，模型名稱與價格需要定期複核; 部分模型為預覽或促銷版本，不同模型的穩定性有差異

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

## FluidStack

FluidStack builds and operates large-scale compute infrastructure for AI, including gigawatt-class data centers and GPU clusters used for training and inference. The company designs its own power, cooling and data center systems, onshores manufacturing and deploys solar generation to supply the power its clusters need. Rather than a self-serve cloud console, FluidStack works with AI labs and enterprises to provision large reserved clusters, with orchestration tooling for the ML frameworks and schedulers those teams already use.

**價格與方案:** Enterprise and contact-for-pricing. FluidStack does not publish per-GPU-hour rates or a self-serve sign-up on its website; capacity is scoped and quoted through a direct sales conversation based on cluster size, duration and hardware. Catalogue listings classify it as a paid product requiring contact for pricing.

- **Datacenter-scale compute built in-house:** FluidStack designs and builds large AI data centers, including high-density campuses with significant per-site power capacity, rather than reselling capacity from other clouds.
- **GPU clusters for training and inference:** Clusters are architected for large-scale model training and inference, with high-bandwidth interconnect and orchestration suitable for distributed workloads.
- **Power and cooling engineered together:** The company develops off-grid solar and recirculating closed-loop cooling, treating power and water efficiency as core engineering problems.
- **Managed operations and reliability:** Smart hands, cluster provisioning and operations support let research teams focus on models while FluidStack runs the physical and orchestration layers.
- **US-built and onshored supply chain:** Data centers are built in the United States with onshored manufacturing of compute and power infrastructure, a deliberate supply-chain and sovereignty choice.

**優勢:** Purpose-built AI infrastructure rather than generic cloud resale; Power, cooling and data center design handled in-house, which matters at scale; Managed provisioning and operations for large training and inference clusters; Explicit positioning on US-built, onshored infrastructure

**限制:** No published self-serve pricing or instant sign-up; access requires a sales conversation; Enterprise-scale focus means very small individual workloads may not be a fit; Capacity is concentrated in US locations, which may matter for latency-sensitive or data-residency-bound teams

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

## 常見問題

### DeepInfra 與 FluidStack 的每月流量相比如何？

DeepInfra 每月有 457,810 次造訪，而 FluidStack 有 154,620。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？

DeepInfra 的月增率為 -8.9%；FluidStack 為 +7.3%。

### 價格相比如何？

DeepInfra：付費。付費，按量計費。模型推論按每百萬 token 計費，輸入、輸出與快取輸入價格分開列出，許多模型有階段性百分比折扣。隨需 GPU 按實例小時計費。無長期合約；企業支援與客製方案可透過聯繫業務取得。 FluidStack：付費、需聯絡報價。Enterprise and contact-for-pricing. FluidStack does not publish per-GPU-hour rates or a self-serve sign-up on its website; capacity is scoped and quoted through a direct sales conversation based on cluster size, duration and hardware. Catalogue listings classify it as a paid product requiring contact for pricing.

## 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 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/tw/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | 免費增值 | Provides direct developer API access to Google's proprietary Gemini models rather than community open-weight models. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/google-ai-studio.md) |
| 2 | [OpenRouter](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付費 | 作為多個代管服務商之間的 API 路由器，而不是像 DeepInfra 那樣直接代管模型。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai.md) |
| 3 | [Groq](https://openaitools.app/tw/tool/groq) | 3,987,936 | +10% | 付費 | 利用專門的 LPU 硬體提供顯著更快的代幣生成速度，不過支援的模型目錄較小。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/groq.md) |
| 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/tw/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/tw/tool/fal-ai.md) |
| 5 | [RunPod](https://openaitools.app/tw/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付費 | 提供靈活的隨需 GPU 租賃與無伺服器端點，但缺乏 FluidStack 的超大規模企業級 GPU 叢集。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/runpod.md) |
| 6 | [Together AI](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免費增值、付費 | 專注於優化的無伺服器推論 API 與託管模型代管，而非單純的裸叢集租賃。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai.md) |
| 7 | [Vast.ai](https://openaitools.app/tw/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 付費 | 提供用於低成本實驗的點對點 GPU 租賃市場，但企業級基礎設施的穩定預測性較低。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/vast-ai.md) |
| 8 | [Modal](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 免費增值、需聯絡報價 | 提供用於雲端作業的無伺服器 Python 容器執行環境，但缺乏裸多節點叢集佈署控制。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com.md) |
| 9 | [Nebius](https://openaitools.app/tw/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 付費、需聯絡報價 | 提供專屬的 NVIDIA GPU 叢集與託管雲端基礎設施，直接在企業級訓練工作負載上競爭。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/nebius.md) |
| 10 | [Replicate AI](https://openaitools.app/tw/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 付費 | 擁有更強大的生態系統來部署自訂機器學習模型與微調權重，但推論價格通常較高。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/replicate-ai.md) |

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來源：https://openaitools.app/tw/compare/deep-infra-vs-fluidstack

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