# DROP vs Groq DROP 每月有 488 次造訪，月增率 -71.8%，定價模式為免費。Groq 每月有 3,987,936 次造訪，成長率 +10%，定價模式為付費。 | 指標 | [DROP](https://openaitools.app/tw/tool/drop) | [Groq](https://openaitools.app/tw/tool/groq) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://drop.space | https://groq.com | | 分類 | AI 檔案處理, AI 生產力工具 | AI API, Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型 | | 定價模式 | 免費 | 付費 | | 每月造訪次數 | 488 | 3,987,936 | | 月成長率 | -71.8% | +10% | | 主要市場 | 美國 | 印度 | | 直接造訪 | 190 | 1,702,515 | | 評論分數 | 4.3 | 4.7 | | 收藏數 | 1 | 4 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## DROP DROP 是傳統大檔案傳送工具的輕量替代方案，全程在瀏覽器中運作：點加號按鈕選擇檔案或資料夾，檢查清單後開始上傳，進度條依實際已傳送位元組顯示。傳輸完成後，透過 Google 或電子郵件驗證碼註冊登入即可解鎖分享連結，收件人則完全不需要帳號。 這項服務適合交付照片、成片與文件。資料夾上傳會保留相對路徑，因此收件人可以單獨下載某個檔案，也可以點「全部下載」取得一個保留資料夾結構的 ZIP；空資料夾不會被保留。支援的預覽包括常見圖片、PDF、瀏覽器可播放的影片與音訊以及文字，而 Office 與 OpenDocument 預覽依賴可用的轉換服務，且原始檔案限制為 64 MiB。 各項限制都公開說明而非藏在付費牆後：單次傳輸最大 10 GB、1 至 1,000 個檔案；匿名上傳自建立起保留 24 小時，登入後可將自己的上傳延長至原始建立時間起 72 小時。到期後連結即失效，背景清理會刪除原始檔案、預覽與未完成的上傳分段。檔案儲存在 Cloudflare R2 上。 **價格與方案:** 免費使用——在說明文件載明的 10 GB／1,000 檔案限制內，網站並未公布任何付費方案、訂閱或單次收費。 - **最大 10 GB 的大檔案傳輸:** 單次傳輸上限 10 GB，每次上傳支援 1 至 1,000 個檔案。 - **無需壓縮即可上傳資料夾:** 在支援資料夾選擇的瀏覽器中直接選取資料夾，相對路徑會被保留，收件人下載 ZIP 即可還原目錄結構。 - **收件人無需帳號:** 先上傳，再以 Google 或電子郵件驗證碼登入解鎖連結；任何持有連結者都能免註冊下載。 - **瀏覽器內預覽:** 收件人可在下載前預覽常見圖片、PDF、可播放影片與音訊及文字；轉換服務可用時也支援 Office／OpenDocument 預覽。 - **透明的到期規則:** 匿名傳輸自建立起 24 小時到期；通過驗證登入可將自己的上傳延長至原始建立時間起 72 小時。 **優勢:** 免費且 10 GB 上限確實夠大，上傳還不需要帳號; 資料夾上傳保留原有結構，收件人無需重新整理; 收件人完全無需註冊，一次性傳輸幾乎沒有摩擦; 限額與到期規則都明確公布，而非含糊的小字條款 **限制:** 保留期較短——匿名 24 小時、登入 72 小時——不適合作為長期儲存; 任何持有有效連結者在到期前都能下載，因此分享需謹慎; Office 與 OpenDocument 預覽依賴轉換服務，且原始檔案限制在 64 MiB [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/drop.md) ## Groq Groq 是一個 AI 推論雲，能以極低延遲執行大型語言模型與其他 AI 模型。它沒有把晶片設計用於訓練，而是打造專為推論最佳化的自研晶片 LPU，如今再加入 LPX。推論正是模型實際服務使用者的階段。公司將自己定位為面向高速推論的「新雲」（neocloud），並把這套硬體與軟體堆疊及開發者 API 結合。 開發者透過 API 使用 Groq，平台託管 Llama、Mixtral、Gemma 等熱門開源模型以及 Whisper 語音模型，並提供文字轉語音能力。由於平台專為速度調校，常用於即時聊天、代理與語音互動等對回應時間敏感的場景。此 API 與常見的 OpenAI 風格請求格式高度相容，可降低移轉成本。 Groq 擴張迅速，宣布完成 3.5 億美元 A 輪募資，並建置數百兆瓦的推論算力。除了速度，它也強調可靠性與成本，主張對投入生產環境的團隊而言，快與便宜不再需要二選一。 **價格與方案:** 按用量計費的推論 API。Groq 依 token 計費，通常提供免費開發者額度與企業級容量方案；實際費率請以官方定價頁為準。 - **LPU 與 LPX 推論硬體:** 專為推論而非訓練設計的自研加速器，針對極低延遲進行調校。 - **開源模型目錄:** 託管 Llama、Mixtral、Gemma 等熱門開源模型，以及 Whisper 語音模型。 - **高速開發者 API:** 與常見 OpenAI 風格請求格式高度相容，方便快速整合。 - **語音與音訊模型:** 提供 Whisper 自動語音辨識與文字轉語音能力，適合語音應用。 - **面向生產規模:** 為大流量生產負載打造容量，兼顧可靠性與成本。 **優勢:** 面向即時應用的推論延遲極低; 提供豐富的主流開源模型; 相容 OpenAI 的 API 降低移轉成本; 託管雲服務省去自行維護 GPU 的麻煩 **限制:** 只專注推論，不涉及模型訓練; 按用量計費，成本隨流量成長; 可用模型與選擇取決於平台託管目錄 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/groq.md) ## 常見問題 ### DROP 與 Groq 的每月流量相比如何？ DROP 每月有 488 次造訪，而 Groq 有 3,987,936。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？ DROP 的月增率為 -71.8%；Groq 為 +10%。 ### 價格相比如何？ DROP：免費。免費使用——在說明文件載明的 10 GB／1,000 檔案限制內，網站並未公布任何付費方案、訂閱或單次收費。 Groq：付費。按用量計費的推論 API。Groq 依 token 計費，通常提供免費開發者額度與企業級容量方案；實際費率請以官方定價頁為準。 ## 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 | Proprietary frontier models with powerful reasoning and multimodal features, but lacking open-weight model hosting and custom inference speeds. | [.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 | Google 的快速原型開發 IDE 與開發者 API 工作台，用於建構以 Gemini 模型為基礎的多模態應用程式。 | [.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 | 整合上百個模型的統一 API 閘道器，但它是扮演路由器而非直接提供硬體主機。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai.md) | | 5 | [Together AI](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免費增值、付費 | 專為開源模型推論打造的強大雲端平台，提供豐富的微調支援，但原始速度稍慢一些。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai.md) | | 6 | [Cerebras](https://openaitools.app/tw/tool/cerebras) | 701,013 | -12.6% | 需聯絡報價 | 採用晶圓級硬體的雲端服務，具備媲美 Groq 的超快 Token 生成速度，但支援的模型目錄較為專門。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/cerebras.md) | | 7 | [Fireworks](https://openaitools.app/tw/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 需聯絡報價 | 針對開源模型的高吞吐量無伺服器推論，具備優異的速度、微調能力與廣泛的 API 相容性。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fireworks-ai.md) | | 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付費 | 成本低廉的無伺服器推論雲端，託管數百個開源權重模型，但缺少 LPU 等專門的自訂硬體加速器。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra.md) | | 9 | [Novita AI](https://openaitools.app/tw/tool/novita-ai) | 271,371 | -10.4% | 付費 | 提供無伺服器模型 API 與 GPU 實例的 AI 雲端平台，但對超低延遲文字生成的著墨較少。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/novita-ai.md) | | 10 | [Chutes](https://openaitools.app/tw/tool/chutes) | 250,187 | -15.2% | 付費 | Decentralized serverless inference platform hosting open-source models, offering lower costs but less enterprise reliability guarantees. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/chutes.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/drop-vs-groq 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)