# GPU Finder vs Models.dev GPU Finder 每月有 158 次造訪，月增率 +187.3%，定價模式為免費。Models.dev 每月有 200,451 次造訪，成長率 -3.9%，定價模式為免費。 | 指標 | [GPU Finder](https://openaitools.app/tw/tool/gpu-finder) | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | http://gpufinder.xyz | https://models.dev | | 分類 | 其他 | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 | | 定價模式 | 免費 | 免費 | | 每月造訪次數 | 158 | 200,451 | | 月成長率 | +187.3% | -3.9% | | 主要市場 | 全球 | 中國 | | 直接造訪 | 61 | 136,316 | | 評論分數 | 3.6 | 4.4 | | 收藏數 | 2 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## GPU Finder GPU Finder 是為雲端 GPU 採購者打造的單一用途網頁工具。它從公有雲廠商擷取執行個體資訊（表格中以阿里雲為主，涵蓋香港與杭州區域），並以可排序的網格呈現。每一列都包含執行個體系列與 SKU、vCPU 數量、記憶體、具體加速卡型號（例如 Tesla P100、V100、T4、A10 或 NVIDIA L20）與其顯示記憶體、目前可用狀態，以及同時以人民幣與美元標示的價格。 它的價值在於彙整與效率。與其在多個廠商主控台之間來回切換、比較 8 核 T4 與 16 核 V100 執行個體，不如在同一頁讀完並依需求篩選。頁面還附有可用性標記，讓你一眼看出某個 SKU 是可售或售罄。 它是參考工具，而非租用市集：你無法透過 GPU Finder 部署或付款。價格以快照方式擷取，並依公布匯率換算，因此建議把表內數字當作起點，在編列預算前向廠商確認最終報價。它適合用來初步篩選，再回到廠商官網核對即時價格。 **價格與方案:** GPU Finder 免費使用——它是公開的參考表格，無需註冊或訂閱。表中顯示的執行個體價格來自底層雲端廠商，僅供比較；算力仍需直接向這些廠商購買。 - **跨廠商 GPU 執行個體網格:** 把公有雲的執行個體 SKU 彙整到一張可排序表格，無需逐一開啟廠商網站即可比較。 - **逐列硬體明細:** 每筆紀錄都呈現 vCPU 數、記憶體、GPU 型號與顯示記憶體容量，以及所在區域。 - **雙幣別價格:** 價格以人民幣顯示，並附上依公布參考匯率的美元換算值。 - **可用性狀態:** 每列標註該 SKU 目前可售或售罄，協助你避免追逐並未供應的容量。 - **區域層級明細:** 執行個體依區域分列——例如阿里雲香港與杭州節點以獨立條目呈現。 **優勢:** 將多家公有雲的 GPU 執行個體資料彙整於一處; 逐列明細涵蓋核數、記憶體、GPU 型號、顯示記憶體、區域與價格; 同時呈現人民幣與美元數字，便於跨區域比較; 免費、免登入，以簡單表格形式載入 **限制:** 價格更像是歷史快照，而非即時資料流; 廠商涵蓋不平均，清單中阿里雲占比明顯偏高; 不具備直接下單或部署功能——僅是參考工具 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/gpu-finder.md) ## Models.dev Models.dev 要回答一個非常實際的問題：該用哪個模型，成本是多少？網站為每個項目設定形如 provider/model 的規範識別碼，因此同一模型在不同供應商下的版本可以直接比較。表格欄位包含上下文視窗、最大輸出、是否支援輸入與輸出、推理、工具呼叫、結構化輸出、溫度控制、開放或閉源權重、每百萬 token 價格，以及發布與更新日期。 由於模型發布節奏很快，該目錄以保持最新為目標，提供可排序與可搜尋的表格，能依實驗室或供應商瀏覽並篩選關鍵條件。項目同時涵蓋閉源旗艦模型與開放權重模型，既能用於成本規劃，也能用於能力調研。 專案開源且免費，定位為可被程式化取用的資料源。開發者可透過 JSON API 或型別安全 SDK 把目錄接入自家工具，因此很適合作為儀表板、路由邏輯或內部成本計算器的後端，而不只是瀏覽用的參考頁。 **價格與方案:** Models.dev 免費且開源。它本身是參考資料庫，所列價格是模型供應商收取的每百萬 token 費率，而非使用本站的費用。 - **規範模型識別碼:** 每個模型採用統一的 provider/model 格式，方便跨供應商直接對比同一模型。 - **規格對比:** 並排查看上下文視窗、輸出上限、推理、工具呼叫、結構化輸出與溫度支援。 - **價格透明:** 列出每百萬 token 的輸入輸出價格，並標註發布與更新日期。 - **開源與閉源兼顧:** 在一個可排序目錄中同時涵蓋閉源旗艦 API 與各實驗室的開放權重模型。 - **面向開發者:** 可透過 JSON API 或型別安全 SDK 取得目錄，用於自建工具與儀表板。 **優勢:** 免費開源，無需註冊帳號; 統一的規範識別碼讓跨供應商對比更可靠; 在同一張可排序表格中呈現價格、上限與能力; 提供 JSON API 與型別安全 SDK，便於程式化使用 **限制:** 它是參考目錄，並非推論或託管服務; 資料品質取決於社群與維護者能否跟上發布節奏; 介面面向開發者，對非技術使用者幾乎沒有引導 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev.md) ## 常見問題 ### GPU Finder 與 Models.dev 的每月流量相比如何？ GPU Finder 每月有 158 次造訪，而 Models.dev 有 200,451。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？ GPU Finder 的月增率為 +187.3%；Models.dev 為 -3.9%。 ### 價格相比如何？ GPU Finder：免費。GPU Finder 免費使用——它是公開的參考表格，無需註冊或訂閱。表中顯示的執行個體價格來自底層雲端廠商，僅供比較；算力仍需直接向這些廠商購買。 Models.dev：免費。Models.dev 免費且開源。它本身是參考資料庫，所列價格是模型供應商收取的每百萬 token 費率，而非使用本站的費用。 ## 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 | [Code Arena](https://openaitools.app/tw/tool/code-arena) | 35,827,928 | +19.4% | 免費 | Code Arena is a hands-on playground and leaderboard where you can pit leading AI coding models against each other on real web builds, comparing speed, accuracy, and logic in live side-by-side battles. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/code-arena.md) | | 2 | [Stork](https://openaitools.app/tw/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 免費 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/stork.md) | | 3 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/tw/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 免費 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/infrabase-ai.md) | | 4 | [No Code Founders](https://openaitools.app/tw/tool/ncf3) | 17,225 | +52.4% | 免費增值、付費、免費 | 為無程式碼創辦人精選的工具優惠與建置指南 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/ncf3.md) | | 5 | [FindyourAI](https://openaitools.app/tw/tool/findyourai) | 10,982 | +14.3% | 免費 | 幾分鐘選出合適的 AI 工具，而不是花上幾小時 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/findyourai.md) | | 6 | [Museum of Models（Rival）](https://openaitools.app/tw/tool/rival) | 9,187 | -35% | 免費 | Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/rival.md) | | 7 | [LLM Price Check](https://openaitools.app/tw/tool/llm-price-check) | 8,255 | -34.7% | 免費 | 在簡單的對比表中追蹤各大 AI 供應商的每 Token API 價格，但省略了更廣泛的模型規格。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/llm-price-check.md) | | 8 | [Promoted.com](https://openaitools.app/tw/tool/promoted-com) | 5,061 | -9.4% | 需聯絡報價 | 為成長型企業打造付費媒體引擎的成效行銷機構 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/promoted-com.md) | | 9 | [OpenGPT](https://openaitools.app/tw/tool/opengpt-com) | 3,559 | -24.7% | 免費增值 | 協助比較基礎模型效能與 AI 架構，但比起純資料庫，它更像是一個決策工作區。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/opengpt-com.md) | | 10 | [Countless.dev](https://openaitools.app/tw/tool/countless-dev) | 787 | -45.8% | 免費 | 一個免費、開源的比較目錄，用於評估 AI 模型定價與效能，與 Models.dev 非常相似。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/countless-dev.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/gpu-finder-vs-models-dev 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)