# GPUPerHour vs Replicate AI

GPUPerHour 每月有 28,718 次造訪，月增率 +25.3%，定價模式為免費。Replicate AI 每月有 904,038 次造訪，成長率 -8.4%，定價模式為付費。

| 指標 | [GPUPerHour](https://openaitools.app/tw/tool/gpuperhour) | [Replicate AI](https://openaitools.app/tw/tool/replicate-ai) |
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| 網站網址 | https://gpuperhour.com | https://replicate.com |
| 分類 | AI 開發者工具, AI 工具目錄 | AI API, AI 模型, AI 開發者工具, 開源 AI 模型 |
| 定價模式 | 免費 | 付費 |
| 每月造訪次數 | 28,718 | 904,038 |
| 月成長率 | +25.3% | -8.4% |
| 主要市場 | 美國 | 美國 |
| 直接造訪 | 11,398 | 577,501 |
| 評論分數 | 4.4 | 4.6 |
| 收藏數 | 4 | 5 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |

## GPUPerHour

GPUPerHour 解決的是一個範圍很窄卻很昂貴的問題：雲端 GPU 價格散落在數十家供應商的控制台中，計價單位不同、庫存狀態也不同。網站定期抓取 31 家雲端 GPU 供應商的公開價格與庫存端點，把每筆報價統一換算為每 GPU 每小時的價格（多卡執行個體總價除以卡數），並標註計價類型與安全層級。當前價格彙總刻意只採用最近一次重新整理後約 15 分鐘內觀測到的安全隨需執行個體報價，排除競價、預留與點對點市場列表，因為它們的價格無法直接比較。

最終結果是一張涵蓋 H100 SXM5 與 PCIe、H200、B200、B300、A100 80GB 與 40GB、L40S、RTX PRO 6000、RTX 5090、RTX 4090 與 RTX A6000 的即時表格，同時列出供應商、30 天歷史目錄均價以及有庫存的供應商數量。附 CSV 下載的每日價格指數讓你追蹤價格走勢，而購買指南與硬體解讀則涵蓋如何同規格比較 GPU、如何依 VRAM 需求選型、如何把儲存與對外流量費用計入總帳，以及如何按小時租用。網站也指向配套主控台 DeployGPU，可在支援的供應商上一站式部署。

頁面也明確說明了關鍵限制：報價數量描述的是組態數量，而非可預訂的實體 GPU 數量，且庫存在下單前隨時可能變化。價格以每 GPU 每小時計，但供應商按整機執行個體計費，儲存、網路傳輸與承諾期限同樣影響最終帳單。GPUPerHour 是研究與比價層，本身並不提供代管服務。

**價格與方案:** 作為價格比較與研究資源可免費使用；GPUPerHour 本身不出售 GPU 算力。顯示的價格為第三方供應商安全隨需執行個體的每 GPU 每小時費率，並提供配套服務 DeployGPU 於支援的供應商上部署。

- **31 家供應商即時價格表:** 每筆收錄報價都統一換算為每 GPU 每小時價格，並標註供應商、計價類型與安全層級。
- **最低價彙總:** 市場快照顯示各熱門 GPU 型號（從 H100、H200 到 RTX 4090）當前最低的安全隨需價格。
- **每日價格指數與 CSV:** 歷史目錄均價與可下載的每日資料，協助你了解某款 GPU 近 30 天的價格變化。
- **購買指南與解讀:** 實用文章涵蓋同規格 GPU 對比、依 VRAM 選型、把儲存與對外流量算進總帳，以及按小時租用。
- **DeployGPU 主控台:** 選定報價後，可透過關聯主控台在支援的供應商上集中部署。

**優勢:** 把 31 家供應商統一為可比較的每 GPU 每小時價格; 明確公布方法論，並排除無法比較的競價與點對點報價; 免費使用，提供每日歷史資料與 CSV 下載; 購買指南關注完整帳單，而不只是標稱單價

**限制:** 僅涵蓋價格與庫存端點可公開抓取的供應商; 當前價格視圖刻意排除競價與預留算力，而它們往往更便宜; 它是比價資源，最終仍須到供應商處註冊帳號並開通執行個體

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

### GPUPerHour 與 Replicate AI 的每月流量相比如何？

GPUPerHour 每月有 28,718 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？

GPUPerHour 的月增率為 +25.3%；Replicate AI 為 -8.4%。

### 價格相比如何？

GPUPerHour：免費。作為價格比較與研究資源可免費使用；GPUPerHour 本身不出售 GPU 算力。顯示的價格為第三方供應商安全隨需執行個體的每 GPU 每小時費率，並提供配套服務 DeployGPU 於支援的供應商上部署。 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 | [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) |
| 3 | [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) |
| 4 | [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) |
| 5 | [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) |
| 6 | [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) |
| 7 | [DeepInfra](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付費 | 執行開源權重模型的價格便宜得多，但提供的進階自訂訓練與部署功能較少。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra.md) |
| 8 | [Pollinations](https://openaitools.app/tw/tool/pollinations) | 316,875 | +22.8% | 免費 | 面向生成式 AI 開發者的開放基礎設施與統一 API | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/pollinations.md) |
| 9 | [mcp.so](https://openaitools.app/tw/tool/mcp-server) | 286,704 | -3% | 免費 | 探索並分享面向 AI 代理與程式開發工具的 Model Context Protocol 伺服器 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/mcp-server.md) |
| 10 | [Novita AI](https://openaitools.app/tw/tool/novita-ai) | 271,371 | -10.4% | 付費 | 提供平價的無伺服器 GPU 執行與多樣化的模型 API，但開發者生態系較不成熟。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/novita-ai.md) |

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

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