# Groq vs Models.dev Groq 每月有 3,987,936 次造訪，月增率 +10%，定價模式為付費。Models.dev 每月有 200,451 次造訪，成長率 -3.9%，定價模式為免費。 | 指標 | [Groq](https://openaitools.app/tw/tool/groq) | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://groq.com | https://models.dev | | 分類 | AI API, Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型 | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 | | 定價模式 | 付費 | 免費 | | 每月造訪次數 | 3,987,936 | 200,451 | | 月成長率 | +10% | -3.9% | | 主要市場 | 印度 | 中國 | | 直接造訪 | 1,702,515 | 136,316 | | 評論分數 | 4.7 | 4.4 | | 收藏數 | 4 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## 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) ## 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 ### Groq 與 Models.dev 的每月流量相比如何？ Groq 每月有 3,987,936 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？ Groq 的月增率為 +10%；Models.dev 為 -3.9%。 ### 價格相比如何？ 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。 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 | [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/groq-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)