# Groq vs Rivet.dev Groq 每月有 3,987,936 次造訪，月增率 +10%，定價模式為付費。Rivet.dev 每月有 21,359 次造訪，成長率 -44.3%，定價模式為免費增值、需聯絡報價。 | 指標 | [Groq](https://openaitools.app/tw/tool/groq) | [Rivet.dev](https://openaitools.app/tw/tool/rivet-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://groq.com | https://rivet.dev | | 分類 | AI API, Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型 | AI Agent, AI Workflow, AI 開發者工具, AI 應用程式建構器 | | 定價模式 | 付費 | 免費增值、需聯絡報價 | | 每月造訪次數 | 3,987,936 | 21,359 | | 月成長率 | +10% | -44.3% | | 主要市場 | 印度 | 美國 | | 直接造訪 | 1,702,515 | 10,710 | | 評論分數 | 4.7 | 4.5 | | 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) ## Rivet.dev 在核心層面，Rivet 以行程內原語取代了 "每個 Agent 一個容器" 的做法。Actor 執行於你既有的 Node.js 或 Bun 後端中，而非獨立容器或虛擬機，因此官方公布的冷啟動僅為個位數毫秒，單一 Actor 開銷為數十 KB 而非數百 MB。每個 Actor 都帶有作為記憶的 SQLite 資料庫，可存取檔案系統與 shell，閒置時休眠，被請求喚醒時持久狀態完好無損。 平台替你處理了通常需要自建的維運環節：節點當機時重新調度 Actor 的容錯能力、將請求路由到 Actor 所在位置的多區域部署、由 Actor 定義產生客戶端型別的端到端型別安全，以及基於 cron 或自設時間戳的排程。儲存被拆分為兩層——用於即時寫入的高速 SSD，以及成本低得多的物件儲存——因此執行大量小型資料庫仍然經濟。 Rivet 將自己定位為 "Agent 時代" 的基礎設施，可部署為託管雲、透過自帶雲模式部署進你的 VPC，或完全自架直至氣隙網路。它基於 Apache 2.0 開源，由 Y Combinator 與 a16z Speedrun 支持，並可與流行的程式碼 Agent 與框架整合。 **價格與方案:** Rivet Cloud 採用 "方案 + 節點" 的計費模式。控制平面免費（0 美元）用於原型驗證，Hobby 每月 10 美元，Team 每月 120 美元，Enterprise 每月 900 美元，分別提升控制平面備援、Actor Node 上限與支援等級。Actor Node 額外按月計費，從 4.20 美元（R-5）到 94.50 美元（R-160）。自架基於 Apache 2.0 免費開源，來自 Y Combinator 或 a16z Speedrun 的新創公司可獲得 Team 方案 12 個月五折優惠。 - **持久化的具狀態 Actor:** 每個 Actor 都擁有 SQLite 資料庫與檔案系統，Agent 的記憶與進度可在重啟與閒置後保留，無需額外資料庫。 - **輕量級安全沙箱:** 在你自己的基礎設施上執行不受信任或 AI 產生的程式碼，並可細緻控制網路存取、檔案系統權限與資源上限。 - **容錯與工作流程:** 節點故障時其 Actor 會帶狀態遷移到其他節點，多步驟工作在崩潰後自動重播，無需自建檢查點機制。 - **即時與多人協作:** 可透過 HTTP 直接定址 Actor 或維持即時 WebSocket 連線，並用 React SDK 讓元件訂閱 Actor 狀態以即時更新。 - **單一二進位檔部署與可觀測性:** 只需交付一個無狀態 Rust 二進位檔，儲存可落在相容 S3 的儲存桶，並以 OpenTelemetry 輸出追蹤、指標與結構化日誌。 **優勢:** 個位數毫秒的冷啟動與極小的單 Actor 記憶體占用，使單台伺服器可承載遠超以往的 Agent 數量; 基於 Apache 2.0 開源，僅一個 Rust 二進位檔，可自架、部署於 VPC 或氣隙環境; 每個 Actor 獨立的 SQLite 加物件儲存分層，使 Agent 可安全重啟且成本低廉; 開發者體驗出色：型別化 SDK、React SDK、WebSocket 網路與內建 OpenTelemetry **限制:** 自架需要 Node.js 或 Bun 環境以及 Rust 控制平面部署能力，較適合後端工程師而非無程式碼使用者; Actors 與儲存分層等概念有一定學習成本; 雲端版費用隨 Actor Node 數量成長，中型節點較多時成本會上升; 多租戶、合規強化等企業功能需聯繫業務取得 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/rivet-dev.md) ## 常見問題 ### Groq 與 Rivet.dev 的每月流量相比如何？ Groq 每月有 3,987,936 次造訪，而 Rivet.dev 有 21,359。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%；Rivet.dev 為 -44.3%。 ### 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。 Rivet.dev：免費增值、需聯絡報價。Rivet Cloud 採用 "方案 + 節點" 的計費模式。控制平面免費（0 美元）用於原型驗證，Hobby 每月 10 美元，Team 每月 120 美元，Enterprise 每月 900 美元，分別提升控制平面備援、Actor Node 上限與支援等級。Actor Node 額外按月計費，從 4.20 美元（R-5）到 94.50 美元（R-160）。自架基於 Apache 2.0 免費開源，來自 Y Combinator 或 a16z Speedrun 的新創公司可獲得 Team 方案 12 個月五折優惠。 ## 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 | [Mastra](https://openaitools.app/tw/tool/mastra) | 318,954 | -5% | 免費增值、需聯絡報價 | Mastra is an open-source TypeScript framework for building, deploying, and observing AI agents and workflows. It gives JavaScript developers typed agents, durable workflows, memory, MCP tool support, and built-in observa | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/mastra.md) | | 10 | [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) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/groq-vs-rivet-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)