# Modal vs Models.dev

Modal 每月有 1,196,021 次造訪，月增率 +30.2%，定價模式為免費增值、需聯絡報價。Models.dev 每月有 200,451 次造訪，成長率 -3.9%，定價模式為免費。

| 指標 | [Modal](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) |
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| 網站網址 | https://modal.com | https://models.dev |
| 分類 | AI 開發者工具, AI API, Large Language Models (LLMs), AI 模型 | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 |
| 定價模式 | 免費增值、需聯絡報價 | 免費 |
| 每月造訪次數 | 1,196,021 | 200,451 |
| 月成長率 | +30.2% | -3.9% |
| 主要市場 | 美國 | 中國 |
| 直接造訪 | 845,636 | 136,316 |
| 評論分數 | 4.8 | 4.4 |
| 收藏數 | 3 | 0 |
| 支援平台 | 網站 | 網站 |

## Modal

Modal 提供直指 AI 與資料團隊的雲端基礎設施。核心思路是：開發者寫一般 Python 程式，透過裝飾器定義函式或建置容器映像，其餘交給 Modal 處理——調度容器、掛載 GPU、從零自動擴縮、以 HTTPS 暴露介面。網路、儲存與容量管理等基礎設施細節被抽象掉，因此在本機跑得通的工作負載可以原樣擴展到整個叢集。

平台圍繞幾個基礎構件組織。Functions 負責无伺服器運算，可以橫向擴展到數千張 GPU 執行平行或批次任務。Sandboxes 為編碼代理、強化學習 rollout 與其他不受信任的程式碼提供隔離環境，啟動時間低於一秒，並支援極高併發規模。Training 涵蓋單機到多機的微調、強化學習與評估。在推論側，Modal 提供相容 OpenAI 的模型端點，也允許團隊自帶推論堆疊並依流量特徵調整端點。

底層上，Modal 執行自研的容器執行環境與映像系統，針對大映像與 GPU 快速調度做了最佳化，並提供分散式檔案系統以高速讀取模型權重與資料集。算力來自橫跨多個區域的多雲資源池，能自動路由到可用硬體並持續做叢集健康檢查。計費依程式執行的秒數計算，成本控制粒度較細。官方提供免費起步額度與可擴展的付費用量，並面向企業客戶提供 SOC 2 Type II 合規與 HIPAA 就緒支援。

**價格與方案:** Modal 採用按秒計費的用量定價：每月提供免費運算額度供起步使用，之後依實際消耗的 CPU、記憶體與 GPU 資源付費。企業方案與新創額度可另行申請，客製價格可與銷售洽談。

- **无伺服器 Python 函式:** 直接寫 Python，掛載 GPU 或容器，部署成隨流量擴縮、閒置時縮容到零的 HTTPS 端點。
- **面向代理的 Sandboxes:** 為編碼代理、強化學習 rollout 與不受信任程式碼提供隔離安全環境，啟動低於一秒，可支援百萬級併發沙箱。
- **隨需訓練與微調:** 在彈性單機或多機 GPU 算力上執行微調、LoRA、全量訓練與強化學習，無需等待配額審批。
- **模型推論與端點:** 透過相容 OpenAI 的端點服務大型語言模型以及影像、影片、音訊模型，也可自帶推論堆疊，由 Modal 負責底層基礎設施。
- **高速儲存與多雲算力:** 分散式檔案系統以滿頻寬載入大映像與模型權重，橫跨 20 多個雲廠商的資源池會自動把負載路由到合適的硬體與區域。

**優勢:** Python 原生的開發體驗，幾乎不需要寫基礎設施樣板程式; 可從零擴展到數千張 GPU，按秒計費、用多少付多少; Sandboxes 非常適合代理與不受信任程式碼場景; 多雲算力覆蓋多個區域，自帶可觀測性並滿足企業合規要求

**限制:** 依實際用量計費，若缺少成本控制，重度 GPU 負載費用上升較快; 部分進階推論與企業功能需要與團隊洽談，而非自助註冊即可取得; 无伺服器模式對習慣自管虛擬機器或 Kubernetes 叢集的團隊可能需要適應

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com.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

### Modal 與 Models.dev 的每月流量相比如何？

Modal 每月有 1,196,021 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？

Modal 的月增率為 +30.2%；Models.dev 為 -3.9%。

### 價格相比如何？

Modal：免費增值、需聯絡報價。Modal 採用按秒計費的用量定價：每月提供免費運算額度供起步使用，之後依實際消耗的 CPU、記憶體與 GPU 資源付費。企業方案與新創額度可另行申請，客製價格可與銷售洽談。 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) |
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| 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/tw/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 專為生成式多媒體模型最佳化的超快速無伺服器執行環境，而非一般的 Python 程式碼。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fal-ai.md) |
| 2 | [RunPod](https://openaitools.app/tw/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付費 | 提供靈活的 GPU 基礎設施與無伺服器端點，不過對純 Python 函式裝飾器的著墨較少。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/runpod.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免費增值、付費 | 高度聚焦於託管的開源模型推論 API，而非任意的自訂容器執行。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai.md) |
| 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/tw/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 付費 | 從全球市集以秒為單位租用雲端 GPU | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/vast-ai.md) |
| 5 | [Nebius](https://openaitools.app/tw/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 付費、需聯絡報價 | 提供強大的企業級 GPU 叢書與託管推論，但比 Modal 的無伺服器架構需要更多基礎設施設定。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/nebius.md) |
| 6 | [Replicate AI](https://openaitools.app/tw/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 付費 | 透過 Cog 可以更輕鬆地封裝模型，但不如 Modal 提供那麼多樣的無伺服器 Python 容器執行方式。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/replicate-ai.md) |
| 7 | [DeepInfra](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付費 | 面向 200+ 開源模型的低成本無伺服器推論 API | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra.md) |
| 8 | [Lightning AI](https://openaitools.app/tw/tool/lightning-ai) | 272,562 | -12.3% | 免費增值、付費、需聯絡報價 | Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/lightning-ai.md) |
| 9 | [Novita AI](https://openaitools.app/tw/tool/novita-ai) | 271,371 | -10.4% | 付費 | Combines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/novita-ai.md) |
| 10 | [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) |

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來源：https://openaitools.app/tw/compare/modal-com-vs-models-dev

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