# Modal vs Salad 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。Salad 每月有 713,519 次造訪，成長率 +10.4%，定價模式為免費試用、付費、需聯絡報價。 | 指標 | [Modal](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com) | [Salad](https://openaitools.app/tw/tool/salad-gpu-cloud) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://modal.com | https://salad.com | | 分類 | AI 開發者工具, AI API, Large Language Models (LLMs), AI 模型 | AI 開發者工具, AI API, AI 逐字稿, Large Language Models (LLMs) | | 定價模式 | 免費增值、需聯絡報價 | 免費試用、付費、需聯絡報價 | | 每月造訪次數 | 1,196,021 | 713,519 | | 月成長率 | +30.2% | +10.4% | | 主要市場 | 美國 | 美國 | | 直接造訪 | 845,636 | 440,915 | | 評論分數 | 4.8 | 4.3 | | 收藏數 | 3 | 1 | | 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) ## Salad Salad 從另一個方向切入 GPU 算力成本問題。它不為新建資料中心融資，而是協調已經存在的供給：全球 PC 與工作站中閒置的消費級 GPU。自 2018 年以來，已有超過 45 萬張 GPU 參與該網路，目前報告顯示其每日活躍 GPU 超過 1.6 萬張，覆蓋 190 多個國家。價格從約每小時 0.015 美元起，官方將其定位為比超大規模雲廠商低最多 90%。 編排層是核心產品。Salad Container Engine 能把 OCI/Docker 容器調度到從未見過的節點上，進行驗證並透過 hypervisor 隔離，即時串流日誌，並在節點掉線的瞬間重新分配任務——這一點至關重要，因為可中斷的消費級硬體下線具有不可預測性。其專有的信任評分會為節點效能與可用性打分，優先定價機制則把低價的可中斷供給匹配給能夠承受中斷的工作負載。同一套引擎可運行在 Community Cloud、預留的 Salad Dedicated 硬體（首批包括 RTX PRO 6000 Blackwell），以及部署在你自己組織內部的 Private Cloud 上——在公司自有裝置內把閒置工作站 GPU 匯聚成相容 OpenAI 的 token 服務，資料不出企業裝置。 上層還有若干託管產品：面向開源權重模型的 OpenAI 相容 AI Gateway、Transcription API，以及用於住宅 IP 通道的 Gateway Service。官方公布了各工作負載的基準數據來支撐宣傳——例如每美元可生成 5,243 張 Flux.1-Schnell 圖像、在 CommonVoice 上達到 95.1% 準確率且每小時音訊僅 0.16 美元，以及 LLM 推理按 GPU 小時計費或按每百萬輸入 token 0.06 美元起計價。生產環境使用者包括 Civitai、Blend、Klyne.ai、Undetectable AI、Pareto 與 Datasembly。 **價格與方案:** SaladCloud 採用隨用隨付，無合約與最低消費：容器按秒計費，AI Gateway 按 token 計費，GPU 價格約從每小時 0.015 美元起並設有階梯式用量折扣。預留容量與企業合約可透過 Salad Dedicated 與 Private Cloud 取得，需聯繫報價。 - **Salad Container Engine:** 在數千個分散式 GPU 節點上調度、監控並重新分配 Docker/OCI 工作負載，節點消失時自動容錯移轉。 - **Community Cloud GPU 池:** 隨需存取覆蓋 190 多個國家的閒置消費級 GPU 分散式算力池，優先定價約從每小時 0.015 美元起。 - **相容 OpenAI 的 AI Gateway:** 面向開源權重模型的託管 token 端點，按 token 計費，你的資料不會被用於訓練。 - **運行在自有硬體上的 Private Cloud:** 在組織內部運行同一套編排堆疊，把閒置工作站 GPU 匯聚成內部相容 OpenAI 的服務。 - **依工作負載調校的 API:** 託管服務包括 Transcription API，以及把 Kubernetes Pod 調度到網路上的 Virtual Kubelet 支援。 **優勢:** 結構性低價——GPU 價格從每小時約 0.015 美元起; 同一套編排層覆蓋隨需、預留與私有基礎設施; 原生處理中斷，這在消費級硬體上尤其重要; 相容 OpenAI 的端點讓從其他廠商遷移更簡單 **限制:** 可中斷的消費級節點並不適合延遲敏感或常駐型工作負載; 分散式硬體的效能離散度高於統一的資料中心機架; 沒有傳統意義上的免費方案——成本直接隨用量成長 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/salad-gpu-cloud.md) ## 常見問題 ### Modal 與 Salad 的每月流量相比如何？ Modal 每月有 1,196,021 次造訪，而 Salad 有 713,519。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%；Salad 為 +10.4%。 ### 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。 Salad：免費試用、付費、需聯絡報價。SaladCloud 採用隨用隨付，無合約與最低消費：容器按秒計費，AI Gateway 按 token 計費，GPU 價格約從每小時 0.015 美元起並設有階梯式用量折扣。預留容量與企業合約可透過 Salad Dedicated 與 Private Cloud 取得，需聯繫報價。 ## 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 | [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 | 提供可靠的專用與無伺服器 GPU 租賃，但缺乏 Salad 超低成本的點對點消費者硬體池。 | [.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 | 專門提供開源模型的託管式無伺服器推論 API，而非單純租賃 GPU 基礎設施。 | [.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 | 提供價格更低廉的廣泛 P2P GPU 市集，但需要較多手動設定。 | [.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 | 提供企業級 NVIDIA GPU 叢集與託管式 ML 工具，但專業價格定位較高。 | [.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 | Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances. | [.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 | [FluidStack](https://openaitools.app/tw/tool/fluidstack) | 154,620 | +7.3% | 付費、需聯絡報價 | Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/fluidstack.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/modal-com-vs-salad-gpu-cloud 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)