# ModelFusion vs Models.dev ModelFusion 每月有 119 次造訪，月增率 -88.2%，定價模式為免費增值。Models.dev 每月有 200,451 次造訪，成長率 -3.9%，定價模式為免費。 | 指標 | [ModelFusion](https://openaitools.app/tw/tool/modelfusion) | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://modelfusion.io | https://models.dev | | 分類 | AI 模型, Large Language Models (LLMs), AI 聊天機器人, AI 圖像生成器 | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 | | 定價模式 | 免費增值 | 免費 | | 每月造訪次數 | 119 | 200,451 | | 月成長率 | -88.2% | -3.9% | | 主要市場 | 全球 | 中國 | | 直接造訪 | 51 | 136,316 | | 評論分數 | 4.2 | 4.4 | | 收藏數 | 1 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## ModelFusion ModelFusion 是一套面向同時使用多個大型語言模型、希望做出更佳成本與能力決策的使用者的工具箱。核心是一系列免費的瀏覽器端實用工具：LLM 成本計算器可依各供應商預估 API 花費、提示詞分詞器可統計 Token 數並精簡提示長度、模型選擇器問答、基於 MMLU 與 HumanEval 等指標的基準比較器、面向 Ollama 與 LM Studio 的本地模型執行指南、開源模型目錄，以及 AI 術語表。 除計算器之外，ModelFusion 也提供產品層能力：MultiChat 可並排比較多模型回答，文件專案可上傳 PDF 與 Word 檔案進行對話，統一 API 在多供應商之上提供一致介面，而使用分析可追蹤成本與效能。官網將這些能力定位為適合研究、商業、開發與教學情境。 工具箱大部分完全免費且無需註冊，並定期更新最新的模型價格與基準資料。由於所引用的價格來自第三方供應商，而供應商定價變動頻繁，使用者仍應向 OpenAI、Anthropic、Google 等實際使用的廠商確認現行費率。 **價格與方案:** ModelFusion 的計算器、提示詞庫與比較工具宣稱 100% 免費且無需註冊。平台也列出付費層級（Free Trial 與 Paid）用於 API 與企業級用途，需要統一 API 或專屬支援的團隊應以官網現行方案為準。 - **LLM 成本計算器:** 為 GPT-4、Claude、Gemini 等 25 個以上模型預估 API 費用，並在花錢前比較各供應商定價。 - **提示詞庫與分詞器:** 提供大量現成提示詞，並可為任意模型統計 Token 數，降低成本、提升效率。 - **模型選擇器與基準比較:** 為特定用途找到合適模型，並以互動方式比較 MMLU、HumanEval 等效能指標。 - **MultiChat 與文件專案:** 同時與多個 AI 模型對話以並排比較，並可上傳 PDF 或 Word 檔案進行 AI 問答。 - **統一 API 與可觀測性:** 在多供應商之上提供一致介面，並透過分析追蹤用量、成本與效能。 **優勢:** 大量真正免費的工具，無需註冊。; 可在一處比較多個模型的價格與基準。; 涵蓋 Token 統計、本地模型部署指南等實用內容。; 提供 MultiChat 檢視，可直接比較模型回答。 **限制:** 部分工具偏科普性質，模型資料可能落後於供應商的快速更新。; 成本數字基於第三方定價估算，應向各供應商核實。 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/modelfusion.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 ### ModelFusion 與 Models.dev 的每月流量相比如何？ ModelFusion 每月有 119 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？ ModelFusion 的月增率為 -88.2%；Models.dev 為 -3.9%。 ### 價格相比如何？ ModelFusion：免費增值。ModelFusion 的計算器、提示詞庫與比較工具宣稱 100% 免費且無需註冊。平台也列出付費層級（Free Trial 與 Paid）用於 API 與企業級用途，需要統一 API 或專屬支援的團隊應以官網現行方案為準。 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 | [Code Arena](https://openaitools.app/tw/tool/code-arena) | 35,827,928 | +19.4% | 免費 | Code Arena is a hands-on playground and leaderboard where you can pit leading AI coding models against each other on real web builds, comparing speed, accuracy, and logic in live side-by-side battles. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/code-arena.md) | | 2 | [Surge AI](https://openaitools.app/tw/tool/surgehq-ai) | 245,142 | +6.6% | 需聯絡報價 | 為前沿 AI 訓練提供專家級人類資料與評估 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/surgehq-ai.md) | | 3 | [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) | | 4 | [AI for Work](https://openaitools.app/tw/tool/ai-for-work) | 72,615 | -14.9% | 免費 | 專為職場人士打造的免費提示詞庫與 AI 工作流中心 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/ai-for-work.md) | | 5 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/tw/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 免費 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/infrabase-ai.md) | | 6 | [CalcForge](https://openaitools.app/tw/tool/calcforge) | 31,360 | -4.8% | Free, Paid | 面向土木與結構設計的開源工程計算器 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/calcforge.md) | | 7 | [PromptZone](https://openaitools.app/tw/tool/promptzone) | 20,937 | +40% | 免費 | 面向提示詞工程師與 AI 開發者的免費社群與工具箱 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/promptzone.md) | | 8 | [Museum of Models（Rival）](https://openaitools.app/tw/tool/rival) | 9,187 | -35% | 免費 | Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/rival.md) | | 9 | [LLM Price Check](https://openaitools.app/tw/tool/llm-price-check) | 8,255 | -34.7% | 免費 | 在簡單的對比表中追蹤各大 AI 供應商的每 Token API 價格，但省略了更廣泛的模型規格。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/llm-price-check.md) | | 10 | [OpenGPT](https://openaitools.app/tw/tool/opengpt-com) | 3,559 | -24.7% | 免費增值 | 協助比較基礎模型效能與 AI 架構，但比起純資料庫，它更像是一個決策工作區。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/opengpt-com.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/modelfusion-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)