# Models.dev vs Ollama Models.dev 每月有 200,451 次造訪，月增率 -3.9%，定價模式為免費。Ollama 每月有 9,421,973 次造訪，成長率 +4.3%，定價模式為 Free, Freemium, Paid。 | 指標 | [Models.dev](https://openaitools.app/tw/tool/models-dev) | [Ollama](https://openaitools.app/tw/tool/ollama) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://models.dev | https://ollama.com | | 分類 | AI 模型, AI API, 開源 AI 模型, AI 工具目錄 | Large Language Models (LLMs), AI 開發者工具, 開源 AI 模型 | | 定價模式 | 免費 | Free, Freemium, Paid | | 每月造訪次數 | 200,451 | 9,421,973 | | 月成長率 | -3.9% | +4.3% | | 主要市場 | 中國 | 中國 | | 直接造訪 | 136,316 | 4,020,134 | | 評論分數 | 4.4 | 4.8 | | 收藏數 | 0 | 0 | | 支援平台 | 網站 | app, open-source, website | ## 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) ## Ollama Ollama 已成為許多開發者接觸開源模型的首選方式。一次安裝即可取得本機伺服器與命令列工具，用於下載模型權重、管理版本，並在本機提供簡潔的 HTTP API。由於一切都在本機執行，提示詞與回覆不會離開你的電腦，非常適合重視隱私的原型開發、離線作業，以及不希望按 token 計費的實驗。 該專案早已超越單純的本機執行器。Ollama 現在也在雲端提供開源模型服務，讓你無須配備高階 GPU 即可使用更大、更強的模型。官方數據顯示其月安裝量超過 900 萬次，模型下載量超過 10 億次，累計處理超過 200 兆 token，可見其已深度融入 AI 開發者的日常工作流程。 價格門檻同樣友善：在自有硬體上執行模型完全免費且不限量，雲端使用按 token 計費，並提供面向個人、重度使用者與團隊的訂閱方案。模型權重由上游發佈者提供，Ollama 聲明不會記錄提示詞與回覆資料，也不會用於訓練。 **價格與方案:** 在自有硬體上執行模型免費。雲端按每百萬 token 計費，Pro 約每月 20 美元，Max 約每月 100 美元，Team 約每月 500 美元並含共享額度，企業版為客製報價；年付可享折扣。 - **一行指令執行本機模型:** 安裝一次後即可依名稱取得開放權重模型，權重、量化與版本管理皆由 Ollama 處理。 - **本機 HTTP API 與 CLI:** 內建伺服器提供直覺的 REST API，指令碼、編輯器與代理幾乎無須設定即可呼叫本機模型。 - **雲端模型應對更大任務:** 當本機無法承載所需模型時，可將請求路由至託管的開源模型，按 token 計費並提供並發層級。 - **豐富的模型目錄:** 透過統一介面存取 Llama、Qwen、DeepSeek、Gemma、Mistral、gpt-oss 等模型家族。 - **預設隱私保護:** 本機推論讓提示詞與輸出留在你自己的裝置上，不被記錄也不用於訓練。 **優勢:** 安裝與使用極為簡單，CLI 與 API 都很友善; 本機推論帶來強隱私保護，自有硬體上無按 token 成本; 開放權重模型目錄廣泛且持續更新; 雲端選項可在不添購新硬體的情況下擴展至更大模型 **限制:** 本機效能高度取決於你的 GPU 與記憶體; 雲端按 token 計費，使用大模型時成本累積較快; 高階推論服務功能不如專用推論伺服器豐富 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/ollama.md) ## 常見問題 ### Models.dev 與 Ollama 的每月流量相比如何？ Models.dev 每月有 200,451 次造訪，而 Ollama 有 9,421,973。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？ Models.dev 的月增率為 -3.9%；Ollama 為 +4.3%。 ### 價格相比如何？ 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。 Ollama：Free, Freemium, Paid。在自有硬體上執行模型免費。雲端按每百萬 token 計費，Pro 約每月 20 美元，Max 約每月 100 美元，Team 約每月 500 美元並含共享額度，企業版為客製報價；年付可享折扣。 ## 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 | [OpenRouter](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付費 | Cloud API gateway providing instant access to thousands of models, trading local hardware privacy for cloud compute. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [Dify](https://openaitools.app/tw/tool/dify-ai) | 819,691 | -15% | 免費增值 | Open-source platform for building visual agentic workflows and RAG pipelines using local or cloud models. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/dify-ai.md) | | 3 | [Open WebUI](https://openaitools.app/tw/tool/open-webui) | 804,534 | -2.8% | 免費增值 | 功能豐富的自架網頁聊天介面，專為管理和查詢像 Ollama 這樣的本機模型而設計。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/open-webui.md) | | 4 | [AnythingLLM](https://openaitools.app/tw/tool/anythingllm) | 512,269 | +12.9% | 免費增值 | 以隱私為先的桌面應用程式，專注於本機文件對話與 RAG，有別於 Ollama 的通用命令列執行環境。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/anythingllm.md) | | 5 | [LlamaIndex](https://openaitools.app/tw/tool/llamaindex) | 387,910 | +19.9% | 免費增值、需聯絡報價 | Development framework for connecting local models to external document stores and structured data sources. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/llamaindex.md) | | 6 | [Jan](https://openaitools.app/tw/tool/jan) | 291,894 | -9.6% | 免費 | 具備圖形介面的開源桌面應用程式，可在本機執行模型，但比 Ollama 輕量級的命令列工具還要重。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/jan.md) | | 7 | [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) | | 8 | [Lemonade](https://openaitools.app/tw/tool/lemonade-ai) | 96,232 | -34.4% | 免費 | 開源本機 AI 伺服器，支援視覺與語音等多模態推論，超越了 Ollama 以文字為主的焦點。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/lemonade-ai.md) | | 9 | [Open Interpreter](https://openaitools.app/tw/tool/open-interpreter) | 57,487 | -29% | 免費 | Local coding agent that executes natural language instructions directly inside your terminal environment. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/open-interpreter.md) | | 10 | [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) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/models-dev-vs-ollama 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)