# DeepInfra vs FluidStack

DeepInfra 记录了 457,810 月访问量，月度环比增长为 -8.9%，定价为付费。FluidStack 记录了 154,620 月访问量，增长率为 +7.3%，定价为付费，定价请咨询。

| 指标 | [DeepInfra](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra) | [FluidStack](https://openaitools.app/zh/tool/fluidstack) |
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| 官网地址 | https://deepinfra.com | https://fluidstack.io |
| 分类 | AI Models, AI API, Large Language Models (LLMs), AI Text Generator | AI Developer Tools, AI Models, Large Language Models (LLMs) |
| 定价模式 | 付费 | 付费，定价请咨询 |
| 月访问量 | 457,810 | 154,620 |
| 月度环比增长率 | -8.9% | +7.3% |
| 主要市场 | 美国 | 美国 |
| 直接访问量 | 237,817 | 47,869 |
| 评价得分 | 4.6 | 4.4 |
| 收藏数 | 0 | 1 |
| 支持平台 | 网站 | 网站 |

## DeepInfra

DeepInfra 将自身定位为推理云而非模型实验室：产品核心是让开发者快速、低成本、可靠地调用他人训练好的模型。模型库覆盖 200 多个模型，按任务分类（文本生成、文生图、文生音乐、语音合成、文生视频、语音识别、嵌入、重排序、零样本图像分类），也可按模型家族浏览，因此你可以选择 Claude、DeepSeek、Flux、Gemini、GLM、Kimi、Llama、Mistral、Nemotron 或 Qwen 等模型，并通过同一套 API 调用。价格透明且按用量计费，以每百万 token 报价，分别列出输入、输出与缓存输入价格，许多模型还有阶段性折扣。

除模型托管之外，DeepInfra 在美国数据中心运行自有的推理优化硬件，并在其上叠加托管服务：DeepStart 用于部署你自己的模型，DeepCluster 提供 GPU 集群与按实例小时计费的按需 GPU 租用，另有 chat 演练场便于快速测试。公司在安全与隐私上着重强调——输入输出零留存策略、SOC 2 与 ISO 27001 认证——这对处理敏感数据的团队尤为重要。一笔大额融资（公布为 1.07 亿美元 B 轮）以及 token 用量增长 25 倍的说法，说明业务正在积极扩张。

在实际使用层面，DeepInfra 面向希望获得类似 OpenAI 兼容 API 调用方式、又不想自己管理基础设施的工程团队；也适合需要大规模低成本推理的初创公司，以及希望在同一平台上既使用托管模型又租用 GPU 做微调或自建服务的组织。

**定价与套餐:** 付费，按量计费。模型推理按每百万 token 计费，输入、输出与缓存输入价格分开列出，许多模型有阶段性百分比折扣。按需 GPU 按实例小时计费。无长期合约；企业支持与定制方案可通过联系销售获取。

- **200+ 模型库:** 通过统一 API 访问文本、图像、语音、音乐与视频模型，支持按任务和模型家族浏览。
- **透明的 Token 计费:** 每百万 token 费率提前公示，包含输入、输出与缓存输入的明细，并显示当前折扣。
- **按需 GPU 租用:** 需要原始算力做微调、自建服务或突发负载时，可按实例小时租用数据中心 GPU。
- **零留存隐私策略:** 输入与输出不被留存，平台持有 SOC 2 与 ISO 27001 信息安全认证。
- **托管式部署选项:** DeepStart 与 DeepCluster 让团队无需自建基础设施即可部署自有模型并扩展集群推理。

**优势:** 模型库非常丰富，文本、图像、音频与视频任务共用一套 API; 每 token 价格透明，含缓存输入价与频繁的促销折扣; 安全能力有明确披露：零留存、SOC 2 与 ISO 27001; 自有推理优化硬件，提供 GPU 租用与集群方案便于扩展

**局限:** 按 token 计费，高用量或长上下文场景下花费增长较快; 模型库更新频繁，模型名称与价格需要定期复核; 部分模型为预览或促销版本，不同模型的稳定性存在差异

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## FluidStack

FluidStack builds and operates large-scale compute infrastructure for AI, including gigawatt-class data centers and GPU clusters used for training and inference. The company designs its own power, cooling and data center systems, onshores manufacturing and deploys solar generation to supply the power its clusters need. Rather than a self-serve cloud console, FluidStack works with AI labs and enterprises to provision large reserved clusters, with orchestration tooling for the ML frameworks and schedulers those teams already use.

**定价与套餐:** Enterprise and contact-for-pricing. FluidStack does not publish per-GPU-hour rates or a self-serve sign-up on its website; capacity is scoped and quoted through a direct sales conversation based on cluster size, duration and hardware. Catalogue listings classify it as a paid product requiring contact for pricing.

- **Datacenter-scale compute built in-house:** FluidStack designs and builds large AI data centers, including high-density campuses with significant per-site power capacity, rather than reselling capacity from other clouds.
- **GPU clusters for training and inference:** Clusters are architected for large-scale model training and inference, with high-bandwidth interconnect and orchestration suitable for distributed workloads.
- **Power and cooling engineered together:** The company develops off-grid solar and recirculating closed-loop cooling, treating power and water efficiency as core engineering problems.
- **Managed operations and reliability:** Smart hands, cluster provisioning and operations support let research teams focus on models while FluidStack runs the physical and orchestration layers.
- **US-built and onshored supply chain:** Data centers are built in the United States with onshored manufacturing of compute and power infrastructure, a deliberate supply-chain and sovereignty choice.

**优势:** Purpose-built AI infrastructure rather than generic cloud resale; Power, cooling and data center design handled in-house, which matters at scale; Managed provisioning and operations for large training and inference clusters; Explicit positioning on US-built, onshored infrastructure

**局限:** No published self-serve pricing or instant sign-up; access requires a sales conversation; Enterprise-scale focus means very small individual workloads may not be a fit; Capacity is concentrated in US locations, which may matter for latency-sensitive or data-residency-bound teams

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## 常见问题

### DeepInfra 和 FluidStack 在月流量上如何比较？

DeepInfra 有 457,810 月访问量，而 FluidStack 有 154,620。流量估算描述的是受众规模，而非产品质量。

### 它们的增长率如何比较？

DeepInfra 的月度环比增长率为 -8.9%；FluidStack 为 +7.3%。

### 价格如何比较？

DeepInfra: 付费。付费，按量计费。模型推理按每百万 token 计费，输入、输出与缓存输入价格分开列出，许多模型有阶段性百分比折扣。按需 GPU 按实例小时计费。无长期合约；企业支持与定制方案可通过联系销售获取。 FluidStack: 付费，定价请咨询。Enterprise and contact-for-pricing. FluidStack does not publish per-GPU-hour rates or a self-serve sign-up on its website; capacity is scoped and quoted through a direct sales conversation based on cluster size, duration and hardware. Catalogue listings classify it as a paid product requiring contact for pricing.

## 替代工具

| # | 工具名称 | 月访问量 | 月度环比增长率 | 定价模式 | 简介 | 工具详情（Markdown） |
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| 1 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/zh/tool/google-ai-studio) | 112,620,020 | +2% | 免费增值 | Provides direct developer API access to Google's proprietary Gemini models rather than community open-weight models. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/google-ai-studio.md) |
| 2 | [OpenRouter](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付费 | 作为多个代管服务商之间的 API 路由器，而不是像 DeepInfra 那样直接代管模型。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai.md) |
| 3 | [Groq](https://openaitools.app/zh/tool/groq) | 3,987,936 | +10% | 付费 | 利用专门的 LPU 硬件提供显著更快的代币生成速度，不过支持的模型目录较小。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/groq.md) |
| 4 | [fal.ai](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Delivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai.md) |
| 5 | [RunPod](https://openaitools.app/zh/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付费 | 提供灵活的按需 GPU 租赁和无服务器端点，但缺乏 FluidStack 那样的超大规模企业级 GPU 集群。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/runpod.md) |
| 6 | [Together AI](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免费增值，付费 | 专注于优化的无服务器推理 API 和托管模型托管，而不是单纯的裸集群租赁。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai.md) |
| 7 | [Vast.ai](https://openaitools.app/zh/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 付费 | 提供用于低成本实验的点对点 GPU 租赁市场，不过企业级基础设施的可预测性相对较低。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/vast-ai.md) |
| 8 | [Modal](https://openaitools.app/zh/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 免费增值，定价请咨询 | 提供用于云端任务的无服务器 Python 容器运行环境，但缺乏原始多节点集群的部署控制。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/modal-com.md) |
| 9 | [Nebius](https://openaitools.app/zh/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 付费，定价请咨询 | 提供专属的 NVIDIA GPU 集群和托管云基础设施，直接在企业级训练工作负载上展开竞争。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/nebius.md) |
| 10 | [Replicate AI](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai) | 904,038 | -8.4% | 付费 | 拥有更强大的生态系统来部署自定义机器学习模型与微调权重，但推理价格通常较高。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai.md) |

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来源：https://openaitools.app/zh/compare/deep-infra-vs-fluidstack

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