# FluidStack vs Salad FluidStack 记录了 154,620 月访问量，月度环比增长为 +7.3%，定价为付费，定价请咨询。Salad 记录了 713,519 月访问量，增长率为 +10.4%，定价为免费试用，付费，定价请咨询。 | 指标 | [FluidStack](https://openaitools.app/zh/tool/fluidstack) | [Salad](https://openaitools.app/zh/tool/salad-gpu-cloud) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | https://fluidstack.io | https://salad.com | | 分类 | AI Developer Tools, AI Models, Large Language Models (LLMs) | AI Developer Tools, AI API, AI Transcription, Large Language Models (LLMs) | | 定价模式 | 付费，定价请咨询 | 免费试用，付费，定价请咨询 | | 月访问量 | 154,620 | 713,519 | | 月度环比增长率 | +7.3% | +10.4% | | 主要市场 | 美国 | 美国 | | 直接访问量 | 47,869 | 440,915 | | 评价得分 | 4.4 | 4.3 | | 收藏数 | 1 | 1 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## 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 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/fluidstack.md) ## Salad Salad 从另一个方向切入 GPU 算力成本问题。它不为新建数据中心融资，而是协调已经存在的供给：全球 PC 与工作站中闲置的消费级 GPU。自 2018 年以来，已有超过 45 万块 GPU 参与该网络，目前报告显示其每日活跃 GPU 超过 1.6 万块，覆盖 190 多个国家。价格从约每小时 0.015 美元起，官方将其定位为比超大规模云厂商低最多 90%。 编排层是核心产品。Salad Container Engine 能把 OCI/Docker 容器调度到从未见过的节点上，进行验证并通过 hypervisor 隔离，实时推流日志，并在节点掉线的瞬间重新分配任务——这一点至关重要，因为可中断的消费级硬件下线具有不可预测性。其专有的信任评分会为节点性能与可用性打分，优先定价机制则把低价的可中断供给匹配给能够承受中断的工作负载。同一套引擎可运行在 Community Cloud、预留的 Salad Dedicated 硬件（首批包括 RTX PRO 6000 Blackwell），以及部署在你自己组织内部的 Private Cloud 上——在公司自有设备内把闲置工作站 GPU 汇聚成兼容 OpenAI 的 token 服务，数据不出企业设备。 上层还有若干托管产品：面向开源权重模型的 OpenAI 兼容 AI Gateway、Transcription API，以及用于住宅 IP 隧道的 Gateway Service。官方公布了各工作负载的基准数据来支撑宣传——例如每美元可生成 5,243 张 Flux.1-Schnell 图像、在 CommonVoice 上达到 95.1% 准确率且每小时音频仅 0.16 美元，以及 LLM 推理按 GPU 小时计费或按每百万输入 token 0.06 美元起计价。生产环境用户包括 Civitai、Blend、Klyne.ai、Undetectable AI、Pareto 与 Datasembly。 **定价与套餐:** SaladCloud 采用按需付费，无合约与最低消费：容器按秒计费，AI Gateway 按 token 计费，GPU 价格约从每小时 0.015 美元起并设有阶梯式用量折扣。预留容量与企业合约可通过 Salad Dedicated 与 Private Cloud 获取，需联系报价。 - **Salad Container Engine:** 在数千个分布式 GPU 节点上调度、监控并重新分配 Docker/OCI 工作负载，节点消失时自动故障转移。 - **Community Cloud GPU 池:** 按需访问覆盖 190 多个国家的闲置消费级 GPU 分布式算力池，优先定价约从每小时 0.015 美元起。 - **兼容 OpenAI 的 AI Gateway:** 面向开源权重模型的托管 token 端点，按 token 计费，你的数据不会被用于训练。 - **运行在自有硬件上的 Private Cloud:** 在组织内部运行同一套编排栈，把闲置工作站 GPU 汇聚成内部兼容 OpenAI 的服务。 - **按工作负载调优的 API:** 托管服务包括 Transcription API，以及把 Kubernetes Pod 调度到网络上的 Virtual Kubelet 支持。 **优势:** 结构性低价——GPU 价格从每小时约 0.015 美元起; 同一套编排层覆盖按需、预留与私有基础设施; 原生处理中断，这在消费级硬件上尤其重要; 兼容 OpenAI 的端点让从其他厂商迁移更简单 **局限:** 可中断的消费级节点并不适合延迟敏感或常驻型工作负载; 分布式硬件的性能离散度高于统一的数据中心机架; 没有传统意义上的免费档——成本直接随用量增长 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/salad-gpu-cloud.md) ## 常见问题 ### FluidStack 和 Salad 在月流量上如何比较？ FluidStack 有 154,620 月访问量，而 Salad 有 713,519。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？ FluidStack 的月度环比增长率为 +7.3%；Salad 为 +10.4%。 ### 价格如何比较？ 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. Salad: 免费试用，付费，定价请咨询。SaladCloud 采用按需付费，无合约与最低消费：容器按秒计费，AI Gateway 按 token 计费，GPU 价格约从每小时 0.015 美元起并设有阶梯式用量折扣。预留容量与企业合约可通过 Salad Dedicated 与 Private Cloud 获取，需联系报价。 ## 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） | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [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) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/zh/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付费 | 提供可靠的专用与无服务器 GPU 租赁，但缺乏 Salad 超低成本的点对点消费级硬件池。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/runpod.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免费增值，付费 | 专门提供开源模型的托管式无服务器推理 API，而非单纯租赁 GPU 基础设施。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai.md) | | 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/zh/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 付费 | 提供价格更低廉的广泛 P2P GPU 市场，但需要较多手动配置。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Modal](https://openaitools.app/zh/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 免费增值，定价请咨询 | 为 AI 流水线提供轻松的 Python 无服务器执行，但专注于 Function-as-a-Service 而非裸机虚拟机。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/modal-com.md) | | 6 | [Nebius](https://openaitools.app/zh/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 付费，定价请咨询 | 提供企业级 NVIDIA GPU 集群与托管式 ML 工具，但专业价格定位较高。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/nebius.md) | | 7 | [Cerebras](https://openaitools.app/zh/tool/cerebras) | 701,013 | -12.6% | 定价请咨询 | 采用独家晶圆级处理器以实现极端的训练速度，有别于标准的 NVIDIA GPU 集群设置。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/cerebras.md) | | 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付费 | Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra.md) | | 9 | [Thunder Compute](https://openaitools.app/zh/tool/thunder-compute) | 102,147 | -29% | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/thunder-compute.md) | | 10 | [Anyscale](https://openaitools.app/zh/tool/anyscale-com) | 49,779 | -23.2% | 付费，定价请咨询 | Scales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/anyscale-com.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/fluidstack-vs-salad-gpu-cloud 更多 Markdown 页面: [分类](https://openaitools.app/zh/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/zh/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/zh/llms.txt)