# GPU Finder vs Models.dev GPU Finder 记录了 158 月访问量，月度环比增长为 +187.3%，定价为免费。Models.dev 记录了 200,451 月访问量，增长率为 -3.9%，定价为免费。 | 指标 | [GPU Finder](https://openaitools.app/zh/tool/gpu-finder) | [Models.dev](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | 官网地址 | http://gpufinder.xyz | https://models.dev | | 分类 | Other | AI Models, AI API, Open Source AI Models, AI Tools Directory | | 定价模式 | 免费 | 免费 | | 月访问量 | 158 | 200,451 | | 月度环比增长率 | +187.3% | -3.9% | | 主要市场 | 全球 | 中国 | | 直接访问量 | 61 | 136,316 | | 评价得分 | 3.6 | 4.4 | | 收藏数 | 2 | 0 | | 支持平台 | 网站 | 网站 | ## GPU Finder GPU Finder 是面向云 GPU 采购者的单一用途网页工具。它从公有云厂商抓取实例信息（表格中以阿里云为主，覆盖香港与杭州地域），并以可排序的网格展示。每一行都包含实例系列与 SKU、vCPU 数量、内存、具体的加速卡型号（如 Tesla P100、V100、T4、A10 或 NVIDIA L20）及其显存、当前可用状态，以及以人民币和美元同时标出的价格。 它的价值在于聚合与效率。与其在多个厂商控制台之间来回切换，比较 8 核 T4 实例和 16 核 V100 实例，不如在一个页面里读完并按需筛选。页面还带有可用性标记，让你一眼看出某个 SKU 是可用还是售罄。 它是一个参考工具，而不是租用市场：你无法通过 GPU Finder 部署或付款。价格按快照采集，并参照公布汇率换算，因此建议把表内数字作为起点，在做预算决策前向厂商确认最终报价。它适合用来初步筛选，然后再回到厂商官网核对实时价格。 **定价与套餐:** GPU Finder 免费使用——它是一个公开的参考表格，无需注册或订阅。表中展示的实例价格来自底层云厂商，仅供比较；算力仍需直接向这些厂商购买。 - **跨厂商 GPU 实例网格:** 把公有云的实例 SKU 汇集到一张可排序表格中，无需逐个打开厂商网站即可比较。本工具免费且开放访问。 - **逐行硬件明细:** 每条记录都展示 vCPU 数、内存、GPU 型号与显存容量，以及所在地域。 - **双币种价格:** 价格以人民币展示，并附带基于公布参考汇率的美元换算值。 - **可用性状态:** 每行标注该 SKU 当前是可售还是售罄，帮助你避免追逐并不在售的容量。 - **地域级明细:** 实例按地域分列——例如阿里云香港与杭州节点作为独立条目出现。 **优势:** 把多家公有云的 GPU 实例数据汇总到一处; 逐行明细覆盖核数、内存、GPU 型号、显存、地域与价格; 同时展示人民币与美元数字，便于跨地域比较; 免费、免登录，以简单表格形式加载 **局限:** 价格更像是一份历史快照，而非实时数据流; 厂商覆盖不均衡，列表中阿里云占比明显偏高; 不具备直接下单或部署功能——仅是参考工具 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/gpu-finder.md) ## Models.dev Models.dev 要回答一个非常实际的问题：该用哪个模型，成本是多少？网站为每个条目设定形如 provider/model 的规范标识符，因此同一模型在不同供应商下的版本可以直接比较，而无需猜测。表格列包含上下文窗口、最大输出、是否支持输入与输出、推理、工具调用、结构化输出、温度控制、开放或闭源权重、每百万 token 价格，以及发布与更新日期。 由于模型发布节奏很快，该目录以保持最新为目标，提供可排序与可搜索的表格，可按实验室或供应商浏览并筛选关键条件。条目同时涵盖闭源旗舰模型与开放权重模型，因此既能用于成本规划，也能用于能力调研。 项目开源且免费，定位是可被程序化消费的数据源。开发者可以通过 JSON API 或类型安全 SDK 把目录接入自家工具，因此它适合作为仪表盘、路由逻辑或内部成本计算器的后端，而不只是一张用于浏览的参考页。 **定价与套餐:** Models.dev 免费且开源。它本身是参考数据库，所列价格是模型供应商收取的每百万 token 费率，而不是使用本站的费用。 - **规范模型标识符:** 每个模型采用统一的 provider/model 格式，便于跨供应商直接对比同一模型。 - **规格对比:** 并排查看上下文窗口、输出上限、推理、工具调用、结构化输出与温度支持。 - **价格透明:** 列出每百万 token 的输入输出价格，并标注发布与更新日期。 - **开源与闭源兼顾:** 在一个可排序目录中同时覆盖闭源旗舰 API 与各实验室的开放权重模型。 - **面向开发者:** 可通过 JSON API 或类型安全 SDK 获取目录，用于自建工具与仪表盘。 **优势:** 免费开源，无需注册账号; 统一的规范标识符让跨供应商对比更可靠; 在同一张可排序表格中呈现价格、上限与能力; 提供 JSON API 与类型安全 SDK，便于程序化使用 **局限:** 它是参考目录，并非推理或托管服务; 数据质量依赖社区与维护者能否跟上发布节奏; 界面面向开发者，对非技术用户几乎没有引导 [工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/models-dev.md) ## 常见问题 ### GPU Finder 和 Models.dev 在月流量上如何比较？ GPU Finder 有 158 月访问量，而 Models.dev 有 200,451。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？ GPU Finder 的月度环比增长率为 +187.3%；Models.dev 为 -3.9%。 ### 价格如何比较？ GPU Finder: 免费。GPU Finder 免费使用——它是一个公开的参考表格，无需注册或订阅。表中展示的实例价格来自底层云厂商，仅供比较；算力仍需直接向这些厂商购买。 Models.dev: 免费。Models.dev 免费且开源。它本身是参考数据库，所列价格是模型供应商收取的每百万 token 费率，而不是使用本站的费用。 ## 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 | [Code Arena](https://openaitools.app/zh/tool/code-arena) | 35,827,928 | +19.4% | 免费 | 让 AI 编程模型同台竞技 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/code-arena.md) | | 2 | [Stork](https://openaitools.app/zh/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 免费 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/stork.md) | | 3 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/zh/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 免费 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/infrabase-ai.md) | | 4 | [No Code Founders](https://openaitools.app/zh/tool/ncf3) | 17,225 | +52.4% | 免费增值，付费，免费 | 为无代码创始人精选的工具优惠与搭建指南 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/ncf3.md) | | 5 | [FindyourAI](https://openaitools.app/zh/tool/findyourai) | 10,982 | +14.3% | 免费 | 几分钟选出合适的 AI 工具，而不是花上几小时 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/findyourai.md) | | 6 | [Museum of Models（Rival）](https://openaitools.app/zh/tool/rival) | 9,187 | -35% | 免费 | Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/rival.md) | | 7 | [LLM Price Check](https://openaitools.app/zh/tool/llm-price-check) | 8,255 | -34.7% | 免费 | 在简单的对比表中追踪各大 AI 供应商的每 Token API 价格，但省略了更广泛的模型规格。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/llm-price-check.md) | | 8 | [Promoted.com](https://openaitools.app/zh/tool/promoted-com) | 5,061 | -9.4% | 定价请咨询 | 为成长型企业打造付费媒体引擎的效果营销机构 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/promoted-com.md) | | 9 | [OpenGPT](https://openaitools.app/zh/tool/opengpt-com) | 3,559 | -24.7% | 免费增值 | 协助比较基础模型性能与 AI 架构，但比起纯数据库，它更像是一个决策工作区。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/opengpt-com.md) | | 10 | [Countless.dev](https://openaitools.app/zh/tool/countless-dev) | 787 | -45.8% | 免费 | 一个免费、开源的比较目录，用于评估 AI 模型定价与性能，与 Models.dev 非常相似。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/countless-dev.md) | --- 来源：https://openaitools.app/zh/compare/gpu-finder-vs-models-dev 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)