# GPUPerHour vs Replicate AI

GPUPerHour 记录了 28,718 月访问量，月度环比增长为 +25.3%，定价为免费。Replicate AI 记录了 904,038 月访问量，增长率为 -8.4%，定价为付费。

| 指标 | [GPUPerHour](https://openaitools.app/zh/tool/gpuperhour) | [Replicate AI](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai) |
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| 官网地址 | https://gpuperhour.com | https://replicate.com |
| 分类 | AI Developer Tools, AI Tools Directory | AI API, AI Models, AI Developer Tools, Open Source AI Models |
| 定价模式 | 免费 | 付费 |
| 月访问量 | 28,718 | 904,038 |
| 月度环比增长率 | +25.3% | -8.4% |
| 主要市场 | 美国 | 美国 |
| 直接访问量 | 11,398 | 577,501 |
| 评价得分 | 4.4 | 4.6 |
| 收藏数 | 4 | 5 |
| 支持平台 | 网站 | 网站 |

## GPUPerHour

GPUPerHour 解决的是一个范围很窄但很昂贵的问题：云 GPU 价格散落在数十家供应商的控制台中，计价单位不同、库存状态也不同。该网站定期抓取 31 家云 GPU 供应商的公开价格与库存接口，把每条报价统一换算为每 GPU 每小时的价格（多卡实例总价除以卡数），并标注计价类型与安全层级。当前价格汇总刻意只采用最近一次刷新后约 15 分钟内观测到的安全按需实例报价，排除竞价实例、预留实例与点对点市场列表，因为它们的价格不可直接比较。

最终结果是一张涵盖 H100 SXM5 与 PCIe、H200、B200、B300、A100 80GB 与 40GB、L40S、RTX PRO 6000、RTX 5090、RTX 4090 与 RTX A6000 的实时表格，同时列出供应商、30 天历史目录均价以及有库存的供应商数量。带 CSV 下载的每日价格指数让你追踪价格走势，而购买指南与硬件解读则覆盖如何同规格对比 GPU、如何按显存需求选型、如何计入存储与出网费用，以及如何按小时租用。网站还指向配套控制台 DeployGPU，可在支持的供应商上一站式部署。

页面也明确说明了关键限制：报价数量描述的是配置数量，而非可预订的物理 GPU 数量，且库存在下单前随时可能变化。价格以每 GPU 每小时计，但供应商按整机实例计费，存储、网络传输与承诺期限同样影响最终账单。GPUPerHour 是研究与比价层，本身并不提供托管服务。

**定价与套餐:** 作为价格比较与研究资源可免费使用；GPUPerHour 本身不出售 GPU 算力。展示的价格为第三方供应商安全按需实例的每 GPU 每小时费率，并提供配套服务 DeployGPU 用于在支持的供应商上部署。

- **31 家供应商实时价格表:** 每条收录报价都统一换算为每 GPU 每小时价格，并标注供应商、计价类型与安全层级。
- **最低价汇总:** 市场快照展示各热门 GPU 型号（从 H100、H200 到 RTX 4090）当前最低的安全按需价格。
- **每日价格指数与 CSV:** 历史目录均价与可下载的每日数据，帮助你了解某款 GPU 近 30 天的价格变化。
- **购买指南与解读:** 实用文章涵盖同规格 GPU 对比、按显存选型、把存储与出网费用算进总账，以及按小时租用。
- **DeployGPU 控制台:** 选定报价后，可通过关联控制台在支持的供应商上集中部署。

**优势:** 把 31 家供应商统一为可比较的每 GPU 每小时价格; 明确公布方法论，并排除不可比较的竞价与点对点报价; 免费使用，提供每日历史数据与 CSV 下载; 购买指南关注完整账单，而不只是标称单价

**局限:** 仅覆盖价格与库存接口可公开抓取的供应商; 当前价格视图刻意排除竞价与预留算力，而它们往往更便宜; 它是比价资源，最终仍需到供应商处注册账号并开通实例

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/gpuperhour.md)

## Replicate AI

Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference — with one line of code, or package your own model with Cog and put it behind a production-ready API.

**定价与套餐:** Paid, usage-based — you only pay for what you use. Most public models are billed by runtime at per-second hardware rates; some models are billed per input and output (for example, $0.04 per output image on Flux 1.1 Pro, $3.75 per million input tokens on DeepSeek R1). Published GPU hardware ranges from about $0.81/hr for a T4 up to roughly $43.92/hr for 8x H100. Private deployments bill for setup, idle, and active time on dedicated hardware, and you can start for free. Enterprise and volume discounts available.

- **Thousands of models behind one API:** Run image, video, audio, speech, and language models through a uniform API surface, with official models for FLUX, Nano Banana, Seedream, Grok Imagine, MiniMax, Wan, Seedance, and more.
- **One-line-of-code inference:** Set up a model in minutes and make an API call in Python, Node, or plain HTTP after authenticating with an API token.
- **Cog packaging and custom deployments:** Package your own model with Cog, an open-source tool for packaging machine learning models, and deploy it on dedicated hardware that scales up and down with demand.
- **Model fine-tuning:** Fine-tune models on your own data, including fast-booting fine-tunes that are billed only while actively processing requests rather than for idle time.
- **Published hardware and inference rates:** Transparent per-second hardware rates across CPU, T4, L40S, A100, H100, and H200 configurations, with committed-spend options for multi-GPU capacity.

**优势:** Very broad model catalog spanning image, video, audio, speech, and LLMs behind one consistent API; Usage-based billing with openly published per-second hardware and per-output model rates; Cog makes it straightforward to package and deploy your own private models; Automatic scaling handles traffic spikes without manual capacity planning

**局限:** Costs are consumption-based and can rise quickly with heavy traffic or always-on private deployments; Private models bill for idle and setup time, not just request processing, unless they are fast-booting fine-tunes; Long-running GPU models can queue on shared public capacity during peak periods; It is an infrastructure layer, so you still need your own prompts, pipelines, and application code

[工具详情（Markdown）](https://openaitools.app/zh/tool/replicate-ai.md)

## 常见问题

### GPUPerHour 和 Replicate AI 在月流量上如何比较？

GPUPerHour 有 28,718 月访问量，而 Replicate AI 有 904,038。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？

GPUPerHour 的月度环比增长率为 +25.3%；Replicate AI 为 -8.4%。

### 价格如何比较？

GPUPerHour: 免费。作为价格比较与研究资源可免费使用；GPUPerHour 本身不出售 GPU 算力。展示的价格为第三方供应商安全按需实例的每 GPU 每小时费率，并提供配套服务 DeployGPU 用于在支持的供应商上部署。 Replicate AI: 付费。Paid, usage-based — you only pay for what you use. Most public models are billed by runtime at per-second hardware rates; some models are billed per input and output (for example, $0.04 per output image on Flux 1.1 Pro, $3.75 per million input tokens on DeepSeek R1). Published GPU hardware ranges from about $0.81/hr for a T4 up to roughly $43.92/hr for 8x H100. Private deployments bill for setup, idle, and active time on dedicated hardware, and you can start for free. Enterprise and volume discounts available.

## 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 | [OpenRouter](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai) | 19,941,437 | -6.2% | 付费 | 擅长跨多个提供商路由文本和多模态提示词，但缺乏 Replicate 专属的自定义 ML 部署功能。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/openrouter-ai.md) |
| 2 | [fal.ai](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai) | 3,093,684 | -3.7% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 图片和视频模型的无服务器执行速度更快，但相比 Replicate，通用自定义模型部署能力稍弱。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fal-ai.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免费增值，付费 | 更专注于 LLM 推理和微调，但缺乏 Replicate 那样由社区策划的多样化媒体模型目录。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/together-ai.md) |
| 4 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/zh/tool/unsloth-ai) | 887,457 | -17.6% | 免费 | Specializes specifically in ultra-efficient model fine-tuning, rather than providing a general-purpose model hosting API. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/unsloth-ai.md) |
| 5 | [Atlas Cloud](https://openaitools.app/zh/tool/atlas-cloud) | 777,031 | -16.4% | 付费 | Offers a broad mix of generative media models via API, but lacks Replicate's massive community deployment ecosystem. | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/atlas-cloud.md) |
| 6 | [Fireworks](https://openaitools.app/zh/tool/fireworks-ai) | 659,687 | +6% | 定价请咨询 | 为开源模型提供极快的推理速度，但模型选择比 Replicate 窄。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/fireworks-ai.md) |
| 7 | [DeepInfra](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付费 | 运行开源权重模型的定价显著更便宜，但提供的先进自定义训练和部署功能较少。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/deep-infra.md) |
| 8 | [Pollinations](https://openaitools.app/zh/tool/pollinations) | 316,875 | +22.8% | 免费 | 面向生成式 AI 开发者的开放基础设施与统一 API | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/pollinations.md) |
| 9 | [mcp.so](https://openaitools.app/zh/tool/mcp-server) | 286,704 | -3% | 免费 | 发现并分享面向 AI 代理与编程工具的 Model Context Protocol 服务器 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/mcp-server.md) |
| 10 | [Novita AI](https://openaitools.app/zh/tool/novita-ai) | 271,371 | -10.4% | 付费 | 提供实惠的无服务器 GPU 执行和多样化的模型 API，但开发者生态系统不够成熟。 | [.md](https://openaitools.app/zh/tool/novita-ai.md) |

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来源：https://openaitools.app/zh/compare/gpuperhour-vs-replicate-ai

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