# GPUPerHour vs Models.dev GPUPerHour は月間 28,718 訪問、前月比成長率 +25.3%、料金体系無料を記録しています。Models.dev は月間 200,451 訪問、成長率 -3.9%、料金体系無料を記録しています。 | 指標 | [GPUPerHour](https://openaitools.app/ja/tool/gpuperhour) | [Models.dev](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://gpuperhour.com | https://models.dev | | カテゴリ | AI開発者ツール, AI ツールディレクトリ | AIモデル, AI API, オープンソース AI モデル, AI ツールディレクトリ | | 料金モデル | 無料 | 無料 | | 月間訪問数 | 28,718 | 200,451 | | 前月比成長率 | +25.3% | -3.9% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | 中国 | | ダイレクト訪問 | 11,398 | 136,316 | | レビュースコア | 4.4 | 4.4 | | 保存数 | 4 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト | ## GPUPerHour GPUPerHourが解くのは、範囲は狭いが高コストな問題です。クラウドGPUの価格は数十社のダッシュボードに散在し、単位も在庫状況も異なります。サイトは31社のクラウドGPUプロバイダーの公開価格と在庫エンドポイントを定期的に取得し、各提示をGPU1時間あたりの価格に正規化（マルチGPUインスタンス価格をGPU数で除算）し、価格タイプとセキュリティ層を付与します。現在価格の集計では、直近の更新から約15分以内に観測されたセキュアなオンデマンド提供のみを意図的に採用し、スポット・予約・P2Pマーケットプレイスは比較不能として除外しています。 結果は、H100 SXM5とPCIe、H200、B200、B300、A100 80GB/40GB、L40S、RTX PRO 6000、RTX 5090、RTX 4090、RTX A6000を網羅する1つのライブ表で、プロバイダー、30日間のカタログ平均、在庫のあるプロバイダー数も併記します。CSVダウンロード付きの日次価格指数で価格の推移を追え、購入ガイドとハードウェア解説では、同条件でのGPU比較、VRAMによる選定、ストレージと通信費を含む総額の見積もり、時間単位のレンタル方法を扱います。対応プロバイダーへの一括デプロイ用に、連携コンソールDeployGPUも案内しています。 重要な注意点もページ上で明示されています。提示数は構成数を示すもので予約可能な物理GPU数ではなく、在庫は予約完了前に変わり得ます。価格はGPU1時間あたりですが、プロバイダーはインスタンス全体で課金し、ストレージ・ネットワーク転送・契約期間も最終請求額に影響します。GPUPerHourは調査と比較のレイヤーであり、自らホスティングを提供するものではありません。 **料金とプラン:** 価格比較と調査のリソースとして無料で利用できます。GPUPerHour自体はGPU容量を販売しません。表示価格はサードパーティのセキュアなオンデマンドインスタンスのGPU1時間あたり料金で、連携サービスDeployGPUによる対応プロバイダーへのデプロイも提供します。 - **31社のライブ価格表:** 収録されたすべての提示をGPU1時間あたりの価格に正規化し、プロバイダー・価格タイプ・セキュリティ層とともに表示します。 - **最安値サマリー:** H100やH200からRTX 4090まで、人気GPUモデルごとの現在の最安セキュア・オンデマンド価格を市場スナップショットで提示します。 - **日次価格指数とCSV:** カタログの履歴平均とダウンロード可能な日次データで、特定GPUの直近30日間の価格推移を確認できます。 - **購入ガイドと解説:** 同条件でのGPU比較、VRAMによる選定、ストレージと通信費を含む総額の見積もり、時間単位のレンタルを扱う実用記事。 - **DeployGPUコンソール:** 提示を選んだ後、連携コンソールから対応プロバイダーへまとめてデプロイできます。 **強み:** 31社を比較可能なGPU1時間あたり価格に集約; 方法論を明示し、比較不能なスポットやP2Pの提示を除外; 無料で利用でき、日次履歴データとCSVダウンロードを提供; 購入ガイドが表示価格だけでなく総請求額を扱っている **制約・デメリット:** 価格と在庫のエンドポイントが公開されているプロバイダーのみ対象; 現在価格ビューはスポットや予約容量を意図的に除外しており、これらはしばしば安価; 比較リソースであるため、最終的にはプロバイダー側でアカウント作成とインスタンス起動が必要 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/gpuperhour.md) ## Models.dev Models.dev は「どのモデルを使うべきか、コストはいくらか」という実務的な問いに答えるために作られています。各項目は provider/model 形式の正規識別子で整理されるため、複数のプロバイダーが提供する同一モデルを推測ではなく直接比較できます。列にはコンテキストウィンドウ、最大出力、入力・出力の対応、推論、ツール呼び出し、構造化出力、温度制御、オープン／クローズドの重み、100万トークンあたりの価格、リリース日と更新日が含まれます。 モデルのリリースは速いため、カタログは最新性を重視して作られ、並べ替えと検索ができる表からラボやプロバイダーで絞り込めます。クローズドの主力モデルとオープンウェイトの選択肢の両方を収録するため、コスト計画にも機能調査にも役立ちます。 プロジェクトはオープンソースで無料、プログラムから利用されることを前提としています。JSON API や型安全なSDKを通じてカタログを自社ツールに取り込めるため、閲覧用の参考ページというより、ダッシュボードやルーティング、社内コスト計算機のバックエンドとして実用的です。 **料金とプラン:** Models.dev は無料かつオープンソースです。あくまで参考データベースであり、掲載価格はモデル提供事業者の100万トークンあたりの料金で、サイト利用料ではありません。 - **正規モデル識別子:** 各モデルを provider/model 形式で統一し、プロバイダーをまたいだ比較を可能にします。 - **仕様の比較:** コンテキストウィンドウ、出力上限、推論、ツール呼び出し、構造化出力、温度対応を横並びで確認できます。 - **価格の透明性:** 100万トークンあたりの入力・出力価格をリリース日・更新日と並べて掲載します。 - **オープンとクローズドの両対応:** クローズドの主力APIと各ラボのオープンウェイトモデルを1つの並べ替え可能なカタログに収録。 - **開発者向けアクセス:** JSON API や型安全なSDKでカタログを取得し、自社ツールやダッシュボードに組み込めます。 **強み:** 無料かつオープンソースでアカウント不要; 正規識別子の統一によりプロバイダー間の比較が信頼できる; 価格・上限・機能を1つの並べ替え可能な表で確認できる; JSON API と型安全なSDKでプログラムから利用できる **制約・デメリット:** 参考カタログであり推論やホスティングのサービスではない; データ品質はコミュニティとメンテナの更新速度に依存する; UIは開発者向けで、非技術者向けのガイドはほとんどない [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/models-dev.md) ## よくある質問 ### GPUPerHour と Models.dev の月間トラフィックはどのように比較されますか？ GPUPerHour の月間訪問数は 28,718、Models.dev は 200,451 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ GPUPerHour の前月比成長率は +25.3%、Models.dev は -3.9% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ GPUPerHour: 無料。価格比較と調査のリソースとして無料で利用できます。GPUPerHour自体はGPU容量を販売しません。表示価格はサードパーティのセキュアなオンデマンドインスタンスのGPU1時間あたり料金で、連携サービスDeployGPUによる対応プロバイダーへのデプロイも提供します。 Models.dev: 無料。Models.dev は無料かつオープンソースです。あくまで参考データベースであり、掲載価格はモデル提供事業者の100万トークンあたりの料金で、サイト利用料ではありません。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [mcp.so](https://openaitools.app/ja/tool/mcp-server) | 286,704 | -3% | 無料 | AIエージェントと開発ツール向けのModel Context Protocolサーバーを探して共有 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/mcp-server.md) | | 2 | [Stork](https://openaitools.app/ja/tool/stork) | 201,544 | +2.3% | 無料 | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/stork.md) | | 3 | [Easy With AI](https://openaitools.app/ja/tool/easywithai-com) | 119,734 | -2.7% | フリーミアム、無料トライアル、無料 | 厳選された AI ツールとリソースを探せるディレクトリ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/easywithai-com.md) | | 4 | [ToolCenter](https://openaitools.app/ja/tool/toolcenter) | 66,647 | +3.2% | 無料 | 毎日更新される数千のAIツールを厳選したディレクトリ。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/toolcenter.md) | | 5 | [AI Top100（AITOP100）](https://openaitools.app/ja/tool/ai-top100) | 51,606 | -22.7% | 無料 | 中国のAIツールディレクトリとAIGCコンテスト・講座・ニュース | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ai-top100.md) | | 6 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/ja/tool/infrabase-ai) | 39,072 | -13.6% | 無料 | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/infrabase-ai.md) | | 7 | [ToolDirectory.AI](https://openaitools.app/ja/tool/tooldirectory-ai) | 30,123 | +64.9% | フリーミアム | 2,888+ のAIツールを掲載し、稼働中か終了済みかを明記する編集者レビュー型ディレクトリ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/tooldirectory-ai.md) | | 8 | [FindyourAI](https://openaitools.app/ja/tool/findyourai) | 10,982 | +14.3% | 無料 | 数時間ではなく数分で適切な AI ツールを選ぶ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/findyourai.md) | | 9 | [Museum of Models（Rival）](https://openaitools.app/ja/tool/rival) | 9,187 | -35% | 無料 | Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/rival.md) | | 10 | [AI Listify](https://openaitools.app/ja/tool/ai-listify) | 8,328 | -63.6% | 無料 | 900以上の掲載と選定ガイドを備えた厳選AIツールディレクトリ | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/ai-listify.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/gpuperhour-vs-models-dev More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)