# FluidStack vs Salad FluidStack 每月有 154,620 次造訪，月增率 +7.3%，定價模式為付費、需聯絡報價。Salad 每月有 713,519 次造訪，成長率 +10.4%，定價模式為免費試用、付費、需聯絡報價。 | 指標 | [FluidStack](https://openaitools.app/tw/tool/fluidstack) | [Salad](https://openaitools.app/tw/tool/salad-gpu-cloud) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://fluidstack.io | https://salad.com | | 分類 | AI 開發者工具, AI 模型, Large Language Models (LLMs) | AI 開發者工具, AI API, AI 逐字稿, Large Language Models (LLMs) | | 定價模式 | 付費、需聯絡報價 | 免費試用、付費、需聯絡報價 | | 每月造訪次數 | 154,620 | 713,519 | | 月成長率 | +7.3% | +10.4% | | 主要市場 | 美國 | 美國 | | 直接造訪 | 47,869 | 440,915 | | 評論分數 | 4.4 | 4.3 | | 收藏數 | 1 | 1 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## 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. **價格與方案:** 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. **優勢:** 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 **限制:** 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 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/fluidstack.md) ## Salad Salad 從另一個方向切入 GPU 算力成本問題。它不為新建資料中心融資，而是協調已經存在的供給：全球 PC 與工作站中閒置的消費級 GPU。自 2018 年以來，已有超過 45 萬張 GPU 參與該網路，目前報告顯示其每日活躍 GPU 超過 1.6 萬張，覆蓋 190 多個國家。價格從約每小時 0.015 美元起，官方將其定位為比超大規模雲廠商低最多 90%。 編排層是核心產品。Salad Container Engine 能把 OCI/Docker 容器調度到從未見過的節點上，進行驗證並透過 hypervisor 隔離，即時串流日誌，並在節點掉線的瞬間重新分配任務——這一點至關重要，因為可中斷的消費級硬體下線具有不可預測性。其專有的信任評分會為節點效能與可用性打分，優先定價機制則把低價的可中斷供給匹配給能夠承受中斷的工作負載。同一套引擎可運行在 Community Cloud、預留的 Salad Dedicated 硬體（首批包括 RTX PRO 6000 Blackwell），以及部署在你自己組織內部的 Private Cloud 上——在公司自有裝置內把閒置工作站 GPU 匯聚成相容 OpenAI 的 token 服務，資料不出企業裝置。 上層還有若干託管產品：面向開源權重模型的 OpenAI 相容 AI Gateway、Transcription API，以及用於住宅 IP 通道的 Gateway Service。官方公布了各工作負載的基準數據來支撐宣傳——例如每美元可生成 5,243 張 Flux.1-Schnell 圖像、在 CommonVoice 上達到 95.1% 準確率且每小時音訊僅 0.16 美元，以及 LLM 推理按 GPU 小時計費或按每百萬輸入 token 0.06 美元起計價。生產環境使用者包括 Civitai、Blend、Klyne.ai、Undetectable AI、Pareto 與 Datasembly。 **價格與方案:** SaladCloud 採用隨用隨付，無合約與最低消費：容器按秒計費，AI Gateway 按 token 計費，GPU 價格約從每小時 0.015 美元起並設有階梯式用量折扣。預留容量與企業合約可透過 Salad Dedicated 與 Private Cloud 取得，需聯繫報價。 - **Salad Container Engine:** 在數千個分散式 GPU 節點上調度、監控並重新分配 Docker/OCI 工作負載，節點消失時自動容錯移轉。 - **Community Cloud GPU 池:** 隨需存取覆蓋 190 多個國家的閒置消費級 GPU 分散式算力池，優先定價約從每小時 0.015 美元起。 - **相容 OpenAI 的 AI Gateway:** 面向開源權重模型的託管 token 端點，按 token 計費，你的資料不會被用於訓練。 - **運行在自有硬體上的 Private Cloud:** 在組織內部運行同一套編排堆疊，把閒置工作站 GPU 匯聚成內部相容 OpenAI 的服務。 - **依工作負載調校的 API:** 託管服務包括 Transcription API，以及把 Kubernetes Pod 調度到網路上的 Virtual Kubelet 支援。 **優勢:** 結構性低價——GPU 價格從每小時約 0.015 美元起; 同一套編排層覆蓋隨需、預留與私有基礎設施; 原生處理中斷，這在消費級硬體上尤其重要; 相容 OpenAI 的端點讓從其他廠商遷移更簡單 **限制:** 可中斷的消費級節點並不適合延遲敏感或常駐型工作負載; 分散式硬體的效能離散度高於統一的資料中心機架; 沒有傳統意義上的免費方案——成本直接隨用量成長 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/salad-gpu-cloud.md) ## 常見問題 ### FluidStack 與 Salad 的每月流量相比如何？ FluidStack 每月有 154,620 次造訪，而 Salad 有 713,519。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ FluidStack 的月增率為 +7.3%；Salad 為 +10.4%。 ### 價格相比如何？ FluidStack：付費、需聯絡報價。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：免費試用、付費、需聯絡報價。SaladCloud 採用隨用隨付，無合約與最低消費：容器按秒計費，AI Gateway 按 token 計費，GPU 價格約從每小時 0.015 美元起並設有階梯式用量折扣。預留容量與企業合約可透過 Salad Dedicated 與 Private Cloud 取得，需聯繫報價。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/tw/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/tw/tool/fal-ai.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/tw/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付費 | 提供可靠的專用與無伺服器 GPU 租賃，但缺乏 Salad 超低成本的點對點消費者硬體池。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/runpod.md) | | 3 | [Together AI](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai) | 1,645,930 | +64.9% | 免費增值、付費 | 專門提供開源模型的託管式無伺服器推論 API，而非單純租賃 GPU 基礎設施。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/together-ai.md) | | 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/tw/tool/vast-ai) | 1,257,554 | +2.8% | 付費 | 提供價格更低廉的廣泛 P2P GPU 市集，但需要較多手動設定。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Modal](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 免費增值、需聯絡報價 | 為 AI 管線提供輕鬆的 Python 無伺服器執行，但專注於 Function-as-a-Service 而非裸機虛擬機。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com.md) | | 6 | [Nebius](https://openaitools.app/tw/tool/nebius) | 1,145,711 | +10.7% | 付費、需聯絡報價 | 提供企業級 NVIDIA GPU 叢集與託管式 ML 工具，但專業價格定位較高。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/nebius.md) | | 7 | [Cerebras](https://openaitools.app/tw/tool/cerebras) | 701,013 | -12.6% | 需聯絡報價 | 採用獨家晶圓級處理器以實現極端訓練速度，有別於標準的 NVIDIA GPU 叢集設置。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/cerebras.md) | | 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra) | 457,810 | -8.9% | 付費 | Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/deep-infra.md) | | 9 | [Thunder Compute](https://openaitools.app/tw/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/tw/tool/thunder-compute.md) | | 10 | [Anyscale](https://openaitools.app/tw/tool/anyscale-com) | 49,779 | -23.2% | 付費、需聯絡報價 | Scales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/anyscale-com.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/fluidstack-vs-salad-gpu-cloud More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)