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每月造訪次數
71.35萬
每月造訪次數
71.35萬
月度環比成長
+6.75萬
成長速度: +10.4%
直接流量占比
62%
直接流量占比不等於使用者留存率。
主要市場
🇺🇸美國
佔比: 40.9%
流量歷史
網站月造訪量估算
https://salad.com
開啟線上網站 
網站月造訪量估算
資料為該網域的 Similarweb 流量估算，不是活躍使用者數。僅顯示有資料的統計月份；擷取時間與流量統計月份分別標示。
擷取於 2026年11月11日
這是編輯給出的評估，滿分 5 分，不是使用者評分的平均值。 本頁的各方觀點由 AI 根據產品資訊歸納，不是真實使用者的評價。
依據 OpenAITools.app 於 2026-11-11 查驗的觀測資料，Salad（salad.com）是收錄於 AI 開發者工具的 AI 平台，每月產生 71.35萬次造訪，月流量變化量為 +6.75萬（+10.4%）。其主要地理市場為美國（流量佔比 40.9%），並採用免費試用、付費、需聯絡報價定價模式。依每月流量計算的主要競爭替代方案包括 RunPod（每月 288.1萬次造訪），Vast.ai（每月 125.76萬次造訪），Modal（每月 119.6萬次造訪）。
跑 AI 推論的 GPU 價格殺到见骨，省超多錢。
家用顯卡節点有時候穩定性會飘。
容器化部署還算順手。
以下短評基於實時網頁探查、定價機制與同類基準由 AI 綜合生成，用於呈現不同情境下的常見亮點與槽點，非實名真實用戶留言。
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。
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。
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。
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。
託管服務包括 Transcription API，以及把 Kubernetes Pod 調度到網路上的 Virtual Kubelet 支援。
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。
在數千張消費級 GPU 上運行圖像生成、LLM 推論或語音工作負載，成本僅為超大規模雲的一小部分——正如 Civitai 與 Blend 在生產環境中的做法。
把大規模批次處理、電腦視覺標註或 GROMACS 等分子動力學任務放到可中斷算力上，節省可觀成本。
把公司工作站與伺服器中已有的閒置 GPU 匯聚為私有、相容 OpenAI 的 token 服務，資料留在本地。
使用 Virtual Kubelet 把 Kubernetes Pod 調度到分散式 GPU 上，將現有叢集擴展到整個網路。
同一分類下同類 AI 工具的流量並排比較
| 排名 | AI 工具 | 每月造訪次數 | 月增幅 | 直接流量占比 | 價格 | 正面對決 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Salad | 71.35萬 | +10.4% | 62% 直接流量 | 免費試用、付費、需聯絡報價 | 目前產品 |
| 1 | RunPod 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。 | 288.1萬 | +5.9% | 57% 直接流量 | 付費 | 對比 RunPod |
| 2 | Vast.ai 提供價格更低廉的廣泛 P2P GPU 市集，但需要較多手動設定。 | 125.76萬 | +2.8% | 75% 直接流量 | 付費 | 對比 Vast.ai |
| 3 | Modal 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。 | 119.6萬 | +30.2% | 71% 直接流量 | 免費增值、需聯絡報價 | 對比 Modal |
| 4 | Nebius 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。 | 114.57萬 | +10.7% | 39% 直接流量 | 付費、需聯絡報價 | 對比 Nebius |
| 5 | Cerebrium 針對即時模型推論優化了快速冷啟動，但缺乏通用的容器編排功能。 | 2.7萬 | -50.8% | 56% 直接流量 | 免費試用、付費 | 對比 Cerebrium |
| 6 | Together AI 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。 | 164.59萬 | +64.9% | 54% 直接流量 | 免費增值、付費 | 對比 Together AI |
專項更強為 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。
專項更強Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
Gives access to competitive cloud GPU virtual machines, but operates traditional data centers instead of P2P.
Gives access to competitive cloud GPU virtual machines, but operates traditional data centers instead of P2P.
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Delivers high-performance bare metal servers and clusters, but lacks a consumer-grade low-cost tier.
Delivers high-performance bare metal servers and clusters, but lacks a consumer-grade low-cost tier.
專項更強Scales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
