# Arrakis 與其他 GPU 雲的比較

透過 Arrakis 租用與 RunPod、Vast.ai、Lambda、Modal、fal.ai 和 Replicate 有何不同：價格、計費、root 許可權、模型服務，以及 AI 代理能自己完成的事。每一頁都會寫明對方更適合的場景。

## 三類 GPU 服務

截至 2026年10月31日 17:40 UTC，Arrakis 上 NVIDIA B300 的最低價格為每 GPU 小時 $4.60，10 臺機器上共有 73 塊 GPU 可用。

|  | Arrakis | GPU 雲 | 按請求計費的模型 API |
|---|---|---|---|
| GPU 從哪裡來 | Arrakis 接入的所有獨立市場，一次搜尋 | 該雲自己的機群 | API 自己的機群，使用者看不到 |
| 你付的是什麼 | 跨市場的實時最低價，按 GPU 小時 | 該雲自己的價格，按小時、分鐘或秒 | 按圖片、秒或 token |
| 你自己的模型和引數 | 任何 Hugging Face 模型，任何引擎引數 | 可以，在你自己配置的機器上 | 只有它提供的模型和設定 |
| root SSH | 是 | 通常可以 | 否 |
| 面向 AI 代理 | 每個權杖的支出上限、每次租用都有移除時間、MCP | 因雲而異 | 因 API 而異 |
| 最適合 | 你自己掌控的訓練、評測和模型服務，從幾小時到幾個月 | 需要單一廠商支援和 SLA 的長時間任務 | 每天只有幾次請求，平時什麼都不想執行 |

## 逐一比較

其他廠商的資訊來自它們自己的頁面，檢視於 2026 年 10 月 31 日。價格和功能會變化，選擇前請再確認。Arrakis 與它們沒有任何關聯。

| 比較 | 以什麼著稱 | 計費 | B300 每 GPU 小時價格 | MCP 伺服器 |
|---|---|---|---|---|
| [Arrakis 與 RunPod 對比](/zh-tw/compare/runpod.html.md) | GPU Pod 和無伺服器端點，分資料中心和社群兩檔 | 按秒 | $6.94（Community Cloud）；Secure Cloud 為 $8.99 | 有，官方：可管理 Pod 和無伺服器服務 |
| [Arrakis 與 Vast.ai 對比](/zh-tw/compare/vast-ai.html.md) | 獨立 GPU 主機的交易市場，價格由供需決定 | 按秒 | 浮動：低至 $9.94，中位數 $15.00 | 沒有官方伺服器：提供 AI 代理技能和外掛 |
| [Arrakis 與 Lambda 對比](/zh-tw/compare/lambda.html.md) | 按需的 H100、B200 虛擬機器和 GPU 叢集 | 按分鐘 | 未列出：B300 僅提供 3 年或更長的合約 | 未找到官方伺服器 |
| [Arrakis 與 Modal 對比](/zh-tw/compare/modal.html.md) | 執行在 GPU 上、可縮容到零的無伺服器 Python 函式 | 按秒，可縮容到零 | $7.10（每秒 $0.001972） | 沒有官方伺服器：提供 AI 代理技能 |
| [Arrakis 與 fal.ai 對比](/zh-tw/compare/fal-ai.html.md) | 託管的影象、影片和音訊模型 API，以及無伺服器 GPU | Serverless 按秒；模型 API 按輸出 | Serverless 標價 $12.99（最低 $5.99） | 有：只能執行模型，不能租 GPU |
| [Arrakis 與 Replicate 對比](/zh-tw/compare/replicate.html.md) | 執行數千個開源模型的 API | 按秒；許多模型按輸出 | 未列出：其價目表只到 H200 | 有：只能執行模型，不能租 GPU |

## 關於選擇 GPU 雲的問題

**哪個 GPU 雲最便宜？** 這每小時都在變。Arrakis 一次搜尋多個獨立的 GPU 市場，並把最便宜的機器排在最前面，所以它的價格就是此刻能找到的最低價；單一雲的標價則在它調整之前一直不變。租用前，請把 GPU 價格頁上的實時價格和廠商自己的頁面對比一下。

**哪個 GPU 雲最適合 AI 代理？** 能讓 AI 代理租用卻無法超支的那種。Arrakis 為每個 AI 代理權杖設定支出上限，要求每次租用都有移除時間，讓重試安全無副作用，並透過 MCP 提供這一切。把金鑰交給 AI 代理之前，先確認其他廠商是否也能做到。

**什麼時候無伺服器或按請求計費的服務更合適？** 當你每天只發幾次請求、請求之間不想有任何東西在執行，或者想用無需配置的託管模型時。當 GPU 要連續忙上幾個小時，或者你需要自己的模型、引擎引數或 root 許可權時，擁有自己的 GPU 更划算。