Die 7 besten Modal AI Alternativen für Entwickler im Jahr 2025

Sie nutzen also Modal. Es ist ein fantastisches Werkzeug, um Python-Code, Machine-Learning-Modelle und große Batch-Jobs ohne großen Aufwand in der Cloud auszuführen. Dieser serverlose Ansatz für GPU-Computing ist ein echter Segen für schnelle Experimente. Aber wenn Ihr Projekt wächst, fallen Ihnen vielleicht ein paar Dinge auf, wie unvorhersehbare Kosten oder Plattform-Limits, die Sie über Alternativen zu Modal AI nachdenken lassen.

Wenn Sie eine KI-App entwickeln und sich fragen: „Was gibt es da draußen noch?“, sind Sie hier genau richtig. Wir werden uns zwei Haupttypen von Alternativen ansehen: Plattformen, die Ihnen helfen, spezifische Geschäftsprobleme ohne tiefgreifendes DevOps-Wissen zu lösen, und andere, die Ihnen mehr Rechenleistung und Flexibilität für Ihren benutzerdefinierten Code bieten.

Was ist Modal AI?

Fassen wir kurz zusammen. Modal ist eine serverlose Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, Code in der Cloud auszuführen, ohne sich mit der zugrunde liegenden Infrastruktur herumschlagen zu müssen. Sie können buchstäblich eine Python-Funktion nehmen, einen Decorator hinzufügen und sie auf extrem leistungsstarker Hardware ausführen (Hallo, H100-GPUs). Nutzer schätzen es für seine nahezu sofortigen Kaltstarts und eine Entwicklungserfahrung, die sich anfühlt, als würden Sie immer noch auf Ihrem lokalen Rechner arbeiten.

Es wird am häufigsten für Dinge wie diese verwendet:

• Ausführen von Inferenzen für große Sprachmodelle und Bildgeneratoren.

• Feinabstimmung von Open-Source-Modellen mit benutzerdefinierten Daten.

• Skalierung von Batch-Verarbeitungsaufträgen, um sie gleichzeitig auf Tausenden von Containern auszuführen.

Im Grunde ist es für jeden Entwickler, der lieber Code schreibt, als sich in Kubernetes-Konfigurationen und endlosen YAML-Dateien zu verlieren.

Warum nach Alternativen zu Modal AI suchen?

Obwohl Modal ein Meister der Einfachheit ist, bringt dieser Fokus einige Kompromisse mit sich. Wenn Projekte von einem coolen Prototyp zu einem echten Produktionssystem heranreifen, treten einige häufige Schwachstellen auf.

• Es ist schwierig, vollständige Anwendungen zu erstellen: Modal ist hervorragend darin, einzelne Funktionen auszuführen, aber es wurde nicht wirklich für die Orchestrierung einer vollständigen Anwendung mit Frontend, Backend und Datenbank konzipiert. Der Versuch, mehrere Dienste miteinander zu verknüpfen, kann sich etwas sperrig anfühlen.

• Kosten können unvorhersehbar werden: Das Pay-per-Second-Modell ist perfekt für kurze, gelegentliche Aufgaben. Aber bei Jobs, die eine Weile laufen müssen oder ständigen GPU-Zugriff erfordern, summieren sich diese Sekunden schnell, und die Vorhersage Ihrer monatlichen Rechnung kann zu einem echten Ratespiel werden.

• Man ist an die Plattform gebunden: Die Plattform entfaltet ihre Magie durch Modal-spezifischen Code und Infrastruktur. Das ist großartig für den Einstieg, macht aber den Umzug Ihrer Anwendung zu einem anderen Cloud-Anbieter zu einem großen Refactoring-Projekt.

• Begrenzte Kontrolle und Netzwerkoptionen: Sie können nicht Ihr eigenes Cloud-Konto (BYOC) verwenden oder in Ihrem eigenen privaten Netzwerk (VPC) bereitstellen. Für größere Unternehmen kann dies aufgrund von Datensicherheit, Datenresidenz und Compliance-Vorschriften ein K.o.-Kriterium sein.

• Keine integrierten CI/CD- oder Git-Workflows: Wenn Sie eine richtige Entwicklungspipeline mit automatisierten Tests und Bereitstellungen, die von Git ausgelöst werden, möchten, müssen Sie externe Tools integrieren. Dies bringt einen Teil der Komplexität zurück, die Modal eigentlich vermeiden sollte.

Unsere Kriterien für die Auswahl der besten Alternativen zu Modal AI

Um diese Liste wirklich nützlich zu machen, haben wir Plattformen ausgewählt, die direkt einige der Lücken von Modal schließen. Wir haben jede einzelne durch einige Schlüssellinsen betrachtet:

• Hauptzweck: Ist es darauf ausgelegt, ein bestimmtes KI-Produkt (wie einen Support-Agenten) zu erstellen, oder ist es für allgemeine Programmieraufgaben gedacht?

• Preismodell: Ist die Preisgestaltung klar und vorhersehbar, oder benötigen Sie eine Tabellenkalkulation, um sie zu verstehen?

• Entwicklererfahrung: Wie einfach ist es, Ihren Code bereitzustellen und am Laufen zu halten?

• Skalierbarkeit und Kontrolle: Kann es echten Produktionsverkehr bewältigen und bietet es erweiterte Funktionen wie BYOC?

Ein schneller Vergleich der Top-Alternativen zu Modal AI

Hier ist ein grober Überblick darüber, wie unsere Top-Picks im Vergleich zueinander abschneiden.

Plattform	Am besten geeignet für	Preismodell	Hauptmerkmal	BYOC-Unterstützung
eesel AI	Automatisierung des KI-Kundensupports	Pro Interaktion (vorhersehbar)	In Minuten startklar, keine Infrastruktur nötig	Nein
Northflank	Bereitstellung von Full-Stack-KI-Produkten	Nutzungsbasiert	Git-basiertes CI/CD & GPU-Orchestrierung	Ja
RunPod	Kostengünstiges GPU-Computing	Sekundengenaue Abrechnung	Günstiger GPU-Marktplatz	Nein
Replicate	Öffentliche Modell-Demos & APIs	Sekundengenaue Abrechnung	Einfachste Bereitstellung von Open-Source-Modellen	Nein
Baseten	Interne ML-Tools & Modell-APIs	Nutzungsbasiert	Integrierter UI-Builder für Demos	Nein
AWS SageMaker	MLOps auf Unternehmensebene	Nutzungsbasiert (komplex)	Tiefe AWS-Integration & Sicherheit	Ja
Anyscale	Verteiltes Training mit Ray	Nutzungsbasiert	Skalierbares Ray-basiertes Computing	Ja

Die 7 besten Alternativen zu Modal AI im Jahr 2025

Okay, lassen Sie uns ins Detail gehen. Hier sind die Plattformen, die unserer Meinung nach eine Überlegung wert sind, sobald Sie bereit sind, über Modal hinauszugehen.

1. eesel AI

Zuerst kommt eine andere Art von Alternative. Wenn Ihr Hauptgrund für die Nutzung von Modal darin bestand, eine spezifische KI-Anwendung zu erstellen, wie einen Kundensupport-Chatbot oder einen internen Helpdesk-Agenten, dann ist eine Plattform wie eesel AI ein viel direkterer Weg. Anstatt Ihnen die grundlegenden Bausteine zu geben, bietet es Ihnen eine fertige, produktionsreife Lösung.

Sie können eesel AI direkt mit Ihrem Helpdesk (wie Zendesk oder Intercom), Wissensdatenbanken (Confluence oder Google Docs) und Chat-Tools (Slack oder Microsoft Teams) verbinden. Es liest Ihre vergangenen Support-Tickets, um zu lernen, wie es den Frontline-Support automatisiert, Antworten für Ihre menschlichen Agenten entwirft und Probleme triagiert, alles im Einklang mit der Stimme Ihrer Marke. Sie können von der Anmeldung bis zu einem funktionierenden KI-Agenten in wenigen Minuten gelangen, nicht Monaten.

Warum es eine großartige Alternative zum Selberbauen auf Modal ist:

Sie müssen nicht mit einem Vertriebsmitarbeiter sprechen, um loszulegen; Sie können Ihren KI-Agenten ganz allein einrichten, konfigurieren und starten. Bevor Sie ihn überhaupt mit einem echten Kunden sprechen lassen, können Sie eine Simulation mit Tausenden Ihrer historischen Tickets durchführen, um genau zu sehen, wie er abgeschnitten hätte. So können Sie Ihren potenziellen ROI im Voraus berechnen. Außerdem erhalten Sie eine Workflow-Engine, die Ihnen die volle Kontrolle darüber gibt, welche Tickets die KI bearbeitet und welche Aktionen sie durchführen kann, sei es das Nachschlagen von Bestellinformationen oder die Eskalation eines kniffligen Problems an einen Menschen.

Ein Screenshot der Simulationsfunktion von eesel AI, einem leistungsstarken Werkzeug unter den Modal AI-Alternativen zum Testen der Leistung.

• Vorteile: In Minuten startklar, keine Infrastruktur zu verwalten, ein leistungsstarker Simulationsmodus und klare Preise ohne versteckte Gebühren pro Lösung.

• Nachteile: Es ist speziell auf Kundenservice und internen Support ausgerichtet, also keine Plattform für die Ausführung von allgemeinem Code.

• Preise: Die Preise von eesel AI sind auf Vorhersehbarkeit ausgelegt. Der Team-Plan kostet 299 $/Monat (239 $/Monat bei jährlicher Abrechnung) und deckt bis zu 1.000 KI-Interaktionen ab. Der Business-Plan kostet 799 $/Monat (639 $/Monat bei jährlicher Abrechnung) für 3.000 Interaktionen und bietet zusätzliche Funktionen wie das Training mit vergangenen Tickets und KI-gestützte Triage. Dieses Modell bedeutet, dass Ihre Kosten gleich bleiben, auch wenn Sie einen geschäftigen Monat haben.

2. Northflank

Wenn Sie über Einzelfunktionsskripte hinausgewachsen sind und ein komplettes, mehrteiliges KI-Produkt erstellen müssen, ist Northflank ein solider Kandidat. Im Gegensatz zu Modals funktionsorientiertem Ansatz können Sie mit Northflank jeden containerisierten Dienst bereitstellen, sei es eine Backend-API, eine Frontend-UI oder eine Datenbank, und sie alle miteinander verknüpfen.

Die größten Verkaufsargumente sind die integrierte, Git-basierte CI/CD-Pipeline, Vorschau-Umgebungen für jeden Pull-Request und intelligente GPU-Orchestrierung. Es unterstützt auch Bring Your Own Cloud (BYOC), was Ihnen die Art von Infrastrukturkontrolle gibt, die Modal nicht bietet.

• Vorteile: Keine Anbieterbindung, klare Preise, integriertes CI/CD und für Full-Stack-Anwendungen konzipiert.

• Nachteile: Es kann etwas komplexer als Modal wirken, wenn Sie nur ein einziges Skript ausführen möchten.

• Preise: Northflank arbeitet mit einem Pay-as-you-go-Modell, das auf den von Ihnen genutzten Ressourcen basiert. Ihnen wird stundenweise berechnet: CPU kostet 0,01667 $/Stunde, Speicher 0,00833 $/GB/Stunde, und GPUs haben ihre eigenen Raten (eine NVIDIA H100 kostet beispielsweise 2,74 $/Stunde). Dies gibt Ihnen viel Kontrolle, bedeutet aber, dass Sie Ihren Verbrauch im Auge behalten müssen, um die Kosten zu verwalten.

3. RunPod

Wenn der Hauptgrund für die Suche nach einer Alternative die Senkung Ihrer GPU-Rechnung ist, sollte RunPod ganz oben auf Ihrer Liste stehen. Es ist eine Cloud-Plattform, die On-Demand-GPU-Computing zu einigen der wettbewerbsfähigsten Preise anbietet, die Sie finden werden. Dies gelingt durch einen Marktplatz, der sowohl sichere Rechenzentren als auch eine „Community Cloud“ aus Peer-to-Peer-Rechnern umfasst.

RunPod gibt Ihnen mehr direkte Kontrolle über Ihre Umgebung als Modal, unterstützt benutzerdefinierte Docker-Images und persistenten Speicher. Es ist eine großartige Wahl für ML-Experten, die Jupyter-Notebooks ausführen, Modelle feinabstimmen oder Inferenz-APIs bereitstellen müssen, ohne das Budget zu sprengen.

• Vorteile: Extrem niedrige GPU-Kosten, eine riesige Auswahl an verfügbaren GPUs und volle Kontrolle über Ihre Laufzeitumgebung.

• Nachteile: Erfordert etwas mehr manuelle Einrichtung als Modal und verfügt nicht über integriertes CI/CD oder Unterstützung für den Aufbau von Full-Stack-Apps.

• Preise: Die Preise von RunPod sind mit sekundengenauer Abrechnung kaum zu übertreffen. Zum Beispiel kann eine NVIDIA H100 GPU für nur 1,99 $/Stunde in ihrer Secure Cloud gefunden werden. Sie bieten auch serverlose GPU-Instanzen an, die pro Sekunde abgerechnet werden, was es zu einer der günstigsten Optionen für schwankende Inferenz-Workloads macht.

4. Replicate

Replicate ist für eine Sache gemacht: die Bereitstellung und das Teilen von Open-Source-Modellen über eine einfache API. Wenn Sie einfach nur ein cooles neues generatives Modell online stellen, es mit der Welt teilen oder in eine andere App einbinden möchten, ist Replicate wahrscheinlich der einfachste Weg, dies zu tun. Sie können beliebte Modelle aus seiner umfangreichen Bibliothek mit nur wenigen Klicks bereitstellen.

Es teilt Modals Vorliebe für Einfachheit, ist aber extrem auf den Anwendungsfall der Inferenz fokussiert. Es ist nicht das richtige Werkzeug für das Training von Modellen, das Ausführen von Batch-Jobs oder das Erstellen privater, produktionsreifer Anwendungen.

• Vorteile: Modell-Hosting ohne Einrichtungsaufwand, einfaches Teilen oder sogar Monetarisieren Ihrer Modelle und eine fantastische Community-Bibliothek.

• Nachteile: Nicht wirklich für Produktionsanwendungen gebaut und bietet keine private Infrastruktur oder CI/CD.

• Preise: Das Preismodell von Replicate basiert auf der sekundengenauen Nutzung der Hardware. Eine Nvidia T4 GPU kostet 0,000225 $/Sekunde (was 0,81 $/Stunde entspricht) und eine Nvidia A100 kostet 0,001400 $/Sekunde (5,04 $/Stunde). Bei einigen proprietären Modellen wird pro Ausgabe abgerechnet (z. B. pro generiertem Bild), was die Kostenschätzung erleichtern kann.

5. Baseten

Baseten richtet sich an Machine-Learning-Teams, die ihre Modelle schnell als APIs bereitstellen müssen, insbesondere für interne Tools oder Produkte in der Frühphase. Sein Killer-Feature ist ein integrierter „App Builder“, mit dem Sie eine einfache Benutzeroberfläche für Ihre Modelle erstellen können, ohne Frontend-Code anfassen zu müssen. Dies macht es extrem schnell, Ihre Arbeit mit Kollegen und Stakeholdern zu teilen.

Es ist eine fantastische Wahl, um ein Modell in einen produktionsreifen API-Endpunkt mit allen Extras wie Autoskalierung und Protokollierung zu verwandeln, aber es ist nicht so flexibel für den Aufbau komplexerer Backends oder vollständiger Anwendungen.

• Vorteile: Ein unglaublich schneller Weg von einem Modell zu einer Live-API, und der integrierte UI-Builder ist perfekt für Demos.

• Nachteile: Eher auf interne Tools ausgerichtet und hat begrenzte Optionen zur Orchestrierung mehrerer Dienste.

• Preise: Die Preise von Baseten sind Pay-as-you-go und werden pro Minute für dedizierte Maschinen abgerechnet. GPU-Instanzen beginnen bei 0,01052 $/Minute für eine T4 und gehen bis zu 0,10833 $/Minute für eine H100. Sie bieten auch vorgefertigte APIs für beliebte LLMs an, die pro Million Token abgerechnet werden.

6. AWS SageMaker

Für große Unternehmen, die bereits vollständig auf das AWS-Ökosystem setzen, ist Amazon SageMaker der Schwergewichts-Champion. Es ist eine riesige MLOps-Plattform, die versucht, alles im Lebenszyklus des maschinellen Lernens abzudecken, von der Datenkennzeichnung und dem Training von Modellen bis hin zur Bereitstellung und Überwachung in der Produktion.

SageMaker ist tief mit anderen AWS-Diensten wie IAM und VPC verknüpft, was ihm die Sicherheits- und Compliance-Funktionen auf Unternehmensebene verleiht, die Modal nicht hat. Aber all diese Macht geht mit einer steilen Lernkurve einher und kann für kleinere Teams ein echter Overkill sein.

• Vorteile: Ein leistungsstarkes und ausgereiftes Ökosystem mit erstklassigen Sicherheits- und Compliance-Funktionen.

• Nachteile: Kann sehr komplex in der Einrichtung und Verwaltung sein, und die Preise sind bekanntermaßen schwer vorherzusagen.

• Preise: Die Preise von SageMaker sind eine Wissenschaft für sich, mit einem Pay-as-you-go-Modell, das Dutzende verschiedener Komponenten umfasst. Ihnen werden Instanzzeit, Speicher, Datenverarbeitung und mehr separat in Rechnung gestellt. Obwohl es flexibel ist, macht es die Kostenvorhersage zu einem echten Kopfzerbrechen, und es ist leicht, eine überraschende Rechnung zu erhalten, wenn man nicht aufpasst.

7. Anyscale

Anyscale stammt von den Schöpfern von Ray, dem führenden Open-Source-Framework für verteiltes Rechnen. Dies macht es zur perfekten Plattform für Teams, die riesige, verteilte Trainings- und Inferenz-Jobs mit Ray ausführen müssen. Wenn Sie bei Single-GPU-Jobs auf Modal an Leistungsgrenzen stoßen, bietet Anyscale einen unkomplizierten Weg, um auf viele Maschinen zu skalieren.

Es ist ein sehr spezialisiertes Werkzeug, das sich ganz auf das Ray-Ökosystem konzentriert, also ist es wirklich am besten für Teams geeignet, die sich bereits für die Verwendung von Ray für paralleles Computing entschieden haben.

• Vorteile: Die beste Plattform für skalierbares, Ray-basiertes Computing; sie ist außerdem fehlertolerant.

• Nachteile: Hochspezialisiert und nicht als allgemeine Anwendungsplattform gedacht.

• Preise: Anyscale bietet eine nutzungsbasierte Abrechnung mit unterschiedlichen Raten, je nachdem, ob Sie ihren gehosteten Dienst nutzen oder in Ihrer eigenen Cloud (BYOC) bereitstellen. Gehostetes Computing beginnt bei 0,0112 $/Stunde für eine reine CPU-Instanz und geht bis zu 1,8603 $/Stunde für eine NVIDIA H100. Das BYOC-Modell hat niedrigere Plattformgebühren, aber Sie sind immer noch für Ihre Cloud-Anbieterrechnungen verantwortlich.

Dieses Video stellt einige der besten und leistungsstärksten verfügbaren KI-Tools vor und bietet weitere Alternativen zu Modal AI für verschiedene Anforderungen.

Wie Sie die beste Alternative zu Modal AI für Ihr Projekt auswählen

Bei all diesen Optionen kommt es bei der Wahl der richtigen wirklich darauf an, was Sie erreichen möchten.

Wann Sie sich für anwendungsorientierte Alternativen zu Modal AI wie eesel AI entscheiden sollten

Sie möchten ein Geschäftsproblem lösen, nicht Server verwalten. Wenn Ihr Endziel darin besteht, einen ausgefeilten KI-Support-Agenten zu starten, der mit Ihren bestehenden Tools funktioniert, wird Ihnen die Wahl einer Plattform wie eesel AI monatelange Entwicklungsarbeit ersparen. Sie können Ihre Zeit darauf verwenden, sich auf das Kundenerlebnis zu konzentrieren, anstatt auf den darunter liegenden Technologie-Stack.

Wann Sie sich für infrastrukturorientierte Alternativen zu Modal AI entscheiden sollten

Sie müssen benutzerdefinierten Code ausführen oder haben spezielle Anforderungen. Wenn Sie ein brandneues ML-Modell entwickeln, die totale Kontrolle über Ihre Container-Umgebung benötigen oder eine Full-Stack-Anwendung von Grund auf neu erstellen möchten, dann gibt Ihnen eine Plattform wie Northflank oder RunPod die Leistung und Flexibilität, die Sie benötigen.

Von Bausteinen zu Geschäftslösungen

Modal hat großartige Arbeit geleistet, der Welt zu zeigen, dass Entwickler Tools lieben, die die unschönen Teile der Infrastruktur verbergen. Aber der nächste Schritt in dieser Entwicklung ist das Verbergen der Anwendungslogik selbst. Während Plattformen wie Modal Ihnen die LEGO-Steine geben, bieten Lösungen wie eesel AI Ihnen das fertig gebaute Raumschiff.

Für die meisten Teams ist das Ziel nicht nur, Code in der Cloud auszuführen, sondern ein spezifisches Geschäftsergebnis zu erzielen. Wenn dieses Ergebnis ein intelligenterer, schnellerer und hilfsbereiterer Kundensupport ist, dann ist es der Weg mit Umwegen, alles von Grund auf auf einer Entwicklerplattform aufzubauen. Die klügere Alternative ist, eine Lösung zu verwenden, die dieses Problem bereits für Sie gelöst hat.

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