對開發者來說，選擇合適的雲端 AI 平台往往取決於三個關鍵因素：成本、易用性與擴展性。Novita AI 與 RunPod 都提供強大的 GPU 支援基礎設施與工具，用於部署、訓練或執行 AI 模型——但它們服務的開發者需求略有不同。
- Novita AI 透過即插即用 API 與無伺服器 GPU 存取，在快速、平價的推論服務上表現突出——非常適合需要快速整合 AI、無需操心硬體與設定的獨立開發者、新創團隊與產品團隊。
Novita 的核心賣點就是低成本，同級 GPU 的價格通常只有 RunPod 或競爭對手的一半。
- RunPod 的優勢在於成熟的開發環境、可自訂的 Pod，以及對推論與訓練工作負載的強大支援——非常適合需要掌控權、擴展性與基礎設施靈活性的機器學習工程師與開發團隊，用於構建與微調模型。
本文將深入分析兩個平台的優勢與取捨，幫助你判斷哪個平台更適合你的專案。
Novita AI 簡介
Novita AI 是一個讓 AI 模型部署變得簡單又平價的雲端平台。
它提供超過 200 個開箱即用的 API，涵蓋語言、視覺、音訊等領域，同時也提供自訂模型的 GPU 雲端基礎設施。
開發者可以透過簡單的 REST API 快速整合 AI，或是直接啟動 GPU 實例，完全不用操心硬體問題。專注於低成本、可靠的推論服務，Novita AI 幫助獨立開發者與企業輕鬆上線 AI 驅動的功能。
RunPod 簡介
RunPod 是全方位 AI 雲端平台，為開發者提供隨需取用的強大 GPU，用於模型訓練、微調與部署。在全球 30 多個區域提供隨需與搶佔式 GPU Pod，使用者可以在幾分鐘內快速啟動從 Jupyter Notebook 到多節點 GPU 叢集的所有資源。專為機器學習工程師與開發團隊設計，RunPod 讓 AI 擴展變得簡單又平價，完全不需要 DevOps 支援。
比較 RunPod 與 Novita AI 的擴展性
Novita AI 提供數十種 API，包含 LLM、影像、影片 API，且持續新增。你可以直接在 Playground 中免費試用。RunPod 雖然沒有開箱即用的 LLM API，但可以透過預先配置的 vLLM worker 部署大型語言模型（LLM）。
| GPU 模組 | RunPod | Novita AI |
|---|---|---|
| 無伺服器 | ✅ 短期推論 | ✅ 短期推論 |
| 實例 | ✅ GPU 實例 | ✅ GPU 實例 |
| 儲存 | ✅ 持久儲存與網路儲存 | ✅ 持久儲存與網路儲存 |
| 裸機 | ❌ 不提供 | ✅ 專用裸機伺服器 |
| 微調 | ✅ 內建微調服務 | ❌ 不直接提供 |
| 叢集 | ✅ 多 GPU 分散式 | ✅ 多 GPU 分散式 |
| 區域 | ✅ 大部分區域叢集支援 | ⚠️ 僅有兩個區域叢集支援 |
無伺服器差異
RunPod 無伺服器
Novita AI 無伺服器
| 面向 | RunPod 無伺服器 | Novita AI 無伺服器 |
|---|---|---|
| GPU 選擇 | 黑盒模型——GPU 由平台自動分配，使用者無法選擇確切的 GPU 型號。 | 白盒模型——使用者在建立端點前可明確選擇 GPU 型號（例如 RTX 3090、4090、5090、A100、H100、L40S）。 |
| 計費 | 根據執行時自動分配的 GPU 型號計費。 | 計費透明，按 GPU 型號單獨標示（例如 RTX 3090 為 $0.000073/秒、RTX 4090 為 $0.000233/秒等）。 |
| 控制權 | 適合快速部署，但成本效能優化的靈活性較低。 | 更靈活：團隊可透過選擇 GPU 平衡成本、效能與 VRAM需求。 |
區域差異
- RunPod：大部分區域同時支援 Region 與 Cluster 節點。
- Novita AI：目前僅有兩個區域同時支援兩種類型。不過 Novita AI 將於本季度推出強化快取 Region GPU 功能，此功能過去僅提供給企業客戶。
Region 節點
定義：集中式高品質節點，專為長期、穩定的工作負載設計。
關鍵特性：
- 具備可持續容量的可靠高效能運算資源。
- 包含 NAS（網路附加儲存）供共享資料存取——適合需要重複存取資料集的工作負載。
- 具備專用線路與輔助服務，達到企業級可靠性。
- 最適合模型訓練、持續推論服務等長期任務。
- 備註：此處的 NAS 是快取/共享儲存，非永久儲存——使用者仍需外部備份資料。
比喻：就像專屬的辦公空間——設備齊全且穩定，非常適合長期專案。
Cluster 節點
定義：分散式彈性運算節點，專為短期或隨需使用場景設計。
關鍵特性：
- 無 NAS、無長期快取或儲存功能。
- 無專用線路；節點更分散、更具靈活性。
- 優化用於短期、大規模彈性運算（例如一次性實驗、臨時平行任務）。
- 成本效益更高，但較不適合長期工作負載。
比喻：就像共享的共享辦公空間——易用、靈活且平價，但不適合長期居住。
比較 RunPod 與 Novita AI 的易用性（以 GPU 實例為例）
Novita AI
步驟 1：選擇模板 / 建立模板並選擇 GPU
- 選擇預先建置的模板（已預先配置 GPU 驅動程式、CUDA/cuDNN、框架與執行環境），或是建立自己的自訂模板，並選擇 GPU 型號與數量！
步驟 2：確認磁碟與配置
- 檢視並調整技術配置：GPU 型號（例如 RTX 4090、VRAM、CPU、RAM）、容器映像、啟動指令、環境變數、暴露的連接埠與磁碟大小。
步驟 3：確認付款
- 選擇計費模式**（隨需 vs. 搶佔式，或 1-12 個月訂閱）**，並檢視價格摘要（每小時 GPU 費用、每日磁碟費用、每月總額）。
RunPod
步驟 1：選擇 GPU
- 瀏覽可用的 GPU 型號（例如 B200、H200、A40、RTX 5090），可依 VRAM、區域或其他屬性篩選。
步驟 2：配置實例
- 功能說明：調整環境與執行選項、磁碟區大小，以及加密磁碟區、SSH 終端存取、是否自動啟動 Jupyter Notebook 等額外選項。
RunPod 有超過 50 個預先配置的模板，你不需要自訂複雜參數
步驟 3：選擇計費方案
- 選擇你要為實例付費的方式。
- 可用選項：
- 隨需（On-Demand）
- 3 個月優惠方案
- 6 個月優惠方案
- 1 年優惠方案
- 搶佔式（Spot）
比較 RunPod 與 Novita AI 的計費方案
| 定價面向 | RunPod | Novita AI |
|---|---|---|
| 免費方案 / 額度 | 無永久免費 GPU 方案。 新使用者可獲得試用額度，符合條件的新創團隊可透過新創方案獲得最多 1,000 小時免費 H100 使用權 |
無永久免費方案。 Novita 也有新創方案（符合條件的新創團隊可獲得最多 10,000 美元免費額度） |
| GPU 實例價格 | GPU 實例按小時計費（按分鐘計費）。 | GPU 實例按小時計費（按分鐘計費）。 |
| 搶佔式價格 | 低於隨需 GPU 價格 | 隨需 GPU 價格的 50% |
| 無伺服器價格 | /Worker/秒 |
| 儲存類型 | Novita AI（每 GB/天） | RunPod（每 GB/月） |
|---|---|---|
| 容器磁碟 | $0.005/GB/天，包含 60 GB 免費額度 | $0.10/GB/月 |
| 持久（Volume）磁碟 | $0.005/GB/天 | 執行中的 Pod 為 $0.10/GB/月（與容器磁碟相同） 已停止的 Pod 為 $0.20/GB/月 |
| 網路儲存卷（雲端儲存） | $0.002/GB/天 | 小於 1 TB 為 $0.07/GB/月 大於等於 1 TB 為 $0.05/GB/月 |
在 RunPod 上，儲存費用是按秒計費，而非固定月費。「每月 $0.10/GB」的費率僅供參考：如果你將 1 GB 儲存完整保留 30 天，費用約為 $0.10；如果只保留幾天或幾小時，費用會按秒按比例計算，實際支付金額會低很多。
GPU 隨需價格比較
Novita 的核心賣點是低成本，同級 GPU 的價格通常只有 RunPod 或競爭對手的一半。
RunPod 與 Novita AI 哪個更適合小型團隊？
| 面向 | RunPod | Novita AI | 哪個更適合小型團隊？ |
|---|---|---|---|
| GPU 實例（易用性） | 步驟 1：選擇 GPU 步驟 2：配置實例，超過 50 個預先配置模板 步驟 3：選擇計費方案 |
步驟 1：選擇或建立模板 + GPU 步驟 2：配置磁碟、執行環境、環境變數 步驟 3：確認付款 |
兩者都很直覺。 RunPod 模板更多； Novita 強調自訂與更低成本。 |
| 無伺服器 | 黑盒 GPU 分配，快速部署，但計費透明度較低。 | 白盒 GPU 選擇，單 GPU 計費透明，可控制成本。 | Novita AI——計費更清晰，成本效能比更高。 |
| 區域 | 覆蓋多個區域的成熟服務，適合長期工作負載，但 GPU 選擇有限且計費不透明。 | Region 節點 GPU 計費透明，快取功能即將上線，但目前支援的區域較少。 | 如果需要穩定度與全球覆蓋 → 選 RunPod。 |
| 擴展性 | 支援多 GPU 叢集、內建微調服務、持久儲存，適合分散式訓練。 | 支援多 GPU 叢集、持久儲存。 | RunPod 更適合大規模訓練與微調 |
| 定價 | GPU 實例按分鐘計費。 搶佔式比隨需便宜。 |
通常比 RunPod 便宜 50%。 | Novita 通常便宜很多——對預算有限的小型團隊更有利。 |
| API | ❌無預先建置的 LLM API，但支援部署 vLLM worker。 | ✅超過 200 個開箱即用 API（LLM、影像、影片、嵌入等），可透過 REST 直接呼叫。 | Novita AI 更適合想要快速獲得 AI 功能、無需自行訓練的團隊。 |
對於小型團隊/新創團隊來說，Novita AI 通常是更好的選擇，因為價格更低、GPU 選擇更靈活，且擁有大量預先建置的 API。
RunPod 則更適合專注於大規模訓練、微調與 GitHub 整合工作流程的團隊。
如何開始使用 RunPod？
開始使用 RunPod 非常簡單，以下為開發者提供的逐步指南：
- 註冊帳號：前往 runpod.io 建立帳號（你可以使用電子郵件註冊，或是透過 Google/GitHub 等服務單一登入）。完成帳號驗證後，即可進入 RunPod 控制台。
- 啟動 GPU Pod：在 RunPod 控制台中，前往 **「Cloud GPUs」或「Pods」**區段部署你的第一個 GPU 實例，通常需要執行以下操作：
- 從可用實例列表中選擇區域（例如美國西部、歐盟等）與 GPU 型號（例如 RTX 4090、A100），選擇時會顯示對應價格。
- 選擇環境模板。RunPod 提供預先建置的模板（例如預裝 CUDA 的 Ubuntu、Jupyter Notebook、Stable Diffusion 等），你也可以使用自己的 Docker 映像。快速開始的話，可以選擇 Jupyter Notebook 模板，直接獲得可用的 IDE。
- 點擊部署。幾秒到一分鐘內，RunPod 就會在選擇的 GPU 上啟動你的容器，你會在控制台看到 Pod 狀態變為「執行中」。
- 連接與使用：Pod 啟動後，你就可以連接使用。如果是 Jupyter 模板，會提供一個 URL，你可以在瀏覽器中打開 Jupyter 介面（背後由 GPU 支援）。其他環境的話，可以打開網頁殼層或使用 SSH（RunPod 會在 UI 中提供連接資訊）。現在你可以在這個遠端 GPU 上執行程式碼或訓練模型。
- 無伺服器端點（可選）：如果你的目標是部署推論端點（無伺服器），RunPod 有專門的無伺服器區段。你可以建立新的端點，指定模型或使用預先建置的模型服務模板並部署，RunPod 會提供一個 API 端點 URL。這個端點會隨著請求到來自動擴展，非常適合為你的應用程式提供 API 服務，不需要 24/7 維持 Pod 執行。
- 管理與監控：在控制台中，你可以查看執行中的 Pod、其使用率，以及額度/帳單資訊。不使用時可以停止或終止 Pod 省錢（因為計費是按秒計算）。你也可以設定自動關機策略（例如閒置 1 小時後終止 Pod）。初期所有操作都可以透過網頁 UI 管理；進階使用時，可以探索 RunPod CLI 與 API，在團隊成長後用腳本自動化部署。
如何開始使用 Novita AI？
GPU 指南
步驟 1：註冊帳號
透過我們的網站建立 Novita AI 帳號。註冊完成後，前往左側邊欄的「探索」區段，查看我們的 GPU 方案，開始你的 AI 開發之旅。
步驟 2：探索模板與 GPU 伺服器
選擇符合專案需求的模板，例如 PyTorch、TensorFlow 或 CUDA。
接著選擇你偏好的 GPU 配置與數量，選項包含強大的 L40S、RTX 4090 或 A100 SXM4，各自擁有不同的 VRAM、RAM 與儲存規格。
步驟 3：自訂你的部署
選擇你偏好的作業系統與配置選項，自訂你的環境，確保特定 AI 工作負載與開發需求都能獲得最佳效能。
步驟 4：啟動實例
選擇「啟動實例」開始部署。你的高效能 GPU 環境將在幾分鐘內就緒，你可以立即開始機器學習、渲染或運算專案。
API 指南（以 Kimi K2 為例）
步驟 1：登入並進入模型庫
登入你的帳號，點擊模型庫按鈕。
步驟 2：選擇模型
瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。
步驟 3：開始免費試用
開始免費試用，探索所選模型的能力。
步驟 4：取得 API 金鑰
要進行 API 驗證，我們會提供給你新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，即可按照圖片指示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用對應程式語言的套件管理器安裝 API。
安裝完成後，將必要的函式庫匯入你的開發環境，使用 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者使用聊天完成 API 的範例：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
api_key="session_1g0vYAKH0Oir6vI6y4PZIGyFLVvuJiJDx0jZiEeYivQFmDr15mi83mWi-_bdrs0C-Q2hk281SCn1f4oUB49loQ==",
)
model = "moonshotai/kimi-k2-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
使用 Agent Sandbox（可選）： Novita 也提供可從控制台存取的Agent Sandbox功能。你可以在完全受管、網路隔離的沙盒環境中執行 AI 代理或程式碼。如果你的使用場景包含評估 AI 代理生成的程式碼等需求，這個功能會非常實用。等你熟悉基礎操作後，就可以進一步探索。
何時選擇 Novita AI
- 預算有限——Novita 的 GPU 使用費用通常比 RunPod 便宜約 50%，儲存費用也非常平價，且為新創團隊提供豐厚的免費額度。
- 需要快速、省心的功能——擁有超過 200 個預先建置的 API（LLM、影像、音訊、影片），如果你想要 AI 驅動的功能卻不想管理基礎設施，非常適合選擇 Novita。
- 偏好簡單與速度——非常適合快速整合 AI，尤其是當訓練/微調不是優先事項時。
最適合對象：需要快速整合 AI、無需操心硬體與設定的獨立開發者、新創團隊與產品團隊。
何時選擇 RunPod
- 規劃複雜的訓練工作流程——提供多 GPU 叢集、持久儲存與內建微調服務的強大支援。
- 需要擴展性或強勁運算資源——非常適合訓練大型模型、多節點架構或長期實驗。
- 偏好跨區域標準化——遍布全球 30 多個區域的服務據點與豐富的模板庫，能簡化部署流程。
- 需要與程式碼/GitHub 儲存庫緊密配合——內建的 Serverless Repos 支援讓你可以直接從開源專案部署，非常方便。
常見問題
可以部署多 GPU 叢集嗎？
只有 RunPod 原生支援此功能，透過其Instant Clusters功能實現。Novita AI 目前支援透過無伺服器與垂直擴展進行擴展，但不提供使用者管理的叢集。
運行 4090 或 A100 GPU 哪個更便宜？
Novita AI 通常更便宜——RTX 4090 約為每小時 $0.35，A100 約為每小時 $1.2（搶佔式價格更低）。RunPod 提供更多區域與靈活性，但每小時費用稍高。
RunPod 有提供類似 OpenAI 的 LLM API 嗎？
L40S 的 300–350W TDP 與優異的每瓦效能，使其更適合對功耗敏感的部署場景。H100（最高 700W SXM5）需要大量的基礎設施支援。是的，RunPod 提供使用 vLLM 的無伺服器端點，讓你可以部署 Hugging Face 模型，並透過OpenAI 風格的 API 公開這些模型。你可以透過 REST 呼叫這些端點，或是與 LangChain 整合。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 來輕鬆部署 AI 模型，同時也提供平價且可靠的 GPU 雲端服務，用於構建與擴展 AI 專案。
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