Alle AI-tools
InfrastructuurFreemiumGratis basisversie beschikbaar. Meer functies of gebruik vereisen een betaald abonnement.

Modal

Python-native serverless platform voor GPU-jobs en AI-inference

Modal is een serverless platform voor AI- en data-workloads: je schrijft een Python-functie, decoreert die met `@app.function(gpu="H100")` en Modal regelt containers, GPU's, autoscaling en scheduling. Cold starts liggen typisch rond de 2-4 seconden, en je betaalt per seconde alleen voor wat draait — geen idle-kosten. Het platform ondersteunt GPU's van T4 tot H100 en B200, volumes voor model-weights, scheduled jobs, webhooks en sandboxes voor het veilig uitvoeren van agent-gegenereerde code. Modal is uitgegroeid tot dev-favoriet voor batch-inference, fine-tuning en custom AI-pipelines: alle infrastructuur als Python-code, zonder Kubernetes of Dockerfiles te beheren.

Direct aan de slagHoe lang duurt het voordat je de tool echt nuttig kunt gebruiken?Enige ervaring vereistHoeveel technische kennis is nodig om de tool te gebruiken?🇳🇱 NL-ondersteuningDe interface of het product is beschikbaar in het Nederlands.
Gratis proberenBezoek Modal

Feiten geverifieerd op 6 juni 2026 · hoe wij beoordelen

Laatst bijgewerkt 119 dagen geleden
Modal maakt serverless GPU-jobs in Python triviaal: deploy een functie en draai 'm op A100's. Dev-favoriet voor batch-AI en model-inference; voor één-klik OSS-modellen via API is Replicate eenvoudiger.

Waarom op de site: Modal werd snel een populair platform voor AI-engineers die Python-native workflows willen draaien op serverless GPU-infra zonder Kubernetes te beheren.

Beste alternatief: replicate

Ideaal voor

AI-engineers en data-teams die Python-workloads op GPU's willen draaien — batch-inference, fine-tuning, custom pipelines — zonder zelf clusters of Kubernetes te beheren.

Functies

Kern

Python-native deploys

Definieer containers, GPU's en schaling als Python-decorators — geen Dockerfiles of YAML.

Serverless GPU's

On-demand T4 tot H100 en B200, per seconde afgerekend zonder idle-kosten.

Snelle cold starts

Containers starten typisch in 2-4 seconden, ook met grote model-images.

Autoscaling

Schaalt automatisch van nul naar honderden containers op basis van request-volume.

Volumes & storage

Persistente volumes voor model-weights en datasets, gedeeld over functies.

Sandboxes

Geïsoleerde omgevingen om onvertrouwde of agent-gegenereerde code veilig uit te voeren.

Integraties

Scheduled jobs & webhooks

Cron-achtige scheduling en HTTP-endpoints om pipelines te orchestreren.

Gebruiksscenario's

  • Een Python-functie deployen die on-demand op H100's draait
  • Batch-inference en fine-tuning-jobs zonder eigen GPU-cluster
  • AI-pipelines orchestreren met scheduled functies en webhooks
  • Sandboxes draaien voor code die AI-agents genereren

Sterk

  • Alles in Python — geen Dockerfiles, YAML of Kubernetes
  • Snelle cold starts (2-4 seconden) en instant autoscaling
  • Per seconde afrekenen, geen idle-kosten
  • Brede GPU-keuze: T4 tot H100 en B200

Beperkingen

  • Python-only — geen first-class support voor andere talen
  • Vendor lock-in op Modal-specifieke decorators en primitieven
  • GPU-uurprijzen liggen hoger dan kale GPU-verhuurders (je betaalt voor het platformgemak)

Wat kost Modal?

Gratis versie Gratis proefperiode

Pay-per-use per seconde compute. Starter-plan gratis met $30/maand aan gratis credits; Team-plan $250/maand plus verbruik. GPU-tarieven circa: T4 ~$0,59/uur, A100 ~$3,72/uur, H100 ~$4,30/uur.

Prijzen indicatief — controleer altijd de actuele tarieven bij de aanbieder.

Specificaties

Zakelijk

DeploymentHoe je de tool gebruikt: via internet (SaaS) of zelf installeren.SaaSWerkt volledig in je browser — je hoeft niets te installeren of te beheren.
Data locatieGlobaal
Doelgroep
SoloEnterprise
NederlandsJa
Bedrijfsfuncties
Development
Integraties
PythonHugging FacePyTorchFastAPIGitHub Actions

Inzetbaarheid & UX

Tijd tot eerste waardeMinuten
SetupEenvoudig
Developer vereistJa
Gratis proberenJa
LeercurveLaag

Geschiktheid

Primaire taken

  • Een Python-functie deployen die op A100/H100-GPU's draait
  • Batch-inference of fine-tuning-jobs runnen zonder eigen cluster
  • Een AI-pipeline orchestreren met scheduled functies en webhooks

Wanneer NIET gebruiken

  • OSS-modellen via simpele REST-API draaien — Replicate is dan directer
  • Teams zonder Python-expertise
  • Strikt EU-only deployments — primair US-infra

Alternatieven voor Modal in Infrastructuur

Vergelijkbare infrastructuur-tools die we volgen op buzz, groei en functies. Bekijk de details of zet ze naast elkaar — of lees welke tool wij binnen infrastructuur als beste kiezen.

MCPModel Context Protocol — standaard voor AI-tool integratiesBekijk MCP →Together AISnelle en betaalbare API voor open-source LLM'sBekijk Together AI →Hugging FaceHet GitHub van AI — modellen, datasets en spacesBekijk Hugging Face →vLLMSnelle open-source LLM inference engineBekijk vLLM →OllamaDraai LLM's lokaal op je eigen machine — simpel en snelBekijk Ollama →ReplicateCloud-platform voor het draaien van open-source AI-modellen via APIBekijk Replicate →
Bezoek Modal

Veelgestelde vragen over Modal

Voor wie is Modal het meest geschikt?
AI-engineers en data-teams die Python-workloads op GPU's willen draaien — batch-inference, fine-tuning, custom pipelines — zonder zelf clusters of Kubernetes te beheren.
Wat kost Modal?
Modal hanteert een freemium prijsmodel. Pay-per-use per seconde compute. Starter-plan gratis met $30/maand aan gratis credits; Team-plan $250/maand plus verbruik. GPU-tarieven circa: T4 ~$0,59/uur, A100 ~$3,72/uur, H100 ~$4,30/uur. Een gratis proefperiode is beschikbaar.
Hoe moeilijk is Modal te implementeren?
De setup is eenvoudig. Tijd tot eerste waarde: minuten. Een developer is vereist voor de setup.
Wat zijn de alternatieven voor Modal?
Vergelijkbare tools zijn: Replicate, RunPod, AWS Lambda + SageMaker. Kies een alternatief als: OSS-modellen via simpele REST-API draaien — Replicate is dan directer.
Voor welke bedrijfsgrootte is Modal geschikt?
Modal is geschikt voor: Solo, Klein (2-10), Midden (11-250), Groot (250+), Enterprise.