指南

Vercel 與 Netlify 比較:哪個代管平台適合你的專案?

如果你用 Next.js 開發、想要最緊密的框架整合,且開發者人數不多,請選 Vercel。如果你想要不分人數的一口價(成員數量不限)、內建表單,以及用於部署、頻寬與運算的單一點數餘額,請選 Netlify。兩者都能從 Git 部署、為每次變更提供預覽網址,並執行無伺服器函式。事先要知道的一條規則:Vercel 的免費 Hobby 方案僅供非商業用途。

Vercel 與 Netlify 一覽

VercelNetlify
定位為應用程式與 AI 代理打造的基礎設施;維護 Next.js讓你以 AI 或程式碼建置並上線的單一平台
免費方案Hobby:僅限個人、非商業用途Free:每月 300 點數,有硬性上限
入門付費方案(截至 2026 年 9 月)Pro:每位開發者席位每月 20 美元,含 20 美元用量額度Personal:每月 9 美元,1,000 點數
團隊方案Pro,依開發者席位計費;檢視者席位免費Pro:每月 20 美元,3,000 點數,成員數量不限
用量計費方式含一定額度,超過後依資源計費點數用於部署、頻寬、請求與運算
預覽部署適用於分支與 Pull Request每個 Pull Request 都有預覽網址
函式無伺服器函式無伺服器函式
資料庫透過 Marketplace 整合Netlify Database(託管 Postgres)
表單未列為內建功能內建表單處理

請查看 Vercel 定價 與 Netlify 定價 以取得最新價格。

我們的比較方式

我們比較的是 Vercel 與 Netlify 官方網站、定價頁與文件上公開宣告的功能、限制與價格(截至 2026 年 9 月)。我們沒有進行實際測試,也沒有衡量效能,並且省略了無法在廠商頁面上確認的說法。價格以美元計,不含稅。

免費方案:商業用途的差異

Vercel Hobby 免費且相當慷慨,但 Vercel 的文件表示它僅限非商業、個人用途。截至 2026 年 9 月,它包含每月 100 GB 的快速資料傳輸、100 萬次邊緣請求、100 萬次函式呼叫,以及 4 小時的主動 CPU 時間,最多 200 個專案,每天 100 次部署。如果超過上限,Vercel 表示通常必須等到 30 天過後才能再次使用該功能。

Netlify Free 的定價頁未提及商業用途限制。它每月提供 300 點數,有硬性上限且無法加購。它包含透過 AI、Git 或 API 部署、自訂網域與 SSL、函式、資料庫與 Blob 儲存空間,以及 CDN。

所以:對於個人專案,兩者都可以用。對於小型企業網站或你要收費的產品,Vercel 表示從第一天起就得付費使用 Pro。在 Netlify 上,請先查看其條款是否涵蓋你的使用方式,然後在超過 300 點數時再付費。

付費方案:席位與點數

這是兩者差異最大的地方。

Vercel Pro 為每位開發者席位每月 20 美元,並包含每月 20 美元的點數,可用於各項資源。檢視者席位免費。截至 2026 年 9 月,Pro 每月包含 1 TB 的快速資料傳輸與 1,000 萬次邊緣請求;超過包含額度後,依資源個別計費,例如函式呼叫每百萬次 0.60 美元起。Pro 預設有 200 美元的隨用隨付預算與通知,讓你能限制意外的帳單。Enterprise 為客製化報價。

Netlify 所有項目都使用點數計算:

  • Personal: 每月 9 美元,1,000 點數,適合個人。
  • Pro: 每月 20 美元,3,000 點數,成員數量不限,私人組織儲存庫,共用環境變數。
  • Enterprise: 客製化報價,含 99.99% SLA 與 SSO。

截至 2026 年 9 月,Netlify 列出點數的用途:正式環境部署為 15 點數,頻寬每 GB 20 點數,網頁請求每 10,000 次 2 點數,運算每 GB 小時 10 點數。付費方案可以購買更多點數(Pro:1,500 點數 10 美元),或開啟自動儲值。

實際情況是: 一個五人開發團隊在 Vercel Pro 上每月要付 100 美元(未計用量),在 Netlify Pro 上則是 20 美元(未計額外點數)。單人開發者在兩者上都是 20 美元,或在 Netlify Personal 上是 9 美元。但流量大或經常進行正式環境部署的網站,可能會快速耗盡 Netlify 點數,因此請依部署次數與頻寬,分別用兩種計費模式估算。

開發者體驗與功能

Vercel:

  • 維護 Next.js,這是熱門的開源 React 框架。
  • 每次推送到非正式分支與 Pull Request 都有預覽部署,並附分支與提交的網址。
  • Pro 方案(每個專案一個)與 Enterprise 提供自訂環境,例如 staging。
  • 針對 AI 代理提供 AI 模型閘道、沙箱環境與持久性的流程編排。
  • 透過 Marketplace 提供資料庫與儲存空間,並將連線資訊傳入你的專案。

Netlify:

  • 部署預覽:每個 Pull Request 都有預覽網址。
  • 透過 Git、CLI、拖放或 AI 提示部署。
  • 內建表單,無需後端程式碼即可收集潛在客戶資料。
  • Netlify Database,一項託管的 Postgres 服務,另外提供用於檔案儲存的 Blobs。
  • Agent Runners,用於搭配 Claude 與 Codex 等 AI 程式設計代理來建置與迭代。

如果你不確定這裡的「無伺服器」是什麼意思,我們的什麼是無伺服器指南會以簡單的方式說明。

各自適合的對象

選擇 Vercel,如果:

  • 你用 Next.js 開發,並希望走最受支援的路線
  • 你的團隊很小,或大多數協作者只需要檢視權限
  • 你想要細緻的用量計價,並能設定花費上限
  • 你正在開發 AI 功能,想使用它的閘道與代理工具

選擇 Netlify,如果:

  • 你有很多協作者,且不想支付每席費用
  • 你想用免費方案起步處理小型網站,之後再隨點數成長
  • 你希望在同一個平台上同時擁有內建表單與託管的 Postgres 選項
  • 你偏好只用一個點數餘額,而不是多個分開的用量計量

Mythex 的定位

Vercel 與 Netlify 託管的是你已經有的程式碼。如果你還沒有程式碼,像 Mythex 這樣的 AI app 製作工具會根據你在聊天中的描述為你寫好程式碼,在即時預覽中執行,並在 Pro 方案中發布到 yourname.mythex.app 或你自己的網域。託管已包含在內:已發布的 app、需要時的專用 Postgres 資料庫,以及檔案儲存,都使用你製作時所用的同一個點數餘額扣款。Pro 方案的託管費用是免費方案費率的一半。

Mythex 並不打算成為能託管任何程式碼庫的通用代管平台,它專門建置網頁 app(在 Pro 上可包裝成 Android 與 iPhone app)。如果你已經有 Next.js 專案與開發團隊,Vercel 或 Netlify 是自然的選擇。如果你想從想法直接到上線的 app,而不必設定代管,請參閱如何用 AI 製作 app。如果你用 Mythex 製作後,之後想改用其他地方代管,Pro 包含匯出功能:請參閱如何匯出並自行架設 AI 製作的 app。

結論

  • Vercel 最適合 Next.js 團隊,以及想要深度框架整合與細緻用量控制的小型團隊。請記得 Hobby 僅限非商業用途。
  • Netlify 對較大的團隊來說性價比較高,因為 Pro 的成員數量不限,而且其定價頁所述的免費方案並不限於個人專案。如果你經常部署或服務大量流量,請留意點數。

兩者都很成熟,都能在幾分鐘內從 Git 部署,而要在兩者之間搬移靜態或標準前端,通常相當直接。若要更廣泛了解代管選項(包括後端與資料庫的平台),請參閱什麼是網頁代管,以及我們的 Heroku 替代方案 彙整。

常見問題

Vercel 和 Netlify 哪個比較好?

Vercel 是 Next.js 的天然歸屬,Next.js 由 Vercel 維護,適合少數開發者、想要深度整合框架的團隊。Netlify 適合希望有許多協作者、又不想支付每席費用的團隊,並內建表單功能,且使用單一的每月點數餘額。兩者都能順利處理靜態網站與現代前端。

我能用 Vercel 的免費方案經營商業網站嗎?

不行。截至 2026 年 9 月,Vercel 的文件表示 Hobby 方案僅限非商業的個人用途。商業網站或付費產品需要使用 Pro 方案。

Vercel 和 Netlify 哪個比較便宜?

對團隊來說,通常是 Netlify 比較便宜。截至 2026 年 9 月,Vercel Pro 每位開發者席位每月 20 美元,而 Netlify Pro 每月 20 美元,成員數量不限。對單人開發者來說,基本價格差不多,因此應比較你的流量與建置在兩者上各要花多少錢。

如果超過 Netlify 免費方案的用量會怎樣?

截至 2026 年 9 月,Netlify 的免費方案每月有 300 點數,且有硬性上限,無法加購。付費方案可以開啟自動儲值,購買額外點數。

Vercel 或 Netlify 能託管資料庫嗎?

根據 Netlify 網站所述,Netlify 提供 Netlify Database,這是一項託管的 Postgres 服務。Vercel 則透過其 Marketplace 連接資料庫,並將資料庫 URL 等連線資訊提供給你的專案。兩者也都能搭配外部資料庫使用。

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