9 najlepszych alternatyw dla Jupyter Notebook w 2026 roku (darmowe i płatne)

Jupyter Notebook to wciąż domyślne środowisko do tworzenia analiz. Jest darmowe, działa lokalnie i zakłada je niemal każdy samouczek dotyczący języka Python. I właśnie dlatego ludzie szukają czegoś innego.

Powody te można podzielić na kilka kategorii. Notatniki są trudne do przeglądania i scalania. Współpraca oznacza ciągłe przesyłanie plików. Wynikiem pracy jest dokument, którego nikt spoza zespołu nie może wygodnie otworzyć. Ponadto środowiska uruchomieniowe często przestają działać przy przenoszeniu między maszynami.

Ta lista obejmuje dziewięć narzędzi, które rozwiązują przynajmniej jeden z tych problemów. Niektóre to tradycyjne notatniki z usprawnioną współpracą. Inne całkowicie zastępują notatnik zupełnie nowym interfejsem. Podane ceny to stawki, które każdy z dostawców wyświetlał na swojej stronie cennika w dniu 15 września 2026 roku.

Jak powstało to zestawienie

Ocenie poddano czternaście rozwiązań. Pięć zostało odrzuconych. Dziewięć trafiło na listę.

Kryteria selekcji były celowo rygorystyczne. Narzędzie musiało posiadać czytelny cennik opublikowany na swojej stronie internetowej w dniu pisania tego tekstu. Oznacza to ceny w dolarach amerykańskich z widocznymi pakietami, a nie tylko formularzem kontaktowym. Ta zasada wykluczyła kilka dobrych programów i warto wspomnieć, o jakie oprogramowanie chodzi i dlaczego tak się stało.

Databricks rozlicza się na podstawie jednostek DBU, a nie liczby użytkowników, więc jego cennik nie przedstawia pakietów porównywalnych z resztą tej listy. Strona cennika JetBrains Datalore była nieczytelna w dniu weryfikacji. Google Colab ukrywa swoje płatne pakiety za ekranem logowania. marimo to projekt open-source, a jego witryna nie zawiera cennika. CoCalc przekierowuje obecnie ze swojej oryginalnej domeny na nową, a tego typu zmiany warto zweryfikować przed zarekomendowaniem narzędzia.

Dwie uwagi dotyczące metodologii mają większe znaczenie niż sama lista.

Po pierwsze, wyniki weryfikacji dezaktualizują się. Narzędzie, które oferowało przejrzyste pakiety sześć miesięcy temu, może ich dziś nie mieć, a narzędzie, które wtedy odpadło, teraz mogłoby przejść weryfikację. Obie te sytuacje miały miejsce podczas tworzenia tej listy. Ponowne sprawdzenie danych jest bardziej wiarygodne niż korzystanie z nieaktualnych informacji.

Po ikinci, strona z cennikiem może zawierać ceny produktów innych niż ten, którego szukasz. Strona Anaconda wymienia kilka produktów obok siebie. Podane poniżej kwoty dotyczą omawianego produktu, a nie najwyższych stawek widocznych na stronie.

Warto jasno zaznaczyć jeszcze jedną rzecz. Jest to lista narzędzi, które spełniły kryterium opublikowanego cennika, uporządkowana pod kątem wygody czytania, a nie według rankingu punktowego. To, że jedno narzędzie pojawia się nad innym, nie oznacza, że jest lepsze dla Twojego zespołu. Sekcja „Najlepsze dla” pod koniec artykułu ma na celu ułatwienie tego wyboru.

Szybkie porównanie

Narzędzie	Cena wyjściowa	Płatne pakiety od	Najlepsze do
Powerdrill Bloom	Bezpłatnie	$199.00/rok	Analiza bez pisania kodu
Deepnote	Bezpłatnie	$39/edytora/miesiąc	Notatniki zespołowe z harmonogramowaniem
Hex	Bezpłatnie	$36/edytora/miesiąc	Aplikacje danych SQL i Python
Observable	Bezpłatnie	$22/miesiąc	Publikowanie interaktywnych wizualizacji
Count	Bezpłatnie	$49/edytora/miesiąc	Eksploracja w stylu nieskończonej tablicy (canvas)
Anaconda	Bezpłatnie	$15/użytkownika/miesiąc	Zarządzane środowiska Python
Posit Cloud	Bezpłatnie	$25/miesiąc	R i RStudio w przeglądarce
Saturn Cloud	Stawka godzinowa	$0.09/godzinę	GPU i wymagające obliczenia
Nextjournal	Bezpłatnie	$299/miesiąc	Powtarzalne badania naukowe

1. Powerdrill Bloom

Powerdrill Bloom podchodzi do problemu z zupełnie innej strony. Zamiast ułatwiać udostępnianie notatników, całkowicie eliminuje notatnik z procesu pracy. Przesyłasz pliki. Wprowadzasz zapytanie w języku naturalnym. Agent zwraca analizę wraz z wykresem, dokumentem lub prezentacją, która ją przedstawia.

Najlepsze dla

Analityków i zespołów, dla których wąskim gardłem nie są umiejętności programowania w języku Python, ale czas realizacji, a także dla każdego, czyi odbiorcy potrzebują czytelnego raportu końcowego zamiast pliku notatnika. Sprawdza się również w zespołach mieszanych, w których część osób pisze kod, a część nie, ale wszyscy muszą pracować na tych samych plikach źródłowych.

Kluczowe możliwości

Obsługiwane są pliki Excel, CSV, PDF oraz ogólne dokumenty, a także wbudowane wyszukiwanie w otwartych źródłach danych. Na podstawie przesłanego pliku agent generuje wnioski, wykresy i podsumowania, a także może tworzyć slajdy, dokumenty Office, arkusze kalkulacyjne i obrazy jako gotowe materiały. Umiejętności agenta pozwalają na obsługę powtarzalnych procedur, a zaplanowane zadania umożliwiają automatyczne, ponowne uruchamianie analiz. Wyższe pakiety dodają zadania agenta na poziomie Claude Code i Codex do wieloetapowych prac.

Cennik

Pakiet Free kosztuje $0.00 i obejmuje 1 000 codziennie odnawianych kredytów oraz jedno zaplanowane zadanie. Pro kosztuje $199.00 rocznie i dodaje 5 000 kredytów miesięcznie, głębszą analizę, niestandardowe umiejętności agenta oraz 20 zaplanowanych zadań. Plus kosztuje $399.00 rocznie z 11 000 kredytów miesięcznie. Premium kosztuje $1,990.00 rocznie z 60 000 kredytów miesięcznie do zadań o dużej intensywności. Pakiety Team są wyceniane za użytkownika ze wspólnymi kredytami zespołowymi.

Zalety

Wyniki są zapisywane w formatach, które inni mogą łatwo otworzyć, co całkowicie eliminuje etap eksportu. Język naturalny sprawia, że analitycy, którzy nie piszą w języku Python, nie napotykają barier. Zaplanowane zadania zmieniają jednorazową analizę w proces cykliczny bez potrzeby stosowania dodatkowych narzędzi. Ponieważ danymi wejściowymi jest plik, a nie połączona hurtownia danych, przed zadaniem pierwszego pytania nie ma potrzeby przeprowadzania konfiguracji.

Wady

Pakiet Free obejmuje tylko jedno zaplanowane zadanie, więc praca cykliczna w praktyce wymaga płatnego planu. Jednostką zużycia są kredyty, a nie godziny obliczeniowe. To inny model rozliczeń niż w przypadku pozostałych narzędzi z tej listy. Intensywni użytkownicy muszą kontrolować swój miesięczny limit. Narzędzie to nie jest również odpowiednim wyborem, jeśli Twoim celem jest pisanie i przechowywanie kodu Python.

Chcesz sprawdzić, jak daleko agent zorientowany na pliki zajdzie z Twoimi własnymi danymi? Wypróbuj Powerdrill Bloom.

2. Deepnote

Deepnote to najbliższy na tej liście odpowiednik hasła „Jupyter Notebook, ale z działającą współpracą”. Metafora notatnika pozostaje nienaruszona. Zmieniasz się to, że w tym samym notatniku może pracować jednocześnie kilka osób, a sam notatnik może działać w tle bez nadzoru.

Najlepsze dla

Zespołów zajmujących się danymi, które chcą nadal pisać notatniki, ale mają dość przesyłania sobie plików .ipynb. To najmniej rewolucyjna zmiana na tej liście. Zespół, który ma już wypracowany nawyk korzystania z Jupyter Notebook, nie musi nikogo przeszkalać, aby dokonać migracji.

Aby dokładniej przyjrzeć się, jak Deepnote wypada na tle bezpośredniej konkurencji, zobacz to zestawienie alternatyw dla Deepnote.

Kluczowe możliwości

Współpraca i edycja w czasie rzeczywistym stanowią tu fundament. Oprócz tego dostępne są harmonogramowane notatniki, wykonywanie zadań w tle oraz 30-dniowa historia wersji. Płatne pakiety łączą miesięczne limity kredytów AI, CPU i GPU, zamiast naliczać za nie opłaty osobno, oraz oferują dostęp do mocniejszych maszyn.

Cennik

Dostępny jest pakiet bezpłatny. Plan Team kosztuje $39 za edytora miesięcznie przy rozliczeniu rocznym. Obejmuje on co miesiąc $39 w kredytach AI, $280 na CPU i $50 na GPU. Pakiet Enterprise jest wyceniany indywidualnie. Darmowe konta mają 15-minutowy okres bezczynności; pakiety Team i Enterprise oferują 24 godziny.

Zalety

Koszt migracji jest bliski zeru dla każdego, kto już tworzy pliki Jupyter Notebook. Harmonogramowanie i wykonywanie zadań w tle wypełniają lukę w automatyzacji, która zmusza wiele zespołów do rezygnacji z lokalnego Jupyter Notebook. Zbiorcze limity obliczeniowe sprawiają, że miesięczne wydatki są przewidywalne.

Wady

Cena jest naliczana za edytora, więc koszt rośnie wraz z liczbą pracowników, a nie rzeczywistym zużyciem. Staje się to kosztowne dla dużego zespołu, w którym tylko kilka osób regularnie pisze kod. 15-minutowy limit bezczynności w darmowym pakiecie to zbyt krótko na swobodną eksplorację danych. Dołączone kredyty są podzielone osobno na AI, CPU i GPU, co oznacza konieczność śledzenia trzech różnych limitów zamiast jednego.

3. Hex

Hex traktuje notatnik jako jeden z elementów większej całości. W komórkach piszesz kod SQL i Python. Następnie publikujesz wynik jako interaktywną aplikację. Filtry i pola wprowadzania danych sprawiają, że może z niej korzystać nawet osoba bez przygotowania technicznego.

Najlepsze dla

Zespołów, w których analiza musi kończyć się udostępnianą aplikacją, a nie dokumentem, i gdzie SQL jest co najmniej tak samo ważny jak Python. Doskonale sprawdza się w działach analiz, które wielokrotnie odpowiadają na to samo pytanie przy użyciu różnych parametrów.

Aby zobaczyć, jak Hex wypada na tle innych narzędzi z tej samej kategorii, zapoznaj się z tym zestawieniem alternatyw dla Hex.

Kluczowe możliwości

Komórki SQL i Python znajdują się obok siebie w tym samym projekcie. Kreator aplikacji przekształca gotową analizę w interaktywny interfejs. Moc obliczeniową można wybierać dla każdego projektu osobno – od małych profili po maszyny wyposażone w GPU.

Cennik

Pakiet Community jest bezpłatny. Professional kosztuje $36 za edytora miesięcznie. Team to koszt $75 za edytora miesięcznie. Moc obliczeniowa jest rozliczana osobno za każdą minutę użytkowania. Profile od Extra Small do Medium są bezpłatne. Profil Large kosztuje $0.32 za godzinę, Extra Large $0.65, 2XL $1.29, a 4XL $2.58. Profile GPU kosztują $2.93 dla L4 oraz $4.06 dla A10G.

Zalety

Publikowanie wyników w formie aplikacji bezpośrednio rozwiązuje problem typu „nikt nie czyta moich notatników”. Darmowa moc obliczeniowa na mniejszych profilach sprawia, że wstępna eksploracja danych jest tania. Użytkownicy preferujący SQL nie są traktowani po macoszemu.

Wady

Koszty obliczeń są doliczane do ceny za licencję edytora, więc miesięczny rachunek składa się z dwóch różnych pozycji. Prognozowanie rocznych wydatków wymaga oszacowania zużycia, a nie tylko liczby pracowników. Większe profile i praca z GPU szybko generują koszty przy rozliczeniu minutowym. Warstwa tworzenia aplikacji stanowi główną wartość, co sprawia, że Hex oferuje więcej niż potrzebujesz, jeśli szukasz jedynie lepszego notatnika.

4. Observable

Observable podchodzi do notatników od strony wizualizacji. Zostało zaprojektowane z myślą o publikowaniu, a wyniki są domyślnie interaktywne, w przeciwieństwie do statycznych obrazów wklejanych do dokumentu.

Najlepsze dla

Każdego, czyim celem jest stworzenie wykresu, który inni będą mogli samodzielnie badać, oraz dla zespołów, które chcą osadzać swoje prace na stronie internetowej lub w systemie wiki, zamiast pobierać pliki. To naturalny wybór do publikacji danych skierowanych do szerokiego grona odbiorców, gdzie czytelnik powinien mieć możliwość samodzielnego sprawdzenia liczb.

Kluczowe możliwości

Notatniki oferują połączenia z bazami danych i załączniki plików. Opcja osadzania pozwala umieścić wyniki w dowolnym miejscu. Wbudowany agent posiada dzienny limit tokenów, który zależy od wybranego pakietu. Plany Team dodają wspólne przestrzenie robocze i prywatne konta dla przeglądających.

Cennik

Dostępny jest pakiet Free. Pro kosztuje $22 miesięcznie (lub $25 przy rozliczeniu miesięcznym). Team kosztuje $40 za edytora miesięcznie (lub $45 przy rozliczeniu miesięcznym) i jest oznaczony jako „wkrótce”. Pakiet Enterprise jest wyceniany indywidualnie. Prywatni widzowie w planie Team kosztują $10 za widza miesięcznie. Załączniki plików są ograniczone do 1 GB miesięcznie, a czas obliczeniowy do pięćdziesięciu minut miesięcznie w płatnych pakietach indywidualnych.

Zalety

Interaktywne, łatwe do osadzenia wyniki to najmocniejsza strona tego narzędzia na całej liście, jeśli chodzi o wszelkiego rodzaju wykresy. Indywidualny pakiet Pro to najtańszy płatny próg wejścia w tym zestawieniu. Połączenia z bazami danych są standardem w płatnych planach.

Wady

Pięćdziesiąt minut obliczeń miesięcznie to bardzo skromny budżet na cokolwiek wykraczającego poza samą wizualizację. Zakłada się, że zaawansowana transformacja danych odbywa się przed ich zaimportowaniem. Limit załączników wynoszący 1 GB wyklucza pracę z dużymi lokalnymi zbiorami danych. Plan Team jest oznaczony jako „wkrótce”, więc pełna współpraca nie jest jeszcze dziś dostępna.

5. Count

Count zastępuje liniowy notatnik nieskończoną tablicą (canvas). Komórki stają się węzłami, które można układać w przestrzeni. Połączenia między nimi pozostają widoczne. Dzięki temu strukturę analizy łatwiej śledzić niż przy przewijaniu strony z góry na dół.

Najlepsze dla

Wielowątkowych analiz eksploracyjnych oraz zespołów, które muszą pokazać interesariuszom cały proces myślowy, a nie tylko sam wynik. Doskonale sprawdza się podczas przeglądów, gdzie kluczowe jest pytanie, jak doszło do uzyskania danej liczby, a nie tylko jaka to liczba.

Kluczowe możliwości

Komórki Python i SQL na wspólnej tablicy, wizualizacje no-code dla osób, które nie piszą w żadnym z tych języków, historia wersji, biała lista domen oraz wsparcie dla MCP. Konta dla przeglądających (viewer) są wliczone w cenę na każdym poziomie subskrypcji.

Cennik

Pakiet Free kosztuje $0 dla małych zespołów i projektów osobistych. Pro to koszt $49 za edytora miesięcznie. Scale kosztuje $69 za edytora miesięcznie i oferuje większą wydajność dla dużych organizacji. Count deklaruje, że konta dla przeglądających są wliczone w każdy pakiet bez żadnych opłat podstawowych.

Zalety

Tablica sprawia, że wielowątkowa analiza staje się czytelna, podczas gdy liniowe przewijanie z góry na dół ukrywa te powiązania. Darmowe konta dla przeglądających na każdym poziomie sprawiają, że koszt udostępniania wynosi zero. Wizualizacje no-code pozwalają na współpracę szerszemu gronu osób.

Wady

Konta edytorów stanowią najdroższy próg wejścia w przeliczeniu na użytkownika spośród wszystkich narzędzi typu notatnik na tej liście. Model tablicy wymaga całkowitej zmiany nawyków dla każdego, kto przechodzi bezpośrednio z Jupyter Notebook. Darmowy pakiet jest przeznaczony raczej dla małych zespołów i projektów osobistych niż do pracy produkcyjnej.

6. Anaconda

Anaconda nie jest notatnikiem. To warstwa leżąca u jego podstaw. Jeśli powodem rezygnacji z Jupyter Notebook jest to, że środowiska przestają działać przy przenoszeniu między maszynami, to jest to element stosu technologicznego, któremu warto się przyjrzeć.

Najlepsze dla

Organizacji, w których problemem jest samo środowisko Python: powtarzalność, pochodzenie pakietów i polityka bezpieczeństwa. Ma to największe znaczenie tam, gdzie nieudana kompilacja lub niezweryfikowany pakiet wiążą się z realnymi kosztami.

Kluczowe możliwości

Zarządzanie pakietami, w którym każdy pakiet jest weryfikowany, podpisany i sprawdzany pod kątem zgodności z zasadami, zanim trafi do programisty. Wyselekcjonowane pakiety do analizy danych, uczenia maszynowego i AI, a także Anaconda Assistant pomagający w pisaniu kodu. Płatne pakiety dodają wspólne, powtarzalne środowiska zespołowe, kontrolę nad przestrzenią roboczą oraz zarządzanie zgodnością (governance) do użytku produkcyjnego.

Cennik

Pakiet Anaconda Core jest bezpłatny ($0) do nauki i projektów osobistych. Starter kosztuje $15 za użytkownika miesięcznie i oferuje wspólne, powtarzalne środowiska zespołowe. Business to koszt $50 za użytkownika miesięcznie za zarządzane, bezpieczne pakiety w środowisku produkcyjnym. Uwaga: strona z cennikiem Anaconda zawiera również inne produkty z własnymi pakietami; nie wchodzą one w skład Core.

Zalety

Rozwiązuje problem rozbieżności środowisk u samego źródła, zamiast go omijać. Zweryfikowane i podpisane pakiety mają kluczowe znaczenie w branżach regulowanych. Darmowy pakiet jest w pełni użyteczny do pracy indywidualnej.

Wady

Anaconda działa pod interfejsem notatnika, a nie go dostarcza, więc stanowi uzupełnienie innych narzędzi z tej listy, a nie ich zamiennik. Wartość ta jest w większości niewidoczna dla indywidualnych użytkowników, którzy nie zmagają się z problemami ze środowiskiem. Strona cennika łączy kilka produktów, co ułatwia błędne odczytanie pakietów Core.

7. Posit Cloud

Posit Cloud to hostowana wersja środowiska RStudio. Jeśli Twoje analizy powstają w języku R, jest to najbardziej bezpośrednia odpowiedź na tej liście. To samo dotyczy sytuacji, gdy uczysz tego języka grupę studentów.

Najlepsze dla

Użytkowników języka R oraz każdego, kto uczy analizy danych i potrzebuje środowisk, które działają identycznie u każdego uczestnika zajęć. Zastosowanie w edukacji to najmocniejszy punkt tego narzędzia, ponieważ problem z konfiguracją znika jednocześnie dla wszystkich studentów.

Kluczowe możliwości

Projekty RStudio w przeglądarce ze wspólnymi przestrzeniami, połączeniami danych i szablonami projektów. Moc obliczeniowa jest mierzona w godzinach, z określonymi limitami RAM, CPU i czasu wykonywania dla każdego pakietu. Dostępne są dedykowane plany Instructor i Student do celów dydaktycznych. Właściciele kont mogą włączyć Posit Assistant – asystenta kodowania AI dla projektów RStudio.

Cennik

Pakiet Free kosztuje $0 na zawsze i oferuje 25 projektów, 25 godzin obliczeniowych miesięcznie, 1 GB RAM oraz godzinny limit czasu wykonywania zadania. Basic kosztuje $25 miesięcznie ze 150 godzinami w pakiecie, 8 GB RAM i nielimitowaną liczbą projektów. Standard to koszt $75 miesięcznie z 500 godzinami, 32 GB RAM, 8 procesorami CPU i SSO przez SAML. Dla uprawnionych nauczycieli i studentów pakiet Instructor kosztuje $15 miesięcznie z 300 godzinami, a Student $5 miesięcznie z 75 godzinami. Dodatkowe godziny w płatnych planach kosztują 10¢ za każdą.

Zalety

Najbardziej przejrzyste rozliczanie mocy obliczeniowej na tej liście: godziny, RAM, CPU i limity wykonywania są jasno określone dla każdego pakietu. Cennik edukacyjny jest publicznie dostępny, a nie ustalany indywidualnie. Darmowy plan w zupełności wystarcza do realizacji realnych zajęć dydaktycznych.

Wady

Środek ciężkości to język R i RStudio, co czyni to narzędzie mniej uniwersalnym dla zespołów skupionych na języku Python. 1 GB pamięci RAM w darmowym pakiecie i godzinny limit wykonywania wykluczają większe zadania. SSO jest dostępne dopiero od pakietu Standard wzwyż.

8. Saturn Cloud

Saturn Cloud odpowiada na konkretny problem: laptop ma zbyt małą moc obliczeniową. Oferuje hostowane notatniki połączone z maszynami wyposażonymi nawet w osiem procesorów GPU i rozlicza się godzinowo, a nie za liczbę użytkowników.

Najlepsze dla

Trenowania, dostrajania (fine-tuning) i wszelkich zadań, w których ograniczeniem jest sprzęt, a nie współpraca. To właściwa odpowiedź, gdy sam notatnik działa bez zarzutu, ale maszyna pod nim nie daje sobie rady.

Kluczowe możliwości

Hostowane środowiska działające na bazie publicznie dostępnego katalogu typów maszyn – od instancji wyłącznie z procesorami CPU po węzły z układami NVIDIA H100 i H200. Maszyny są dobierane pod kątem konkretnego zadania i rozliczane godzinowo, a przestrzeń dyskowa jest wyceniana osobno.

Cennik

Cennik opiera się na stawkach godzinowych za maszynę, a nie za użytkownika. Instancje CPU zaczynają się od $0.09 za godzinę dla profilu Large z 16 GB RAM i 4 vCPU, a kończą na $6.12 za godzinę dla c5.metal ze 192 GB RAM i 96 vCPU. Opcje GPU zaczynają się od $0.15 za godzinę dla g4dn.xlarge z układem T4, a sięgają $23.6 za godzinę dla węzła z ośmioma układami H100 lub H200. Przestrzeń dyskowa kosztuje $0.20 za GB miesięcznie. Saturn Cloud zaznacza, że w pakiecie Pro opłaty te są naliczane w krokach co $10.

Zalety

Jedyna opcja w tym zestawieniu, która pozwala na realizację poważnych zadań na GPU bez konieczności tworzenia osobnego projektu infrastrukturalnego. Rozliczenie godzinowe oznacza, że nieaktywne zespoły nie płacą za puste licencje. Pełny katalog maszyn jest opublikowany, co pozwala oszacować koszty przed podjęciem decyzji.

Wady

Opublikowany cennik Saturn Cloud opiera się na stawkach godzinowych za maszynę, a nie za użytkownika. Budżetowanie wygląda więc zupełnie inaczej niż w przypadku reszty tej listy i trudniej jest nałożyć limity wydatków. Koszty zależą wyłącznie od zużycia, co oznacza kary finansowe za zapomnienie o wyłączeniu maszyny. Funkcje współpracy nie są tu priorytetem, więc zespół opuszczający Jupyter z powodów związanych z udostępnianiem nie znajdzie tu rozwiązania.

9. Nextjournal

Nextjournal opiera się na idei powtarzalności. Środowisko, w którym uruchomiono notatnik, jest zapisywane razem z nim, dzięki czemu ponowne uruchomienie pracy po kilku miesiącach daje ten sam wynik zamiast błędu.

Najlepsze dla

Grup badawczych oraz każdego, kto potrzebuje mieć pewność, że analiza uruchomi się bez problemu za rok. Prace regulowane i akademickie wprost stawiają taki wymóg, podczas gdy większość narzędzi traktuje go po macoszemu.

Kluczowe możliwości

Nielimitowane prywatne notatniki z zarządzaniem danymi i kluczami dostępu (secrets), wersjonowane środowiska, niestandardowe limity czasu wyłączenia oraz zaplanowane automatyczne uruchomienia. Pakiety Team zawierają miesięczne kredyty obliczeniowe, a dodatkowa moc jest rozliczana za faktyczne użycie. Pakiet Enterprise dodaje wdrożenie hostowane lub lokalne (on-premises) oraz wewnętrzne publikowanie.

Cennik

Pakiet Free kosztuje $0 i oferuje nielimitowane prywatne notatniki oraz podstawową moc obliczeniową w ramach polityki uczciwego użytkowania (fair use). Team zaczyna się od $299 miesięcznie i obejmuje pięciu edytorów. Każdy dodatkowy edytor to koszt $99 miesięcznie. Plan zawiera około $240 miesięcznie w kredytach obliczeniowych. Enterprise zaczyna się od $499 miesięcznie dla pięciu edytorów (dodatkowi edytorzy po $125 miesięcznie) i zawiera około $400 miesięcznie w kredytach. Nextjournal wspomina również o taryfach akademickich, dla organizacji non-profit oraz dla nauczycieli.

Zalety

Powtarzalność jest wpisana w samą architekturę narzędzia, a nie dodana jako funkcja poboczna, co zdarza się rzadko. Darmowy pakiet pozwala na nielimitowane prywatne notatniki, co większość konkurentów ogranicza. Dołączone kredyty obliczeniowe są znaczne w stosunku do ceny pakietu.

Wady

Próg wejścia na poziomie $299 miesięcznie czyni to narzędzie najdroższym na tej liście dla małego zespołu. Cennik zakłada obecność pięciu edytorów, więc dwuosobowa grupa płaci za pięciu. Moc obliczeniowa wykraczająca poza dołączone kredyty jest rozliczana za faktyczne użycie i doliczana do opłaty podstawowej.

Najlepsze dla: wybór na podstawie rzeczywistych potrzeb

Lista ta dzieli się wyraźnie wokół jednego pytania: co nie działa w Twojej obecnej konfiguracji?

Jeśli problemem jest współpraca, w pierwszej kolejności przyjrzyj się Deepnote. Zachowuje on formę notatnika i rozwiązuje kwestię udostępniania. Count to alternatywa, jeśli Twoja analiza ma strukturę wielowątkową i chcesz, aby było to widoczne.

Jeśli problemem są odbiorcy, zarówno Hex, jak i Observable pozwalają stworzyć coś, z czego współpracownik może łatwo skorzystać. Hex tworzy aplikacje z polami wprowadzania danych i filtrami. Observable generuje interaktywne wizualizacje gotowe do osadzenia.

Jeśli problemem jest sam fakt pisania kodu, Powerdrill Bloom to opcja, która eliminuje ten wymóg. Przesyłasz pliki i zapytanie w języku naturalnym, a otrzymujesz gotową analizę i sformatowany dokument końcowy.

Jeśli problemem jest sprzęt, wybierz Saturn Cloud. To jedyne rozwiązanie w zestawieniu, które oferuje węzły z ośmioma procesorami GPU w publicznie dostępnych stawkach godzinowych.

Jeśli problemem jest środowisko uruchomieniowe, wybierz Anaconda. Działa ono pod spodem dowolnego notatnika, z którego korzystasz.

Jeśli problemem jest język programowania, wybierz Posit Cloud dla języka R. To również najlepsza opcja do celów dydaktycznych, ponieważ pakiety Instructor i Student są publicznie dostępne, a nie negocjowane indywidualnie.

Jeśli problemem jest to, że stare projekty przestają działać, wybierz Nextjournal – pod warunkiem, że Twój budżet pozwala na wydatki od $299 miesięcznie.

Co sprawdzić przed zmianą narzędzia

O powodzeniu migracji decydują cztery kwestie, z których żadna nie pojawia się na stronie z cennikiem.

Gdzie faktycznie znajdują się dane. Narzędzia na tej liście dzielą się na te, które łączą się z hurtownią danych, oraz te, do których przesyła się pliki. Hex, Count i Observable wymagają połączeń z bazami danych. Powerdrill Bloom działa na przesłanych plikach. Jeśli Twoje dane znajdują się w arkuszach kalkulacyjnych na czyimś laptopie, narzędzie zorientowane na hurtownie danych zmusi Cię do przeprowadzenia dodatkowego projektu wdrożeniowego, zanim przyniesie jakąkolwiek korzyść.

Kto musi zapoznać się z wynikiem. Jeśli odbiorcą jest współpracownik, który nigdy nie otworzy notatnika, wybierz narzędzia publikujące aplikacje lub dokumenty. Usprawnienie samego procesu edycji w żaden sposób nie pomoże takiemu czytelnikowi.

Jak rozliczana jest moc obliczeniowa. W zestawieniu reprezentowane są trzy modele. Cennik oparty na liczbie użytkowników jest przewidywalny i rośnie wraz z zatrudnieniem. Rozliczenie godzinowe jest przewidywalne tylko wtedy, gdy ktoś pamięta o wyłączaniu maszyn. Limity kredytów plasują się pośrodku. Wybierz model, który Twój dział finansowy jest w stanie realnie kontrolować.

Czy chcesz zachować kod. Kilka narzędzi z tej listy zakłada, że kod Python lub SQL pozostanie kluczowym elementem pracy. Jedno z nich powstało z myślą o sytuacji, gdy tak nie jest. To najważniejszy punkt decyzyjny na tej liście i warto na niego odpowiedzieć przed porównaniem cen.

Ostatnia praktyczna uwaga: eksport. Przed podjęciem decyzji sprawdź, co możesz wyeksportować z narzędzia, jeśli przestaniesz płacić. Narzędzie w formie notatników zazwyczaj pozwalają na pobranie pliku notatnika. W przypadku narzędzi opartych na tablicach i aplikacjach bywa z tym bardzo różnie.

Ostateczny werdykt

Dla większości zespołów rezygnujących z lokalnego Jupyter Notebook z powodu uciążliwego udostępniania, Deepnote to najkrótsza droga. Notatnik pozostaje, a problemy znikają. Cena $39 za edytora miesięcznie plasuje to narzędzie w średnim przedziale cenowym na tej liście.

Dla zespołów, których rzeczywistym problemem jest to, że sam notatnik nie jest odpowiednim formatem końcowym, wybór leży między Hex, Observable i Powerdrill Bloom. Hex i Observable zachowują kod, ale zmieniają formę prezentacji wyników. Powerdrill Bloom zmienia natomiast formę wprowadzania danych – przyjmuje pliki oraz zapytania w języku naturalnym, zwracając zarówno analizę, jak i gotowy dokument. To, które z tych trzech narzędzi będzie odpowiednie, zależy od tego, czy Twój zespół chce nadal pisać kod, czy woli z tego zrezygnować.

Osiem z dziewięciu opisywanych narzędzi oferuje darmowe pakiety, więc koszt ich przetestowania to zaledwie jedno popołudnie, a nie długoterminowe zobowiązanie.

Często zadawane pytania

Jaka jest najlepsza darmowa alternatywa dla Jupyter Notebook?

Osiem z dziewięciu opisywanych tu narzędzi oferuje darmowy pakiet, więc odpowiedź zależy od Twoich ograniczeń. Darmowy plan Nextjournal pozwala na nielimitowane prywatne notatniki. Posit Cloud oferuje 25 godzin obliczeniowych miesięcznie bez żadnych opłat. Anaconda Core jest bezpłatna do użytku indywidualnego. Deepnote, Hex, Observable, Count i Powerdrill Bloom posiadają darmowe pakiety z limitami zużycia.

Dlaczego ludzie rezygnują z Jupyter Notebook?

Cztery najczęstsze powody to współpraca, przegląd kodu, format wyjściowy i środowiska uruchomieniowe. Pliki Jupyter Notebook są trudne do jednoczesnej edycji i trudne do porównywania (diff) w systemach kontroli wersji. Przekazanie ich nietechnicznemu odbiorcy bywa kłopotliwe. Zależą one również od lokalnego środowiska, które różni się w zależności od maszyny. Każde narzędzie na tej liście rozwiązuje co najmniej jeden z tych problemów. Bardzo niewiele z nich radzi sobie ze wszystkimi czterema, dlatego wybór zależy od tego, która z tych wad jest najbardziej uciążliwa dla Twojego zespołu.

Czy mogę korzystać z alternatywy dla Jupyter bez znajomości języka Python?

Tak, choć narzędzia różnią się pod względem stopnia zaawansowania tej możliwości. Count oferuje wizualizacje no-code obok komórek Python i SQL. Powerdrill Bloom opiera się na zapytaniach w języku naturalnym dotyczących przesłanych plików, a nie na kodzie. Pozostałe narzędzia zakładają, że piszesz w języku Python lub SQL. Jeśli nikt w zespole nie pisze kodu, lista potencjalnych rozwiązań staje się bardzo krótka.

Ile kosztują alternatywy dla Jupyter Notebook?

Płatne progi wejścia na tej liście wahają się od $15 za użytkownika miesięcznie w przypadku Anaconda Starter do $299 miesięcznie za Nextjournal Team. Most notebook-style tools sit między $22 a $49 za edytora miesięcznie. Wyjątkiem jest Saturn Cloud, który rozlicza się godzinowo, zaczynając od $0.09 za godzinę.

Która alternatywa dla Jupyter jest najlepsza dla zespołów?

Deepnote i Hex to dwa rozwiązania zaprojektowane z myślą o pracy zespołowej, kosztujące odpowiednio $39 i $75 za edytora miesięcznie. Count oferuje darmowe konta dla przeglądających na każdym poziomie subskrypcji, co obniża koszty udostępniania analiz osobom, które jedynie zapoznają się z wynikami. Plan Team w Observable jest oznaczony jako „wkrótce”. W zespołach, w których większość członków jedynie przegląda analizy, a nie je tworzy, polityka dotycząca kont dla przeglądających ma większe znaczenie niż cena za licencję edytora.

Podsumowanie

Jupyter Notebook nigdzie się nie wybiera i żadne z tych narzędzi nie twierdzi, że powinno być inaczej. Ich twórcy po prostu biorą jeden aspekt, z którym lokalne notatniki radzą sobie kiepsko, i rozwiązują go we właściwy sposób.

Zacznij od nazwania tego, co najbardziej przeszkadza Ci w Jupyter Notebook. Jeśli to udostępnianie – wybierz Deepnote. Jeśli to format końcowy – Hex lub Observable. Jeśli to moc obliczeniowa – Saturn Cloud. Jeśli to środowiska uruchomieniowe – Anaconda. Jeśli to język R – Posit Cloud. Jeśli to powtarzalność – Nextjournal. A jeśli szczerą odpowiedzią jest to, że samo pisanie kodu spowalnia Twoją pracę, przyjrzyj się Powerdrill Bloom. Narzędzie to eliminuje ten krok, zamiast go przyspieszać.

Każda opcja w tym zestawieniu, z wyjątkiem Saturn Cloud, oferuje darmowy pakiet. Przetestuj je na prawdziwym pliku i przy realnym terminie, zanim zdecydujesz się na zakup.