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Cloud-GPU-Anbieter mit Spot- / vorübergehend verfügbaren Instanzen
Spot- oder vorübergehend verfügbare GPU-Instanzen bieten Einsparungen von 50-90 % im Vergleich zu On-Demand-Preisen, im Austausch für die Möglichkeit einer Unterbrechung während Zeiten hoher Nachfrage. Sie sind ideal für fehlertolerante Arbeitslasten wie verteiltes Training mit Checkpointing, Batch-Inferenz und Hyperparameter-Sweeps. Dieser Leitfaden listet Cloud-GPU-Anbieter auf, die Spot-Preise anbieten, und hilft Ihnen, Ihre GPU-Rechenkosten erheblich zu senken.
Trustpilot-Bewertungen
213
+1
(7d)
Hauptsitz
United States Startpreis
$0.06/hr
Max. VRAM
192 GB
Max. GPUs
8
Abrechnung
Pro Sekunde
Trustpilot-Bewertungen
211
+2
(7d)
Hauptsitz
United States Startpreis
$0.06/hr
Max. VRAM
288 GB
Max. GPUs
8
Abrechnung
Pro Sekunde
Trustpilot-Bewertungen
5
+0
(7d)
Hauptsitz
United States Startpreis
$0.11/hr
Max. VRAM
80 GB
Max. GPUs
8
Abrechnung
Pro Sekunde
Trustpilot-Bewertungen
541
+0
(7d)
Hauptsitz
United States Startpreis
$0.47/hr
Max. VRAM
288 GB
Max. GPUs
16
Abrechnung
Pro Stunde
Vast.ai vs RunPod – Vergleich der Top-Anbieter in dieser Anleitung
Vast.ai vs RunPod - GPU Provider Comparison (April 2026)
Head-to-head comparison of Vast.ai and RunPod. Check max funding, profit splits, daily and overall drawdown rules, leverage, tradable assets, payout frequency, payment and payout methods, trading permissions and KYC restrictions before you buy a challenge. Data refreshed April 2026.
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Vast.ai
Sofortige GPUs. Transparente Preisgestaltung.
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RunPod
Die Cloud, gebaut für KI — GPU-Workloads von serverlosem Inferenzbetrieb bis hin zu sofortigen Multi-Knoten-Clustern auf Abruf bereitstellen und skalieren.
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|---|---|---|
| Übersicht | ||
| Trustpilot-Bewertung | 4.4 | 3.8 |
| Hauptsitz | United States | United States |
| Anbietertyp | GPU-Marktplatz | GPU-Fokussiert |
| Am besten für | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Forschung LLM-Bereitstellung generative KI | KI-Training Inferenz Feinabstimmung Stable Diffusion Batch-Verarbeitung Rendering Forschung LLM-Bereitstellung generative KI |
| GPU Hardware | ||
| GPU-Modelle | B200 H200 H100 SXM H100 NVL A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX 5080 RTX 5070 Ti RTX 6000 Pro RTX 6000 Ada RTX 4500 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX A4000 L40S L40 A40 A10 RTX 4090 RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 4070 RTX 4060 Ti RTX 4060 RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 Ti RTX 3070 Tesla V100 Tesla T4 A2 GTX 1080 | B300 B200 H200 H100 SXM H100 PCIe H100 NVL MI300X A100 SXM A100 PCIe RTX 5090 RTX PRO 6000 L40S L40 RTX 6000 Ada RTX 5000 Ada RTX A6000 RTX A5000 RTX 4090 RTX 4080 SUPER RTX 4080 RTX 4070 Ti RTX 3090 Ti RTX 3090 RTX 3080 Ti RTX 3080 RTX 3070 A40 A30 A2 L4 |
| Max. VRAM (GB) | 192 | 288 |
| Max. GPUs/Instanz | 8 | 8 |
| Interconnect | NVLink, InfiniBand | NVLink |
| Pricing | ||
| Startpreis ($/Std.) | $0.06/hr | $0.06/hr |
| Abrechnungsgranularität | Pro Sekunde | Pro Sekunde |
| Spot/Unterbrechbar | 1 | 1 |
| Reservierte Rabatte | Bis zu 50 % (1-6 Monate reserviert) | 15-29 % (Pläne von 1 Monat bis 1 Jahr) |
| Kostenlose Guthaben | Kleines Testguthaben bei Anmeldung | 5–500 $ Bonus nach den ersten 10 $ Ausgaben |
| Ausgangsgebühren | Variiert je nach Host ($/TB) | Keine (Kostenlos) |
| Speicher | Variiert je nach Host ($/GB/Stunde, berechnet solange die Instanz besteht) | Container/Volumen (0,10 $/GB/Monat), Leerlauf-Volumen (0,20 $/GB/Monat), Netzwerkspeicher (0,07 $/GB/Monat 1TB) |
| Infrastructure | ||
| Regionen | 500+ Standorte, 40+ Rechenzentren | 31 globale Regionen |
| Verfügbarkeits-SLA | Kein formeller SLA (Zuverlässigkeitsbewertungen des Hosts sichtbar) | 99,99 % |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Docker-Unterstützung | 1 | 1 |
| SSH-Zugang | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 |
| Einrichtungszeit | Sekunden | Sofort |
| Kubernetes Support | 0 | 0 |
| Business Terms | ||
| Mindestverpflichtung | Keine | Keine |
| Compliance | SOC 2 Typ 2 HIPAA DSGVO CCPA | SOC 2 Typ II |
Vast.ai
RunPod
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