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Provedores de GPU na Nuvem com Instâncias Spot / Preemptivas
Instâncias de GPU spot ou preemptivas oferecem uma economia de 50-90% em comparação com preços sob demanda, em troca da possibilidade de interrupção durante períodos de alta demanda. Elas são ideais para cargas de trabalho tolerantes a falhas, como treinamento distribuído com checkpointing, inferência em lote e varreduras de hiperparâmetros. Este guia lista provedores de GPU na nuvem que oferecem preços spot, ajudando você a reduzir significativamente seus custos de computação com GPU.
Avaliações no Trustpilot
213
+1
(7d)
Sede
United States Preço Inicial
$0.06/hr
Máx VRAM
192 GB
Máx GPUs
8
Cobrança
Por segundo
Avaliações no Trustpilot
211
+2
(7d)
Sede
United States Preço Inicial
$0.06/hr
Máx VRAM
288 GB
Máx GPUs
8
Cobrança
Por segundo
Avaliações no Trustpilot
5
+0
(7d)
Sede
United States Preço Inicial
$0.11/hr
Máx VRAM
80 GB
Máx GPUs
8
Cobrança
Por segundo
Avaliações no Trustpilot
541
+0
(7d)
Sede
United States Preço Inicial
$0.47/hr
Máx VRAM
288 GB
Máx GPUs
16
Cobrança
Por hora
Vast.ai vs RunPod - Comparação dos principais provedores neste guia
Vast.ai vs RunPod - GPU Provider Comparison (Abril 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 Abril 2026.
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Vast.ai
GPUs instantâneos. Preços transparentes.
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RunPod
A nuvem construída para IA — implante e escale cargas de trabalho de GPU desde inferência serverless até clusters multi-nó instantâneos sob demanda.
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|---|---|---|
| Visão geral | ||
| Avaliação no Trustpilot | 4.4 | 3.8 |
| Sede | United States | United States |
| Tipo de Provedor | Mercado de GPUs | Focado em GPU |
| Melhor Para | Treinamento de IA inferência ajuste fino Stable Diffusion processamento em lote pesquisa serviço de LLM IA generativa | Treinamento de IA inferência ajuste fino Stable Diffusion processamento em lote renderização pesquisa serviço de LLM IA generativa |
| GPU Hardware | ||
| Modelos de GPU | 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 |
| Máx VRAM (GB) | 192 | 288 |
| Máx GPUs/Instância | 8 | 8 |
| Interconexão | NVLink, InfiniBand | NVLink |
| Pricing | ||
| Preço Inicial ($/hr) | $0.06/hr | $0.06/hr |
| Granularidade de Cobrança | Por segundo | Por segundo |
| Spot/Preemptível | 1 | 1 |
| Descontos Reservados | Até 50% (reservado por 1-6 meses) | 15-29% (planos de 1 mês a 1 ano) |
| Créditos Gratuitos | Crédito pequeno para teste na inscrição | Bônus de $5 a $500 após o primeiro gasto de $10 |
| Taxas de Saída | Varia conforme o host (R$/TB) | Nenhum (Grátis) |
| Armazenamento | Varia conforme o host (R$/GB/h, cobrado enquanto a instância existir) | Container/Volume ($0,10/GB/mês), Volume ocioso ($0,20/GB/mês), Armazenamento em rede ($0,07/GB/mês 1TB) |
| Infrastructure | ||
| Regiões | Mais de 500 locais, mais de 40 data centers | 31 regiões globais |
| SLA de Disponibilidade | Sem SLA formal (pontuações de confiabilidade do host visíveis) | 99,99% |
| Developer Experience | ||
| Frameworks | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA |
| Suporte Docker | 1 | 1 |
| Acesso SSH | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 1 |
| API / CLI | 1 | 1 |
| Tempo de Configuração | Segundos | Instantâneo |
| Kubernetes Support | 0 | 0 |
| Business Terms | ||
| Compromisso Mínimo | Nenhum | Nenhum |
| Conformidade | SOC 2 Tipo 2 HIPAA GDPR CCPA | SOC 2 Tipo II |
Vast.ai
RunPod
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