Vast.ai เรียกเก็บค่าธรรมเนียมการโอนย้ายข้อมูลออกเท่าไหร่?
คำตอบ
Vast.ai จัดการค่าธรรมเนียมการโอนย้ายข้อมูลดังนี้: แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/เทราไบต์)
เรื่องนี้มีความสำคัญโดยเฉพาะสำหรับทีมที่ดำเนินการฝึกอบรมแบบกระจายข้ามผู้ให้บริการ หรือให้บริการโมเดลผ่าน API endpoints ที่ส่งข้อมูลขนาดใหญ่ ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออกที่เป็นศูนย์หรือต่ำสามารถลดต้นทุนโดยรวมสำหรับการใช้งานการทำนายในสภาพแวดล้อมจริงได้อย่างมาก
พื้นที่จัดเก็บที่มีให้: แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/กิกะไบต์/ชั่วโมง, คิดค่าบริการขณะที่อินสแตนซ์ยังอยู่).
ตรวจสอบราคาความกว้างแบนด์และค่าธรรมเนียมการโอนย้ายข้อมูลทั้งหมดได้ที่ Vast.ai เว็บไซต์ทางการ.
คำถามที่พบบ่อยเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Vast.ai
- งานประเภทใดที่ Vast.ai เหมาะสมที่สุด?
- คะแนน Trustpilot และจำนวนรีวิวรวมของ Vast.ai คือเท่าไร?
- ฉันสามารถใช้เฟรมเวิร์ก ML ที่กำหนดเองบน Vast.ai ได้หรือไม่?
- เครื่องมือสำหรับนักพัฒนามีอะไรบ้างที่ Vast.ai?
- Vast.ai รองรับการปรับขนาด GPU เป็นศูนย์เมื่อไม่มีการใช้งานหรือไม่?
- การรับประกัน SLA เวลาทำงานของ Vast.ai คืออะไร?
- ฉันสามารถรันการฝึกอบรมแบบกระจายข้ามการ์ดจอหลายตัวที่ Vast.ai ได้หรือไม่?
- มีอินสแตนซ์แบบ spot ให้บริการที่ Vast.ai เพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายหรือไม่?
- ฉันจะได้รับเครดิต GPU ฟรีที่ Vast.ai ได้อย่างไร?
- VRAM สูงสุดที่มีในอินสแตนซ์ GPU ของ Vast.ai คือเท่าใด?
- แผนการกำหนดราคาและตัวเลือกการเรียกเก็บเงินที่ Vast.ai มีอะไรบ้าง?
คู่มือที่มี Vast.ai
- GPU คลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับการวิจัยและการทดลอง
- GPU คลาวด์ราคาถูกที่สุดต่ำกว่า $1 ต่อชั่วโมง
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่คิดค่าบริการเป็นวินาที
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีการประมวลผล GPU แบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีการเข้าถึงผ่าน SSH
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีคลัสเตอร์ GPU หลายโหนด
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีพื้นที่เก็บข้อมูลถาวร
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่มีอินสแตนซ์แบบ Spot / Preemptible
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Docker และภาพลักษณ์แบบกำหนดเอง
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Jupyter Notebook
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่รองรับ Kubernetes
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์ที่ไม่มีค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมการจัดการผ่าน API และ CLI
- ผู้ให้บริการ GPU บนคลาวด์พร้อมเครดิตฟรี
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่ดีที่สุดพร้อม AMD MI300X
- ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่มี NVLink หรือ InfiniBand
คู่มือเหล่านี้รวม Vast.ai พร้อมผู้ให้บริการคลาวด์ GPU รายอื่นๆ จัดกลุ่มตามคุณสมบัติ GPU เฟรมเวิร์ก ความพร้อมใช้งาน และข้อกำหนดของนักพัฒนา
Vast.ai เทียบกับ Latitude.sh เทียบกับ Massed Compute - การเปรียบเทียบผู้ให้บริการ GPU (เมษายน 2026)
การเปรียบเทียบข้างเคียงของ Vast.ai เทียบกับ Latitude.sh เทียบกับ Massed Compute สแกนอย่างรวดเร็วเงินทุนสูงสุด, การแบ่งกำไร, กฎความเสี่ยง, เลเวอเรจ, แพลตฟอร์ม, เครื่องมือ, ตารางการจ่ายเงิน, ตัวเลือกการชำระเงิน, สิทธิ์การเทรด และข้อจำกัด KYC เพื่อจำกัดรายชื่อบริษัทเทรดของคุณ ข้อมูลอัปเดต เมษายน 2026
|
Vast.ai
การ์ดจอทันที ราคาชัดเจน
|
Latitude.sh
คลาวด์ GPU แบบ Bare metal ครอบคลุม 23 สถานที่ทั่วโลก
|
Massed Compute
คลาวด์ GPU พร้อมการสนับสนุนโดยตรงจากวิศวกร
|
|
|---|---|---|---|
| ภาพรวม | |||
| คะแนน Trustpilot | 4.4 | 3.7 | 0 |
| สำนักงานใหญ่ | United States | Brazil | United States |
| ประเภทผู้ให้บริการ | ตลาดการ์ดจอ | Bare Metal | เน้น GPU |
| เหมาะสำหรับ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การปรับแต่ง Stable Diffusion การประมวลผลแบบกลุ่ม การวิจัย การให้บริการ LLM AI สร้างสรรค์ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน GPU แบบ Bare Metal การปรับแต่งละเอียด การวิจัย งานเฉพาะทาง AI สร้างสรรค์ | การฝึกอบรม AI การอนุมาน การเรนเดอร์ VFX AI สร้างสรรค์ การปรับแต่งละเอียด HPC Stable Diffusion การวิจัย |
| GPU Hardware | |||
| รุ่น 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 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S RTX 6000 Ada A100 SXM H100 SXM GH200 RTX PRO 6000 | A30 RTX A5000 RTX A6000 L40S A100 SXM H100 PCIe H100 SXM H100 NVL RTX PRO 6000 H200 NVL |
| VRAM สูงสุด (GB) | 192 | 96 | 141 |
| จำนวน GPU สูงสุดต่ออินสแตนซ์ | 8 | 8 | 8 |
| การเชื่อมต่อระหว่างกัน | NVLink, InfiniBand | NVLink | NVLink |
| Pricing | |||
| ราคาเริ่มต้น ($/ชม) | $0.06/hr | $0.35/hr | $0.35/hr |
| ความละเอียดการเรียกเก็บเงิน | ต่อวินาที | ต่อชั่วโมง | รายนาที |
| Spot/Preemptible | 1 | 0 | 0 |
| ส่วนลดสำหรับการจองล่วงหน้า | สูงสุด 50% (จองล่วงหน้า 1-6 เดือน) | ไม่มีข้อมูล | ไม่มีข้อมูล |
| เครดิตฟรี | เครดิตทดสอบเล็กน้อยเมื่อสมัคร | $200 ผ่านโปรแกรมแนะนำ | ไม่มี |
| ค่าธรรมเนียมการส่งข้อมูลออก | แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/เทราไบต์) | ไม่มี | ไม่มี |
| ที่เก็บข้อมูล | แตกต่างตามโฮสต์ (ดอลลาร์/กิกะไบต์/ชั่วโมง, คิดค่าบริการขณะที่อินสแตนซ์ยังอยู่) | รวม NVMe ในเครื่อง (สูงสุด 4x 3.8TB), Block Storage $0.10/GB/เดือน, Filesystem Storage $0.05/GB/เดือน | รวม NVMe ในเครื่องท้องถิ่นกับอินสแตนซ์ |
| Infrastructure | |||
| ภูมิภาค | มากกว่า 500 แห่ง, ศูนย์ข้อมูลมากกว่า 40 แห่ง | 23 สถานที่: สหรัฐอเมริกา (8 เมือง), ละตินอเมริกา (5), ยุโรป (5), เอเชียแปซิฟิก (4), เม็กซิโกซิตี้ GPU มีในดัลลัส, แฟรงก์เฟิร์ต, ซิดนีย์, โตเกียว | สหรัฐอเมริกา (ศูนย์ข้อมูล Tier III) |
| SLA ความพร้อมใช้งาน | ไม่มี SLA อย่างเป็นทางการ (คะแนนความน่าเชื่อถือของโฮสต์แสดงให้เห็น) | 99.9% | Tier III (ออกแบบ 99.98%) |
| Developer Experience | |||
| เฟรมเวิร์ก | PyTorch TensorFlow CUDA vLLM ComfyUI | อิมเมจที่ปรับแต่งสำหรับ ML PyTorch TensorFlow (ติดตั้งโดยผู้ใช้) CUDA | PyTorch TensorFlow CUDA cuDNN ComfyUI เทมเพลต ML ที่ตั้งค่าล่วงหน้า |
| รองรับ Docker | 1 | 1 | 1 |
| การเข้าถึง SSH | 1 | 1 | 1 |
| Jupyter Notebooks | 1 | 0 | 0 |
| API / CLI | 1 | 1 | 1 |
| เวลาติดตั้ง | วินาที | วินาที | นาที |
| Kubernetes Support | 0 | 0 | 0 |
| Business Terms | |||
| ข้อตกลงขั้นต่ำ | ไม่มี | ไม่มี | ไม่มี |
| การปฏิบัติตามข้อกำหนด | SOC 2 ประเภท 2 HIPAA GDPR CCPA | การแยกผู้เช่าแบบเดี่ยว มี DPA ให้บริการ | SOC 2 Type II HIPAA |
Vast.ai
Latitude.sh
Massed Compute