NVIDIA L4 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU Karşılaştırması (Apr 2026)

NVIDIA L4 (24GB GDDR6, 121 TFLOPS FP16, Ada Lovelace) vs NVIDIA RTX 4000 Ada (20GB GDDR6, 107 TFLOPS FP16, Ada Lovelace). Cloud pricing: NVIDIA L4 from $0.39/hr, NVIDIA RTX 4000 Ada from $0.76/hr. Compare specs, VRAM, performance, and pricing across 2 cloud providers to find the best GPU for your AI workload.

NVIDIA L4 vs NVIDIA RTX 4000 Ada — GPU Karşılaştırması (Apr 2026)
NVIDIA L4
24GB GDDR6 · Ada Lovelace
View NVIDIA L4 Pricing
NVIDIA RTX 4000 Ada
20GB GDDR6 · Ada Lovelace
View NVIDIA RTX 4000 Ada Pricing
Özellikler
Üretici NVIDIA NVIDIA
Mimari Ada Lovelace Ada Lovelace
VRAM 24 GB GDDR6 20 GB GDDR6
Bant Genişliği 300 GB/s 360 GB/s
FP16 (Tensor) 121.0 TFLOPS 107.0 TFLOPS
FP32 30.3 TFLOPS 26.7 TFLOPS
TDP 72W 130W
Çıkış Yılı 2023 2023
Segment Data center Professional
En Uygun Inference video transcoding lightweight AI workloads Entry professional AI CAD visualization
Bulut Fiyatlandırması
En Ucuz Talep Üzerine $0.39/hr $0.76/hr
En Ucuz Spot
Sağlayıcılar 1 1
Sağlayıcı Fiyatlandırması (Talep Üzerine)
RunPod $0.39/hr Uygulanamaz
DigitalOcean Uygulanamaz $0.76/hr
NVIDIA L4 NVIDIA RTX 4000 Ada

Top Providers for NVIDIA L4 and NVIDIA RTX 4000 Ada

These 2 providers offer both NVIDIA L4 and NVIDIA RTX 4000 Ada. Full head-to-head comparison of GPU models, pricing, infrastructure, and developer tools.

RunPod vs DigitalOcean - GPU Sağlayıcı Karşılaştırması (Nisan 2026)

RunPod ve DigitalOcean'in karşılaştırması. Maksimum fonlama, kar payları, günlük ve genel zarar durdurma kuralları, kaldıraç, işlem yapılabilir varlıklar, ödeme sıklığı, ödeme ve ödeme yöntemleri, ticaret izinleri ve KYC kısıtlamalarını satın almadan önce kontrol edin. Veriler Nisan 2026 tarihinde yenilendi.

RunPod vs DigitalOcean - GPU Sağlayıcı Karşılaştırması (Nisan 2026)
RunPod
Yapay Zeka için inşa edilmiş bulut — sunucusuz çıkarımdan anında çok düğümlü kümelere kadar GPU iş yüklerini talep üzerine dağıtın ve ölçeklendirin.
Visit RunPod
DigitalOcean
Basit, ölçeklenebilir AI/ML için GPU bulutu
Visit DigitalOcean
Genel Bakış
Trustpilot Puanı 3.7 4.6
Merkez Ofis United States United States
Sağlayıcı Türü GPU Odaklı Uygulanamaz
En İyi Yapay zeka eğitimi çıkarım ince ayar Stable Diffusion toplu işleme render araştırma LLM servisi üretken yapay zeka Yapay zeka eğitimi çıkarım ince ayar LLM dağıtımı LLM servisi bilgisayarla görme girişimler üretken yapay zeka araştırma
GPU Hardware
GPU Modelleri 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 RTX 4000 Ada RTX 6000 Ada L40S MI300X H100 SXM H200
Maks VRAM (GB) 288 192
Maks GPU/Örnek 8 8
Bağlantı NVLink NVLink
Pricing
Başlangıç Fiyatı ($/saat) $0.06/hr $0.76/hr
Faturalama Detayı Saniye başına Saniye başına
Spot/Öncelikli Evet Hayır
Ayrılmış İndirimler %15-29 (1 aydan 1 yıla kadar planlar) Uygulanamaz
Ücretsiz Krediler İlk 10$ harcamadan sonra 5$-500$ bonus 60 gün için 200$ ücretsiz kredi
Çıkış Ücretleri Yok (Ücretsiz) Yok (plana dahil)
Depolama Konteyner/Hacim (0,10$/GB/ay), Boşta Hacim (0,20$/GB/ay), Ağ Depolama (0,07$/GB/ay 1TB) 500-720 GiB NVMe önyükleme (dahil), daha büyük konfigürasyonlarda 5 TiB NVMe geçici depolama, Hacimler $0.10/GiB/ay
Infrastructure
Bölgeler 31 küresel bölge New York (NYC2), Toronto (TOR1), Atlanta (ATL1), Richmond (RIC1), Amsterdam (AMS3)
Çalışma Süresi SLA %99,99 %99
Developer Experience
Çerçeveler PyTorch TensorFlow JAX ONNX CUDA PyTorch TensorFlow Jupyter Miniconda CUDA ROCm Hugging Face
Docker Desteği Evet Evet
SSH Erişimi Evet Evet
Jupyter Not Defterleri Evet Evet
API / CLI Evet Evet
Kurulum Süresi Anında Dakikalar
Kubernetes Support Hayır Evet
Business Terms
Min Taahhüt Yok Yok
Uyumluluk SOC 2 Tip II SOC 2 Tip II SOC 3 HIPAA (BAA ile) CSA STAR Seviye 1
RunPod DigitalOcean

Kendi karşılaştırmanızı oluşturun

Bu rehberden herhangi 2-6 firmayı seçin ve tam karşılaştırma tablosunda açın.

İpucu: Firma seçmezseniz, bu rehberden ilk 2 ile başlayacağız.