Preisobergrenze Jede GPU liegt mindestens 30 % unter dem Marktmedian – wöchentlich mit dem Marktplatz abgeglichen.

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Entwickler · CLI

Die lowcostgpu-CLI: die Konsole, ohne Browser

Ein einziges Paket installiert die CLI und das Python SDK. Jeder Befehl entspricht 1:1 der REST API – alles, was Sie klicken können, können Sie skripten, und alles, was Sie skripten, verhält sich genau wie die Konsole.

Installieren & authentifizieren

Einrichtung, einmalig
pip install lowcostgpu
export LOWCOSTGPU_API_KEY=pg_live_…   # console → API keys
lowcostgpu whoami
# account ok · balance $41.22 · 2 instances running

Der Schlüssel kann auch in ~/.config/lowcostgpu/config.toml liegen – die CLI liest zuerst die Umgebung, dann die Datei. Erstellen Sie Schlüssel in der Konsole (Schlüssel-Dokumentation).

Suche
# the price sheet, in your terminal
lowcostgpu gpus --sort price

# machines matching a shape
lowcostgpu offers --gpu rtx-4090 --num 2 --region eu-west-1
# ID          GPU        ×  REGION      vCPU  RAM    DISK   $/HR
# m-8b02c1f3  RTX 4090   2  eu-west-1   16    64GB   1TB    0.708

Starten & verwalten

Lebenszyklus
lowcostgpu launch --gpu rtx-4090 --template comfyui --disk 60
# ✓ instance i-b81f02aa running (28.4s)
# ✓ https://i-b81f02aa.lowcostgpu.com:8188  (comfyui)

lowcostgpu list                     # your fleet, states, burn/hr
lowcostgpu logs i-b81f02aa -f       # stream container logs
lowcostgpu stop i-b81f02aa          # GPU billing ends this second
lowcostgpu start i-b81f02aa
lowcostgpu destroy i-b81f02aa --yes

Volumes & Snapshots

lowcostgpu volume create --name models --size 500 --region eu-west-1
lowcostgpu launch --gpu l40s --template vllm --volume models:/models:ro
lowcostgpu snapshot create i-b81f02aa --name golden

Skriptmuster

Jeder Befehl akzeptiert --json für maschinenlesbare Ausgabe, und die Exit-Codes folgen der Konvention (0 ok, 1 API-Fehler, 2 Verwendung):

kurzlebige GPU-Jobs
# deploy, wait, run, destroy — a disposable GPU in a Makefile
ID=$(lowcostgpu launch --gpu rtx-4090 --template pytorch --json | jq -r .id)
lowcostgpu wait "" --state running
lowcostgpu exec "" -- python train.py
lowcostgpu destroy "" --yes

Shell-Vervollständigung

lowcostgpu completion bash >> ~/.bashrc     # zsh & fish too

Entwickeln Sie lieber in Python? Die SDK-Seite zeigt dieselben Abläufe – nur als typisierte Aufrufe.

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