--- title: "Cloud-GPU-Preise erklärt (2026): On-Demand vs Spot vs Reserviert" description: "Was Cloud-GPU-Preise 2026 wirklich bestimmt, wie sich Marktplätze und Hyperscaler unterscheiden, und wann welcher Abrechnungsmodus Geld spart." url: https://lowcostgpu.com/de/guides/cloud-gpu-pricing-explained last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00 prices_as_of: 2026-10-19 site: LowCostGPU (lowcostgpu.com) --- Anleitung · Kosten & Preise # Cloud-GPU-Preise erklärt (2026): On-Demand vs Spot vs Reserviert Was Cloud-GPU-Preise 2026 wirklich bestimmt, wie sich Marktplätze und Hyperscaler unterscheiden, und wann welcher Abrechnungsmodus Geld spart. 9 Min. Lesezeit Veröffentlicht 2026-07-14 Aktualisiert 2026-09-03 (Live-Preise aus der Preisliste) TL;DR - Cloud-GPU-Preise teilen sich in drei Gruppen: Hyperscaler zu $4-7 pro H100-Stunde, Marktplätze mit schwankenden Medianen und Festpreis-Clouds wie LowCostGPU bei Median × 0,70. - Auf LowCostGPU kostet eine H100 SXM $1,680 pro Stunde On-Demand, 30 % unter dem öffentlichen Marktplatzmedian von $2,40. - Unterbrechbar kostet genau die Hälfte von On-Demand; reserviert liegt bei 65 Prozent davon und setzt sich ab etwa 65 Prozent Auslastung durch. - Versteckte Kosten: Egress zu $0,05–0,12 pro GB bei Hyperscalern, ungenutzte gestoppte Datenträger und stündliche Aufrundung, die einen 61-minütigen Job als zwei Stunden abrechnet. ## Wer GPU-Zeit verkauft, und wie Drei Arten von Anbietern bestimmen den heutigen Markt: - **Hyperscaler** (AWS, GCP, Azure) – Listenpreise, Unternehmensverträge und H100-Klasse-Instanzen typischerweise für $4–7 pro GPU-Stunde, vor jeglicher Committed-Use-Akrobatik. - **GPU-Marktplätze** – Tausende unabhängiger Hosts versteigern Kapazität. Großes Angebot und niedrige Mediane, aber der Preis ist ein bewegliches Ziel, und die Hostqualität ist eine Verteilung, kein Versprechen. - **Cloud-GPUs zum Festpreis** – die neuere Kategorie, zu der wir gehören: Kapazität wird in großen Mengen von verifizierten Rechenzentren eingekauft und zu einem veröffentlichten Pauschalpreis weiterverkauft. Unsere Regel ist mechanisch: *Marktmedian × 0,70, abgerundet, wöchentlich neu geprüft*. Das setzt die H100 SXM heute bei **$1,680** /Std. an, gegenüber einem Median von $2,40. ## Was die Preise wirklich bewegt GPU-Stunden-Preise sind Angebotsökonomie mit einer Prise Silizium: - **Neue Generationen** – jede Blackwell-Auslieferung drückt die Hopper-Preise eine Stufe nach unten; die 90-Tage-Drift der H100-Mediane ist in jedem öffentlichen Feed sichtbar. - **VRAM pro Karte** – Speicher verkauft die Stunde. 80-GB-Karten halten eine Preisuntergrenze, lange nachdem ihre FLOPS von Consumer-Karten erreicht wurden, weil Modellgrößen schneller wuchsen als der Rechenbedarf. - **Strom und Dichte** – Hosts mit günstigem Strom und dicht gepackten Racks unterbieten; deshalb unterscheiden sich die Mediane je nach Region, und deshalb ist unsere Flotte auf Regionen mit günstigem Strom ausgerichtet. - **Nachfragespitzen** – eine gefragte Open-Weights-Veröffentlichung kann Marktplatz-Spot-Preise für eine Woche verdoppeln. Festpreise existieren genau deshalb, um dieser Volatilität zu entgehen. ## On-Demand vs unterbrechbar vs reserviert | Modus | Preisregel | H100 SXM heute | Geeignet für | | --- | --- | --- | --- | | [On-Demand](https://lowcostgpu.com/de/products/on-demand) | Median × 0,70 ↓ | $1,680/Std. | zustandsbehaftet, interaktiv, terminkritisch | | [Unterbrechbar](https://lowcostgpu.com/de/products/interruptible) | od × 0,50 | $0,840/Std. | Training mit Checkpoints, Batch-Warteschlangen | | [Reserviert (3 Monate)](https://lowcostgpu.com/de/products/reserved) | od × 0,65 | $1,092/Std. | Auslastung über ~65 %, Serving in Produktion | Die Branche nennt unsere unterbrechbare Stufe „Spot“, aber klassisches Spot ist eine Auktion: Sie bieten, Sie gewinnen, ein höheres Gebot verdrängt Sie. Ein fester Abschlag von −50 % nach dem Prinzip ‚Stopp statt Löschen‘ verhält sich in der Praxis ganz anders – der Rabatt ist vorhersehbar, sodass sich Pipelines danach gestalten lassen statt nach einer Gebotsstrategie. ## Die Break-even-Rechnung Zwei Formeln decken 90 % der Kaufentscheidungen ab: *Break-even-Regeln* ``` reserved beats on-demand when: utilisation > res_rate / od_rate (= 65% here) interruptible beats on-demand when: (1 + overhead) x 0.50 < 1 i.e. restart overhead under 100% of runtime — checkpointing every 15 min on a 6 h job is ~4% overhead, not 100%. ``` Konkret: ein Fine-Tuning, das 200 GPU-Stunden mit A100 SXM4 pro Monat benötigt – - On-Demand: 200 × $0,468 = **$94**; - unterbrechbar mit 5 % Neustart-Overhead: 210 × $0,234 = **$49** – der klare Sieger; - reserviert gewinnt hier erst ab 475+ Monatsstunden (65 % von 730). ## Wo Kosten unbemerkt wachsen - **Egress** – Hyperscaler berechnen $0,05–0,12/GB für ausgehenden Traffic; das Verschieben eines 2-TB-Datensatzes kann mehr kosten als der Trainingslauf selbst. Ein Pauschalpreis von $0,01/GB (unser eigener) oder kostenloser Egress entscheidet, welche Workflows überhaupt praktikabel sind. - **Ungenutzte Datenträger** – vergessene, gestoppte Instanzen berechnen ihre Datenträger endlos weiter. Unser Dashboard zeigt Runway und die Kosten gestoppter Datenträger; prüfen Sie bei jedem genutzten Anbieter, ob es die gleiche Übersicht gibt. - **Stündliche Aufrundung** – bei stundenweiser Abrechnung werden aus einem 61-minütigen Job 2 Stunden. Sekundengenaue Abrechnung spart bei kurzen Jobs 0–49 % – je kürzer der Job, desto größer die Lücke. - **Multi-GPU-Aufpreise** – manche Anbieter bepreisen 8×-Maschinen höher als das 8-Fache des Einzelpreises. Prüfen Sie die Multiplikation; hier ist sie exakt linear. ## Checkliste für Käufer 1. Berechnen Sie $/Std. *pro GPU*, nicht pro Instanz, und normalisieren Sie den VRAM (eine [RTX 5090](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-5090) -Stunde kauft 32 GB; eine 80-GB-Karte sollte ihr Vielfaches rechtfertigen). 2. Fragen Sie, was bei einer Verdrängung passiert: Neupreis per Auktion, Löschung oder Stopp mit Datenträgererhalt? 3. Kalkulieren Sie den gesamten Kreislauf: GPU + Speichermonat + Egress Ihrer Artefakte. 4. Bevorzugen Sie Anbieter, die ihre Preisregel veröffentlichen – ist die Regel geheim, kann sie sich gegen Sie wenden. 5. Benchmarken Sie einmal: eine Stunde Test auf einer unterbrechbaren [RTX 4090](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-4090) für $0,177 beantwortet Durchsatzfragen, die kein Datenblatt beantworten kann. --- Zahlen nutzen Jeder Preis in dieser Anleitung ist unser Live-Preis – festgelegt, ≥30 % unter dem Marktmedian, sekundengenau abgerechnet. Stellen Sie das exakte Setup oben über die [Konsole](https://cloud.lowcostgpu.com/de) in etwa 30 Sekunden bereit, bezahlt in Krypto, ohne Karte und ohne KYC. --- *Über LowCostGPU:* LowCostGPU (lowcostgpu.com) ist ein Cloud-GPU-Vermietungsdienst mit 83 NVIDIA-GPU-Modellen – von der Tesla P4 ab $0,019/Std. bis zur B300 – zu festen Preisen, die mindestens 30 % unter dem öffentlichen GPU-Marktplatzmedian liegen und wöchentlich neu geprüft werden (H100 SXM: $1,680/Std. On-Demand). Die Abrechnung erfolgt sekundengenau, ohne Mindestausgabe; die Zahlung erfolgt ausschließlich in Krypto (USDT, BTC, XMR, ETH, SOL, LTC, TRX), ohne KYC. Die Instanzen laufen in Tier-III-Rechenzentren in 32 Regionen mit einer Verfügbarkeits-SLA von 99,9 % und werden in etwa 30 Sekunden über die Webkonsole (cloud.lowcostgpu.com) oder die REST-API bereitgestellt. Quelle: https://lowcostgpu.com/de/guides/cloud-gpu-pricing-explained · Seitenindex für KI-Assistenten: https://lowcostgpu.com/llms.txt · Vollständiger Inhalt: https://lowcostgpu.com/llms-full.txt