Garantierte Kapazität
Sobald sie läuft, gehört die Instanz Ihnen, bis Sie sie stoppen. On-Demand-Workloads werden nie zwangsweise unterbrochen – dafür gibt es unterbrechbar, zum halben Preis.
Produkte · On-Demand
On-Demand-Cloud-GPUs.
Festpreis, garantierte Ressourcen
Die Standardmethode, eine GPU zu mieten: Stellen Sie sie in ~30 Sekunden bereit, behalten Sie sie, solange Sie wollen, und zahlen Sie pro Sekunde zu einem Preis, der schon vor Ihrer Ankunft auf ≥30 % unter dem Marktmedian fixiert wurde. Keine Auktionen zu gewinnen, keine Verdrängungen zu überstehen.
Preis bei Bereitstellung fixiert
Wöchentliche Marktprüfungen ändern nur die Preise für neue Bereitstellungen. Ein heute gestarteter Trainingslauf endet zum Preis von heute.
Sekundengenau, ohne Mindestgebühr
Ein 90-Sekunden-Experiment kostet 90 Sekunden. Keine stündliche Aufrundung, kein Tagesminimum, keine Leerlaufgebühren im gestoppten Zustand (nur Speicherkosten).
1× bis 8× pro Maschine
Skalieren Sie innerhalb eines Gehäuses zum gleichen Preis pro GPU – NVLink auf SXM-Hardware, nirgendwo ein Multi-GPU-Aufpreis.
Heutige On-Demand-Preise, stichprobenartig geprüft
Die vollständige Preistabelle finden Sie auf der Preisseite – hier ein Überblick dazu.
| GPU | VRAM | Marktmedian | On-Demand | ca. / Monat | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|
| H100 SXM | 80 GB | $2,40 | $1,680 −30% | $1.226 | Bereitstellen |
| H200 | 141 GB | $4,47 | $3,131 −30% | $2.286 | Bereitstellen |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0,67 | $0,468 −30% | $342 | Bereitstellen |
| L40S | 48 GB | $0,64 | $0,448 −30% | $327 | Bereitstellen |
| RTX 5090 | 32 GB | $0,69 | $0,481 −30% | $351 | Bereitstellen |
| RTX 4090 | 24 GB | $0,51 | $0,354 −30% | $258 | Bereitstellen |
Für zustandsbehaftete, interaktive Workloads gemacht
On-Demand ist die richtige Wahl, wenn der Verlust der Maschine mitten im Job mehr kostet als der Rabatt, den Sie bei unterbrechbar erhalten würden:
- Serving & APIs – vLLM-Endpunkte, ComfyUI-Backends, alles, worauf Nutzer zugreifen.
- Interaktive Sessions – Jupyter, SSH-Entwicklung, Datensatzexploration.
- Jobs ohne Checkpoints – lange Renderings, einmalige ETL-Läufe, alles, was sich nicht fortsetzen lässt.
- Terminarbeit – wenn „es wurde über Nacht neu eingereiht“ keine akzeptable Antwort ist.
Fehlertolerante Batch-Jobs sollten sich unterbrechbar (−50 %) ansehen; dauerhafte Workloads reserviert (−35 %).
$ lowcostgpu launch --gpu h100-sxm --template vllm \
--env MODEL=meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
✓ capacity reserved on m-1d29c04a (eu-central-1)
✓ instance i-52ab77c1 running (24.1s)
# endpoint: https://i-52ab77c1.lowcostgpu.com:8000/v1
# billing: $1,680/hr · per second · stop anytimeOn-Demand-GPUs: FAQ
Mehr Details in der Dokumentation zum Instanz-Lebenszyklus.
Was genau garantiert „On-Demand“?
Die GPU gehört Ihnen von Beginn bis zum Stopp: keine zwangsweise Unterbrechung, keine Verdrängung, keine Gebote. Der Preis, zu dem Sie bereitstellen, ist vertraglich Ihr Preis für die gesamte Lebensdauer der Instanz, und die Kapazität wird Ihrem Konto in dem Moment reserviert, in dem die Bereitstellung erfolgreich ist.
Wie schnell ist eine Bereitstellung wirklich?
Container-Templates haben einen Kaltstart von etwa 30 Sekunden – der Image-Pull ist die variable Größe (beliebte Templates sind auf den Hosts vorab zwischengespeichert). Vollständige VMs benötigen 2–4 Minuten. Den Zustandsautomaten können Sie live in der Konsole verfolgen.
Kann ich eine Instanz stoppen und meine Daten behalten?
Ja. Stoppen beendet die GPU-Abrechnung in dieser Sekunde; der Datenträger bleibt erhalten, abgerechnet mit $0,08/GB/Monat, und die Instanz startet mit denselben Daten neu. Löschen beendet alles, einschließlich der Speicherabrechnung.
Ist On-Demand für jedes GPU-Modell verfügbar?
Alle 83 Modelle im Katalog, vom Flaggschiff B200 bis zur GTX-Klasse – gleiche Regeln, gleiche sekundengenaue Abrechnung, 1× bis 8× pro Maschine.