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title: "GPU-Cloud-Python-SDK – Typisierter Client für die LowCostGPU-API"
description: "Das lowcostgpu-Python-SDK: ein typisierter Client für die REST-API – Angebote suchen, bereitstellen, warten, ausführen, löschen. Kontextmanager für Wegwerf-GPUs."
url: https://lowcostgpu.com/de/sdk
last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00
prices_as_of: 2026-10-19
site: LowCostGPU (lowcostgpu.com)
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Entwickler · Python-SDK

# Python-SDK: GPUs als Kontextmanager

Dasselbe Paket wie die CLI, importierbar: typisierte Dataclasses über die [REST-API](https://lowcostgpu.com/de/api), sinnvolle Wiederholungen und ein Kontextmanager, der garantiert, dass der Zähler stoppt, sobald Ihr Block verlassen wird – auch bei Exceptions.

## Installation

```
pip install lowcostgpu            # Python ≥3.10, zero heavy deps
export LOWCOSTGPU_API_KEY=pg_live_…
```

## Sechzig Sekunden SDK

*Kernablauf*

```
import lowcostgpu

client = lowcostgpu.Client()                     # reads LOWCOSTGPU_API_KEY

# the public price sheet — no key needed for this call
for g in client.gpus():
    print(g.slug, g.price.on_demand)

# find capacity and deploy
offer = client.offers(gpu="rtx-4090", num_min=1)[0]
inst  = client.instances.create(
    machine_id=offer.machine_id,
    template="pytorch",
    disk_gb=60,
    type="interruptible",
)
inst.wait("running")
print(inst.hostname, inst.price_hr)

inst.stop()                                    # billing ends this second
```

## Wegwerf-GPUs, garantiert

Das Muster, das wirklich Geld spart: Der Kontextmanager löscht die Instanz beim Verlassen des Kontexts, *auch* wenn Ihr Code eine Exception auslöst.

*Kontextmanager*

```
with client.ephemeral(gpu="a100-sxm4", template="axolotl",
                      volume="ckpts:/ckpts") as gpu:
    gpu.exec("axolotl train qlora.yml")        # streams output
    gpu.download("/ckpts/adapter", "./out")    # billed at $0.01/GB
# ← destroyed here, success or crash — no forgotten $2/hr instances
```

## Async & Flotten

*parallele Renderfarm in 12 Zeilen*

```
import asyncio, lowcostgpu

async def frame(n: int):
    async with lowcostgpu.AsyncClient().ephemeral(
            gpu="rtx-4090", template="blender",
            volume="scene:/scene:ro") as gpu:
        await gpu.exec(f"blender -b /scene/shot.blend -f {n}")

# 8 frames in parallel — per-second billing makes this cost the same
asyncio.run(asyncio.gather(*[frame(n) for n in range(1, 9)]))
```

## Fehler & Wiederholungen

- Wiederholung bei HTTP 429/5xx mit exponentiellem Backoff (konfigurierbar, für POST standardmäßig deaktiviert);
- API-Fehler lösen lowcostgpu.APIError aus – mit.code und.message direkt aus der [Fehlertabelle](https://lowcostgpu.com/de/api);
- Geschäftsregeln (niedriges Guthaben, Maschine nicht mehr verfügbar) lösen DeployError aus – abfangen, aufladen, erneut versuchen.

## Typisierung

Vollständig typisiert (py.typed-Marker): Editoren vervollständigen Angebote, Instanzen und Preise automatisch; mypy läuft im Strict-Modus fehlerfrei durch. Die Dataclasses spiegeln Feld für Feld das JSON der REST-API, sodass die [API-Referenz](https://lowcostgpu.com/de/api) zugleich als SDK-Referenz dient.

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Der Support antwortet über die Konsole, 24/7 – mediane erste Antwort unter zwei Stunden.

[Ticket eröffnen](https://cloud.lowcostgpu.com/de/app/support)

Für Entwickler

- [REST-API](https://lowcostgpu.com/de/api)
- [CLI](https://lowcostgpu.com/de/cli)
- [Python-SDK](https://lowcostgpu.com/de/sdk)
- [Anleitungen](https://lowcostgpu.com/de/guides)

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*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/sdk · Seitenindex für KI-Assistenten: https://lowcostgpu.com/llms.txt · Vollständiger Inhalt: https://lowcostgpu.com/llms-full.txt