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Vorab zwischengespeichertes Image, Ports zugeordnet, TLS terminiert – der Stack läuft, bevor Sie diesen Satz zu Ende gelesen haben.
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GPUs · On-Demand pro Stunde
Template · Videogenerierung · CUDA 12.9
Wan und andere Videogenerierungsmodelle mit bescheidenem VRAM ausführen, mit einer einfachen Oberfläche. Wan2GP („Wan für kleine GPUs“) führt Wan 2.x, Hunyuan und andere Text- und Bild-zu-Video-Modelle mit aggressivem Offloading und aggressiver Quantisierung aus, sodass 720p-Clips auf Karten mit 16–24 GB möglich sind. Eine einfache Weboberfläche verbirgt die Speichertricks. Ab $0,177/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 4090.
Vorab zwischengespeichertes Image, Ports zugeordnet, TLS terminiert – der Stack läuft, bevor Sie diesen Satz zu Ende gelesen haben.
Sie zahlen nur den GPU-Preis: Wan2GP auf einer RTX 4090 kostet $0,354/Std. On-Demand, $0,177/Std. unterbrechbar, abgerechnet pro Sekunde.
Modelle, Datensätze und Ausgaben liegen auf einem Datenträger für $0,08/GB/Monat; die Instanz bleibt austauschbar.
Dedizierte GPU, verschlüsselter Datenträger, Kryptozahlungen, ohne KYC, keine gespeicherten IPs – Jupyter und SSH hinter Ihren eigenen Zugangsdaten.
Drei Preisstufen, mit denen dieses Template gut läuft – gut, besser, am besten. Jedes Modell im Katalog funktioniert; dies sind die besten Preis-Leistungs-Optionen.
| Stufe | GPU | VRAM | On-Demand | Unterbrechbar | Warum diese Karte | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gut | RTX 4090 | 24 GB | $0,354 | $0,177 | 24 GB: Wan 2.1 14B bei 480p–720p mit Offloading. | Bereitstellen |
| Besser | RTX 5090 | 32 GB | $0,481 | $0,240 | 32 GB GDDR7 – spürbar schnellere Clips und weniger Offload-Unterbrechungen. | Bereitstellen |
| Am besten | H100 PCIE | 80 GB | $1,811 | $0,905 | 80 GB für Videomodelle in voller Präzision ohne Offloading. | Bereitstellen |
Mehr VRAM benötigt? Der vollständige Katalog listet alle 83 Modelle mit Verfügbarkeit in Echtzeit auf; der VRAM-Leitfaden ordnet Modelle den passenden Karten zu.
Wählen Sie das Template in der Bereitstellungsleiste der Konsole, oder erledigen Sie es per Skript:
$ lowcostgpu launch --gpu rtx-4090 --template wan2gp \
--disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# Wan2GP · RTX 4090 · $0,354/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this second
| Image | lowcostgpu/wan2gp |
|---|---|
| CUDA | CUDA 12.9 |
| Zugang | SSH-Shell · JupyterLab auf einem zugeordneten Port |
| Kategorie | Videogenerierung |
| Speicherplatz | NVMe-Instanzdatenträger (Größe bei Bereitstellung festgelegt) + optionale Netzwerk-Volumes |
| Abrechnung | Nur GPU-Preis, pro Sekunde – keine Template-Gebühr, keine Einrichtungsgebühr |
Umgebungsvariablen, Ports und benutzerdefinierte Images werden in der Template-Dokumentation behandelt.
Nur der GPU-Preis – das Template ist kostenlos. Ab $0,177/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 4090, $0,354/Std. On-Demand auf einer RTX 4090. Es wird pro Sekunde abgerechnet, eine Stunde Herumprobieren kostet also eine Stunde, nicht einen Tag. Datenträger kosten $0,08/GB/Monat.
Etwa 30 Sekunden nach dem Klick auf „Bereitstellen“: Das Image ist auf den Hosts vorab zwischengespeichert, Ports sind zugeordnet und TLS wird für Sie terminiert. Der Neustart einer gestoppten Instanz ist schneller, und Ihr Datenträger ist genauso, wie Sie ihn verlassen haben.
Ja – fügen Sie bei der Bereitstellung einen Datenträger hinzu. Alles auf dem Datenträger übersteht das Löschen der Instanz und wird in Sekunden auf der nächsten Instanz in der Region eingebunden, für $0,08/GB/Monat. Der Instanzdatenträger selbst übersteht Stopp/Start, aber nicht das Löschen.
Etwa 8–15 Minuten bei 720p auf einer RTX 4090 mit Offloading, 4–8 Minuten auf einer 80-GB-H100 ohne. Verarbeiten Sie über Nacht im Batch zu unterbrechbaren Preisen, um die Kosten pro Clip zu halbieren.
Laden Sie in Krypto auf, vergleichen Sie uns mit Ihrem aktuellen Anbieter. Sekundengenaue Abrechnung, Festpreise ≥ 30 % unter dem Markt – kündigen Sie, indem Sie die Instanz einfach stoppen.