TL;DR
- Les prix des GPU cloud se répartissent en trois catégories : les hyperscalers à $4-7 par H100-heure, les places de marché à médianes variables et les clouds à prix fixe comme LowCostGPU à médiane × 0,70.
- Sur LowCostGPU, une H100 SXM est à $1,680 par heure à la demande, soit 30 % sous la médiane de la place de marché publique, à $2,40.
- L’interruptible coûte exactement la moitié du tarif à la demande ; le réservé en coûte 65 % et l’emporte au-delà d’environ 65 % de taux d’utilisation.
- Coûts cachés : bande passante sortante à $0,05-0,12 par GB sur les hyperscalers, des disques inactifs facturés à l’arrêt, et un arrondi à l’heure qui facture une tâche de 61 minutes comme deux heures.
Qui vend du temps de GPU, et comment
Trois types de vendeurs façonnent le marché actuel :
- Hyperscalers (AWS, GCP, Azure) — prix catalogue, contrats entreprise, et instances de classe H100 typiquement à $4–7 par GPU-heure avant les acrobaties de l’engagement d’usage.
- Places de marché de GPU — des milliers d’hôtes indépendants qui mettent leur capacité aux enchères. Offre abondante et médianes basses, mais le prix est une cible mouvante et la qualité des hôtes est une distribution, pas une promesse.
- Cloud GPU à prix fixe — la catégorie plus récente à laquelle nous appartenons : de la capacité achetée en gros auprès de centres de données vérifiés, revendue à un tarif fixe publié. Notre règle est mécanique : médiane de la place de marché × 0,70, arrondie à l’entier inférieur, revérifiée chaque semaine. Aujourd’hui, cela place la H100 SXM à $1,680/h contre une médiane de $2,40.
Ce qui fait vraiment bouger les prix
Les prix du GPU-heure obéissent aux lois de l’offre, avec un accent silicium :
- Lancements de génération — chaque arrivée de Blackwell fait baisser d’un cran les prix des cartes Hopper ; la dérive sur 90 jours des médianes H100 est visible sur n’importe quel flux public.
- VRAM par carte — c’est la mémoire qui vend l’heure. Les cartes à 80 GB maintiennent un plancher de prix longtemps après que leurs FLOPS ont été rattrapés par les cartes grand public, car la taille des modèles a crû plus vite que les besoins de calcul.
- Électricité et densité — les hôtes à l’électricité bon marché et aux racks denses cassent les prix ; c’est pourquoi les médianes varient selon la région et pourquoi notre flotte penche vers les régions où l’électricité est bon marché.
- Pics de demande — la sortie très suivie d’un modèle à poids ouverts peut doubler les prix spot de la place de marché pendant une semaine. La tarification fixe existe précisément pour échapper à cette volatilité.
À la demande vs interruptible vs réservé
| Mode | Règle de prix | H100 SXM aujourd’hui | À utiliser quand |
|---|---|---|---|
| À la demande | médiane × 0,70 ↓ | $1,680/h | avec état, interactif, travail à échéance |
| Interruptible | od × 0,50 | $0,840/h | entraînement avec checkpoints, files d’attente par lots |
| Réservé (3 mois) | od × 0,65 | $1,092/h | taux d’utilisation au-delà de ~65 %, service de production |
Le secteur emploie « spot » pour notre palier interruptible, mais le spot classique est une enchère : vous misez, vous gagnez, une offre plus haute vous évince. Un −50 % fixe avec une logique d’arrêt (et non de destruction) se comporte très différemment en pratique — la remise est prévisible, ce qui permet de concevoir des pipelines autour d’elle plutôt qu’autour d’une stratégie d’enchères.
Le calcul du seuil de rentabilité
Deux formules couvrent 90 % des décisions d’achat :
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%.Concrètement : un fine-tune qui a besoin de 200 GPU-heures de A100 SXM4 par mois —
- à la demande : 200 × $0,468 = $94;
- interruptible avec 5 % de surcoût de redémarrage : 210 × $0,234 = $49 — le choix évident ;
- réservé ne l’emporte ici qu’à partir de 475 heures par mois (65 % de 730).
Où la facture grossit discrètement
- Egress — les hyperscalers facturent $0,05–0,12/GB sortant ; déplacer un jeu de données de 2 TB peut coûter plus cher que l’entraînement lui-même. Un tarif fixe de $0,01/GB (le nôtre) ou une bande passante sortante gratuite change quels workflows sont tout simplement viables.
- Stockage inactif — les instances arrêtées et oubliées continuent de facturer leur disque indéfiniment. Notre tableau de bord affiche l’autonomie restante et la consommation des disques arrêtés ; vérifiez si le fournisseur que vous utilisez propose la même vue.
- Arrondi à l’heure — la facturation à l’heure transforme une tâche de 61 minutes en 2 heures. La facturation à la seconde vaut de 0 à 49 % sur les tâches courtes — plus la tâche est courte, plus l’écart est grand.
- Surcoûts multi-GPU — certains vendeurs tarifent les machines à 8 GPU au-dessus de 8× le prix d’une seule carte. Vérifiez la multiplication ; ici, elle est exactement linéaire.
La checklist de l’acheteur
- Calculer le $/h par GPU, pas par instance, et normaliser la VRAM (une heure de RTX 5090 achète 32 GB ; une carte de 80 GB doit justifier son multiple).
- Demander ce qui se passe à l’éviction : nouvelle enchère, destruction, ou arrêt avec disque conservé ?
- Chiffrer le coût complet : GPU + mois de stockage + bande passante sortante de vos artefacts.
- Préférer les vendeurs qui publient leur règle de tarification — si la règle est secrète, elle peut jouer contre vous.
- Tester une fois : une heure de test sur une RTX 4090 interruptible à $0,177 répond à des questions de débit qu’aucune fiche technique ne peut trancher.
Faites travailler ces chiffres
Chaque prix de ce guide est notre tarif en direct — fixe, ≥30 % sous la médiane du marché, facturé à la seconde. Déployez exactement la configuration ci-dessus depuis la console en environ 30 secondes, paiement en crypto, sans carte et sans KYC.
