Actif en ~30 s
Image pré-mise en cache, ports mappés, TLS terminé — la stack fonctionne avant même que vous ayez fini de lire cette phrase.
Produits
Développeurs & entreprise
GPU · à la demande par heure
Template · Génération de vidéo · CUDA 12.9
Exécutez Wan et d’autres modèles de génération vidéo avec une VRAM modeste, via une interface simple. Wan2GP (« Wan pour les petits GPU ») fait tourner Wan 2.x, Hunyuan et d’autres modèles texte-vers-vidéo et image-vers-vidéo, avec un déchargement et une quantification agressifs, si bien que des clips 720p sont possibles sur des cartes de 16–24 GB. Une interface web simple masque ces astuces mémoire. À partir de $0,177/h sur une RTX 4090 interruptible.
Image pré-mise en cache, ports mappés, TLS terminé — la stack fonctionne avant même que vous ayez fini de lire cette phrase.
Vous payez uniquement le prix du GPU : Wan2GP sur une RTX 4090 coûte $0,354/h à la demande, $0,177/h en interruptible, facturé à la seconde.
Les modèles, jeux de données et résultats vivent sur un volume à $0,08/GB/mois ; l’instance reste jetable.
GPU dédié, disque chiffré, paiements en crypto, sans KYC, aucune IP stockée — Jupyter et SSH derrière vos propres identifiants.
Trois paliers de prix qui font bien tourner ce template — Bon, Meilleur, Le meilleur. Tous les modèles du catalogue fonctionnent ; ce sont les options les plus avantageuses.
| Palier | GPU | VRAM | À la demande | Interruptible | Pourquoi cette carte | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Bon | RTX 4090 | 24 GB | $0,354 | $0,177 | 24 GB : Wan 2.1 14B en 480p–720p avec offloading. | Déployer |
| Meilleur | RTX 5090 | 32 GB | $0,481 | $0,240 | 32 GB GDDR7 — des clips nettement plus rapides et moins de ralentissements dus à l’offload. | Déployer |
| Le meilleur | H100 PCIE | 80 GB | $1,811 | $0,905 | 80 GB pour des modèles vidéo en pleine précision sans offloading. | Déployer |
Besoin de plus de VRAM ? Le catalogue complet liste tous les 83 modèles avec leur disponibilité en direct ; le guide VRAM associe les modèles aux cartes.
Choisissez le template dans la barre de déploiement de la console, ou scriptez-le :
$ 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 |
| Accès | Shell SSH · JupyterLab sur un port mappé |
| Catégorie | Génération de vidéo |
| Stockage | Disque NVMe de l’instance (dimensionné au déploiement) + volumes réseau en option |
| Facturation | Le prix du GPU uniquement, à la seconde — aucun frais de template, aucun frais d’installation |
Les variables d’environnement, les ports et les images personnalisées sont couverts dans la documentation des templates.
Seulement le prix du GPU — le template est gratuit. À partir de $0,177/h sur une RTX 4090 interruptible, $0,354/h à la demande sur une RTX 4090. La facturation est à la seconde, donc une heure d’expérimentation coûte une heure, pas une journée. Le stockage est à $0,08/GB/mois.
Environ 30 secondes après le clic de déploiement : l’image est pré-mise en cache sur les hôtes, les ports sont mappés et le TLS est terminé pour vous. Redémarrer une instance arrêtée est plus rapide, et votre disque est exactement comme vous l’avez laissé.
Oui — attachez un volume au déploiement. Tout ce qui se trouve sur le volume survit à la destruction de l’instance et se monte sur l’instance suivante dans la région en quelques secondes, à $0,08/GB/mois. Le disque de l’instance lui-même survit à l’arrêt et au démarrage, mais pas à la destruction.
Environ 8 à 15 minutes en 720p sur une RTX 4090 avec offloading, 4 à 8 minutes sur une H100 80 GB sans offloading. Traitez par lots la nuit avec la tarification interruptible pour diviser par deux le coût par clip.
Rechargez en crypto, comparez-nous à votre fournisseur actuel. Facturation à la seconde, prix fixes ≥ 30 % sous le marché — il suffit d’arrêter l’instance pour annuler.