Ценовой потолок Каждый GPU как минимум на 30 % ниже медианы рынка — сверяется с рынком еженедельно.

Посмотреть доказательства

Шаблон · LLM-сервинг и чат · CUDA 13

Запустите SGLang на облачном GPU за 30 секунд

Высокопроизводительный сервинг с RadixAttention — особенно хорош для структурированных и агентных нагрузок. SGLang сочетает кэширование префиксов RadixAttention с фронтендом для структурированной генерации, что делает его самым быстрым сервером для агентных и JSON-интенсивных нагрузок, где много запросов используют общие промпты. Тот же API в стиле OpenAI, что и у vLLM, часто с более высокой пропускной способностью на многоходовом трафике. От $0,224/ч на прерываемом L40S.

Запуск за ~30 с

Образ закэширован заранее, порты проброшены, TLS терминирован — стек уже работает, пока вы дочитываете это предложение.

Шаблон бесплатен

Вы платите только цену GPU: SGLang на RTX 5090 стоит $0,481/ч по требованию, $0,240/ч прерываемый, тарификация посекундная.

Тома для состояния

Модели, датасеты и результаты хранятся на томе по $0,08/GB/мес.; сам инстанс остаётся одноразовым.

Приватность по умолчанию

Выделенный GPU, зашифрованный диск, оплата криптой, без KYC, без сохранения IP-адресов — Jupyter и SSH с вашими собственными учётными данными.

Лучшие GPU для SGLang

Три ценовых уровня, хорошо подходящих для этого шаблона, — Хороший, Лучший, Самый лучший. Подходит любая модель GPU из каталога; это оптимальные по цене варианты.

УровеньGPUVRAMПо требованиюПрерываемыеПочему эта картаДействие
ХорошийRTX 509032 GB$0,481$0,240Дешёвая быстрая карта для бэкендов агентов на 7B–14B.Развернуть
ЛучшийL40S48 GB$0,448$0,22448 GB для моделей класса 32B с длинными общими префиксами.Развернуть
Самый лучшийH100 SXM80 GB$1,680$0,840Мульти-GPU тензорный параллелизм для крупных агентных нагрузок на 70B+.Развернуть

Нужно больше VRAM? Полный каталог перечисляет все модели с доступностью в реальном времени — всего: 83; руководство по VRAM подбирает карту под модель.

Разверните SGLang через консоль, CLI или API

Откройте консоль, выберите шаблон в панели развёртывания, или сделайте это через скрипт:

  • Консоль — отфильтруйте по GPU, выберите SGLang в списке шаблонов, задайте диск и переменные окружения, разверните.
  • CLI — pip install lowcostgpu, затем команда справа. Справочник CLI.
  • API — POST /v1/instances с "template": "sglang". Справочник REST API.
  • Свой образ — подойдёт любая ссылка OCI; мы добавляем NVIDIA runtime. Документация по шаблонам.
развёртывание — sglang
$ lowcostgpu launch --gpu rtx-5090 --template sglang \
    --disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# SGLang · RTX 5090 · $0,481/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2   # billing ends this second

Что внутри шаблона SGLang

Образlowcostgpu/sglang
CUDACUDA 13
Доступтакже собирается под ARM · shell по SSH · JupyterLab на проброшенном порту
КатегорияLLM-сервинг и чат
ХранилищеNVMe-диск инстанса (размер задаётся при развёртывании) + опциональные сетевые тома
БиллингТолько цена GPU, посекундно — без платы за шаблон, без платы за подключение

Другие шаблоны категории llm-сервинг и чат

SGLang на облачном GPU: FAQ

Переменные окружения, порты и пользовательские образы описаны в документации по шаблонам.

Сколько стоит запустить SGLang на облачном GPU?

Только цена GPU — шаблон бесплатен. От $0,224/ч на прерываемом L40S, $0,481/ч по требованию на RTX 5090. Тарификация посекундная, поэтому час экспериментов стоит час, а не день. Хранилище — $0,08/GB/мес.

Сколько времени занимает запуск SGLang?

Около 30 секунд с момента клика по кнопке «Развернуть»: образ заранее закэширован на машинах, порты проброшены, а TLS терминирован. Перезапуск остановленного инстанса быстрее, а диск остаётся точно таким, каким вы его оставили.

Можно ли сохранить модели и результаты между сессиями?

Да — подключите том при развёртывании. Всё на томе переживает уничтожение инстанса и монтируется на следующий инстанс в регионе за секунды, по цене $0,08/GB/мес. Сам диск инстанса переживает остановку/запуск, но не уничтожение.

Когда SGLang быстрее vLLM?

На нагрузках с активным повторным использованием промптов — агенты, RAG с фиксированными системными промптами, батч-извлечение структурированных данных — RadixAttention пропускает пересчёт общих префиксов и может удвоить эффективную пропускную способность.

Разверните первый GPU меньше чем за минуту

Пополните баланс в криптовалюте, сравните нас с текущим провайдером. Посекундная тарификация, фиксированные цены ≥ 30 % ниже рынка — для отмены достаточно остановить инстанс.