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Beste Cloud-GPU-Anbieter für KI-Workloads & LLM-Inferenz — Top-20-Topliste¶

Wer ein Sprachmodell selbst betreiben will — für Inferenz, Fine-Tuning oder Batch-Verarbeitung — statt eine fertige API zu nutzen, braucht dafür gemietete NVIDIA-GPU-Rechenleistung. Diese Seite vergleicht die verbreiteten Cloud-Anbieter dafür, mit Fokus auf die beiden Kriterien, die bei LLM-Inferenz-Workloads am stärksten ins Gewicht fallen: wie schnell eine GPU-Instanz einsatzbereit ist und wie günstig sich damit tatsächlich pro Anfrage/Token rechnen lässt — bewusst getrennt von fertigen Inferenz-APIs, bei denen kein eigener Server-Betrieb nötig ist.

Bewertungskriterien¶

graph TD
    Start["Eignung für schnelle, kostengünstige LLM-Inferenz"] --> A["Bereitstellungsgeschwindigkeit: Spin-up-Zeit einer GPU-Instanz"]
    Start --> B["Kosten pro GPU-Stunde bzw. pro Token bei Dauerbetrieb"]
    Start --> C["Abrechnungsmodell: Sekunde/Stunde, Spot/On-Demand, Serverless-Skalierung auf null"]
    Start --> D["Verfügbarkeit aktueller GPUs (H100/H200/B200)"]
    Start --> E["Multi-GPU-Vernetzung (NVLink/InfiniBand) für große Modelle"]

Top 20 im Überblick¶

Highlights im Detail¶

Rang 1–2: Serverless als schnellster Weg zu produktiver LLM-Inferenz¶

RunPod und Modal lösen das „schnell und kostengünstig"-Kriterium am konsequentesten: Beide skalieren GPU-Kapazität automatisch mit dem Anfragevolumen bis auf null herunter — bei sporadischer oder stark schwankender Inferenz-Last entstehen so keine Kosten für ungenutzte Wartezeit, während ein On-Demand-Anbieter (Rang 3–13) durchgehend für eine gebuchte Instanz zahlt, unabhängig von der tatsächlichen Auslastung.

Rang 3–4: die günstigste Wahl bei vorhersehbarer Dauerlast¶

Sobald ein LLM-Inferenz-Dienst durchgehend hohe Auslastung hat, kippt die Rechnung zugunsten reservierter Kapazität — CoreWeave und Lambda Labs bieten hier den niedrigsten Preis pro Token, weil keine Serverless-Marge für Elastizität eingepreist ist, die bei Dauerbetrieb ohnehin nicht gebraucht wird.

Rang 14: Latenz statt reiner Rechenkosten als Entscheidungsgröße¶

Fly.io GPUs verschiebt den Fokus von „günstigste GPU-Stunde" auf „niedrigste Antwortzeit für den Endnutzer" — durch die Kombination aus GPU-Instanzen und einem global verteilten Edge-Netzwerk lohnt sich dieser Anbieter besonders für interaktive LLM-Inferenz mit weltweit verteilten Nutzern, weniger für reine Batch-Verarbeitung.

Rang 19–20: niedrigste Kosten, höchstes Ausfallrisiko¶

Vast.ai und SaladCloud erreichen die niedrigsten Kosten pro Token dieser Liste, indem sie ungenutzte Kapazität Dritter bzw. Consumer-Hardware vermitteln — beide eignen sich für unkritische Batch-Inferenz oder Preisvergleiche, nicht für Produktivbetrieb mit Verfügbarkeitsanforderungen.

Empfehlung nach Einsatzszenario¶

graph TD
    Ziel{"Welches Inferenz-Szenario?"} -->|"Sporadische Last, keine Dauerkosten gewünscht"| A["RunPod / Modal"]
    Ziel -->|"Durchgehend hohe Auslastung, günstigster Preis pro Token"| B["CoreWeave / Lambda Labs"]
    Ziel -->|"Weltweit verteilte Nutzer, niedrige Latenz zählt"| C["Fly.io GPUs"]
    Ziel -->|"Bestehende Hyperscaler-Infrastruktur"| D["AWS / Google Cloud / Azure / OCI"]
    Ziel -->|"DSGVO / europäische Datenresidenz"| E["DataCrunch / Scaleway / OVHcloud / Hetzner"]
    Ziel -->|"Minimalbudget, unkritische Batch-Inferenz"| F["Vast.ai / SaladCloud"]

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