Wichtigste Erkenntnisse
- RunPod: 0,34–0,69 $/Std. RTX 4090 — bestes Preis-Leistungs-Verhältnis für LLM-Inferenz (SLA 99 % Uptime)
- Vast.ai: 0,08–0,59 $/Std. — günstigste Option für unterbrechbare Spot-Workloads
- Lambda Labs: 1,29–1,79 $/Std. A100, 2,49–2,99 $/Std. H100 — SLA 99,9 % Uptime für Teams
- Preise geprüft Juli 2026. Monatlich erneut verifiziert.
📍 In einem Satz
Cloud-GPU-Mietpreise für LLM-Inferenz, Stand Juli 2026: RunPod (0,34–0,69 $/Std. RTX 4090, beste Zuverlässigkeit), Vast.ai (0,08–0,59 $/Std., günstigste unterbrechbare Instanzen), Lambda Labs (1,29–1,79 $/Std. A100, 2,49–2,99 $/Std. H100, 99,9 % Uptime für Teams).
💬 In einfachen Worten
Cloud-GPU-Miete bedeutet stündliches Bezahlen für eine leistungsstarke Grafikkarte auf einem fremden Server — kein eigener Hardware-Kauf nötig. Unterbrechbare Instanzen sind günstiger, können aber jederzeit zurückgefordert werden. RTX 4090 und RTX 5090 eignen sich für LLM-Inferenz; A100/H100 für Training oder sehr hohen Durchsatz.
🔄 Juli 2026 Update
Diese Überarbeitung hat Preise korrigiert, die zwischen der Vergleichstabelle, den Anbieterabschnitten und der Preisaufschlüsselungstabelle unten auseinandergelaufen waren — alle drei zeigen jetzt dieselben Zahlen für RunPod, Vast.ai und Lambda Labs. RTX-5090-Verfügbarkeitshinweise und eine FAQ zu Stable Diffusion/Bildgenerierung wurden ergänzt. Diese Seite folgt jetzt einem monatlichen Preis-Check-Zyklus; Titel und Meta-Beschreibung wurden in diesem Durchlauf ebenfalls überarbeitet, um den RunPod-vs-Vast.ai-vs-Lambda-Labs-Vergleich explizit für die Suche abzubilden.
Quellenbestätigung
Preisgestaltung geprüft: RunPod (runpod.io), Vast.ai (vast.ai), Lambda Labs (lambdalabs.com). Zuletzt geprüft: 15. Juli 2026. Monatlich erneut verifiziert. Diese Seite wird als kanonische Referenz gepflegt.
🏆 Unsere Auswahl — Juli 2026
Drei unterschiedliche Gewinner für drei verschiedene Prioritäten.
•🥇 BESTE INSGESAMT: RunPod: Warum: Beste Balance zwischen Preis ($0,34–0,69/h RTX 4090, ca. 0,32–0,64 €), Zuverlässigkeit (99% Verfügbarkeit) und Benutzerfreundlichkeit für LLM-Inferenz. Secure Cloud-Ebene empfohlen für Produktion. ✓ EU-Regionen verfügbar
•💰 BESTES BUDGET: Vast.ai: Warum: 30–50% billiger als Konkurrenten bei Toleranz für Spot-Unterbrechungen. RTX 4090 ab $0,09/h (ca. 0,08 €). Größter GPU-Katalog. ⚠ Peer-to-Peer (variable Qualität)
•🏢 BEST FÜR TEAMS: Lambda Labs: Warum: 99,9% Verfügbarkeits-SLA, dedizierter Support (Slack/E-Mail/Telefon), A100/H100-Fokus. Premium-Preisgestaltung ($1,29–2,99/h, ca. 1,20–2,78 €) gerechtfertigt für Produktions-KI-Workloads.
Schneller Vergleich
Direkter Vergleich von Preisen und Funktionen für LLM-Inferenz, geprüft im Juli 2026. Alle Preise in USD (Anbieter rechnen in USD); EUR-Äquivalente sind Schätzungen zum Wechselkurs 1 USD ≈ 0,93 EUR. Die meisten Anbieter berechnen pro Sekunde, daher hängen die tatsächlichen Kosten von der Laufzeit ab. RTX-5090-Angebote sind neuer und weniger durchgängig verfügbar als RTX 4090 — aktuellen Bestand im Anbieter-Dashboard prüfen.
| Anbieter | RTX 4090 | RTX 5090 | A100 80GB | H100 80GB | Verfügbarkeits-SLA | Abrechnung | Kostenlose Credits | EU-Region |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | $0,34–0,69/h | $0,60–0,95/h* | $1,19–1,79/h | $2,49–2,69/h | 99% | pro Sekunde | $10 | ✓ Ja |
| Vast.ai | $0,08–0,59/h* | $0,45–0,85/h* | $0,71–1,80/h* | $1,49–1,87/h* | Keine | pro Sekunde | $5 (variiert) | Pro Host |
| Lambda Labs | N/A | N/A | $1,29–1,79/h | $2,49–2,99/h | 99,9% | pro Minute | $15 | ✗ Nein |
Warum Cloud-GPUs mieten?
Die Miete von Cloud-GPUs macht Sinn, wenn Sie: gelegentliche Rechenleistung benötigen (wöchentliche Feinabstimmungen), 2.000–10.000 € Hardware-Initialkosten vermeiden möchten, mehrere GPU-Typen für Experimente benötigen oder 100+ GPUs für verteiltes Training ohne Infrastrukturkauf benötigen. Dieselbe Preislogik gilt unabhängig davon, ob die Workload LLM-Inferenz, Feinabstimmung oder Stable-Diffusion-/Bildgenerierung ist — alle drei laufen auf denselben RTX-4090-, RTX-5090-, A100- und H100-Instanzen, die in diesem Guide behandelt werden.
- Keine Hardware-Wartung oder Stromkosten
- Sofortige Skalierbarkeit (Minuten, nicht Wochen)
- Teure GPUs (H100, A100, RTX 5090) testen, bevor Sie kaufen
- Zahlen Sie nur für verwendete Rechenzeit — keine Leerlaufkosten
- Zugriff auf GPUs in mehreren globalen Regionen
Entscheidungsmatrix: Welcher Anbieter passt zu Ihrem Bedarf?
Gleichen Sie Ihren Anwendungsfall mit dem besten Anbieter ab.
- 1Budget ist das Hauptanliegen → Vast.ai (Spot-Instanzen, 0,08 €/h für RTX 4090)
- 2Anfänger, benötigen Einfachheit → RunPod (einheitliches Dashboard, klare Preisgestaltung, 10 € kostenlos)
- 3Team mit verwalteten Workflows → Lambda Labs (API-Support, Slack-Support, 99,9% SLA)
- 4Mehrere GPU-Typen, Experimente → Vast.ai (größter Katalog: 500+ GPU-Modelle)
- 5Nur Feinabstimmung (stabile Workload) → RunPod Secure Cloud (99% SLA, keine Unterbrechungen)
- 6Langfristige Produktionsinferenz → Lambda Labs (reservierte Instanzen, Kostenzusagen)
- 7EU-GDPR-Konformität erforderlich → RunPod (EU-Rechenzentren + DPA)
- 8Sub-5-Minuten-Setup-Dringlichkeit → Lambda Labs (poliertes Onboarding)
- 9Wollen mehrere Anbieter vergleichen → Verwenden Sie die Vergleichstabelle dieser Seite
- 10Unsicher → Beginnen Sie mit RunPod (10 € kostenlos, am flexibelsten, sicherste Standardeinstellung)
EU-GDPR & Datenspeicherung: Ihre kritische Checkliste
Für EU-Kunden, die persönliche Daten durch LLMs verarbeiten, ist GDPR-Konformität nicht verhandelbar. Die meisten globalen Cloud-GPU-Anbieter sind in den USA ansässig und erfüllen standardmäßig NICHT die EU-Datenspeicherungsanforderungen.
- Datenspeicherung (wo Ihre Daten physisch gespeichert sind) ist GDPR-Artikel-32-Anforderung
- Standard Contractual Clauses (SCCs) für US-Transfers sind post-Schrems II unsicher
- Einige Anbieter bieten EU-Rechenzentren an, verarbeiten Daten aber in den USA (nicht konform)
- DPA (Datenverarbeitungsvertrag) allein ist OHNE EU-Ansässigkeit NICHT ausreichend
DSGVO-konforme Cloud-GPU-Anbieter (EU-nativ)
Diese Anbieter haben EU-Rechenzentren und können Auftragsverarbeitungsverträge (AVV) für die Verarbeitung personenbezogener EU-Daten unterzeichnen.
| Anbieter | Standort | AVV | Anmerkung |
|---|---|---|---|
| Hetzner GPU | Deutschland (Falkenstein, Nürnberg) | ✓ Deutsches Recht | Deutsches Unternehmen, standardmäßig EU-nativ |
| Scaleway | Frankreich (Paris, Amsterdam) | ✓ Verfügbar | Französischer KI-Spezialist, wettbewerbsfähige Preise |
| OVHcloud | Frankreich, Deutschland, UK | ✓ Verfügbar | Größter EU-Cloud-Anbieter, Enterprise-Fokus |
| STACKIT (Schwarz-Gruppe) | Deutschland | ✓ Deutsches Recht | Enterprise-Fokus, Gaia-X zertifiziert |
| Nebius | Finnland, Island | ✓ Verfügbar | Neu, KI-spezialisiert, hohe Leistung |
| RunPod (EU-Regionen) | Niederlande, Rumänien | ✓ Verfügbar | US-Unternehmen, aber EU-Rechenzentren verfügbar |
Nicht geeignet für personenbezogene EU-Daten
Diese Anbieter haben keine EU-Datenspeicherung oder können DSGVO-Konformität nicht garantieren.
- Lambda Labs — Nur US-Infrastruktur, keine EU-Regionen, kein AVV
- Vast.ai — Peer-to-Peer; Host-Standort variiert (meist USA), kein zentralisierter AVV
- CoreWeave — Primär USA; begrenzte EU-Präsenz, Infrastruktur primär USA
Was bedeutet das für Ihre Workload?
Die DSGVO gilt, wenn Sie personenbezogene Daten verarbeiten (Mitarbeitername, Kunden-E-Mails, Identifikatoren, Biometrie, Standortdaten, IP-Adressen, Verhaltensdaten). Nicht-personenbezogene Daten (anonymisiert, aggregiert, synthetisch) sind ausgenommen.
- Mitarbeiterdaten (HR, Gehaltsabrechnung, Performance-Reviews): DSGVO gilt
- Kunden-PII (Namen, E-Mails, Adressen, Zahlungsinfo): DSGVO gilt
- Gesundheitsdaten (DSGVO + Patientenrechtegesetz): DSGVO gilt + strenger
- Finanzdaten (DSGVO + MaRisk): DSGVO gilt + strenger
- Anonymisierte Benchmarks (aggregierte Modell-Ausgaben): DSGVO gilt NICHT
- Synthetische Daten (KI-generiert, nicht echte PII): DSGVO gilt NICHT
- EU AI Act Hochrisiko-Kategorie (automatisierte Entscheidungen): DSGVO gilt + zusätzliche Regeln
DSGVO-Verifizierungs-Checkliste vor Anmeldung
Bevor Sie sich bei einem Cloud-GPU-Anbieter anmelden, überprüfen Sie diese 5 Punkte.
- 1Bestätigen Sie den EU-Rechenzentrum-Standort in den Anbieterbedingungen (nicht "verfügbar" — tatsächlich gespeichert)
- 2Fordern Sie den AVV schriftlich an und überprüfen Sie ihn; er muss DSGVO Artikel 28 und 32 referenzieren
- 3Prüfen Sie Standard Contractual Clauses (SCCs) bei US-Datenflüssen
- 4Überprüfen Sie, dass die Datenschutzerklärung des Anbieters explizit DSGVO Art. 32 (Sicherheit) und Art. 28 (Verarbeiterpflichten) abdeckt
- 5Fragen Sie den Anbieter: "Können Sie garantieren, dass alle Daten in [Land] verbleiben und niemals in die USA fließen?" Schriftliche Antwort verlangen.
Wann ist Cloud-GPU-Vermietung NICHT die richtige Wahl
Cloud-Vermietung ist nicht immer optimal. Hardware-Kauf oder lokale Verarbeitung machen ökonomisch mehr Sinn in diesen Situationen:
Sie führen LLMs >4 Stunden täglich aus
Zum RunPod-RTX-4090-Mittelwert ($0,50/h): $0,50/h × 4 Stunden × 30 Tage = $60/Monat. Über 18 Monate sind das $1.080 — mehr als zwei Drittel der Kosten einer RTX 4090 (ca. $1.599 Einzelhandel, Stand Juli 2026). Bei konsistenter, vorhersehbarer Nutzung ist Kaufen langfristig günstiger.
•💡 Die Mathematik: Break-Even-Punkt: bei $0,50/h und 4 Stunden/Tag sind das rund 3.200 Mietstunden — etwa 27 Monate täglicher 4-Stunden-Nutzung. Wenn Sie darüber hinausgehen, berechnen Sie den ROI: GPU-Kosten ÷ Stundensatz = Break-Even-Stunden.
Sie benötigen <100ms Latenz
Netzwerk-Roundtrip zu einer Cloud-GPU fügt 30-150ms hinzu, abhängig von Ihrem Standort und der Anbieter-Region. Für interaktive Anwendungen (Echtzeit-Chat, Sprachtranskription, Live-Gaming-KI) ist diese Latenz spürbar. Lokale GPU hat null Netzwerk-Overhead.
Ihre Daten sind in regulierten Branchen
Gesundheitswesen (Patientenrechtegesetz), Finanzwesen (MaRisk, MiFID II), Recht (Mandantengeheimnis) oder Behördenarbeit können oft rechtlich keine Cloud nutzen — auch keine DSGVO-konforme. On-Premises-Hardware ist der einzige konforme Weg.
Sie wollen null wiederkehrende Kosten
Sobald Sie eine GPU kaufen, sind Stromkosten die einzigen laufenden Kosten (~€0,05–0,15/h in den meisten Ländern). Kein Abonnement, keine Nutzungs-Überraschungen, keine Tarifänderungen. Hardware-Eigentum hat eine klare Kostenobergrenze.
Der Hybrid-Ansatz (Empfohlen)
Die richtige Antwort für die meisten Nutzer ist hybrid: lokale Hardware für tägliche Arbeit, Cloud-GPU für gelegentliches Schwergewicht (Fine-Tuning-Läufe, 70B-Modell-Inferenz, Multi-GPU-Experimente). Standardmäßig nicht Cloud-only oder Local-only — verwenden Sie beides strategisch.
- Lokal: tägliche Inferenz, stabile Workflows, kosten-vorhersehbare Lasten
- Cloud: Experimentieren, 70B+-Modelle, verteiltes Training, Burst-Kapazität
- Dieser Ansatz minimiert sowohl Hardware-Investitionen als auch Cloud-Ausgaben
RunPod: Die ausgewogene Wahl
RunPod ist ein Marketplace für GPU-Rechenleistung mit zwei Preisstufen: Secure Cloud (reserviert, stabil, 99% Verfügbarkeit) und On-Demand (billiger, unterbrechbar). Für LLM-Inferenz deckt die RTX-4090-Stufe die meisten 7B–34B-Modelle komfortabel ab.
- RTX 4090: $0,34–0,69/h — On-Demand ab ca. $0,34/h, Secure Cloud (reserviert, keine Unterbrechungen) $0,50–0,69/h (ca. 0,32–0,64 €, Juli 2026)
- RTX 5090: in einigen Regionen ab ca. $0,60/h gelistet; Verfügbarkeit ist neuer und weniger durchgängig als bei RTX 4090 — aktuellen Bestand vor der Planung prüfen
- A100 80GB: $1,19–1,79/h (ca. 1,11–1,67 €, On-Demand bis Secure Cloud)
- H100 80GB: $2,49–2,69/h (ca. 2,32–2,50 €, On-Demand bis Secure Cloud)
- Abrechnung: pro Sekunde, kein Stundenminimum
- Kostenlose Ebene: $10 Anmeldeguthaben
- Setup-Zeit: 5 Minuten
- AVV verfügbar: Ja (DSGVO-konform für EU-Instanzen)
- EU-Regionen: Ja (Niederlande, Rumänien)
- Kostenlose Gemeinschaft: Starkes Discord-Ökosystem
Ist RunPod Secure Cloud zuverlässig?
Ja. Secure-Cloud-Instanzen haben eine SLA von 99% Verfügbarkeit und werden nicht unterbrochen, außer der Anbieter storniert die Instanz (sehr selten). On-Demand-Instanzen können mit 5 Minuten Vorlaufzeit unterbrochen werden.
Kann ich benutzerdefinierte Docker-Images verwenden?
Ja. RunPod erlaubt benutzerdefinierte Docker-Images; laden Sie sie auf Docker Hub oder eine Registry hoch und referenzieren Sie sie per URL. Auch eine One-Click-Bereitstellung von Vorlagen mit vorinstallierten ML-Frameworks ist verfügbar.
Wie pausiere ich eine Instanz?
Über die Pause-Schaltfläche im Dashboard. Ein Snapshot wird gespeichert. Während der Pause zahlen Sie nur für Speicherplatz (vernachlässigbare Kosten).
Kann ich auf mehrere GPUs skalieren?
Ja. RunPod unterstützt Multi-GPU-Instanzen und verteiltes Training über die API.
Vast.ai: Maximale Einsparungen
Vast.ai ist ein Peer-to-Peer-GPU-Marketplace, auf dem Einzelpersonen und Rechenzentren überschüssige GPU-Kapazität vermieten. Die Preisgestaltung ist dynamisch und oft 30–50% billiger als RunPod oder Lambda Labs. Spot-Instanzen können mit 15 Sekunden Ankündigung unterbrochen werden.
- RTX 4090 Spot: $0,08–0,59/h (ca. 0,07–0,55 €) — Median ca. $0,21/h; der untere Wert ($0,08/h) ist real, aber selten (Nebenzeit-Nachfrage), der obere Wert gilt für stabile/On-Demand-Angebote
- RTX 5090: taucht bei einigen Hosts ab ca. $0,45/h auf; kleineres, weniger durchgängiges Inventar als RTX 4090 — nach "Verified"-Hosts filtern, wenn Zuverlässigkeit wichtig ist
- A100 80GB: $0,71–1,80/h (ca. 0,66–1,67 €, Median $0,71/h)
- H100 80GB: $1,49–1,87/h (ca. 1,39–1,74 €, Median $1,49/h)
- Abrechnung: pro Sekunde (keine Mindestbestellmenge)
- Größtes GPU-Inventar: 500+ eindeutige GPU-Modelle
- Kostenlose Ebene: $5 Guthaben (variiert nach Aktion)
- Setup-Zeit: 10 Minuten (technischer)
- AVV: Fall für Fall (Peer-to-Peer, nicht universell verfügbar)
- EU-Regionen: Pro Host (hängt vom Standort des einzelnen Hosts ab)
Was passiert, wenn meine Spot-Instanz unterbrochen wird?
Spot-Instanzen können mit 15 Sekunden Vorlaufzeit unterbrochen werden, wenn der Anbieter die GPU zurückfordert. Verwenden Sie den Filter „Interruptible: Off" für stabile Instanzen (höhere Preise, stabiler).
Habe ich Root-/Sudo-Zugriff?
Die meisten Anbieter gewähren Sudo-Zugriff; einige nicht. Prüfen Sie die Instanzdetails vor der Miete. Von Vast.ai nicht garantiert.
Wie lade ich Daten hoch?
Verwenden Sie rsync oder scp über SSH. Für große Datensätze (>100 GB) speichern Sie auf einem angehängten /mnt/-Laufwerk (geringer Aufpreis) oder nutzen Sie eine Cloud-Storage-Brücke (S3, Google Drive).
Sind die Preise wirklich so viel günstiger?
Ja, aber Spot-Preise schwanken. $0,08/h sind real, aber selten (Spitzenauslastung). Median $0,21/h ist typischer. Beobachten Sie die Preise, bevor Sie sich für den Produktivbetrieb auf Spot-Instanzen festlegen.
Funktionieren die Vast.ai-Preise für Stable Diffusion genauso wie für LLM-Inferenz?
Ja — dieselben RTX-4090- und RTX-5090-Spot-Instanzen, die für LLM-Inferenz genutzt werden, führen auch Stable Diffusion und andere Bildgenerierungs-Workloads aus. Bildgenerierung ist in der Regel stärker VRAM-limitiert und weniger latenzempfindlich als Chat-Inferenz, weshalb Spot-/unterbrechbare Instanzen (günstiger, können zurückgefordert werden) meist gut für Batch-Bildgenerierung geeignet sind; reservieren Sie stabile „Interruptible: Off"-Instanzen nur, wenn Sie eine ununterbrochene lange Render-Warteschlange benötigen.
Lambda Labs: Verwalteter Premium
Lambda Labs ist ein verwalteter GPU-Cloud-Anbieter, der sich auf Einfachheit, Verfügbarkeit und Kundenunterstützung konzentriert. Die Preisgestaltung ist höher als bei Konkurrenten, umfasst aber verwaltete Infrastruktur, A100/H100-Fokus und Live-Support.
- A100 80GB: $1,29–1,79/h (ca. 1,20–1,67 €, On-Demand ab $1,29/h)
- H100 80GB: $2,49–2,99/h (ca. 2,32–2,78 €, On-Demand ab $2,49/h)
- RTX 4090 / RTX 5090: Nicht angeboten (A100/H100-Fokus — Consumer-GPUs sind nicht Teil des Lambda-Labs-Katalogs)
- Reservierte Instanzen: 12-Monats-Rabatt verfügbar
- Abrechnung: pro Minute
- Verfügbarkeits-SLA: 99,9%
- Kostenlose Ebene: $15 Anmeldeguthaben
- Setup-Zeit: 3 Minuten (poliertes UX)
- Team-Funktionen: Mehrere Benutzer pro Konto
- Support: Slack, E-Mail, Telefon (echte Menschen)
- AVV: Ja, aber nur US-Infrastruktur (nicht DSGVO für EU-Personendaten)
Lohnt sich der Aufpreis bei Lambda Labs?
Ja, wenn Sie eine SLA von 99,9% Verfügbarkeit benötigen, US-Infrastruktur akzeptabel ist und Sie Wert auf persönlichen Support legen. Für Experimente sind RunPod oder Vast.ai günstiger. Für den Produktivbetrieb rechtfertigt die SLA von Lambda Labs die Kosten.
Kann ich auf mehrere GPUs skalieren?
Ja. Lambda Labs erlaubt Multi-GPU-Instanzen und verteiltes Training. Die Jupyter-Umgebung übernimmt die Einrichtung.
Wie sieht Ihre Rückerstattungsrichtlinie aus?
30 Tage Rückerstattung bei Unzufriedenheit. Die meisten Nutzer benötigen dies nicht, nachdem sie das kostenlose Guthaben von $15 ausprobiert haben.
Warum keine RTX 4090 oder RTX 5090?
Lambda Labs konzentriert sich auf den Enterprise-Markt mit A100/H100, nicht auf die Consumer-GPU-Stufe. Das ist eine bewusste Strategie.
Schnellstart: Mieten Sie Ihre erste GPU in 10 Minuten
Folgen Sie dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung, um auf jeder Plattform eine GPU zum Laufen zu bringen.
- 1Registrieren Sie sich mit E-Mail + Kreditkarte (RunPod) oder GitHub (Vast.ai)
- 2Wählen Sie einen GPU-Typ und eine Region (nach Verfügbarkeit und Preis filtern)
- 3Wählen Sie das Betriebssystem-Image (Ubuntu 22.04 + CUDA ist Standard)
- 4Legen Sie die Festplattengröße fest (mindestens 50 GB für die meisten ML-Workloads)
- 5Klicken Sie auf „Start" und warten Sie 30–60 Sekunden, bis die Instanz hochfährt
- 6Verbinden Sie sich per SSH mit der bereitgestellten IP (Zugangsdaten in Ihrem Dashboard)
- 7Installieren Sie Abhängigkeiten: apt update && apt install -y python3-pip
- 8Klonen Sie Ihr Repository und starten Sie Ihren Workload
- 9Überwachen Sie die Nutzung im Anbieter-Dashboard (behalten Sie die Zeit im Blick)
- 10Stoppen Sie die Instanz, wenn Sie fertig sind (die Abrechnung endet sofort)
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Cloud-GPU-Mietanbietern.
RunPod vs Vast.ai vs Lambda Labs: Welche ist am günstigsten für LLM-Inferenz?
Vast.ai ist auf dem Papier am günstigsten ($0,08–0,59/h RTX 4090), aber unterbrechbar. RunPod ($0,34–0,69/h RTX 4090) bietet die beste Balance aus Preis und Stabilität für LLM-Inferenz. Lambda Labs ($1,29–2,99/h A100/H100) hat keine Consumer-GPU-Stufe und kostet mehr, bietet aber verwalteten Support und 99,9% SLA.
Deckt dieser Vergleich Stable Diffusion und Bildgenerierung ab, oder nur LLM-Inferenz?
Die Preise, GPU-Stufen und Anbieter in diesem Guide gelten für beides. Stable Diffusion und andere Bildgenerierungs-Workloads laufen auf denselben RTX-4090-/RTX-5090-/A100-/H100-Instanzen wie LLM-Inferenz.
Ist RTX 5090 bereits für Cloud-Miete verfügbar?
Ja, in einer wachsenden, aber noch begrenzten Zahl von RunPod- und Vast.ai-Angeboten, Stand Juli 2026. Verfügbarkeit und Preis sind weniger durchgängig als bei der etablierten RTX-4090-Stufe — aktuelle Angebote im Anbieter-Dashboard prüfen. Lambda Labs bietet keine Consumer-GPU an, einschließlich RTX 5090.
Welche Cloud-GPU-Vermietung ist am günstigsten?
Vast.ai Spot-Instanzen kosten 30–50% weniger, sind aber unterbrechbar. RunPod ist günstiger als Lambda Labs. Der Preis hängt vom GPU-Typ und der Marktnachfrage ab.
Ist Cloud-GPU-Vermietung GDPR-konform?
RunPod mit EU-Regionen ist GDPR-konform. Lambda Labs ist nur in den USA (nicht konform für EU-Personendaten). Vast.ai ist Peer-to-Peer (hängt vom Host-Standort ab).
Kann meine Instanz unterbrochen werden?
Vast.ai Spot: ja (15 Sekunden Ankündigung). RunPod Secure Cloud: nein (99% SLA). Lambda Labs: nein (99,9% SLA). Wählen Sie je nach Kritikalität der Workload.