Die besten GPU-Vermietungsplattformen 2026: 9 Clouds im Vergleich (und wann du gar keine brauchst)
2026-10-15
Eine GPU zu mieten war früher etwas, das nur ML-Forscher getan haben. 2026 ist es ein fester Budgetposten: Indie-Entwickler, die Open-Weight-Modelle finetunen, Agenturen, die Inferenz selbst hosten, Game-Studios, die Szenen über Nacht rendern. Das Problem ist nicht mehr, eine GPU-Cloud zu finden — sondern die Wahl zwischen einem Dutzend Anbietern, deren Preise für dieselbe Hardwareklasse von 0,16 $ bis über 8 $ pro Stunde reichen.
Dieser Leitfaden vergleicht die wichtigsten internationalen GPU-Vermietungsplattformen — mit Links, groben Preisen und einer ehrlichen Einschätzung, für wen sich welche wirklich lohnt. Am Ende behandeln wir das Szenario, in dem Mieten reine Überdimensionierung ist: Wenn du nur AI-generierte Bilder oder Videos willst, brauchst du keine GPU — du brauchst ein Ergebnis.
Preise bewegen sich mit Angebot und Nachfrage. Betrachte jede Zahl unten als Größenordnung, nicht als Angebot — prüfe die aktuellen Preise auf jeder Website.
Der schnelle Vergleich
| Plattform | Einstiegspreis | Am besten geeignet | Nicht geeignet, wenn |
|---|---|---|---|
| RunPod | ~0,16 $/Std. (RTX A5000) bis ~2,89 $/Std. (H100) | Inferenz in Produktion, Serverless | Du Enterprise-SLAs und Compliance-Unterlagen brauchst |
| Vast.ai | Günstigste H100/A100-Preise überhaupt (~1,50 $/Std. A100-Median) | Budget-Experimente, Batch-Jobs | Du unzuverlässige Hosts nicht tolerieren kannst |
| Lambda | H100 on Demand, stabile Verfügbarkeit | Forschungsteams, ernsthaftes Training | Du nur eine einzelne Consumer-GPU brauchst |
| Modal | Serverless-Abrechnung pro Sekunde | Inferenz ohne Ops-Aufwand | Du nackte SSH-Maschinen willst |
| TensorDock | Marktplatz-Preise, sehr günstig | Kleine Teams mit knappem Budget | Du garantierte Kapazität brauchst |
| Hyperstack | EU-Rechenzentren, H100-Verfügbarkeit | EU-Teams mit SLA-Bedarf | Du außerhalb Europas sitzt |
| Nebius | AI-Cloud im Großformat | Große Trainingsläufe | Du nur ein Wochenende lang eine GPU willst |
| io.net | Dezentralisiert, volatile Preise | Massive parallele Inferenz | Du vorhersagbare Latenz brauchst |
| Google Colab | Kostenlose Stufe | Lernen, Prototyping | Alles über Notebook-Maßstab hinaus |
Die Plattformen im Detail
RunPod — die Standardwahl für die meisten Entwickler
RunPod hat sich als pragmatische Standardwahl etabliert. Das Inventar ist in zwei Stufen unterteilt: Community Cloud (GPUs von verteilten Hosts, z. B. RTX 4090 rund 0,34 $/Std., H100 ab etwa 2,69 $/Std.) und Secure Cloud (geprüfte Rechenzentren mit 50–70 % Aufschlag). Die Abrechnung erfolgt sekundengenau über Pods, Serverless und Cluster, und die Serverless-Ebene skaliert von null auf Tausende Worker mit Kaltstarts unter 200 ms. Wenn du eine AI-App für echte Nutzer auslieferst, fang hier an.
Vast.ai — die Preisuntergrenze
Vast.ai ist ein Peer-to-Peer-Marktplatz, auf dem unabhängige Hosts freie Kapazität anbieten. Hier liegen die Spotpreise konstant am niedrigsten der Branche — aktuelle A100-80-GB-Medianwerte bei rund 1,50 $/Std., H100-Medianwerte bei etwa 4,44 $/Std. Der Kompromiss: Du mietest von Fremden. Die Host-Qualität schwankt, und für produktiven Traffic mit Nutzerkontakt oder alles mit Sicherheitsperimeter ist das der falsche Ort. Für Batch-Experimente und Workloads, bei denen Zuverlässigkeit keine Rolle spielt, schlägt es alles.
Lambda — von Forschern für Forscher gebaut
Lambda bietet H100- und A100-Instanzen on Demand mit einer berühmt stabilen Verfügbarkeit, dazu private Cluster pro Tenant. Es ist die Plattform der Wahl für akademische Labore und Teams mit ernsthaften Trainingsläufen, die keinen Hyperscaler-Vertrag rechtfertigen.
Modal — Serverless, richtig gemacht
Modal hat eine andere Form: Du schreibst Python, Modal kümmert sich um Container, GPUs und Skalierung. Die Abrechnung ist sekundengenau, Leerlauf kostet 0 $, und Kaltstarts werden in Millisekunden gemessen. Wenn dein Denkmodell „Funktion, die zufällig eine A100 braucht" lautet statt „Maschine, in die ich mich einlogge", ist Modal das sauberste Erlebnis in diesem Bereich.
TensorDock, Hyperstack, Nebius — die Spezialisten
- TensorDock betreibt ein Marktplatzmodell ähnlich wie Vast, mit niedrigen Preisen und flexibler Deployment-Granularität — solide für kleine Teams, die günstige dedizierte VMs wollen.
- Hyperstack konzentriert sich auf europäische Rechenzentren mit starker H100-Verfügbarkeit und SLAs auf Enterprise-Niveau.
- Nebius ist das Nächste an einer europäischen AI-Cloud im Großformat, mit großen Clustern und Managed Services für echte Trainings-Workloads.
io.net — dezentralisierte Rechenleistung
io.net bündelt weltweit ungenutzte GPUs in einem dezentralen Netzwerk. Bei großen parallelen Jobs können die Preise alle unterbieten, aber Latenz und Verfügbarkeit schwanken — betrachte es als Spotmarkt für massiv parallele Workloads, nicht als Host für deine Produktions-API.
Google Colab — kostenlos, aber mit Sternchen
Colab verteilt weiterhin kostenlose GPU-Sessions und ist damit der beste Ort im Internet, um PyTorch zu lernen. Sessions werden getrennt, Ressourcen sind geteilt, und der Maßstab endet strikt beim Notebook — aber kostenlos ist kostenlos.
Wie du wählst
- Lernen oder Prototyping: zuerst Colab, RunPod Community, wenn du es herauswächst
- Ein Modell einmal finetunen: Vast.ai oder TensorDock — am günstigsten pro Stunde, und der Job ist begrenzt
- Inferenz für Nutzer bereitstellen: RunPod Serverless oder Modal — die Scale-to-Zero-Ökonomie ist bei sprunghaftem Traffic unschlagbar
- Trainingsläufe über mehrere Wochen: Lambda, Nebius oder ein Hyperscaler (AWS/GCP/Azure), wenn die Beschaffung es verlangt
- Overnight-Batches rendern: Vast.ai — wenn ein Host um 3 Uhr nachts stirbst, einfach neu laufen lassen
Die Frage, die du zuerst stellen solltest: Brauchst du überhaupt eine GPU?
Das Muster, das wir am häufigsten sehen: Jemand beschließt, AI-Bilder oder -Videos für seinen Shop, Laden oder Feed zu wollen — und fängt an, H100-Mietpreise zu vergleichen. Das ist so, als würde man eine Großküche mieten, weil man Toast will.
Eine GPU zu mieten bedeutet, CUDA zu installieren, mehrere GB große Modellgewichte herunterzuladen, die VRAM im Blick zu behalten, OOM-Abstürze zu debuggen und jede Stunde zu bezahlen, in der die Maschine einfach läuft, während du herumexperimentierst. Eine 4090 für ~0,34 $/Std. klingt günstig, bis du vier Stunden damit verbracht hast, einen Workflow für zehn Bilder einzurichten.
Wenn dein Ziel Ergebnis statt Infrastruktur ist, ist eine Plattform mit Abrechnung pro Bild schlicht das bessere Geschäft. Auf Zixel bekommst du die führenden Modelle — Nano Banana, GPT Image 2.5, Grok für Bilder; MiniMax H3 und Seedance 2.5 für Video — direkt im Browser, ohne eine Umgebung, die du pflegen musst. Credits beginnen bei Bruchteilen eines Cents pro Bild, 300 kostenlose Credits gibt es bei der Anmeldung, und sie verfallen nie. Schlägt eine Generierung serverseitig fehl, werden die Credits automatisch erstattet. Du zahlst pro Ergebnis, nicht pro Stunde fremder Stromrechnung.
Dasselbe gilt für alles auf dieser Liste: GPUs sind für Menschen, die Modelle bauen. Alle anderen zahlen nur für das Privileg, einen Server zu pflegen.
TL;DR
- Am günstigsten: Vast.ai (akzeptiere das Chaos)
- Bestes Allround-Paket: RunPod
- Bestes Serverless: Modal
- Ernsthaftes Training: Lambda / Nebius
- Kostenlos lernen: Google Colab
- Du willst einfach nur das Bild oder das Video: Lass die GPU komplett weg — Zixel macht es pro Credit, startend mit 300 kostenlosen
Marktpreise referenziert aus öffentlichen Vergleichen, darunter RunPods GPU-Cloud-Leitfaden 2026 und io.nets Cloud-GPU-Übersicht. Bestätige die aktuellen Preise immer auf der offiziellen Website der jeweiligen Plattform.