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GPU-Cloud-Vergleich · 2026

C

Crusoe vs TensorDock

T

Crusoe gewinnt bei 3 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.

Gesamtsieger
C
Crusoe
Klima-positive GPU-Cloud — H100, H200, B200 und MI300X auf grüner Energie
ab 0,40 $/h
★★★★☆ 4.4 / 5 (412 Bewertungen)
Zu Crusoe →
VS
T
TensorDock
GPU-Cloud-Marktplatz — RTX 4090 ab 0,21 $/h, H100 ab 1,99 $/h
ab 0,21 $/h
★★★★☆ 4.2 / 5 (167 Bewertungen)
Zu TensorDock →

Direkter Vergleich

CCrusoe
TTensorDock
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,40 $/h
ab 0,21 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.4 / 5
4.2 / 5
GPU-Typen Auswahl
6 Typen
5 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
192 GB
80 GB
Standorte Regionen
US, Iceland
US, EU, Global
Siege von 5
3
2

GPU-Verfügbarkeit

CCrusoe
H100H200B200A100 80GBL40SMI300X

VRAM: 48–192 GB · Standorte: US, Iceland

TTensorDock
RTX 4090RTX 3090A100 80GBH100L40S

VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, EU, Global

Vor- & Nachteile

CCrusoe
Vorteile
  • Mit am günstigsten für H200-Zugang — ab 2,10 $/h
  • B200 verfügbar, während andere Clouds Wartelisten haben
  • InfiniBand-3,2-Tb-Interconnects für ernsthafte Multi-Node-Jobs
  • Klima-positiver Betrieb (nutzt abgefackeltes Methangas)
Nachteile
  • Geringere GPU-Auswahl als RunPod
  • Begrenzte Regionen (vor allem US + Island)
  • Sales-geführt für große Deployments
TTensorDock
Vorteile
  • Mit dem günstigsten H100-Zugang 2026
  • Großes Host-Netzwerk = bessere Verfügbarkeit
  • Sekunden-Abrechnung für kurze Jobs
  • Kostenloser Egress spart bei daten-intensiven Workloads
Nachteile
  • Zuverlässigkeit variiert je nach Host
  • Keine Managed-Cluster-Orchestrierung
  • Community-getriebener Support

Welchen solltest du wählen?

C Wähle Crusoe, wenn…
  • Du GPU-Compute für LLM-Training im großen Maßstab brauchst
  • Du GPU-Compute für Multi-Node-H100/H200-Jobs brauchst
  • Du GPU-Compute für Nachhaltige KI-Workloads brauchst
  • Du GPU-Compute für AMD-MI300X-Cluster brauchst
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 4.2)
  • Mehr GPU-Auswahl gewünscht (6 vs 5 Typen)
T Wähle TensorDock, wenn…
  • Du GPU-Compute für Budget-GPU-Mieten brauchst
  • Du GPU-Compute für Stable-Diffusion-Fine-Tuning brauchst
  • Du GPU-Compute für Kurzläufige Trainings brauchst
  • Du GPU-Compute für Indie-ML-Entwickler brauchst
  • Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,21 $/h vs ab 0,40 $/h)