GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Crusoe vs Together AI
Crusoe gewinnt bei 5 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
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
Together AI
Inferenz-fokussierte GPU-Cloud — H100/H200 mit optimierten Serving-Stacks
ab 1,49 $/h
★★★★☆ 4.4 / 5 (521 Bewertungen)
Zu Together AI →Direkter Vergleich
Crusoe
Together AI
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,40 $/h
ab 1,49 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.4 / 5
4.4 / 5
GPU-Typen Auswahl
6 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
192 GB
141 GB
Standorte Regionen
US, Iceland
US, EU
Siege von 5
5
0
GPU-Verfügbarkeit
Crusoe
H100H200B200A100 80GBL40SMI300X
VRAM: 48–192 GB · Standorte: US, Iceland
Together AI
H100H200A100 80GBL40S
VRAM: 48–141 GB · Standorte: US, EU
Vor- & Nachteile
Crusoe
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
Together AI
Vorteile
- Erstklassige Inferenz-Performance
- Exzellente Open-Source-Modell-Abdeckung
- Starker Fine-Tuning-Workflow
- Token-basierte Preise für variable Last
Nachteile
- Weniger GPU-Auswahl als RunPod
- Fokus liegt auf Inferenz, nicht auf Raw-Training
- Eigene Interconnects nicht offen zugänglich
Welchen solltest du wählen?
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
- Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,40 $/h vs ab 1,49 $/h)
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 4.4)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (6 vs 4 Typen)
Wähle Together AI, wenn…
- Du GPU-Compute für High-Throughput-Inferenz brauchst
- Du GPU-Compute für Open-Source-LLM-Serving brauchst
- Du GPU-Compute für Llama- / Mistral-Fine-Tuning brauchst
- Du GPU-Compute für Produktions-KI-APIs brauchst