Unabhängiger Vergleich Aktualisiert April 2026 20 GPU-Anbieter getestet Echte Stundenpreise

GPU-Cloud-Vergleich · 2026

Hetzner GPU vs Together AI

T

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

Hetzner GPU
Günstige EU-GPU-Server — A100 zu europäischen Preisen
ab €0,35/h
★★★★☆ 4.2 / 5 (834 Bewertungen)
Zu Hetzner GPU →
VS
Gesamtsieger
T
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

Hetzner GPU
TTogether AI
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab €0,35/h
ab 1,49 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.2 / 5
4.4 / 5
GPU-Typen Auswahl
2 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
141 GB
Standorte Regionen
DE, FI
US, EU
Siege von 5
2
3

GPU-Verfügbarkeit

Hetzner GPU
A100 PCIeGTX 1080

VRAM: 8–80 GB · Standorte: DE, FI

TTogether AI
H100H200A100 80GBL40S

VRAM: 48–141 GB · Standorte: US, EU

Vor- & Nachteile

Hetzner GPU
Vorteile
  • Beste GPU-Preise in Europa
  • DSGVO- und EU-Datenresidenz-konform
  • Hervorragender API- und Automatisierungs-Support
  • Vertrauenswürdige Hetzner-Infrastruktur
Nachteile
  • Eingeschränkte GPU-Auswahl — hauptsächlich A100
  • Noch keine H100-Verfügbarkeit
  • Weniger GPU-Standorte als US-Anbieter
TTogether 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 Hetzner GPU, wenn…
  • Du GPU-Compute für EU-Compliance brauchst
  • Du GPU-Compute für Forschung brauchst
  • Du GPU-Compute für Inferenz-APIs brauchst
  • Du GPU-Compute für Budget-EU-GPU brauchst
  • Niedrigerer Preis Priorität hat (ab €0,35/h vs ab 1,49 $/h)
T 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
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 4.2)
  • Mehr GPU-Auswahl gewünscht (4 vs 2 Typen)