GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Hyperstack vs Together AI
Hyperstack gewinnt bei 3 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
Hyperstack
Globaler GPU-Cloud-Spezialist — H100, A100 80GB und L40 ab 0,11 $/h
ab 0,11 $/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (198 Bewertungen)
Zu Hyperstack →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
Hyperstack
Together AI
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,11 $/h
ab 1,49 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.3 / 5
4.4 / 5
GPU-Typen Auswahl
5 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
141 GB
Standorte Regionen
UK, EU
US, EU
Siege von 5
3
2
GPU-Verfügbarkeit
Hyperstack
RTX A6000A100 80GBH100L40L40S
VRAM: 48–80 GB · Standorte: UK, EU
Together AI
H100H200A100 80GBL40S
VRAM: 48–141 GB · Standorte: US, EU
Vor- & Nachteile
Hyperstack
Vorteile
- Hervorragende Einsteigerpreise für A6000
- Vollständiger Networking-Stack (VPC, Firewall, NAT)
- UK-/EU-Regionen für europäische Latenz
- Reservierungs-Rabatt bis zu 75 %
Nachteile
- Noch keine B200 / H200 (April 2026)
- Geringere Marketing-Präsenz als RunPod
- Begrenzter Template-Marktplatz
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 Hyperstack, wenn…
- Du GPU-Compute für Budget-Training brauchst
- Du GPU-Compute für Stable Diffusion im großen Maßstab brauchst
- Du GPU-Compute für VPC-isolierte Workloads brauchst
- Du GPU-Compute für EU-freundliche Compute brauchst
- Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,11 $/h vs ab 1,49 $/h)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (5 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
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 4.3)