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

GPU-Cloud-Vergleich · 2026

λ

Lambda Labs vs Together AI

T

Lambda Labs gewinnt bei 4 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.

Gesamtsieger
λ
Lambda Labs
On-Demand-H100-Cluster — Entwickler-Favorit für ernsthaftes ML
ab 1,10 $/h
★★★★★ 4.5 / 5 (1.872 Bewertungen)
Zu Lambda Labs →
VS
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

λLambda Labs
TTogether AI
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 1,10 $/h
ab 1,49 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.5 / 5
4.4 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
141 GB
Standorte Regionen
US, AU
US, EU
Siege von 5
4
1

GPU-Verfügbarkeit

λLambda Labs
A100 40GBA100 80GBH100A10

VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, AU

TTogether AI
H100H200A100 80GBL40S

VRAM: 48–141 GB · Standorte: US, EU

Vor- & Nachteile

λLambda Labs
Vorteile
  • Zuverlässige On-Demand-H100-Verfügbarkeit
  • Kein komplexes Setup — SSH binnen Sekunden
  • Lambda Stack spart Setup-Zeit
  • Wettbewerbsfähige Preise gegenüber Hyperscalern
Nachteile
  • Eingeschränkte GPU-Auswahl gegenüber RunPod
  • Weniger EU-Rechenzentren
  • Keine Serverless-Endpunkte
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?

λ Wähle Lambda Labs, wenn…
  • Du GPU-Compute für LLM-Training brauchst
  • Du GPU-Compute für Forschung brauchst
  • Du GPU-Compute für Fine-Tuning brauchst
  • Du GPU-Compute für Multi-GPU-Jobs brauchst
  • Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 1,10 $/h vs ab 1,49 $/h)
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.5 vs 4.4)
  • Mehr GPU-Auswahl gewünscht (4 vs 4 Typen)
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