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GPU-Cloud-Vergleich · 2026

L

Lyceum vs Together AI

T

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

Gesamtsieger
L
Lyceum
EU-souveräne KI-Cloud — H100 bis H200 mit voller Datenresidenz
ab 0,39 $/h
★★★★☆ 4.2 / 5 (89 Bewertungen)
Zu Lyceum →
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

LLyceum
TTogether AI
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,39 $/h
ab 1,49 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.2 / 5
4.4 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
141 GB
141 GB
Standorte Regionen
EU, Iceland
US, EU
Siege von 5
4
1

GPU-Verfügbarkeit

LLyceum
A100 80GBH100H200L40S

VRAM: 48–141 GB · Standorte: EU, Iceland

TTogether AI
H100H200A100 80GBL40S

VRAM: 48–141 GB · Standorte: US, EU

Vor- & Nachteile

LLyceum
Vorteile
  • Starke EU-Datenresidenz (kein US-Transit)
  • H200-Verfügbarkeit in Europa
  • ISO 27001 + SOC 2 zertifiziert
  • Europäische Abrechnung und Verträge
Nachteile
  • Geringere Kapazität als US-Clouds
  • Höherer Basispreis als RunPod / Vast.ai
  • Begrenzte GPU-Auswahl jenseits von Nvidia
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?

L Wähle Lyceum, wenn…
  • Du GPU-Compute für EU-regulierte Branchen brauchst
  • Du GPU-Compute für DSGVO-strenge Workloads brauchst
  • Du GPU-Compute für Europäischer öffentlicher Sektor brauchst
  • Du GPU-Compute für Gesundheits- und Finanz-KI brauchst
  • Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,39 $/h vs ab 1,49 $/h)
  • 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
  • Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 4.2)