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GPU-Cloud-Vergleich · 2026

Paperspace vs Together AI

T

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

Gesamtsieger
Paperspace
Gradient-Notebooks + GPU-VMs — ideal für ML-Teams
ab 0,45 $/h
★★★★☆ 4.3 / 5 (1.456 Bewertungen)
Zu Paperspace →
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

Paperspace
TTogether AI
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,45 $/h
ab 1,49 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.3 / 5
4.4 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
141 GB
Standorte Regionen
US, EU
US, EU
Siege von 5
3
2

GPU-Verfügbarkeit

Paperspace
A100A6000RTX 4000V100

VRAM: 8–80 GB · Standorte: US, EU

TTogether AI
H100H200A100 80GBL40S

VRAM: 48–141 GB · Standorte: US, EU

Vor- & Nachteile

Paperspace
Vorteile
  • Beste Notebook-Erfahrung aller GPU-Clouds
  • Team-Kollaboration eingebaut
  • Gratis-Tier mit begrenzten GPU-Stunden
  • Gute Dokumentation und Tutorials
Nachteile
  • Teurer als RunPod für reine Rechenleistung
  • Eingeschränkte GPU-Auswahl gegenüber Wettbewerbern
  • Gradient-Plattform hat gelegentliche Probleme
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 Paperspace, wenn…
  • Du GPU-Compute für Notebooks brauchst
  • Du GPU-Compute für ML-Teams brauchst
  • Du GPU-Compute für Prototyping brauchst
  • Du GPU-Compute für Bildung brauchst
  • Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,45 $/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 4.3)