GPU-Cloud-Vergleich · 2026
RunPod vs TensorDock
RunPod gewinnt bei 5 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
RunPod
Beste Preis-Leistung — riesige Auswahl, Community- und Secure-Cloud
ab 0,20 $/h
★★★★★ 4.6 / 5 (3.241 Bewertungen)
Zu RunPod →VS
TensorDock
GPU-Cloud-Marktplatz — RTX 4090 ab 0,21 $/h, H100 ab 1,99 $/h
ab 0,21 $/h
★★★★☆ 4.2 / 5 (167 Bewertungen)
Zu TensorDock →Direkter Vergleich
RunPod
TensorDock
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,20 $/h
ab 0,21 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.6 / 5
4.2 / 5
GPU-Typen Auswahl
5 Typen
5 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
80 GB
Standorte Regionen
US, EU, CA
US, EU, Global
Siege von 5
5
0
GPU-Verfügbarkeit
RunPod
RTX 3090RTX 4090A100 80GBH100A40
VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, EU, CA
TensorDock
RTX 4090RTX 3090A100 80GBH100L40S
VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, EU, Global
Vor- & Nachteile
RunPod
Vorteile
- Günstigste Community-GPUs ab 0,20 $/h
- Riesige GPU-Auswahl inklusive H100
- Serverless-Endpunkte für Inferenz-APIs
- Tolle UI und Pod-Verwaltung
Nachteile
- Community-Cloud weniger zuverlässig als dediziert
- Speicherkosten summieren sich über die Zeit
- Support kann auf Gratis-Tier langsam sein
TensorDock
Vorteile
- Mit dem günstigsten H100-Zugang 2026
- Großes Host-Netzwerk = bessere Verfügbarkeit
- Sekunden-Abrechnung für kurze Jobs
- Kostenloser Egress spart bei daten-intensiven Workloads
Nachteile
- Zuverlässigkeit variiert je nach Host
- Keine Managed-Cluster-Orchestrierung
- Community-getriebener Support
Welchen solltest du wählen?
Wähle RunPod, wenn…
- Du GPU-Compute für LLM-Fine-Tuning brauchst
- Du GPU-Compute für Stable Diffusion brauchst
- Du GPU-Compute für Training brauchst
- Du GPU-Compute für Inferenz brauchst
- Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,20 $/h vs ab 0,21 $/h)
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.6 vs 4.2)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (5 vs 5 Typen)
Wähle TensorDock, wenn…
- Du GPU-Compute für Budget-GPU-Mieten brauchst
- Du GPU-Compute für Stable-Diffusion-Fine-Tuning brauchst
- Du GPU-Compute für Kurzläufige Trainings brauchst
- Du GPU-Compute für Indie-ML-Entwickler brauchst