GPU-Cloud-Vergleich · 2026
RunPod vs Together AI
RunPod gewinnt bei 4 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
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
RunPod
Together AI
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,20 $/h
ab 1,49 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.6 / 5
4.4 / 5
GPU-Typen Auswahl
5 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
141 GB
Standorte Regionen
US, EU, CA
US, EU
Siege von 5
4
1
GPU-Verfügbarkeit
RunPod
RTX 3090RTX 4090A100 80GBH100A40
VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, EU, CA
Together AI
H100H200A100 80GBL40S
VRAM: 48–141 GB · Standorte: US, EU
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
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 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 1,49 $/h)
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.6 vs 4.4)
- 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