GPU-Cloud-Vergleich · 2026
Salad vs Together AI
Together AI gewinnt bei 3 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Salad
Verteilte Inferenz-Cloud — RTX 3090/4090 ab 0,03 $/h
ab 0,03 $/h
★★★★☆ 3.9 / 5 (423 Bewertungen)
Zu Salad →VS
Gesamtsieger
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
Salad
Together AI
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,03 $/h
ab 1,49 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
3.9 / 5
4.4 / 5
GPU-Typen Auswahl
4 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
24 GB
141 GB
Standorte Regionen
Global (distributed)
US, EU
Siege von 5
2
3
GPU-Verfügbarkeit
Salad
RTX 3090RTX 4090RTX 3080RTX 3070
VRAM: 8–24 GB · Standorte: Global (distributed)
Together AI
H100H200A100 80GBL40S
VRAM: 48–141 GB · Standorte: US, EU
Vor- & Nachteile
Salad
Vorteile
- Absurd günstig — RTX 3090 ab 0,03 $/h
- Enorme horizontale Skalierung (1000+ Nodes)
- Auto-Fleet-Management für Inferenz
- Keine Daten-Egress-Gebühren
Nachteile
- Verteilt = kein persistenter Speicher
- Nicht für Training geeignet
- Latenz variiert je nach Node-Geografie
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 Salad, wenn…
- Du GPU-Compute für Zustandslose Inferenz brauchst
- Du GPU-Compute für Stable-Diffusion-Massengenerierung brauchst
- Du GPU-Compute für Embedding-Generierung brauchst
- Du GPU-Compute für Kostensensitive Batch-Jobs brauchst
- Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,03 $/h vs ab 1,49 $/h)
- Mehr GPU-Auswahl gewünscht (4 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
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 3.9)