GPU-Cloud-Vergleich · 2026
TensorDock vs Together AI
TensorDock gewinnt bei 3 von 5 Kriterien — die richtige Wahl hängt aber von deinem Workload ab.
Gesamtsieger
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 →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
TensorDock
Together AI
Startpreis Niedrigster Stundensatz
ab 0,21 $/h
ab 1,49 $/h
Gesamtbewertung Nutzerbewertung
4.2 / 5
4.4 / 5
GPU-Typen Auswahl
5 Typen
4 Typen
Max. VRAM Größte verfügbare
80 GB
141 GB
Standorte Regionen
US, EU, Global
US, EU
Siege von 5
3
2
GPU-Verfügbarkeit
TensorDock
RTX 4090RTX 3090A100 80GBH100L40S
VRAM: 24–80 GB · Standorte: US, EU, Global
Together AI
H100H200A100 80GBL40S
VRAM: 48–141 GB · Standorte: US, EU
Vor- & Nachteile
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
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 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
- Niedrigerer Preis Priorität hat (ab 0,21 $/h vs ab 1,49 $/h)
- 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
- Höhere Nutzerzufriedenheit wichtig ist (4.4 vs 4.2)