Beispielhafte Preise und Limits, kein aktuelles Angebot. Endgültige Modellverfügbarkeit, Preis, Kapazität, Aufbewahrung und SLA werden in Ihrer Bereitstellungsvereinbarung festgelegt.
Nutzungsbasierter Modellzugang.
Shared Pod · Performance PodDedizierte oder reservierte Rechenleistung.
Performance Pod · Dedicated PodPrivate Infrastruktur.
Enterprise PodSchätzen Sie Eingabe- und Ausgabe-Tokens getrennt, einschließlich Gesprächsverlauf und abgerufener Dokumente. Unterscheiden sich die Preise, berechnen Sie jeden Teil zu seinem eigenen Preis. Multiplizieren Sie mit den erwarteten Anfragen und addieren Sie separat abgerechnete Nutzung für Embeddings, Reranking oder Audio.
Schätzen Sie: Anzahl der GPUs × abrechenbare Stunden × vereinbarter Stundensatz. Berücksichtigen Sie gegebenenfalls ungenutzte Kapazität, Replikate sowie Speicher- und Netzwerkgebühren. Vergleichen Sie Auslastung und Betriebsverantwortung mit einem verwalteten, tokenbasierten Dienst.
Bestätigen Sie Modell/Version, Kontextlimit, Parallelität, Abrechnungswährung, steuerliche Behandlung, Mindestabnahme und Regeln für Mehrverbrauch. Legen Sie Supportzeiten, Aufbewahrung, SLA-Messung und Ausschlüsse fest. Ein angezeigtes Beispiel ist keine verbindliche Kapazitäts- oder Leistungszusage.
Unterschiedliche Tools lösen unterschiedliche Probleme. Vergleichen Sie Kontrolle über die Bereitstellung, Datenstandort und Betriebsverantwortung, bevor Sie Listenpreise vergleichen.
| Funktion | LLMPods | Runpod | Vast.ai | Lambda |
|---|---|---|---|---|
| Modellzugang | Open-Weight-Katalog; individuelle Bereitstellungen nach Vereinbarung | Eigene GPU-Workloads und öffentliche Modell-Endpunkte | Vom Kunden konfigurierte GPU-Instanzen und Modell-Runtimes | GPU-Cloud-Instanzen und -Cluster für Ihren Serving-Stack |
| Datenstandort | Derzeit Türkei; Frankfurt und Kanada geplant | Abhängig von gewählter Bereitstellung und gewähltem Produkt | Gewählte Maschine/gewähltes Rechenzentrum und angebundene Dienste | Gewählte Cloud-Region und gewählter Arbeitsbereich |
| Betriebsverantwortung | Verwaltete Inferenz; Isolationsoptionen nach Vereinbarung | Verwaltete Endpunkte oder vom Kunden betriebene GPU-Container | Instanz-Lebenszyklus, Container und Logs werden vom Kunden verwaltet | Vom Kunden verwaltete Instanzumgebung; Umfang abhängig vom Produkt |
| Abrechnungsmodell | Nutzung oder reservierte Kapazität in USD; Kartenzahlungen in TRY zum TCMB-Kurs | Guthabenbasierte Abrechnung; Gebühren für Rechenleistung und Speicher | Vorausbezahltes Guthaben; Gebühren für GPU, Speicher und Bandbreite | Gebühren für Rechenleistung von Instanzen/Clustern und für Dateisystemnutzung |
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Funktionsübersicht, kein Leistungs-Benchmark. Optionen variieren je nach Produkt und Konfiguration. Quellen geprüft am 13. Oktober 2026.
LLMPods bepreist die Nutzung in USD. Kartenzahlungen erfolgen in TRY zum USD-Devisenverkaufskurs der Zentralbank der Republik Türkei (TCMB), der zum Zeitpunkt der Zahlung gilt; der TRY-Betrag für denselben Workload ändert sich daher mit dem Wechselkurs.
Wechselkurs und TRY-Betrag werden vor der Zahlung angezeigt und mit der Zahlung erfasst; Rechnungen werden in TRY ausgestellt und weisen den angewandten Kurs aus.
Nur zur Veranschaulichung: $100 Nutzung bei hypothetischen USD/TRY-Kursen von 30, 40 und 50. Ohne Steuern und Bankgebühren; dies sind keine aktuellen Wechselkurse.
Reservieren Sie die Infrastruktur unter Ihren KI-Workloads.
Ein Modell, eine GPU-Zuweisung.
Replikate mit gemeinsamem Routing.
Pods, fest in einem Gehäuse gebündelt.
Racks hinter einer privaten Grenze.
Eine Kommandozeilenansicht desselben Systems. Konzept-UI: Die gezeigten Befehle sind beispielhaft, bis die CLI erscheint.
https://llmpods.com/panel/v1/chat/completions
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{ "id": "chatcmpl-7f39a21", "object": "chat.completion", "model": "llama-70b-instruct", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "Hello." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "total_tokens": 15 } }
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