Tarifs et limites indicatifs, il ne s'agit pas d'une offre en vigueur. La disponibilité finale des modèles, le prix, la capacité, la rétention et le SLA sont définis dans votre contrat de déploiement.
Accès aux modèles facturé à l'usage.
Shared Pod · Performance PodCalcul dédié ou réservé.
Performance Pod · Dedicated PodInfrastructure privée.
Enterprise PodEstimez séparément les tokens d'entrée et de sortie, y compris l'historique de conversation et les documents récupérés. Si les tarifs diffèrent, calculez chaque partie à son propre tarif. Multipliez par le nombre de requêtes attendu ; ajoutez toute utilisation d'embedding, de reranking ou d'audio facturée séparément.
Estimez le nombre de GPU × heures facturables × tarif horaire convenu. Incluez la capacité inactive, les réplicas, le stockage et les frais réseau le cas échéant. Comparez l'utilisation et la responsabilité d'exploitation avec un service géré facturé au token.
Vérifiez le modèle/la version, la limite de contexte, la concurrence, la devise de facturation, le traitement fiscal, l'engagement minimum et les règles de dépassement. Précisez les horaires d'assistance, la rétention, la mesure du SLA et les exclusions. Un exemple affiché ne constitue pas un engagement contraignant de capacité ou de service.
Chaque outil répond à un problème différent. Comparez le contrôle du déploiement, l'emplacement des données et la responsabilité d'exploitation avant de comparer un prix affiché.
| Fonctionnalité | LLMPods | Runpod | Vast.ai | Lambda |
|---|---|---|---|---|
| Accès aux modèles | Catalogue de modèles à poids ouverts ; déploiements personnalisés selon contrat | Charges de travail GPU personnalisées et endpoints de modèles publics | Instances GPU et runtimes de modèles configurés par le client | Instances et clusters GPU cloud pour votre pile de serving |
| Emplacement des données | Turquie aujourd'hui ; Francfort et Canada prévus | Dépend du déploiement et du produit sélectionnés | Machine/centre de données sélectionnés et services connectés | Région cloud et espace de travail sélectionnés |
| Responsabilité d'exploitation | Inférence gérée ; options d'isolation selon contrat | Endpoints gérés ou conteneurs GPU exploités par le client | Cycle de vie des instances, conteneurs et journaux gérés par le client | Environnement d'instances géré par le client ; le périmètre dépend du produit |
| Modèle commercial | À l'usage ou capacité réservée, en USD ; paiements par carte en TRY au taux de la TCMB | Facturation par crédits ; frais de calcul et de stockage | Crédit prépayé ; frais de GPU, de stockage et de bande passante | Frais de calcul des instances/clusters et d'utilisation du système de fichiers |
Faites défiler horizontalement pour comparer les fournisseurs →
Résumé des fonctionnalités, et non un benchmark de performances. Les options varient selon le produit et la configuration. Sources vérifiées le 13 octobre 2026.
LLMPods tarifie l'utilisation en USD. Les paiements par carte s'effectuent en TRY au cours vendeur des devises de la Banque centrale de la République de Turquie (TCMB) pour l'USD, en vigueur au moment du paiement ; le montant en TRY d'une même charge de travail évolue donc avec le taux de change.
Le taux de change et le montant en TRY sont affichés avant le paiement et enregistrés avec celui-ci ; les factures sont émises en TRY et indiquent le taux appliqué.
À titre d'illustration uniquement : $100 d'utilisation à des taux USD/TRY hypothétiques de 30, 40 et 50. Hors taxes et frais bancaires ; il ne s'agit pas des taux de change actuels.
Réservez l'infrastructure qui sous-tend vos charges de travail d'IA.
Un modèle, une allocation GPU.
Des réplicas qui partagent le routage.
Des Pods fixés dans un même châssis.
Des racks derrière un périmètre privé.
Une vue en ligne de commande du même système. Interface conceptuelle : les commandes présentées sont illustratives jusqu'à la sortie de la CLI.
https://llmpods.com/panel/v1/chat/completions
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