# GPUPerHour vs Groq GPUPerHour verzeichnet 28.718 monatliche Besuche mit +25,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. Groq verzeichnet 3.987.936 monatliche Besuche mit +10 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. | Kennzahl | [GPUPerHour](https://openaitools.app/de/tool/gpuperhour) | [Groq](https://openaitools.app/de/tool/groq) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://gpuperhour.com | https://groq.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, KI-Tool-Verzeichnis | AI API, Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle | | Preismodell | Kostenlos | Kostenpflichtig | | Monatliche Besuche | 28.718 | 3.987.936 | | MoM-Wachstumsrate | +25,3 % | +10 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Indien | | Direkte Besuche | 11.398 | 1.702.515 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,7 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 4 | 4 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## GPUPerHour GPUPerHour löst ein enges, aber teures Problem: Cloud-GPU-Preise liegen über Dutzende Anbieter-Dashboards verstreut, in unterschiedlichen Einheiten und mit unterschiedlicher Verfügbarkeit. Die Seite erfasst regelmäßig die öffentlichen Preis- und Bestands-Endpunkte von 31 Anbietern, normalisiert jedes Angebot auf einen Preis pro GPU und Stunde (Instanzpreis geteilt durch GPU-Anzahl) und kennzeichnet es mit Preistyp und Sicherheitsstufe. Die aktuelle Preisübersicht nutzt bewusst nur sichere On-Demand-Angebote, die innerhalb von rund 15 Minuten nach der letzten Aktualisierung beobachtet wurden, und schließt Spot-, Reserved- und Peer-to-Peer-Marktplatz-Angebote aus, da diese Preise nicht direkt vergleichbar sind. Das Ergebnis ist eine einzige Live-Tabelle mit H100 SXM5 und PCIe, H200, B200, B300, A100 80GB und 40GB, L40S, RTX PRO 6000, RTX 5090, RTX 4090 und RTX A6000, dazu Anbieter, 30-Tage-Katalogdurchschnitt und die Zahl der Anbieter mit Bestand. Ein täglicher Preisindex mit CSV-Download zeigt die Preisentwicklung, während Kaufberatungen und Hardware-Erklärungen praktische Themen wie den Vergleich gleichwertiger GPUs, die Auswahl nach VRAM, die Berücksichtigung von Speicher und Egress sowie die stundenweise Miete behandeln. Die Seite verweist zudem auf eine begleitende Konsole, DeployGPU, für die Bereitstellung bei unterstützten Anbietern an einer Stelle. Der zentrale Hinweis wird offen genannt: Angebotszahlen beschreiben Konfigurationen, nicht die Anzahl buchbarer physischer GPUs, und die Verfügbarkeit kann sich vor Abschluss einer Buchung ändern. Preise gelten pro GPU-Stunde, doch Anbieter berechnen die gesamte Instanz, und Speicher, Netzwerktransfer sowie Laufzeitbindungen beeinflussen die Endabrechnung. GPUPerHour ist eine Recherche- und Vergleichsebene, kein Hosting-Anbieter. **Preise und Tarife:** Kostenlos als Preisvergleichs- und Rechercheressource; GPUPerHour verkauft selbst keine GPU-Kapazität. Die gezeigten Preise sind Tarife Dritter für sichere On-Demand-Instanzen pro GPU-Stunde; ein Begleitservice (DeployGPU) ermöglicht die Bereitstellung bei unterstützten Anbietern. - **Live-Preistabelle mit 31 Anbietern:** Jedes erfasste Angebot wird auf einen Preis pro GPU-Stunde normalisiert und mit Anbieter, Preistyp und Sicherheitsstufe angezeigt. - **Übersicht der günstigsten Angebote:** Eine Marktübersicht zeigt den niedrigsten aktuellen sicheren On-Demand-Preis je gängigem Modell, von H100 und H200 bis RTX 4090. - **Täglicher Preisindex und CSV:** Historische Katalogdurchschnitte und herunterladbare Tagesdaten zeigen, wie sich der Preis einer GPU über 30 Tage entwickelt hat. - **Kaufberatungen und Erklärungen:** Praktische Artikel zu gleichwertigen GPU-Vergleichen, Auswahl nach VRAM, Vollkosten mit Speicher und Egress sowie stundenweiser Miete. - **DeployGPU-Konsole:** Eine verknüpfte Konsole erlaubt nach der Angebotswahl die Bereitstellung bei unterstützten Anbietern an einer Stelle. **Stärken:** Bündelt 31 Anbieter zu vergleichbaren Preisen pro GPU-Stunde; Legt die Methodik offen und schließt nicht vergleichbare Spot- und P2P-Angebote aus; Kostenlos, mit täglichen historischen Daten und CSV-Downloads; Kaufberatungen betrachten die Gesamtrechnung, nicht nur den Listenpreis **Einschränkungen:** Deckt nur Anbieter ab, deren Preis- und Bestands-Endpunkte öffentlich abrufbar sind; Die aktuelle Preisansicht schließt bewusst Spot- und Reserved-Kapazität aus, die oft günstiger ist; Es ist eine Vergleichsressource, daher legst du Konto und Instanz weiterhin beim Anbieter selbst an [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/gpuperhour.md) ## Groq Groq ist eine KI-Inferenz-Cloud, die große Sprachmodelle und andere KI-Modelle mit außergewöhnlich niedriger Latenz ausführt. Statt Chips für das Training zu entwerfen, entwickelte Groq eigene Silizium-Chips namens LPU, zu denen inzwischen LPX hinzukommt, die speziell für Inferenz optimiert sind – also die Phase, in der Modelle tatsächlich Nutzer bedienen. Das Unternehmen positioniert sich als 'Neocloud' für schnelle Inferenz und verbindet diese Hardware mit einem Software-Stack und Entwickler-APIs. Entwickler greifen über eine API auf Groq zu, die beliebte offene Modelle wie Llama, Mixtral und Gemma sowie Whisper-Sprachmodelle und Text-to-Speech bietet. Da die Plattform auf Geschwindigkeit optimiert ist, wird sie häufig für Echtzeit-Chat, Agenten und Sprachschnittstellen genutzt, bei denen die Antwortzeit zählt. Die API ist weitgehend mit gängigen Anfrageformaten im OpenAI-Stil kompatibel, was den Wechsel erleichtert. Groq ist aggressiv gewachsen, hat eine Series A über 350 Millionen US-Dollar angekündigt und baut hunderte Megawatt an Inferenzkapazität auf. Neben der Geschwindigkeit betont das Unternehmen Zuverlässigkeit und Kosten und argumentiert, dass schnell und günstig für Teams im Produktivbetrieb kein Widerspruch mehr sein müssen. **Preise und Tarife:** Kostenpflichtige Inferenz-API mit nutzungsbasierter Abrechnung. Groq rechnet bei gehosteten Modellen pro Token ab und bietet meist ein kostenloses Entwickler-Kontingent sowie Enterprise-Kapazitätsoptionen; aktuelle Preise auf der offiziellen Preisseite. - **Inferenz-Hardware LPU und LPX:** Eigene Beschleuniger, die für Inferenz statt Training entwickelt und auf sehr niedrige Latenz ausgelegt sind. - **Katalog offener Modelle:** Gehosteter Zugriff auf beliebte offene Modelle wie Llama, Mixtral, Gemma und die Whisper-Sprachmodelle. - **Schnelle Entwickler-API:** Eine weitgehend mit gängigen Anfrageformaten im OpenAI-Stil kompatible API für eine zügige Integration. - **Sprach- und Audiomodelle:** Automatische Spracherkennung mit Whisper sowie Text-to-Speech für Sprachanwendungen. - **Skaliert für den Produktivbetrieb:** Kapazität für Produktionslasten mit hohem Volumen, mit Fokus auf Zuverlässigkeit und Kosten. **Stärken:** Sehr niedrige Inferenzlatenz für Echtzeitanwendungen; Breites Angebot beliebter Open-Source-Modelle; OpenAI-kompatible API senkt den Migrationsaufwand; Verwaltete Cloud macht eigene GPUs überflüssig **Einschränkungen:** Fokus nur auf Inferenz, nicht auf Modelltraining; Nutzungsbasierte Preise lassen Kosten mit dem Traffic steigen; Verfügbarkeit und Modellauswahl hängen vom gehosteten Katalog ab [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/groq.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich GPUPerHour und Groq beim monatlichen Traffic? GPUPerHour hat 28.718 monatliche Besuche, während Groq 3.987.936 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? GPUPerHour verzeichnet eine Wachstumsrate von +25,3 % gegenüber dem Vormonat; Groq verzeichnet +10 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? GPUPerHour: Kostenlos. Kostenlos als Preisvergleichs- und Rechercheressource; GPUPerHour verkauft selbst keine GPU-Kapazität. Die gezeigten Preise sind Tarife Dritter für sichere On-Demand-Instanzen pro GPU-Stunde; ein Begleitservice (DeployGPU) ermöglicht die Bereitstellung bei unterstützten Anbietern. Groq: Kostenpflichtig. Kostenpflichtige Inferenz-API mit nutzungsbasierter Abrechnung. Groq rechnet bei gehosteten Modellen pro Token ab und bietet meist ein kostenloses Entwickler-Kontingent sowie Enterprise-Kapazitätsoptionen; aktuelle Preise auf der offiziellen Preisseite. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | 372.761.591 | +4,3 % | Freemium | Hocheffiziente Open-Weight- und gehostete Reasoning-KI auf Basis von DeepSeek-V4 und R1 zu extrem niedrigen Token-Kosten. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deepseek.md) | | 2 | [OpenAI Platform](https://openaitools.app/de/tool/openai) | 234.678.639 | -9,6 % | Kostenpflichtig | Proprietary frontier models with powerful reasoning and multimodal features, but lacking open-weight model hosting and custom inference speeds. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openai.md) | | 3 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio) | 112.620.020 | +2 % | Freemium | Googles Rapid-Prototyping-IDE und Entwickler-API-Workbench für multimodale Anwendungen mit Gemini-Modellen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio.md) | | 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Unified API-Gateway, das Hunderte von Modellen anbietet, fungiert jedoch als Router statt als direkter Hardware-Host. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) | | 5 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Robuste Cloud-Plattform für Open-Source-Modellinferenz mit umfassendem Fine-Tuning, aber etwas langsamerer Rohgeschwindigkeit. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) | | 6 | [Cerebras](https://openaitools.app/de/tool/cerebras) | 701.013 | -12,6 % | Preise auf Anfrage | Wafer-Scale-Hardware-Cloud mit extrem schnellen Token-Generierungsgeschwindigkeiten vergleichbar mit Groq, aber mit einem spezialisierteren Modellkatalog. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cerebras.md) | | 7 | [Fireworks](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai) | 659.687 | +6 % | Preise auf Anfrage | Serverless-Inferenz mit hohem Durchsatz für offene Modelle, mit exzellenter Geschwindigkeit, Fine-Tuning und breiter API-Kompatibilität. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai.md) | | 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Kostengünstige Serverless-Inferenz-Cloud mit Hunderten von Open-Weight-Modellen, aber ohne spezialisierte Custom-Hardware-Beschleuniger wie LPUs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) | | 9 | [mcp.so](https://openaitools.app/de/tool/mcp-server) | 286.704 | -3 % | Kostenlos | Model-Context-Protocol-Server für KI-Agenten und Entwicklungstools entdecken und teilen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mcp-server.md) | | 10 | [Novita AI](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai) | 271.371 | -10,4 % | Kostenpflichtig | KI-Cloud-Plattform mit serverlosen Modell-APIs und GPU-Instanzen, legt jedoch weniger Wert auf extrem latenzarme Textgenerierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/gpuperhour-vs-groq More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)