# GPUPerHour vs Ollama GPUPerHour verzeichnet 28.718 monatliche Besuche mit +25,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. Ollama verzeichnet 9.421.973 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum und einem Preismodell „Free, Freemium, Paid“. | Kennzahl | [GPUPerHour](https://openaitools.app/de/tool/gpuperhour) | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://gpuperhour.com | https://ollama.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, KI-Tool-Verzeichnis | Large Language Models (LLMs), KI-Entwicklertools, Open-Source-KI-Modelle | | Preismodell | Kostenlos | Free, Freemium, Paid | | Monatliche Besuche | 28.718 | 9.421.973 | | MoM-Wachstumsrate | +25,3 % | +4,3 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China | | Direkte Besuche | 11.398 | 4.020.134 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,8 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 4 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | app, open-source, 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) ## Ollama Ollama ist für viele Entwickler der Standardweg zum Einstieg in offene Modelle. Eine einzige Installation liefert einen lokalen Server und eine Kommandozeile, die Gewichte herunterlädt, Versionen verwaltet und eine einfache HTTP-API auf dem Rechner bereitstellt. Da alles lokal läuft, verlassen Prompts und Antworten den Computer nicht – ideal für datenschutzsensible Prototypen, Offline-Arbeit und Experimente, die nicht pro Token abgerechnet werden sollen. Das Projekt ist längst mehr als eine reine lokale Laufzeitumgebung. Ollama stellt offene Modelle auch in der Cloud bereit, sodass größere und leistungsfähigere Checkpoints ohne High-End-GPU nutzbar sind. Das Unternehmen nennt über neun Millionen Installationen pro Monat, mehr als eine Milliarde Modelldownloads und Hunderte Billionen verarbeitete Token – ein Beleg dafür, wie tief das Tool in KI-Entwicklungsworkflows verankert ist. Auch der Preis bleibt zugänglich: Modelle auf eigener Hardware laufen kostenlos und unbegrenzt, Cloud-Nutzung wird pro Token abgerechnet, ergänzt durch Abonnements für Einzelpersonen, Power-User und Teams. Die Modellgewichte stammen von den ursprünglichen Herausgebern, und Ollama erklärt, dass Prompts und Antworten weder protokolliert noch zum Training verwendet werden. **Preise und Tarife:** Das Ausführen von Modellen auf eigener Hardware ist kostenlos. Cloud-Nutzung wird pro Million Token abgerechnet, mit Pro rund 20 $/Monat, Max rund 100 $/Monat, Team rund 500 $/Monat inklusive geteilter Guthaben sowie individueller Enterprise-Preisgestaltung. Bei Jahreszahlung gibt es Rabatt. - **Lokale Modelle mit einem Befehl:** Einmal installieren und offene Modelle per Namen laden; Ollama übernimmt Gewichte, Quantisierung und Versionierung. - **Lokale HTTP-API und CLI:** Ein integrierter Server stellt eine unkomplizierte REST-API bereit, sodass Skripte, Editoren und Agenten lokale Modelle mit minimalem Aufwand nutzen. - **Cloud-Modelle für größere Aufgaben:** Anfragen lassen sich an gehostete offene Modelle weiterleiten, wenn der Laptop nicht ausreicht – mit Token-Preisen und Parallelitätsstufen. - **Breiter Modellkatalog:** Zugriff auf Familien wie Llama, Qwen, DeepSeek, Gemma, Mistral und gpt-oss über eine einzige Oberfläche. - **Datenschutz als Standard:** Lokale Inferenz hält Prompts und Ausgaben auf dem eigenen Gerät, ohne Protokollierung oder Trainingsnutzung. **Stärken:** Sehr schnelle Installation und Nutzung mit freundlicher CLI und API; Lokale Inferenz bietet starken Datenschutz und keine Token-Kosten auf eigener Hardware; Breiter, laufend aktualisierter Katalog offener Modelle; Cloud-Option skaliert auf größere Modelle ohne neue Hardware **Einschränkungen:** Die lokale Leistung hängt stark von GPU und Arbeitsspeicher ab; Cloud-Nutzung wird pro Token abgerechnet, große Modelle summieren sich schnell; Erweiterte Serving-Funktionen sind weniger umfangreich als bei dedizierten Inferenzservern [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich GPUPerHour und Ollama beim monatlichen Traffic? GPUPerHour hat 28.718 monatliche Besuche, während Ollama 9.421.973 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? GPUPerHour verzeichnet eine Wachstumsrate von +25,3 % gegenüber dem Vormonat; Ollama verzeichnet +4,3 %. ### 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. Ollama: Free, Freemium, Paid. Das Ausführen von Modellen auf eigener Hardware ist kostenlos. Cloud-Nutzung wird pro Million Token abgerechnet, mit Pro rund 20 $/Monat, Max rund 100 $/Monat, Team rund 500 $/Monat inklusive geteilter Guthaben sowie individueller Enterprise-Preisgestaltung. Bei Jahreszahlung gibt es Rabatt. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Cloud API gateway providing instant access to thousands of models, trading local hardware privacy for cloud compute. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [Dify](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai) | 819.691 | -15 % | Freemium | Open-source platform for building visual agentic workflows and RAG pipelines using local or cloud models. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai.md) | | 3 | [Open WebUI](https://openaitools.app/de/tool/open-webui) | 804.534 | -2,8 % | Freemium | Funktionsreiche, selbst gehostete Web-Chat-Oberfläche zur Verwaltung und Abfrage lokaler Modelle wie Ollama. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/open-webui.md) | | 4 | [AnythingLLM](https://openaitools.app/de/tool/anythingllm) | 512.269 | +12,9 % | Freemium | Datenschutzorientierte Desktop-App, die sich speziell auf lokales Dokumenten-Chat und RAG konzentriert, im Gegensatz zur allgemeinen CLI-Laufzeit von Ollama. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/anythingllm.md) | | 5 | [LlamaIndex](https://openaitools.app/de/tool/llamaindex) | 387.910 | +19,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Development framework for connecting local models to external document stores and structured data sources. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/llamaindex.md) | | 6 | [Jan](https://openaitools.app/de/tool/jan) | 291.894 | -9,6 % | Kostenlos | Open-Source-Desktop-App zum lokalen Ausführen von Modellen mit grafischer Oberfläche, aber schwerer als Ollamas leichtgewichtige CLI. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/jan.md) | | 7 | [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) | | 8 | [Stork](https://openaitools.app/de/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Kostenlos | KI-Tool-Verzeichnis, recherchierte Tests und tägliche KI-News | [.md](https://openaitools.app/de/tool/stork.md) | | 9 | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) | 200.451 | -3,9 % | Kostenlos | Open-Source-Datenbank für KI-Modelle, Preise und Fähigkeiten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/models-dev.md) | | 10 | [Easy With AI](https://openaitools.app/de/tool/easywithai-com) | 119.734 | -2,7 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenlos | Ein handkuratiertes Verzeichnis zum Entdecken von KI-Tools | [.md](https://openaitools.app/de/tool/easywithai-com.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/gpuperhour-vs-ollama 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)