# GPUPerHour vs OpenAI Platform

GPUPerHour verzeichnet 28.718 monatliche Besuche mit +25,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. OpenAI Platform verzeichnet 234.678.639 monatliche Besuche mit -9,6 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“.

| Kennzahl | [GPUPerHour](https://openaitools.app/de/tool/gpuperhour) | [OpenAI Platform](https://openaitools.app/de/tool/openai) |
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| Website-URL | https://gpuperhour.com | https://openai.com |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, KI-Tool-Verzeichnis | KI-Modelle, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Chatbot |
| Preismodell | Kostenlos | Kostenpflichtig |
| Monatliche Besuche | 28.718 | 234.678.639 |
| MoM-Wachstumsrate | +25,3 % | -9,6 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 11.398 | 105.101.079 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,8 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 4 | 144 |
| 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)

## OpenAI Platform

Während ChatGPT die Endnutzer bedient, stellen openai.com und die OpenAI Developer Platform (developers.openai.com) die grundlegende API, SDKs und Enterprise-Infrastruktur bereit, die weltweit Tausende produktiver KI-Anwendungen antreiben. Ende 2026 wird der API-Katalog von OpenAI von der Modell-Suite GPT-6 und GPT-6.1 getragen – alle mit einem Kontextfenster von 1,05 Millionen Token und bis zu 128K Ausgabe-Token. Die Reihe reicht von GPT-6 Astra für Frontier-Reasoning und geschäftskritische Recherche über GPT-6.1 Sol für Astra-nahe Intelligenz zu einem Fünftel des Preises und GPT-6.1 Terra für schnelles visuelles Reasoning und Computer Use bis zu GPT-6 Luna für Aufgaben mit extrem hohem Volumen und geringer Latenz, ergänzt durch spezialisierte Modelle wie `gpt-5.3-codex` und `gpt-6-astra-law`.

Die OpenAI Platform hat sich weit über einfache Chat-Completion-Endpunkte hinausentwickelt. Über die einheitliche `v1/responses`-API können Entwickler zustandsbehaftete mehrstufige Agenten orchestrieren, die mit integrierten serverseitigen Tools ausgestattet sind – darunter Live-Websuche, Vektordateisuche, Code-Interpreter-Sandboxes und GUI-Computer-Use –, ohne externe Orchestrierungs-Frameworks zusammenzuflicken. Jedes Flaggschiffmodell unterstützt konfigurierbaren Reasoning-Aufwand (`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh` und `max`), strenge JSON-Schema-Structured-Outputs und multimodale Bild- und Audioeingaben, während `gpt-live-1` sekundengenau abgerechnete Speech-to-Speech-Sprachagenten antreibt.

OpenAI rechnet die API-Nutzung über ein transparentes Verbrauchsmodell ab, das über Nutzungsstufen skaliert (Build, Launch und Grow, bis zu über 40 Mio. Token pro Minute). 2026 senkten aggressive Preissenkungen der 6.x-Generation die Einstiegsintelligenz von GPT-6 Luna auf 0,10 $ pro Million Input-Token und 0,50 $ pro Million Output-Token, während GPT-6.1 Sol bei 2 $/10 $ und das Flaggschiff GPT-6 Astra bei 10 $/50 $ liegt. Engineering-Teams können die Kosten für wiederholten Kontext durch automatisches Prompt Caching um 90 % senken, bei asynchronen Workloads über die Batch API 50 % sparen und regionale Datenresidenz mit einem Compliance-Aufschlag von 10 % erzwingen.

**Preise und Tarife:** Nutzungsbasierte Abrechnung pro Token: GPT-6 Astra 10 $/1M Input und 50 $/1M Output; GPT-6.1 Sol 2 $/1M Input und 10 $/1M Output; GPT-6.1 Terra 1 $/1M Input und 5 $/1M Output; GPT-6 Luna 0,10 $/1M Input und 0,50 $/1M Output; GPT-Live-1 Voice 0,05 $/Minute; 90 % Rabatt auf gecachte Inputs und 50 % über die Batch API.

- **Modellreihe GPT-6 und GPT-6.1 mit 1,05 Mio. Kontext:** Umfasst GPT-6 Astra (10 $/50 $ pro Mio. Token), GPT-6.1 Sol (2 $/10 $), GPT-6.1 Terra (1 $/5 $) und GPT-6 Luna (0,10 $/0,50 $), alle mit einem Kontextfenster von 1.050.000 Token und maximal 128K Ausgabe.
- **Konfigurierbare Reasoning-Aufwand-Kontrollen:** Stimme das Denk-Token-Budget pro API-Request über sechs Granularitätsstufen (`none`, `low`, `medium`, `high`, `xhigh`, `max`) ab, um Latenz, Genauigkeit und Kosten auszubalancieren.
- **Responses API und native Computer-Use-Tools:** Kombiniere Modellinferenz mit gehosteter Websuche, Dateisuche, Funktionsaufrufen und autonomen GUI-Computer-Use-Aktionen in einem einzigen zustandsbehafteten API-Aufruf.
- **GPT-Live-1 Echtzeit-Sprach-API:** Baue multimodale Sprachagenten mit extrem niedriger Latenz, die sekundengenau abgerechnet werden (0,05 $/Minute), ohne Rundung auf ganze Minuten.
- **90 % Prompt-Caching-Rabatt und Batch API:** Gecachte Input-Token werden mit nur 10 % des Standard-Input-Tarifs abgerechnet, während asynchrone 24-Stunden-Batch-API-Jobs sowohl Input- als auch Output-Token-Kosten um 50 % senken.

**Stärken:** 100-fache Kostenflexibilität von GPT-6 Luna (0,10 $/0,50 $ pro 1M Token) bis zum Frontier-Modell GPT-6 Astra (10 $/50 $ pro 1M Token); Einheitliches Kontextfenster von 1,05 Mio. Token und 128K Output-Limit über die gesamte Flaggschiff-Familie GPT-6 und GPT-6.1; 90 % Rabatt auf gecachte Input-Token und 50 % Batch-API-Rabatt senken die Inferenzrechnungen im Produktivbetrieb drastisch; Branchenübliche SDKs, Structured Outputs und integrierte Responses-API-Tools minimieren Boilerplate-Code für Agenten

**Einschränkungen:** Long-Context-Anfragen, die die Standardfenster-Schwelle überschreiten, lösen etwa 2x höhere Abrechnungssätze pro Token aus; Das Flaggschiff GPT-6 Astra (10 $ Input / 50 $ Output pro 1M Token) ist deutlich teurer als Claude Opus 5.5 (4 $/20 $) und Grok 4.7 (2 $/6 $); Endpunkte für regionale Datenresidenz verursachen bei Modellen, die nach März 2026 veröffentlicht wurden, einen Preisaufschlag von 10 %

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/openai.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich GPUPerHour und OpenAI Platform beim monatlichen Traffic?

GPUPerHour hat 28.718 monatliche Besuche, während OpenAI Platform 234.678.639 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

GPUPerHour verzeichnet eine Wachstumsrate von +25,3 % gegenüber dem Vormonat; OpenAI Platform verzeichnet -9,6 %.

### 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. OpenAI Platform: Kostenpflichtig. Nutzungsbasierte Abrechnung pro Token: GPT-6 Astra 10 $/1M Input und 50 $/1M Output; GPT-6.1 Sol 2 $/1M Input und 10 $/1M Output; GPT-6.1 Terra 1 $/1M Input und 5 $/1M Output; GPT-6 Luna 0,10 $/1M Input und 0,50 $/1M Output; GPT-Live-1 Voice 0,05 $/Minute; 90 % Rabatt auf gecachte Inputs und 50 % über die Batch API.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio) | 112.620.020 | +2 % | Freemium | Bietet direkten API-Zugriff auf Googles Gemini-Modelle mit großzügigen kostenlosen Prototyping-Stufen, bietet jedoch nicht die Ökosystem-Breite von OpenAI. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio.md) |
| 2 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4) | 35.101.353 | -6,2 % | Freemium | Qwen 4 (Alibaba Qwen4): Multimodale Modellfamilie der 4. Generation mit Qwen4-Max, Qwen4-Plus, Qwen4-Flash, Qwen4-27B und Qwen 3.8-Flash-Next-Architektur | [.md](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4.md) |
| 3 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Vereint Hunderte von Drittanbietern-Modellen unter einem einzigen API-Schlüssel und bietet eine größere Modellauswahl als der kuratierte Katalog von OpenAI. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) |
| 4 | [BigModel](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel) | 5.700.686 | -17 % | Freemium | Provides developer APIs for Zhipu AI's proprietary GLM models, serving as an alternative enterprise foundation model stack. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel.md) |
| 5 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Optimiert für blitzschnelle, serverlose Ausführung von generativen Medien- und Bildmodellen anstelle von allgemeinen Text-LLMs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) |
| 6 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Spezialisiert sich auf hochperformante serverlose Inferenz und dedizierte GPU-Cluster für Open-Source-Modelle und umgeht so geschlossene kommerzielle Einschränkungen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) |
| 7 | [Replicate AI](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | Kostenpflichtig | Konzentriert sich stark auf die Ausführung und Feinabstimmung von Open-Source-Bild- und Sprachmodellen über einfache APIs, im Gegensatz zu den gehosteten geschlossenen Modellen von OpenAI. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai.md) |
| 8 | [Atlas Cloud](https://openaitools.app/de/tool/atlas-cloud) | 777.031 | -16,4 % | Kostenpflichtig | Eine OpenAI-kompatible API für über 500 Bild-, Video-, Audio- und LLM-Modelle | [.md](https://openaitools.app/de/tool/atlas-cloud.md) |
| 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Bietet extrem günstige serverlose Inferenz für offene Modelle, hat jedoch weniger Enterprise-Orchestrierungstools als OpenAI. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) |
| 10 | [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) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/gpuperhour-vs-openai

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