# Sesterce Cloud vs Thunder Compute

Sesterce Cloud verzeichnet 2.158 monatliche Besuche mit -82 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Thunder Compute verzeichnet 102.147 monatliche Besuche mit -29 % Wachstum und einem Preismodell „Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)“.

| Kennzahl | [Sesterce Cloud](https://openaitools.app/de/tool/sesterce-cloud) | [Thunder Compute](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute) |
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| Website-URL | https://cloud.sesterce.com | https://thundercompute.com |
| Kategorien | KI-Entwicklertools | KI-Entwicklertools, KI-Modelle, Large Language Models (LLMs) |
| Preismodell | Kostenpflichtig | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) |
| Monatliche Besuche | 2.158 | 102.147 |
| MoM-Wachstumsrate | -82 % | -29 % |
| Primärmarkt | Niederlande | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 594 | 40.743 |
| Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Sesterce Cloud

Sesterce Cloud ist eine GPU-orientierte Cloud-Plattform, auf der Teams Hochleistungsbeschleuniger stundenweise mieten, statt Hardware zu kaufen. Der Katalog umfasst Datacenter- und Consumer-GPUs – darunter H200, H100, A100 (40 GB und 80 GB), GAUDI2, RTX Pro 6000, RTX 5090, RTX 4090, L40/L40S, A6000, A5000, A4000, A40, L4, A10 und V100 – sowie CPU-only-Instanzen für leichtere Aufgaben.

Neben Einzelmaschinen unterstützt die Plattform Bare-Metal-Server, Spot-Angebote und Multi-GPU-Clusterkonfigurationen, etwa 8x H100, 8x A100, 1x bis 8x RTX 5090 und 8x GAUDI2 mit ihren kombinierten vRAM-, vCPU- und RAM-Werten. Die Preise werden pro Compute-Stunde ausgewiesen, und persistente Volumes halten Datensätze und Checkpoints zwischen Sitzungen. Dokumentation und API-Referenz ermöglichen die programmatische Bereitstellung.

Positioniert ist das Angebot als europäische, leistungsstarke und energiebewusste Alternative zu Hyperscaler-GPU-Kapazität für KI-Training, Inferenz, Generative AI und HPC. Da Hardware, Region und Stundenpreis gemeinsam veröffentlicht werden, eignet es sich für Teams, die Kosten und Standort vorab vergleichen wollen.

**Preise und Tarife:** Stundenbasierte On-Demand-Preise ohne Bindung für Standardinstanzen, mit Preisen pro GPU-Modell auf der Compute-Seite. Cluster- und Bare-Metal-Konfigurationen werden nach ihrer kombinierten Hardware berechnet. Aktuelle Preise stehen auf der Plattform.

- **On-Demand-GPU-Instanzen:** Stelle Single- oder Multi-GPU-Instanzen in Minuten aus einem öffentlichen Katalog mit H200, H100, A100, GAUDI2, RTX und L40S bereit.
- **Bare Metal und Cluster:** Reserviere Bare-Metal-Knoten und Multi-GPU-Cluster mit dediziertem vRAM, vCPU und RAM für große Trainingsläufe.
- **Transparente Stundenpreise:** Jede GPU-Klasse ist mit Stundenpreis und verfügbaren Regionen gelistet, sodass sich Kosten vor dem Start vergleichen lassen.
- **Persistenter Speicher und API:** Binde persistente Volumes an, nutze die dokumentierte API und verwalte alles über eine Weboberfläche.
- **Breite Hardware-Auswahl:** Wähle zwischen Consumer- und Datacenter-Beschleunigern inklusive Gaudi- und RTX-Karten passend zu Budget und Workload.

**Stärken:** Breite Beschleunigerauswahl von RTX-Consumerkarten bis H200 und GAUDI2; Stundenbasierte On-Demand-Preise, offen ausgewiesen; Bare Metal und Multi-GPU-Cluster für große Trainingsläufe; Europäischer Anbieter mit API und Dokumentation

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/sesterce-cloud.md)

## Thunder Compute

Thunder Compute ist ein Cloud-GPU-Anbieter, der sich selbst als GPU-Sandbox-Unternehmen bezeichnet. Statt eines einzigen generischen VM-Angebots teilt es sein Produkt in zwei Formen. Instanzen sind langlebige GPU-Maschinen für Entwicklung und Training, verfügbar mit RTX A6000, L40, A100 80GB oder H100 SXM, konfigurierbar nach GPU-Anzahl, vCPU, RAM und Festplatte, und nur während der Laufzeit minutengenau abgerechnet. Sandboxes sind isolierte, kurzlebige Ubuntu-Mikro-VMs für Agenten-Workloads: Reinforcement-Learning-Umgebungen, Evaluierungsläufe und CI-Jobs, die für wenige Minuten eine GPU brauchen und danach verschwinden.

Das Unternehmen setzt auf Preis und Entwicklerfreundlichkeit. Die veröffentlichten Preise nennen H100-SXM-Instanzen mit 3,20 $ pro GPU-Stunde, A100 80GB mit 1,09 $, L40 mit 0,79 $ und RTX A6000 mit 0,35 $, dazu Sekundenpreise für Sandboxes von 2,95 $ pro GPU-Stunde für H100 und 1,95 $ für A100. Speicher wird pro GB-Monat mit monatlichen Snapshot-Preisen abgerechnet, und für ausgehenden Datenverkehr fallen keine Kosten an. Thunder Compute gibt an, die Kosten durch effiziente Arbeitslastplanung und weniger Leerlauf niedrig zu halten und diese Ersparnis weiterzugeben.

Der Workflow ist auf Skriptbarkeit statt auf Klicks ausgelegt. Eine CLI übernimmt Erstellung und Verbindung von Instanzen, eine VS-Code-Erweiterung unterstützt die Iteration im Editor, und ein MCP-Server plus REST-API erlauben Agenten und internen Plattformen die programmatische GPU-Bereitstellung. Snapshots erhalten den Festplattenzustand zwischen Sitzungen, und weder Instanzen noch Sandboxes werden verdrängt. Das Unternehmen sammelte 2026 eine 13-Millionen-Dollar-Serie-A ein, um die Plattform auszubauen, und dokumentiert den Stack mit Leitfäden, Quickstarts und API-Referenzen.

**Preise und Tarife:** Thunder Compute rechnet Instanzen während der Laufzeit minutengenau und Sandboxes sekundengenau ab. Veröffentlichte Instanzpreise: RTX A6000 0,35 $/GPU-Stunde, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, zusätzliche vCPUs 0,04 $/vCPU-Stunde. Sandboxes kosten 2,95 $/GPU-Stunde für H100 SXM und 1,95 $/GPU-Stunde für A100 80GB plus vCPU-, Speicher- und Storage-Komponenten. Instanzfestplatten kosten 0,219 $/GB pro Monat (die ersten 100 GB pro GPU inklusive), Snapshots 0,05 $/GB pro Monat, und Egress ist kostenlos. Hinweis: Die Preise ändern sich, prüfen Sie sie auf der Preisseite.

- **Persistente GPU-Instanzen:** Starten Sie Maschinen mit RTX A6000, L40, A100 80GB oder H100 SXM, oft in Minuten SSH-bereit, und zahlen Sie nur während der Laufzeit.
- **GPU-Sandboxes pro Sekunde:** Starten Sie isolierte Ubuntu-VMs mit oder ohne GPU für RL-Rollouts, Evaluierungen und CI, sekundengenau abgerechnet und zwischen Läufen auf null skaliert.
- **Entwicklerorientierte Werkzeuge:** CLI, VS-Code-Erweiterung, MCP-Server und REST-API steuern die Infrastruktur vom Terminal, Editor, KI-Agenten oder eigenen Dienst aus.
- **Snapshots und persistenter Speicher:** Speichern Sie die Instanzfestplatte als Snapshot und stellen Sie sie später wieder her, um Experimente zu pausieren, ohne Maschinen laufen zu lassen.
- **Keine Verdrängung, keine Egress-Kosten:** Instanzen und Sandboxes werden nie verdrängt, und ausgehender Datentransfer wird nicht berechnet.

**Stärken:** Aggressive Preise gegenüber Hyperscalern: veröffentlichte H100-Preise von etwa 3,20 $/GPU-Stunde gegenüber über 6 $ bei großen Clouds.; Zwei Abrechnungsmodelle für zwei reale Workloads: persistente Instanzen pro Minute und ephemere Sandboxes pro Sekunde.; Keine Egress-Kosten und keine Verdrängung – zwei häufige Quellen unerwarteter Kosten und Unterbrechungen entfallen.; Echte Entwickleroberfläche: CLI, VS-Code-Erweiterung, MCP-Server, REST-API und Templates.

**Einschränkungen:** Die GPU-Verfügbarkeit schwankt, ein bestimmter Typ kann beim Start ausverkauft sein.; Der Sandbox-Zugang wird über den Vertrieb angefragt und ist nicht ab dem Sign-up vollständig self-service.; Der GPU-Katalog ist schmaler als bei den größten Hyperscalern, die mehr Beschleunigerfamilien bieten.

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Sesterce Cloud und Thunder Compute beim monatlichen Traffic?

Sesterce Cloud hat 2.158 monatliche Besuche, während Thunder Compute 102.147 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Sesterce Cloud verzeichnet eine Wachstumsrate von -82 % gegenüber dem Vormonat; Thunder Compute verzeichnet -29 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Sesterce Cloud: Kostenpflichtig. Stundenbasierte On-Demand-Preise ohne Bindung für Standardinstanzen, mit Preisen pro GPU-Modell auf der Compute-Seite. Cluster- und Bare-Metal-Konfigurationen werden nach ihrer kombinierten Hardware berechnet. Aktuelle Preise stehen auf der Plattform. Thunder Compute: Paid (per-minute instances, per-second sandboxes). Thunder Compute rechnet Instanzen während der Laufzeit minutengenau und Sandboxes sekundengenau ab. Veröffentlichte Instanzpreise: RTX A6000 0,35 $/GPU-Stunde, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, zusätzliche vCPUs 0,04 $/vCPU-Stunde. Sandboxes kosten 2,95 $/GPU-Stunde für H100 SXM und 1,95 $/GPU-Stunde für A100 80GB plus vCPU-, Speicher- und Storage-Komponenten. Instanzfestplatten kosten 0,219 $/GB pro Monat (die ersten 100 GB pro GPU inklusive), Snapshots 0,05 $/GB pro Monat, und Egress ist kostenlos. Hinweis: Die Preise ändern sich, prüfen Sie sie auf der Preisseite.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | Kostenpflichtig | RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runpod.md) |
| 2 | [Vast.ai](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8 % | Kostenpflichtig | Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai.md) |
| 3 | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md) |
| 4 | [Nebius](https://openaitools.app/de/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/nebius.md) |
| 5 | [Salad](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud) | 713.519 | +10,4 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Verteilte GPU-Cloud, die die ungenutzten Consumer-GPUs der Welt orchestriert | [.md](https://openaitools.app/de/tool/salad-gpu-cloud.md) |
| 6 | [Lightning AI](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Die AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai.md) |
| 7 | [Novita AI](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai) | 271.371 | -10,4 % | Kostenpflichtig | Eine Cloud für 200+ Modell-APIs, Agent-Sandboxes und GPU-Compute | [.md](https://openaitools.app/de/tool/novita-ai.md) |
| 8 | [FluidStack](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack) | 154.620 | +7,3 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | KI-Compute im Gigawatt-Maßstab, komplett gebaut und betrieben | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fluidstack.md) |
| 9 | [Lium](https://openaitools.app/de/tool/lium-io) | 58.483 | -13,9 % | Kostenpflichtig | Agenten-first GPU-Cloud: NVIDIA-Pods sekundengenau über Terminal oder API mieten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lium-io.md) |
| 10 | [Cirrascale](https://openaitools.app/de/tool/cirrascale-com) | 27.190 | +17,5 % | Kostenpflichtig | Private AI Cloud für Training und Inferenz | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cirrascale-com.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/sesterce-cloud-vs-thunder-compute

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