# GPUPerHour vs Groq GPUPerHour enregistre 28 718 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +25,3 % et un modèle tarifaire Gratuit. Groq enregistre 3 987 936 visites mensuelles avec une croissance de +10 % et un modèle tarifaire Payant. | Métrique | [GPUPerHour](https://openaitools.app/fr/tool/gpuperhour) | [Groq](https://openaitools.app/fr/tool/groq) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://gpuperhour.com | https://groq.com | | Catégories | Outils de développement IA, Annuaire d'outils IA | AI API, Large Language Models (LLMs), Modèles d'IA open source | | Modèle tarifaire | Gratuit | Payant | | Visites mensuelles | 28 718 | 3 987 936 | | Taux de croissance mensuel | +25,3 % | +10 % | | Marché principal | États-Unis | Inde | | Visites directes | 11 398 | 1 702 515 | | Score d'avis | 4,4 | 4,7 | | Nombre d'enregistrements | 4 | 4 | | Plateformes prises en charge | Site web | Site web | ## GPUPerHour GPUPerHour résout un problème étroit mais coûteux : les prix des GPU cloud sont éparpillés dans des dizaines de tableaux de bord, dans des unités différentes et avec des disponibilités variables. Le site collecte régulièrement les points d'accès publics de prix et de stock de 31 fournisseurs, normalise chaque annonce en prix par GPU et par heure (prix d'une instance multi-GPU divisé par le nombre de GPU) et l'étiquette avec son type de tarif et son niveau de sécurité. Le résumé des prix actuels n'utilise volontairement que les offres à la demande sécurisées observées dans les 15 minutes suivant la dernière actualisation, en excluant le spot, le réservé et les places de marché pair à pair, dont les prix ne sont pas directement comparables. Le résultat est un tableau unique en direct couvrant H100 SXM5 et PCIe, H200, B200, B300, A100 80 Go et 40 Go, L40S, RTX PRO 6000, RTX 5090, RTX 4090 et RTX A6000, avec le fournisseur, une moyenne historique du catalogue sur 30 jours et le nombre de fournisseurs disposant de stock. Un indice de prix quotidien avec téléchargement CSV permet de suivre l'évolution des tarifs, tandis que des guides d'achat et des explications matérielles couvrent des sujets pratiques : comparer des GPU équivalents, choisir selon la VRAM, intégrer stockage et trafic sortant dans la facture, et louer à l'heure. Le site renvoie aussi vers une console complémentaire, DeployGPU, pour provisionner chez les fournisseurs compatibles depuis un seul endroit. La mise en garde essentielle est affichée clairement : le nombre d'offres décrit des configurations, pas le nombre de GPU physiques réservables, et la disponibilité peut changer avant la fin d'une réservation. Les prix sont par GPU-heure, mais le fournisseur facture l'instance entière, et le stockage, le transfert réseau et les engagements influencent la facture finale. GPUPerHour est une couche de recherche et de comparaison, pas un hébergeur. **Tarifs et offres:** Gratuit comme ressource de comparaison et de recherche ; GPUPerHour ne vend pas elle-même de capacité GPU. Les prix affichés sont ceux de fournisseurs tiers pour des instances à la demande sécurisées, par GPU-heure, et un service complémentaire (DeployGPU) permet le déploiement chez les fournisseurs compatibles. - **Tableau en direct de 31 fournisseurs:** Chaque offre suivie est normalisée en prix par GPU-heure et affichée avec son fournisseur, son type de tarif et son niveau de sécurité. - **Résumé des offres les moins chères:** Un instantané met en avant le prix à la demande sécurisé le plus bas pour chaque modèle populaire, du H100 et H200 à la RTX 4090. - **Indice quotidien et CSV:** Les moyennes historiques du catalogue et les données quotidiennes téléchargeables montrent l'évolution du prix d'un GPU sur 30 jours. - **Guides d'achat et explications:** Des articles pratiques sur la comparaison de GPU équivalents, le choix selon la VRAM, l'estimation de la facture complète avec stockage et sortie, et la location à l'heure. - **Console DeployGPU:** Une console liée permet de déployer chez les fournisseurs compatibles depuis un seul endroit une fois une offre choisie. **Forces:** Regroupe 31 fournisseurs en prix comparables par GPU-heure; Expose sa méthodologie et exclut les annonces spot et P2P non comparables; Gratuit, avec données historiques quotidiennes et téléchargements CSV; Les guides d'achat couvrent la facture complète, pas seulement le tarif affiché **Limites:** Ne couvre que les fournisseurs dont les points d'accès prix et stock sont publiquement exploitables; La vue des prix actuels exclut volontairement la capacité spot et réservée, souvent moins chère; C'est une ressource de comparaison : vous créez quand même votre compte et provisionnez chez le fournisseur [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/gpuperhour.md) ## Groq Groq est un cloud d'inférence IA qui exécute des modèles de langage et d'autres modèles d'IA avec une latence exceptionnellement faible. Plutôt que de concevoir des puces pour l'entraînement, Groq a créé un silicium propriétaire appelé LPU, désormais complété par LPX, optimisé spécifiquement pour l'inférence, l'étape où les modèles servent réellement les utilisateurs. L'entreprise se présente comme une « neocloud » dédiée à l'inférence rapide et associe ce matériel à une pile logicielle et à des API pour développeurs. Les développeurs accèdent à Groq via une API qui héberge des modèles ouverts populaires tels que Llama, Mixtral et Gemma, ainsi que les modèles vocaux Whisper et des capacités de synthèse vocale. La plateforme étant optimisée pour la vitesse, elle est souvent utilisée pour le chat en temps réel, les agents et les interfaces vocales où le temps de réponse compte. L'API est largement compatible avec les formats de requête de style OpenAI, ce qui réduit le coût d'un changement. Groq s'est développé rapidement, annonçant une série A de 350 millions de dollars et construisant des centaines de mégawatts de capacité d'inférence. Au-delà de la vitesse, l'entreprise met en avant la fiabilité et le coût, estimant que rapidité et prix abordable ne sont plus incompatibles pour les équipes exploitant l'IA en production. **Tarifs et offres:** API d'inférence payante à l'usage. Groq facture au token sur les modèles hébergés, avec généralement un palier développeur gratuit et des options de capacité entreprise ; consultez la page tarifaire officielle pour les tarifs actuels. - **Matériel d'inférence LPU et LPX:** Des accélérateurs propriétaires conçus pour l'inférence plutôt que l'entraînement, réglés pour une latence très faible. - **Catalogue de modèles ouverts:** Accès hébergé à des modèles ouverts populaires dont Llama, Mixtral, Gemma et les modèles vocaux Whisper. - **API développeur rapide:** Une API largement compatible avec les formats de requête de style OpenAI pour une intégration rapide. - **Modèles vocaux et audio:** Reconnaissance automatique de la parole avec Whisper et synthèse vocale pour les applications vocales. - **Dimensionné pour la production:** Une capacité pensée pour les charges de production à fort volume, axée sur la fiabilité et le coût. **Forces:** Latence d'inférence très faible pour les applications temps réel; Large catalogue de modèles open source populaires; API compatible OpenAI qui réduit l'effort de migration; Cloud géré qui évite d'exploiter ses propres GPU **Limites:** Focus uniquement sur l'inférence, pas sur l'entraînement; Le paiement à l'usage fait grimper les coûts avec le trafic; La disponibilité et le choix des modèles dépendent du catalogue hébergé [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/groq.md) ## Questions fréquentes ### Comment GPUPerHour et Groq se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? GPUPerHour enregistre 28 718 visites mensuelles, tandis que Groq enregistre 3 987 936. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? GPUPerHour a un taux de croissance mensuel de +25,3 % ; Groq a +10 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? GPUPerHour : Gratuit. Gratuit comme ressource de comparaison et de recherche ; GPUPerHour ne vend pas elle-même de capacité GPU. Les prix affichés sont ceux de fournisseurs tiers pour des instances à la demande sécurisées, par GPU-heure, et un service complémentaire (DeployGPU) permet le déploiement chez les fournisseurs compatibles. Groq : Payant. API d'inférence payante à l'usage. Groq facture au token sur les modèles hébergés, avec généralement un palier développeur gratuit et des options de capacité entreprise ; consultez la page tarifaire officielle pour les tarifs actuels. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/fr/tool/deepseek) | 372 761 591 | +4,3 % | Freemium | Une IA de raisonnement open-weight et hébergée à haute efficacité, propulsée par DeepSeek-V4 et R1 à des coûts par token ultra-réduits. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/deepseek.md) | | 2 | [Plateforme OpenAI](https://openaitools.app/fr/tool/openai) | 234 678 639 | -9,6 % | Payant | Proprietary frontier models with powerful reasoning and multimodal features, but lacking open-weight model hosting and custom inference speeds. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/openai.md) | | 3 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/fr/tool/google-ai-studio) | 112 620 020 | +2 % | Freemium | L'IDE de prototypage rapide et le banc de travail d'API pour développeurs de Google, pour créer des applications multimodales avec les modèles Gemini. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/google-ai-studio.md) | | 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/fr/tool/openrouter-ai) | 19 941 437 | -6,2 % | Payant | Passerelle API unifiée regroupant des centaines de modèles, mais agissant comme routeur plutôt que comme hébergeur matériel direct. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/openrouter-ai.md) | | 5 | [Together AI](https://openaitools.app/fr/tool/together-ai) | 1 645 930 | +64,9 % | Freemium, Payant | Plateforme cloud robuste pour l'inférence de modèles open-source, offrant un support de fine-tuning étendu mais des vitesses brutes légèrement plus lentes. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/together-ai.md) | | 6 | [Cerebras](https://openaitools.app/fr/tool/cerebras) | 701 013 | -12,6 % | Tarifs sur demande | Cloud matériel à l'échelle de la wafer offrant des vitesses de génération de tokens ultra-rapides comparables à Groq, mais avec un catalogue de modèles plus spécialisé. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/cerebras.md) | | 7 | [Fireworks](https://openaitools.app/fr/tool/fireworks-ai) | 659 687 | +6 % | Tarifs sur demande | Inférence serverless à haut débit pour modèles open-source, offrant une excellente vitesse, des capacités de fine-tuning et une large compatibilité API. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/fireworks-ai.md) | | 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/fr/tool/deep-infra) | 457 810 | -8,9 % | Payant | Cloud d'inférence serverless économique hébergeant des centaines de modèles open-weight, mais manquant d'accéléreurs matériels spécialisés comme les LPU. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/deep-infra.md) | | 9 | [mcp.so](https://openaitools.app/fr/tool/mcp-server) | 286 704 | -3 % | Gratuit | Découvrir et partager des serveurs Model Context Protocol pour agents IA et outils de développement | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/mcp-server.md) | | 10 | [Novita AI](https://openaitools.app/fr/tool/novita-ai) | 271 371 | -10,4 % | Payant | Plateforme cloud IA proposant des API de modèles serverless et des instances GPU, mais accordant moins d'importance à la génération de texte à ultra-faible latence. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/novita-ai.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/gpuperhour-vs-groq More Markdown: [Catégories](https://openaitools.app/fr/categories.md) · [Classements de trafic](https://openaitools.app/fr/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/fr/llms.txt)