# GPUPerHour vs LiteLLM GPUPerHour enregistre 28 718 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de +25,3 % et un modèle tarifaire Gratuit. LiteLLM enregistre 576 967 visites mensuelles avec une croissance de +7,9 % et un modèle tarifaire Freemium, Tarifs sur demande. | Métrique | [GPUPerHour](https://openaitools.app/fr/tool/gpuperhour) | [LiteLLM](https://openaitools.app/fr/tool/litellm) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://gpuperhour.com | https://litellm.ai | | Catégories | Outils de développement IA, Annuaire d'outils IA | AI API, Large Language Models (LLMs), Outils de développement IA, Modèles d'IA open source | | Modèle tarifaire | Gratuit | Freemium, Tarifs sur demande | | Visites mensuelles | 28 718 | 576 967 | | Taux de croissance mensuel | +25,3 % | +7,9 % | | Marché principal | États-Unis | États-Unis | | Visites directes | 11 398 | 228 967 | | Score d'avis | 4,4 | 4,8 | | Nombre d'enregistrements | 4 | 5 | | 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) ## LiteLLM LiteLLM est une passerelle IA et un SDK Python open source conçus pour éliminer la dépendance à un fournisseur unique dans les applications LLM. Avec le SDK, vous appelez des modèles d'OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Bedrock, Mistral, Azure et des dizaines d'autres fournisseurs au même format de requête de type OpenAI : changer de modèle devient un réglage de configuration, pas une réécriture de code. Le même projet fournit une passerelle IA (souvent appelée proxy) qui transforme cette abstraction en service partagé à l'échelle de l'entreprise. C'est cette passerelle qui apporte le plus de valeur aux équipes plateforme. Elle délivre des clés virtuelles portant sur une équipe, un projet ou une application, suit les dépenses par clé par rapport aux budgets, applique des limites de débit (TPM et RPM) et propose des tableaux de bord sur le volume de requêtes, l'usage de tokens et le coût par modèle. Le routage inclut la répartition de charge entre déploiements, le repli automatique en cas de panne d'un fournisseur, les nouvelles tentatives et la redirection selon le budget, avec des garde-fous pour masquer les données personnelles, détecter l'injection de prompts et les secrets. Le projet est véritablement open source, le code est sur GitHub (BerriAI/litellm) et la communauté très active. Les fonctions entreprise ajoutent SSO, journaux d'audit et prise en charge des agents et serveurs MCP via la même passerelle. À noter : un support « day-zero » des nouveaux modèles, utilisables dès leur sortie, et la possibilité de servir des modèles auto-hébergés, affinés ou internes derrière la même clé. Parmi les entreprises citées figurent NVIDIA, Netflix, Okta, Lemonade et AT&T. **Tarifs et offres:** Freemium et open source. La passerelle et le SDK auto-hébergés sont gratuits sous licence open source, et un palier gratuit permet de démarrer rapidement. Les offres entreprise avec SSO, journaux d'audit, SLA et support avancé sont chiffrées par l'équipe commerciale. - **API compatible OpenAI pour plus de 100 LLM:** Appelez plus de 100 fournisseurs et 1 800 modèles avec un seul format de requête et changez de modèle sans toucher au code. - **Clés virtuelles, équipes et budgets:** Émettez des clés portant sur une équipe, un projet ou une app, fixez des plafonds mensuels et voyez qui génère l'usage et le coût. - **Routage, répartition de charge et repli:** Répartissez le trafic entre déploiements, réessayez en cas d'échec et basculez automatiquement vers un autre modèle ou fournisseur. - **Observabilité et suivi des coûts:** Tableaux de bord sur les requêtes, les tokens et le coût par modèle, avec intégration des logs et de l'analytique. - **Garde-fous et contrôle des politiques:** Intégrez le masquage des données personnelles, la détection d'injection de prompts et de secrets, et pilotez les politiques de façon centralisée. **Forces:** Véritable open source avec une grande communauté GitHub et l'auto-hébergement possible; Couverture de fournisseurs très large avec une interface compatible OpenAI; Contrôles de niveau entreprise : clés virtuelles, budgets, limites de débit et audit; Support day-zero des nouveaux modèles et repli facile en cas de panne **Limites:** L'auto-hébergement implique de gérer déploiement, mises à jour et disponibilité; La profondeur des fonctions diffère entre la version open source et l'offre entreprise; La richesse des options de configuration peut dérouter les petits projets [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/litellm.md) ## Questions fréquentes ### Comment GPUPerHour et LiteLLM se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? GPUPerHour enregistre 28 718 visites mensuelles, tandis que LiteLLM enregistre 576 967. 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 % ; LiteLLM a +7,9 %. ### 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. LiteLLM : Freemium, Tarifs sur demande. Freemium et open source. La passerelle et le SDK auto-hébergés sont gratuits sous licence open source, et un palier gratuit permet de démarrer rapidement. Les offres entreprise avec SSO, journaux d'audit, SLA et support avancé sont chiffrées par l'équipe commerciale. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [OpenRouter](https://openaitools.app/fr/tool/openrouter-ai) | 19 941 437 | -6,2 % | Payant | Offre un catalogue massif de modèles hébergés avec un accès instantané, mais nécessite de faire confiance à une plateforme tierce plutôt qu'à l'auto-hébergement. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/openrouter-ai.md) | | 2 | [Together AI](https://openaitools.app/fr/tool/together-ai) | 1 645 930 | +64,9 % | Freemium, Payant | Hosts high-performance open-weight models directly on dedicated serverless infrastructure, but does not route across external providers. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/together-ai.md) | | 3 | [OrcaRouter](https://openaitools.app/fr/tool/orcarouter) | 975 300 | -5,2 % | Freemium | Fournit un basculement automatique des modèles et une gouvernance budgétaire via une passerelle API, mais avec moins de personnalisation open source. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/orcarouter.md) | | 4 | [ZenMux](https://openaitools.app/fr/tool/zenmux) | 444 394 | +16,7 % | Freemium, Payant | Unified LLM gateway with failover and analytics, but offers less robust open-source developer SDK support. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/zenmux.md) | | 5 | [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) | | 6 | [Stork](https://openaitools.app/fr/tool/stork) | 201 544 | +2,3 % | Gratuit | Annuaire d'outils IA, tests documentés et actualités IA quotidiennes | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/stork.md) | | 7 | [Models.dev](https://openaitools.app/fr/tool/models-dev) | 200 451 | -3,9 % | Gratuit | Base de données open source des modèles d'IA, prix et capacités | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/models-dev.md) | | 8 | [Portkey](https://openaitools.app/fr/tool/portkey-ai) | 195 650 | -9,4 % | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Offre des outils avancés d'observabilité d'entreprise et de garde-fous, mais manque de la simplicité du proxy auto-hébergé léger de LiteLLM. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/portkey-ai.md) | | 9 | [Eden AI](https://openaitools.app/fr/tool/eden-ai) | 173 828 | +6,5 % | Payant, Tarifs sur demande | Fournit un routage IA multi-fournisseur géré et un suivi des coûts, mais manque de la flexibilité open source native de LiteLLM. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/eden-ai.md) | | 10 | [LLM Gateway](https://openaitools.app/fr/tool/llm-gateway) | 168 426 | -14,5 % | Freemium, Tarifs sur demande | Une alternative open source pour unifier les fournisseurs de LLM, mais dotée d'un écosystème d'intégrations de middleware moins étendu. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/llm-gateway.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/gpuperhour-vs-litellm 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)