OVHcloud Alternative: VRAMfarm im Vergleich
OVHcloud: Französisches Cloud- und Hosting-Unternehmen; Public-Cloud-GPU-Instanzen plus AI Notebooks, AI Deploy und AI Endpoints. VRAMfarm ist minutengenaue GPU-Miete von einem Prepaid-Guthaben in Euro, mit 20 NVIDIA-Modellen und fertigen KI-Apps. Unten finden Sie beide nebeneinander, auch mit den Fällen, in denen OVHcloud die bessere Wahl ist.
Fakten über OVHcloud von dessen öffentlichen Seiten, Stand 11. November 2026. Preise und Bedingungen ändern sich: Prüfen Sie die Quelle.
| OVHcloud | VRAMfarm | |
|---|---|---|
| Typ | Französisches Cloud- und Hosting-Unternehmen; Public-Cloud-GPU-Instanzen plus AI Notebooks, AI Deploy und AI Endpoints | GPU-Miete mit fertigen KI-Apps |
| Abrechnung | Pay as you go, sekundengenau mit mindestens 1 Minute (bei den meisten Public-Cloud-Diensten), oder monatlich; von monatlich lässt sich nicht zurückwechseln | Minutengenau, mindestens 15 Minuten pro Start |
| Währung | EUR in der EU (USD auf den Websites anderer Länder) | EUR |
| Zahlung | Nachträglich per Monatsrechnung; Karte, PayPal oder SEPA-Lastschrift; vorausbezahltes Kontoguthaben wird zuerst verbraucht | Prepaid-Guthaben ab 10 €: Karte (auch Apple Pay, Google Pay) oder SEPA |
| GPUs in Europa | Ja, Frankreich: Gravelines hat die größte GPU-Auswahl; andere Regionen haben weniger Modelle | Ein Teil der Maschinen; das Land jeder Maschine sehen Sie vor dem Start |
| GPU-Auswahl | Quadro RTX 5000 16 GB, V100/V100S, A10, L4, L40S 48 GB, A100 80 GB, H100 80 GB, H200 141 GB (nur 8x) | 20 Modelle, von der RTX 3060 12 GB bis zur B200 192 GB |
| Fertige Apps | Nackte VMs mit NGC-Integration; separat AI Notebooks (Jupyter/VS Code), AI Training, AI Deploy und AI Endpoints | ComfyUI mit Flux und Wan-Video, privater Chat, Text-to-Speech; Jupyter, SSH, vLLM, Ollama, eigenes Docker-Image |
| Daten nach dem Stopp | Eine gestoppte Instanz wird zum vollen Preis abgerechnet; Shelving behält einen Snapshot (nur bei stündlicher Abrechnung). Block Storage ab ~€0.043/GB-Monat | Festplatte wird beim Stopp gelöscht; gespeicherter Ordner 0,03 € pro GB und Monat |
| 24-GB-Karte, pro Stunde | etwa €0.75/h (L4 24 GB); A10 24 GB etwa €0.76/h | ab 0,30 € (RTX 3090) |
| 80-GB-Karte, pro Stunde | etwa €2.75/h (A100 80 GB); H100 80 GB etwa €2.80/h | ab 1,46 € (A100), 3,90 € (H100) |
Wann OVHcloud die bessere Wahl ist
- EUR-Preise und EU-Rechenzentren, Anbieter mit Hauptsitz in der EU
- Sekundengenaue Abrechnung bei den meisten Public-Cloud-Diensten
- Verwaltete KI-Notebooks und Inferenz als eigene Produkte
Gut zu wissen über OVHcloud
- Eine gestoppte GPU-Instanz wird weiter abgerechnet; Sie müssen sie shelven oder löschen
- Die meisten GPU-Modelle in einer französischen Region (Gravelines)
- H200 nur als 8-GPU-Instanz
Was VRAMfarm anders macht
- Minutengenaue Abrechnung von einem Guthaben in Euro, ohne Abo
- Fertige Apps, die sich im Browser öffnen, mit bereits heruntergeladenen Modellen
- Consumer- und Rechenzentrumskarten in einer Liste, von 12 bis 192 GB
- Land, Treiber und CUDA-Version jeder Maschine vor dem Start sichtbar
Was VRAMfarm noch nicht hat
- Rechnungen mit Umsatzsteuer und einen herunterladbaren AVV (die Firmenregistrierung läuft)
- Nicht jede Maschine steht in der EU
- Keine eigene öffentliche IP: SSH und Apps laufen über unsere Adresse
Häufige Fragen
Was ist der wichtigste Unterschied zwischen OVHcloud und VRAMfarm?
OVHcloud: Pay as you go, sekundengenau mit mindestens 1 Minute (bei den meisten Public-Cloud-Diensten), oder monatlich; von monatlich lässt sich nicht zurückwechseln, EUR in der EU (USD auf den Websites anderer Länder). VRAMfarm rechnet minutengenau von einem Prepaid-Guthaben in Euro ab und bietet zusätzlich fertige Apps für Bilder, Video, Chat und Sprache.
Ist VRAMfarm günstiger als OVHcloud?
Das hängt von der Karte und der Laufzeit ab. Vergleichen Sie den Stundenpreis der Karte, die Sie brauchen, und dann Ihre typische Sitzungsdauer: Bei minutengenauer Abrechnung kosten kurze Sitzungen weniger als bei stündlicher Rundung.
Wie wechsle ich von OVHcloud zu VRAMfarm?
Laden Sie Ihre Modelle und Daten per SSH nach /workspace auf einen neuen Server hoch, oder starten Sie mit Ihrem eigenen Docker-Image. Speichern Sie den Ordner beim Stoppen, dann ist er bei der nächsten Sitzung da.
Testen Sie es an Ihrer eigenen Aufgabe
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