Alternative à TensorDock : VRAMfarm en comparaison
TensorDock : Place de marché GPU d’hébergeurs indépendants dans 100+ sites et 20+ pays, plus sa propre flotte de H100. Comme alternative, VRAMfarm propose la location de GPU à la minute sur un solde prépayé en euros, avec 20 modèles NVIDIA et des applications IA prêtes à l’emploi. Voici la comparaison côte à côte, y compris les cas où TensorDock est le meilleur choix.
Faits sur TensorDock tirés de ses pages publiques, vérifiés le 11 novembre 2026. Les prix et les conditions changent : vérifiez à la source.
| TensorDock | VRAMfarm | |
|---|---|---|
| Type | Place de marché GPU d’hébergeurs indépendants dans 100+ sites et 20+ pays, plus sa propre flotte de H100 | Location de GPU avec applications IA prêtes à l’emploi |
| Facturation | Solde prépayé débité pendant que les serveurs tournent ; granularité exacte non indiquée ; serveurs supprimés quand le solde approche de $0 | À la minute, minimum 15 minutes par lancement |
| Devise | USD | EUR |
| Paiement | Dépôt prépayé via Stripe, dès $5 ; durées réservées via le service commercial | Solde prépayé à partir de 10 € : carte (Apple Pay et Google Pay compris) ou SEPA |
| GPU en Europe | En partie : par ex. A100 80 Go dans le Devon (Royaume-Uni) et à Prague (Tchéquie) ; la documentation mentionne aussi l’Allemagne | Une partie des machines ; le pays de chacune est affiché avant le lancement |
| Gamme de GPU | Cartes grand public dès $0.12/h jusqu’à la RTX 4090 24 Go, l’A100 80 Go et la H100 SXM5 80 Go | 20 modèles, de la RTX 3060 12 Go à la B200 192 Go |
| Applications prêtes à l’emploi | Templates d’OS avec Docker, image ML avec Jupyter, Windows 10 ; Instant VMs en bêta. Pas de catalogue d’applications | ComfyUI avec Flux et la vidéo Wan, chat privé, synthèse vocale ; Jupyter, SSH, vLLM, Ollama, votre propre image Docker |
| Données après l’arrêt | VM arrêtées facturées à un tarif stockage seul fixé par l’hébergeur (exemple $0.00005/Go-heure, soit environ $0.04/Go-mois) | Disque effacé à l’arrêt ; dossier enregistré à 0,03 € par Go et par mois |
| Carte de 24 Go, par heure | environ $0.35–0.37/h (RTX 4090 24 Go) | dès 0,30 € (RTX 3090) |
| Carte de 80 Go, par heure | environ $1.42/h (A100 80 Go) ; H100 SXM5 $2.25/h avec un minimum de 8 GPU | dès 1,46 € (A100), 3,90 € (H100) |
Quand TensorDock est le meilleur choix
- Prix bas grâce à un large réseau d’hébergeurs
- Petit dépôt d’entrée de $5
- VM complètes avec accès root
Bon à savoir sur TensorDock
- Uniquement en USD ; les serveurs sont supprimés quand le solde est épuisé
- Qualité variable selon l’hébergeur ; les hébergeurs standard peuvent tourner dans des logements ou des bureaux
- La H100 à la demande exige 8 GPU ; granularité de facturation non publiée
Ce que VRAMfarm fait autrement
- Facturation à la minute sur un solde en euros, sans abonnement
- Des applications prêtes à l’emploi qui s’ouvrent dans le navigateur avec les modèles déjà téléchargés
- Cartes grand public et de centre de données dans une même liste, de 12 à 192 Go
- Le pays, le pilote et la version de CUDA de chaque machine affichés avant le lancement
Ce que VRAMfarm n’a pas encore
- Factures avec TVA et DPA téléchargeable (l’immatriculation de la société est en cours)
- Toutes les machines ne sont pas dans l’UE
- Pas d’IP publique dédiée : SSH et applications passent par notre adresse
Questions fréquentes
Quelle est la principale différence entre TensorDock et VRAMfarm ?
TensorDock : Solde prépayé débité pendant que les serveurs tournent ; granularité exacte non indiquée ; serveurs supprimés quand le solde approche de $0, USD. VRAMfarm facture à la minute sur un solde prépayé en euros et ajoute des applications prêtes à l’emploi pour l’image, la vidéo, le chat et la voix.
VRAMfarm est-il moins cher que TensorDock ?
Cela dépend de la carte et de la durée d’utilisation. Comparez le prix horaire de la carte dont vous avez besoin, puis la durée typique de vos sessions : avec une facturation à la minute, les sessions courtes coûtent moins cher qu’avec un arrondi à l’heure.
Comment passer de TensorDock à VRAMfarm ?
Envoyez vos modèles et vos données dans /workspace sur un nouveau serveur en SSH, ou partez de votre propre image Docker. Enregistrez le dossier à l’arrêt et vous le retrouverez à la session suivante.
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