En İyi 10 Sunucusuz GPU Bulutları ve 14 Uygun Maliyetli GPU'lar

Sunucusuz GPU, yapay zeka iş yükleri için kolayca ölçeklenebilir bilgi işlem hizmetleri sunabilir. Ancak büyük ölçekli projelerde maliyetleri ciddi olabilir. İhtiyaçlarınıza göre bölümlere göz atın:

• Token başına dolar maliyetine göre en uygun sağlayıcıları bulun
• Tüm büyük sağlayıcıların saatlik ücretlerini karşılaştırın
• Çıkarım ve fine-tuning verimi için performans verileri

Sunucusuz GPU birim verim başına fiyat

Sunucusuz GPU sağlayıcıları, yapay zeka iş yükleri için farklı performans düzeyleri ve fiyatlandırma sunar. Önde gelen sunucusuz platformlarda fine-tuning ve çıkarım ihtiyaçlarınız için en uygun maliyetli GPU yapılandırmalarını karşılaştırın:

Bulut GPU Fiyatlandırma & Performans

5 sağlayıcıda 26 seçenek

Güncellendi: 5 Eylül 2026

Kullandıkça Öde

Tüm GPU ModelleriTüm Sağlayıcılar

26 sonuçtan en ucuz 10 tanesi gösteriliyor

Yalnızca test edilenleri gösterTüm filtreleri temizle

Seeweb

En İyi Fiyat

1xNVIDIA L4

$0,48

GPU başına / saat

GPU

1 x L4 24 GB

Toplam VRAM

24 GB

Aylık Tahmini

$350

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

939 tkn/sn1 $ başına 7.0M token

Runpod

1xNVIDIA L4

$0,48

GPU başına / saat

GPU

1 x L4 24 GB

Toplam VRAM

24 GB

Aylık Tahmini

$350

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

939 tkn/sn1 $ başına 7.0M token

Beam

1xNVIDIA T4

$0,54

GPU başına / saat

GPU

1 x T4 16 GB

Toplam VRAM

16 GB

Aylık Tahmini

$394

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

659 tkn/sn1 $ başına 4.4M token

Modal

1xNVIDIA T4

$0,59

GPU başına / saat

GPU

1 x T4 16 GB

Toplam VRAM

16 GB

Aylık Tahmini

$431

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

659 tkn/sn1 $ başına 4.0M token

Koyeb

1xNVIDIA L4

$0,70

GPU başına / saat

GPU

1 x L4 24 GB

Toplam VRAM

24 GB

Aylık Tahmini

$511

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

939 tkn/sn1 $ başına 4.8M token

Modal

1xNVIDIA L4

$0,80

GPU başına / saat

GPU

1 x L4 24 GB

Toplam VRAM

24 GB

Aylık Tahmini

$584

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

939 tkn/sn1 $ başına 4.2M token

Beam

1xNVIDIA A10G

$1,05

GPU başına / saat

GPU

1 x NVIDIA A10G 24 GB

Toplam VRAM

24 GB

Aylık Tahmini

$767

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

1.231 tkn/sn1 $ başına 4.2M token

Seeweb

1xNVIDIA L40S

$1,07

GPU başına / saat

GPU

1 x L40S 48 GB

Toplam VRAM

48 GB

Aylık Tahmini

$781

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

1.634 tkn/sn1 $ başına 5.5M token

Modal

1xNVIDIA A10G

$1,10

GPU başına / saat

GPU

1 x NVIDIA A10G 24 GB

Toplam VRAM

24 GB

Aylık Tahmini

$803

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

1.231 tkn/sn1 $ başına 4.0M token

Runpod

1xNVIDIA L40S

$1,33

GPU başına / saat

GPU

1 x L40S 48 GB

Toplam VRAM

48 GB

Aylık Tahmini

$971

100 vCPU · 100 GB RAM

Metin

1.634 tkn/sn1 $ başına 4.4M token

Daha Fazla

Filtreler

Tüm GPU Modelleri

A100 B200 H100 H200 L4 L40SNVIDIA A10G T4

Tüm Sağlayıcılar

BeamKoyebModalRunpodSeeweb

Sunucusuz GPU fiyat hesaplayıcı

Sunucusuz GPU benchmark sonuçları

Şu konuda daha fazla bilgi edinebilirsiniz: sunucusuz GPU için benchmark metodolojimiz.

Kısa listeye alınan 10 sunucusuz GPU sağlayıcısı

Şirketler alfabetik olarak sıralanmıştır; çünkü bu alan yeni gelişen bir alandır ve sınırlı veri mevcuttur. Listenin en üstünde web sitelerinin bağlantısıyla yer alan aboneler hariçtir.

RunPod

RunPod, çeşitli iş yükleri için tam yönetilen ve ölçeklenebilir yapay zeka uç noktaları sunar. RunPod kullanıcıları GPU örnekleri ile sunucusuz uç noktalar arasında seçim yapabilir ve Kendi Konteynerini Getir (BYOC) yaklaşımını kullanabilir. RunPod'un bazı özellikleri şunlardır:

• Bir pod'u çekmek için container bağlantısı bırakarak yükleme süreci
• Kredi tabanlı ödeme ve faturalandırma sistemi.

Baseten Labs

Baseten, model kitaplığından çeşitli boyut ve türdeki modelleri ölçekli olarak dağıtmalarına yardımcı olan bir makine öğrenimi altyapı platformudur. Hesaplama performansını artırmak için A100, A10 ve T4 gibi GPU örneklerinden yararlanır.

Baseten ayrıca Truss adlı açık kaynaklı bir araç sunar. Bu araç, geliştiricilerin yapay zeka/ML modellerini gerçek dünya senaryolarında dağıtmalarına yardımcı olabilir. Truss ile geliştiriciler şunları yapabilir:

• Bir model sunucusu kullanarak model kodunu, ağırlıklarını ve bağımlılıklarını paketleyin ve test edin.
• Canlı yeniden yükleme sunucusundan hızlı geri bildirim alarak modellerini geliştirin; karmaşık Docker ve Kubernetes yapılandırmalarından kaçının.
• Transformers, diffusors, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, sklearn veya tamamen özel modeller dahil olmak üzere herhangi bir Python framework'ü ile oluşturulmuş modelleri destekleyin.

Beam Cloud

Beam, eski adıyla Slai, kimlik doğrulama, otomatik ölçeklendirme, günlükleme ve metrikler gibi yerleşik özelliklerle kolay REST API dağıtımı sağlar. Beam kullanıcıları şunları yapabilir:

• Tek seferlik veya zamanlanmış otomatik yeniden eğitim arasında seçim yaparak GPU tabanlı uzun süreli eğitim görevleri yürütün
• Otomatik yeniden denemeler, geri çağırmalar ve görev durumu sorgularıyla işlevleri görev kuyruğuna dağıtın.
• Kullanıcı bekleme sürelerini optimize etmek için otomatik ölçeklendirme kurallarını özelleştirin.

Cerebrium AI

Cerebrium AI, H100, A100 ve A5000 dahil olmak üzere çok çeşitli GPU'lar sunar ve toplamda 8'den fazla GPU türü mevcuttur. Cerebrium, kullanıcıların altyapıyı kod olarak tanımlamalarına ve S3 bucket'larını yönetmek zorunda kalmadan koda doğrudan erişmelerine olanak tanır.

Fal AI

FAL AI, müşteri uygulamalarına özelleştirme ve entegrasyon için API uç noktalarıyla kullanıma hazır modeller sunar. Platformları, A100 ve T4 gibi Sunucusuz GPU'ları destekler.

Koyeb

Koyeb, geliştiricilerin sunucuları, altyapıyı veya operasyonları yönetmeden uygulamaları küresel olarak kolayca dağıtmalarını sağlamak için tasarlanmış sunucusuz bir platformdur. Koyeb, üretken yapay zeka, video işleme ve LLM'ler gibi yapay zeka görevleri için Docker destekli ve yatay ölçeklemeli sunucusuz GPU'lar sunar. Teklifi, 80GB'a kadar vRAM'e sahip H100 ve A100 GPU'larını içerir.

Fiyatlandırması $0,50/saat ile $3,30/saat arasında değişir ve saniye bazında faturalandırılır.

Modal

Modal, geliştiricilerin kodu uzaktan çalıştırmasına, container ortamlarını programlı olarak tanımlamasına ve binlerce container'a ölçeklemesine olanak tanıyan sunucusuz bir bulut platformudur. GPU entegrasyonunu, web uç noktası sunmayı, zamanlanmış iş dağıtımını ve sözlükler ile kuyruklar gibi dağıtık veri yapılarını destekler. Platform saniye başına ödeme modeliyle çalışır ve hiçbir altyapı yapılandırması gerektirmez; YAML yerine kod tabanlı kuruluma odaklanır.

Modal'ı kullanmak için geliştiriciler modal.com adresinden kaydolur, pip install modal aracılığıyla Modal Python paketini kurar ve modal setup ile kimlik doğrular. Kod, Kubernetes veya AWS gibi altyapı yönetimini soyutlayarak Modal'ın bulutundaki container'larda çalışır. Şu anda Python ile sınırlı olsa da diğer dillere genişleyebilir.

Mystic AI

Mystic AI'nin sunucusuz platformu, ML modellerini bir çıkarım API'si aracılığıyla barındıran bir pipeline çekirdeğidir. Pipeline çekirdeği; GPT, Stable Diffusion ve Whisper gibi 15'ten fazla seçenekle özel modeller oluşturabilir. Pipeline çekirdeğinin bazı özellikleri şunlardır:

• Eş zamanlı model sürümleme ve izleme
• Kütüphaneler ve framework'ler dahil ortam yönetimi
• Çeşitli bulut sağlayıcılarında otomatik ölçeklendirme
• Çevrimiçi, toplu ve akış çıkarımı desteği
• Diğer ML ve altyapı araçlarıyla entegrasyonlar.

Mystic AI ayrıca destek için aktif bir Discord topluluğu sağlar.

Novita AI

Novita AI, geliştiricilerin derin makine öğrenimi uzmanlığı olmadan gelişmiş yapay zeka ürünleri oluşturmasına yardımcı olmak için tasarlanmış bir platformdur. Görüntü, video, ses ve büyük dil modeli (LLM) görevleri dahil olmak üzere çeşitli alanlarda uygulama geliştirmek için kapsamlı bir API'ler ve araçlar paketi sunar.

Novita AI'nin sunucusuz sistemi otomatik-scaling, DockerHub destekli dağıtım ve gerçek zamanlı izleme sunar.

Replicate

Replicate'in platformu, özel ve önceden eğitilmiş makine öğrenimi modellerini destekler. Platform, açık kaynaklı modeller için bir bekleme listesi sunar ve Nvidia T4 ile A100 arasında seçim esnekliği sağlar. Platform ayrıca model dağıtımını kolaylaştırmak için açık kaynaklı bir kütüphane olan COG'u içerir.

Seeweb

Seeweb, yapay zeka iş yüklerini optimize etmek için sunucusuz GPU çözümleri sunan bir bulut bilişim sağlayıcısıdır. Bu çözümler, popüler modelleri Python'da verimli bir şekilde çalıştırmak, forklamak veya önceden eğitmek isteyen geliştiriciler için bir giriş noktası işlevi görür. Dağıtımları hızlandırmak için Kubernetes'ten yararlanabilirler.

Temel özellikler:

• Kaynakları dinamik olarak ayarlamak için otomatik ölçeklendirme; sunucusuz işlevlerle ilişkili soğuk başlatmaları azaltır.
• Avrupa bulutunda çalışarak ve genişletilmiş erişim için küresel bir ağ kullanarak GDPR uyumluluğu.
• Kullanıcıların ML modellerini yönetmek için güvenilir destek almasını sağlayan 7/24/365 destek.

Sağlanan GPU'lar A100, H100, L40S, L4 ve RTX A6000'i içerir.

Diğer bulut sağlayıcıları nelerdir?

Google, AWS ve Azure gibi önde gelen bulut sağlayıcıları şu anda GPU'ları desteklemeyen sunucusuz işlevler sunar. Scaleway veya CoreWeave gibi diğer sağlayıcılar GPU çıkarımı sunar ancak sunucusuz GPU sunmaz.

Bulut GPU sağlayıcıları ve GPU pazarı hakkında daha fazla bilgi edinin.

Sunucusuz GPU'nun faydaları nelerdir?

LLM'ler, ChatGPT gibi geçen yıldan bu yana iş dünyasında sıcak bir konu olmuştur. Bu nedenle, bu modellerin sayısı büyük ölçüde artmıştır. Sunucusuz GPU'ların faydaları, şunlar gibi çeşitli LLM zorluklarından kaçınmaya yardımcı olur:

1. Maliyet verimliliği: Kullanıcılar yalnızca gerçekten kullandıkları GPU kaynakları için ödeme yapar, bu da maliyet etkin bir çözüm sağlar. Geleneksel bir sunucu kurulumunda, kullanıcıların sürekli kaynak sağlama için ödeme yapması beklenir.
2. Ölçeklenebilirlik: Sunucusuz mimariler, değişen iş yüklerini karşılamak için otomatik olarak ölçeklenir. Kaynaklara olan talep arttığında veya azaldığında altyapı, manuel müdahale olmadan dinamik olarak uyum sağlar.
3. Basitleştirilmiş yönetim: Bulut sağlayıcı sunucu sağlama, ölçeklendirme ve diğer altyapı yönetimini üstlendiği için geliştiriciler belirli işlevler veya görevler için kod yazmaya odaklanabilir.
4. İsteğe bağlı kaynak tahsisi: Sunucusuz GPU mimarisi, uygulamaların GPU kaynaklarına isteğe bağlı olarak erişmesine olanak tanır. Bu, GPU işlemeye ayrılmış fiziksel veya sanal sunucuların yönetilmesine ve sürdürülmesine yardımcı olur. Kaynaklar, uygulama gereksinimlerine göre dinamik olarak tahsis edilir.
5. Esneklik: Geliştiriciler, uygulamalarının özel ihtiyaçlarına göre kaynakları yukarı veya aşağı ölçeklendirebilir. Bu uyarlanabilirlik, değişken hesaplama gereksinimleri olan iş yükleri için özellikle yararlıdır.
6. Gelişmiş paralel işleme: GPU hesaplama, paralel işleme görevlerinde üstündür. Bu nedenle, sunucusuz GPU mimarileri; makine öğrenimi çıkarımı, veri işleme ve bilimsel simülasyonlar gibi önemli paralel hesaplama gerektiren uygulamalarda kullanılabilir.

Sunucusuz GPU benchmark metodolojisi

Fiyatlar: Sunucusuz GPU fiyatları tüm sağlayıcılardan aylık olarak toplanır.

Performans:

• Tüm sunucusuz GPU modellerinin performansı Modal bulut platformunda ölçülmüştür.
• Metin fine-tuning'i, Llama 3.2-1B-Instruct modelinin FineTune-100k dataset'i üzerinde 5 epoch boyunca 1M token kullanılarak fine-tuning yapılmasıyla ölçülmüştür. Saniyede fine-tuning yapılan token sayısını elde etmek için token sayısı epoch sayısıyla çarpılıp fine-tuning süresine bölünmüştür.
• Metin çıkarımı, hem girdi hem de çıktı token'ları dahil olmak üzere 1 milyon token üzerinden ölçülmüştür. Saniye başına ortalama token sayısını hesaplamak için token sayısını toplam çıkarım süresine böldük.

H200 ve H100 Performans Notları:

• H200'ün H100'den daha düşük fine-tuning performansı göstermesi, daha yeni mimarisi ve daha büyük belleği (141GB ve 80GB) göz önüne alındığında mantığa aykırı görünebilir. Bellek bant genişliği kullanımındaki farklılıklar, yazılım optimizasyonunun olgunluğu veya sürekli iş yükleri altında termal yönetim gibi çeşitli faktörler bu sonuca katkıda bulunabilir.
• Bu benchmark, H200'ün ek bellek kapasitesini tam olarak kullanmayabilecek nispeten küçük bir 1B parametreli model kullandı. H200'ün genişletilmiş belleğini daha iyi kullanan daha büyük modellerde performans farkı önemli ölçüdeğişebilir.
• Performans ayrıca belirli iş yükü özelliklerine, batch boyutlarına ve test sırasında kullanılan yazılım yığınına göre değişebilir.

Sonraki Adımlar:

• Performansın model boyutuna ve bellek gereksinimlerine göre nasıl ölçeklendiğini daha iyi anlamak için benchmark'larımızı daha büyük modelleri (7B, 13B ve 70B parametreli) içerecek şekilde genişletmeyi planlıyoruz.
• Gelecekteki testler, H200'ün mimari avantajlarının daha belirgin olabileceği çoklu GPU kurulumlarını ve daha uzun bağlam uzunluğu senaryolarını içerecek.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Sunucusuz GPU'lar ML modelleri için nasıl kullanılır?

Geleneksel makine öğrenimi iş akışlarında, geliştiriciler ve veri bilimciler karmaşık modelleri eğitmenin hesaplama taleplerini karşılamak için genellikle özel sunucular veya GPU kümeleri sağlar ve yönetir. Makine öğrenimi için sunucusuz GPU, altyapı yönetiminin karmaşıklıklarını ortadan kaldırır.

ML modellerinde Sunucusuz GPU'nun nasıl kullanılacağını anlamak için lütfen aşağıdaki kılavuzu izleyin:

1. Model eğitimi: Sunucusuz GPU, kapsamlı dataset'ler için kaynakları dinamik olarak tahsis ederek verimli makine öğrenimi modeli eğitimi sağlar. Geliştiriciler, özel sunucuları yönetme zahmeti olmadan isteğe bağlı kaynaklardan yararlanır.
2. Çıkarım: Sunucusuz GPU'lar model çıkarımı için çok önemlidir; yeni veriler üzerinde hızlı tahminler yapılmasını sağlar. Görüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için ideal olup, özellikle değişken talep dönemlerinde hızlı ve verimli yürütme sağlar.
3. Gerçek zamanlı işleme: Video analizi gibi bunu gerektiren uygulamalar Sunucusuz GPU'dan yararlanır. Dinamik kaynak ölçeklendirme, gelen veri akışlarının hızlı işlenmesini sağlar ve bu da onu çeşitli alanlardaki gerçek zamanlı uygulamalar için uygun kılar.
4. Batch işleme: Sunucusuz GPU'lar ML iş akışlarında büyük ölçekli veri işlemeyi yönetir. Bu; veri ön işleme, özellik çıkarımı ve diğer batch odaklı makine öğrenimi işlemleri için önemlidir.
5. Olay odaklı ML iş akışları: Sunucusuz mimariler olay odaklıdır; yeni veriler kullanılabilir hale geldiğinde modeli güncelleme veya belirli olaylara yanıt olarak yeniden eğitme gibi tetikleyicilere veya olaylara yanıt verir.
6. Hibrit mimariler: Bazı ML iş akışları sunucusuz ve geleneksel bilgi işlem kaynaklarını birleştirir. Örneğin, GPU yoğunluklu model eğitimi, yapay zeka çıkarımı için sunucusuz bir ortama geçerek kaynak kullanımını optimize eder.

SSS'ler

Daha fazla bilgi

GPU hakkında daha fazlasını keşfedin:

• Derin Öğrenme için Bulut GPU'ları: Kullanılabilirlik ve Fiyat / Performans
• 2026'da En İyi 60+ Bulut GPU Sağlayıcısı

Dış kaynaklar

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi 10 Sunucusuz GPU Bulutları ve 14 Uygun Maliyetli GPU'lar}},
  year   = {2026},
  month  = apr,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/serverless-gpu}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 15 Nisan 2026}
}

Değişiklik günlüğü

7 güncelleme

Tümü7Genel6Metodoloji1

1. 20253 Tem

   Genişletilmiş "Her sunucusuz GPU için en düşük maliyetli sağlayıcı" bölümü.

2. 20 Haz

   Metodoloji bölümüne Sunucusuz GPU karşılaştırma metodolojisi eklendi.

3. 16 Haz

   Serverless GPU Fiyat Hesaplayıcı bölümü eklendi.

4. 11 Mar

   RunPod, 'En İyi 10 Sunucusuz GPU sağlayıcısı' bölümüne eklendi.

5. 20246 Kas

   Sunucusuz GPU sağlayıcıları listesine Novita AI eklendi.

6. 16 Eyl

   Sunucusuz GPU sağlayıcıları listesine Koyeb eklendi.

7. 12 Eyl

   Banana Dev, "En İyi 10 Sunucusuz GPU sağlayıcısı" bölümünde Seeweb ile değiştirildi.

Referans Linkleri

1.

Serverless GPU Infrastructure for Real-Time AI | Cerebrium

Cerebrium

2.

Modal: High-performance AI infrastructure

3.

GPU Cloud - High-Performance GPUs for AI | Novita AI

4.

Why Large Language Models Will Not Understand Human Language – jeremy hadfield

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder