Kostenrechner
Schätze die Kosten deiner KI-Workloads auf Clore.ai
Schätzen Sie Ihre Kosten für KI-Workloads auf CLORE.AI.
Die Preise sind Schätzungen. Prüfen CLORE.AI-Marktplatz für aktuelle Preise.
Schnellübersicht der Kosten
GPU-Stundensätze
RTX 3060 12 GB
$0.03-0.05
$0.02-0.03
RTX 3070 8GB
$0.03-0.04
$0.02-0.03
RTX 3080 10GB
$0.04-0.06
$0.03-0.04
RTX 3090 24 GB
$0.05-0.08
$0.04-0.06
RTX 4070 Ti 12GB
$0.05-0.07
$0.03-0.05
RTX 4080 16 GB
$0.07-0.10
$0.05-0.07
RTX 4090 24GB
$0.10-0.15
$0.07-0.10
RTX 5090 32 GB
$0.15-0.20
$0.10-0.15
A100 40GB
$0.15-0.22
$0.12-0.17
A100 80GB
$0.22-0.35
$0.18-0.25
H100 80 GB
$0.45-0.70
$0.35-0.50
Kosten nach Aufgabe
Chat/LLM-Inferenz
Kosten pro 1 Million generierter Tokens:
7B (Q4)
RTX 3060
25
$0.33
7B (Q4)
RTX 3090
45
$0.37
7B (Q4)
RTX 4090
80
$0.35
13B (Q4)
RTX 3090
30
$0.56
13B (Q4)
RTX 4090
55
$0.51
30B (Q4)
RTX 4090
25
$1.11
70B (Q4)
A100 40GB
25
$1.89
70B (Q4)
A100 80GB
35
$1.98
Beispielkosten:
1 Stunde Chatten (~50K Tokens): $0.02-0.10
100 Dokumente verarbeiten (1M Tokens): $0.33-2.00
Chatbot 24 Stunden laufen lassen: $0.72-4.00
Bilderzeugung
Kosten pro 1000 Bilder:
SD 1.5
512x512
RTX 3060
4 Sek.
$0.33
SD 1.5
512x512
RTX 3090
2 Sek.
$0.28
SD 1.5
512x512
RTX 4090
1 Sek.
$0.28
SDXL
1024x1024
RTX 3090
7 Sek.
$0.97
SDXL
1024x1024
RTX 4090
3 Sek.
$0.83
FLUX schnell
1024x1024
RTX 4090
5 Sek.
$1.39
FLUX schnell
1024x1024
RTX 5090
3,5 Sek.
$1.46
FLUX dev
1024x1024
RTX 4090
15 Sek.
$4.17
FLUX dev
1024x1024
A100 40GB
10 Sek.
$4.72
Beispielkosten:
100 SDXL-Bilder generieren: $0.08-0.10
1000 Bilder mit SD 1.5 generieren: $0.28-0.33
Batch von 500 FLUX-Bildern: $0.70-2.40
Videogenerierung
Kosten pro Videominute:
SVD
4 Sek.
576x1024
RTX 4090
1,5 Min.
$0.38
SVD
4 Sek.
576x1024
A100 40GB
1 Min.
$0.43
AnimateDiff
3 Sek.
512x512
RTX 3090
2 Min.
$0.53
Wan2.1
5 Sek.
480p
RTX 5090
2 Min.
$0.80
Wan2.1
5 Sek.
720p
A100 40GB
2 Min.
$0.85
Hunyuan
5 Sek.
720p
A100 80GB
5 Min.
$3.13
Beispielkosten:
1 Minute SVD-Clips: $0.38-0.50
5 Minuten AnimateDiff: $2.65
1 Minute Hunyuan-Video: $3.00-4.00
Audioverarbeitung
Kosten pro Stunde Audio:
Transkription
Whisper large-v3
RTX 3060
10 Min.
$0.05
Transkription
Whisper large-v3
RTX 4090
3 Min.
$0.05
TTS
Bark
RTX 3090
Echtzeit
$0.06
TTS
XTTS
RTX 3090
Echtzeit
$0.06
Musik-Generierung
Stable Audio
RTX 3090
2x Echtzeit
$0.12
Beispielkosten:
10 Stunden Podcasts transkribieren: $0.50
1 Stunde TTS generieren: $0.06
30 Minuten Musik erstellen: $0.06
Modelltraining
Kostenschätzungen für gängige Trainingsaufgaben:
LoRA-Fine-Tuning (7B)
10K Beispiele
RTX 4090
2-4 Stunden
$0.20-0.50
LoRA-Fine-Tuning (13B)
10K Beispiele
A100 40GB
3-6 Stunden
$0.50-1.00
Full Fine-Tuning (7B)
50K Beispiele
A100 80GB
24-48 Stunden
$5-12
SD LoRA
100 Bilder
RTX 3090
1-2 Stunden
$0.05-0.12
DreamBooth
20 Bilder
RTX 4090
30-60 Min.
$0.05-0.10
Kostenrechner
LLM-Inferenzrechner
Bildgenerierungsrechner
Videogenerierungsrechner
Budgetplanung
Kleines Projekt (~$5)
Was Sie tun können:
5,000+ SD-1.5-Bilder generieren
500+ SDXL-Bilder generieren
100+ Stunden Audio-Transkription verarbeiten
7B-Chatbot für 100+ Stunden laufen lassen
5+ LoRA-Modelle trainieren
Mittleres Projekt (~$25)
Was Sie tun können:
25,000+ SDXL-Bilder generieren
5,000+ FLUX-Bilder generieren
500+ Stunden Audio verarbeiten
70B-Modell für 100+ Stunden laufen lassen
Mehrere benutzerdefinierte Modelle trainieren
30+ Minuten Video generieren
Großes Projekt (~$100)
Was Sie tun können:
7B-Modell vollständig feinabstimmen
100,000+ Bilder generieren
Produktions-LLM-API eine Woche lang laufen lassen
Stunden an Videoinhalten generieren
Mehrere DreamBooth-Modelle trainieren
Tipps zur Kostenoptimierung
1. Spot-Orders verwenden
Spot ist bei etwa einem Drittel der Server günstiger als On-Demand, median etwa 13 % Rabatt:
Ideal für Batch-Jobs
Arbeit häufig speichern
Für zeitkritische Aufgaben vermeiden
2. GPU richtig dimensionieren
Zahlen Sie nicht zu viel für ungenutzte Leistung:
7B-Chat
A100
RTX 3060
SD 1.5-Bilder
RTX 4090
RTX 3060
SDXL-Bilder
A100
RTX 3090
Schnelle Tests
A100
RTX 3060
3. Quantisierung verwenden
GPU-Anforderungen reduzieren:
Q4: 4x weniger VRAM, etwas geringere Qualität
Q8: 2x weniger VRAM, minimaler Qualitätsverlust
AWQ/GPTQ: Für Inferenz optimiert
4. Batch-Verarbeitung
Mehr in weniger Zeit verarbeiten:
API-Anfragen in Batches verarbeiten
Größere Batch-Größen verwenden
Aufträge über Nacht laufen lassen
5. Modelle vorab herunterladen
Vermeiden Sie Kosten während des Downloads:
Docker-Images mit vorinstallierten Modellen verwenden
Modelle im persistenten Speicher cachen
Vor dem Start des bezahlten Auftrags herunterladen
Vergleich: CLORE.AI vs. Alternativen
vs. Cloud-Anbieter (AWS, GCP, Azure)
RTX 4090 pro Stunde
$0.14–0.42
$1.50–3+
Einrichtungszeit
Minuten
Stunden
Mindestbindung
Keine
Oft stündlich
Spot-Ersparnis
~13 % dort, wo verfügbar
60-90 %, aber komplex
Vorteil von CLORE.AI: 10-20x günstiger für die meisten KI-Workloads.
vs. RunPod, Vast.ai
Preis
Wettbewerbsfähig
Ähnlich
GPU-Vielfalt
Groß
Groß
Spot-Orders
Ja
Ja
Krypto-Zahlungen
Ja (nativ)
Begrenzt
vs. lokale Hardware
Vorabkosten
$0
$1,600+
Monatlich (8 Std./Tag)
~$24
~$15 (Strom)
Amortisationspunkt
-
~3 Monate
Flexibilität
Beliebige GPU
Eine GPU
Wartung
Keine
Sie
Wann mieten: Tests, variable Workloads, Bedarf an High-End-GPUs Wann kaufen: Konstanter täglicher Einsatz, 4+ Stunden/Tag über 3+ Monate
Praxisbeispiele
Start-up: KI-Chatbot
Anforderungen: 70B-Modell, 8 Stunden/Tag, 30 Tage
Creator: Bildgenerierung
Anforderungen: 1000 SDXL-Bilder/Tag, 30 Tage
Forscher: Modelltraining
Anforderungen: 13B-Modell auf 100K Beispielen feinabstimmen
Agentur: Videoproduktion
Anforderungen: 10 Minuten KI-Video/Woche
Nächste Schritte
GPU-Vergleich - Detaillierte GPU-Spezifikationen
Modellkompatibilität - VRAM-Anforderungen
Schnellstart-Anleitung - Jetzt starten
Zuletzt aktualisiert
War das hilfreich?