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# GPU मूल्य और उपलब्धता

इस समय Clore.ai मार्केटप्लेस पर वास्तव में क्या सूचीबद्ध है, और प्रति GPU घंटे इसकी लागत क्या है

{% hint style="info" %}
**स्नैपशॉट: 24 अगस्त 2026।** नीचे दिए गए आँकड़े लाइव मार्केटप्लेस सूची से लिए गए हैं: **2,202 सर्वर / 6,791 जीपीयू**, जिनमें से **1,198 सर्वर किराए पर लेने के लिए उपलब्ध थे** स्नैपशॉट के समय। कीमतें हैं **प्रति जीपीयू प्रति घंटा**, ऑन-डिमांड, USD में। स्वयं मार्केटप्लेस ही सत्य का स्रोत है — जाँचें [clore.ai/marketplace](https://clore.ai/marketplace) बजट बनाने से पहले।
{% endhint %}

Clore.ai प्रति मिनट बिल करता है। यहाँ दिखाया गया मूल्य जैसे `$0.20/hr` का मतलब है कि आप लगभग भुगतान करते हैं `$0.0033` अपटाइम के प्रति मिनट और ऑर्डर बंद होने पर कुछ नहीं। मार्केटप्लेस UI इनमें से कोई भी दिखा सकता है **प्रति घंटा** या **प्रति दिन** — यह पृष्ठ, और इस संग्रह की हर मार्गदर्शिका, उद्धृत करती है **प्रति जीपीयू प्रति घंटा**.

## इसकी लागत

रेंज स्नैपशॉट में किराए के लिए उपलब्ध सर्वरों के 10वें से 90वें प्रतिशतक तक हैं, इसलिए निचला छोर वह है जो धैर्यवान किराएदार चुकाता है और ऊपरी छोर एक प्रीमियम सूची है।

| GPU                    | VRAM     | $/जीपीयू/घंटा  | मध्यक     | मुफ़्त सर्वर |
| ---------------------- | -------- | -------------- | --------- | ------------ |
| RTX 3060               | 12GB     | $0.03–0.07     | $0.04     | 32           |
| RTX 3060 Ti            | 8GB      | $0.03–0.10     | $0.05     | 15           |
| RTX 3070               | 8GB      | $0.03–0.09     | $0.05     | 54           |
| RTX 3080               | 10GB     | $0.05–0.19     | $0.08     | 68           |
| RTX 3080 Ti            | 12GB     | $0.06–0.19     | $0.10     | 48           |
| **RTX 3090**           | **24GB** | **$0.07–0.21** | **$0.09** | **90**       |
| RTX 4060 Ti            | 8GB      | $0.04–0.12     | $0.06     | 16           |
| RTX 4070               | 12GB     | $0.04–0.20     | $0.07     | 24           |
| RTX 4070 Ti            | 12GB     | $0.07–0.25     | $0.12     | 24           |
| RTX 4070 Ti SUPER      | 16GB     | $0.08–0.19     | $0.12     | 28           |
| RTX 4080 SUPER         | 16GB     | $0.09–0.17     | $0.12     | 22           |
| **RTX 4090**           | **24GB** | **$0.14–0.42** | **$0.20** | **98**       |
| RTX 5060 Ti            | 16GB     | $0.04–0.10     | $0.06     | 29           |
| RTX 5070               | 12GB     | $0.07–0.29     | $0.11     | 40           |
| RTX 5070 Ti            | 16GB     | $0.10–0.25     | $0.13     | 103          |
| RTX 5080               | 16GB     | $0.12–0.62     | $0.17     | 56           |
| **RTX 5090**           | **32GB** | **$0.25–0.77** | **$0.29** | **121**      |
| RTX PRO 6000 Blackwell | 96GB     | $0.92–1.38     | $1.21     | 4            |
| Tesla V100 SXM2        | 32GB     | $0.05–0.06     | $0.05     | दुर्लभ       |
| RTX A6000              | 48GB     | \~$0.36        | $0.36     | कुल 2 जीपीयू |
| H100 NVL               | 94GB     | \~$1.04        | $1.04     | कुल 4 जीपीयू |
| L40S                   | 48GB     | \~$0.50        | $0.50     | कुल 1 जीपीयू |

बेड़े में मुख्यतः उपभोक्ता-स्तर की चिपें हैं। **RTX 50-सीरीज़ पहले ही सूचीबद्ध सभी जीपीयू का 19.5% है** (1,321 कार्ड), 30-सीरीज़ वॉल्यूम श्रेणी है, और 40-सीरीज़ बीच में है।

## मार्केटप्लेस पर क्या नहीं है

{% hint style="warning" %}
**A100, H200 और B200 आज मार्केटप्लेस पर सूचीबद्ध नहीं हैं।** “दुर्लभ” नहीं — शून्य। 2 सर्वरों में 4 H100 NVL जीपीयू हैं, साथ में 2 A6000 और 1 L40S। अगर कोई मार्गदर्शिका किसी कार्यभार को “8× H100” पर आकार देती है, तो उस कॉन्फ़िगरेशन को यहाँ ऑन-डिमांड किराए पर नहीं लिया जा सकता।
{% endhint %}

डेटासेंटर क्षमता अलग से बेची जाती है [bare metal](https://clore.ai/bare-metal) — अनुरोध पर समर्पित H100/H200/B200 नोड, प्रति-मिनट की बजाय अनुबंध पर। बाकी सबके लिए, व्यावहारिक ऊपरी सीमा एक मल्टी-जीपीयू उपभोक्ता रिग है।

**आज सूचीबद्ध सबसे बड़े रिग:**

| रिग                            | कुल VRAM | रिग $/घंटा |
| ------------------------------ | -------- | ---------- |
| 4× RTX PRO 6000 Blackwell 96GB | 380GB    | \~$5.00    |
| 11× RTX 5090 32GB              | 341GB    | \~$5.42    |
| 10× RTX 5090 32GB              | 310GB    | \~$5.00    |
| 8× Tesla V100 SXM2 32GB        | 256GB    | \~$0.40    |
| 8× RTX 4090 24GB               | 192GB    | \~$1.60    |

स्नैपशॉट के अनुसार आकार के हिसाब से उपलब्धता:

| आपको चाहिए                            | सूचीबद्ध सर्वर | स्नैपशॉट पर मुफ्त उपलब्ध |
| ------------------------------------- | -------------- | ------------------------ |
| ≥ 24GB (एक 3090/4090-श्रेणी का कार्ड) | 1,299          | 677                      |
| ≥ 48GB                                | 653            | 322                      |
| ≥ 80GB                                | 328            | 153                      |
| ≥ 96GB                                | 182            | 81                       |
| ≥ 192GB                               | 54             | 14                       |
| ≥ 242GB                               | 47             | 9                        |
| ≥ 352GB                               | 2              | 2                        |

## क्या फिट बैठता है

मॉडल वज़न आकार से लेकर आपको क्या किराए पर लेना चाहिए, इसका मोटा मानचित्र। व्यवहार में क्वांटाइज़्ड GGUF आकार ही मायने रखते हैं।

| डिस्क पर वज़न | इसे किराए पर लें                    | उदाहरण                                                                |
| ------------- | ----------------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
| ≤ 16GB        | 1× RTX 3090 / 4090                  | Qwen3.8-27B Q4, Mistral Small 3.1, SDXL, अधिकांश TTS                  |
| 16–30GB       | 1× RTX 5090                         | Qwen3.8-27B FP8, 32B Q4/Q6, उच्च रिज़ॉल्यूशन पर FLUX                  |
| 30–60GB       | 2× RTX 4090 / 5090, या RTX PRO 6000 | Mistral Small 4 Q3–Q4, 70B Q4                                         |
| 60–192GB      | 4–8× RTX 5090                       | DeepSeek V4-Flash FP8, MiniMax M3 Q2                                  |
| 192–380GB     | 8–11× RTX 5090, 4× RTX PRO 6000     | Nemotron 3 Ultra Q2, GLM-5.2 Q2                                       |
| > 380GB       | मार्केटप्लेस पर नहीं                | किसी भी क्वांट पर Kimi K3 → [bare metal](https://clore.ai/bare-metal) |

## स्पॉट बनाम ऑन-डिमांड

Clore.ai दो प्रकार के ऑर्डर चलाता है: **ऑन-डिमांड** होस्ट की निश्चित कीमत पर, और **स्पॉट**, जहाँ आप बोली लगाते हैं और कोई ऊँची बोली आपको पछाड़ सकती है।

{% hint style="info" %}
**स्पॉट अपने-आप सस्ता नहीं होता।** स्नैपशॉट में, **सूचीबद्ध सर्वरों में से 63% ने स्पॉट को ठीक ऑन-डिमांड कीमत पर रखा**। जो 34% सस्ते थे, उनमें मध्यक छूट थी **13.4%**। कुछ की कीमत ऑन-डिमांड से ऊपर थी। छूट मान लेने के बजाय सर्वर कार्ड पर वास्तविक जोड़ी जाँचें।
{% endhint %}

स्पॉट अभी भी बाधित किए जा सकने वाले कामों के लिए उपयुक्त है — बैच रेंडरिंग, डेटासेट प्रीप्रोसेसिंग, चेकपॉइंटिंग के साथ लंबे फाइन-ट्यून — क्योंकि आप बोली भी लगा सकते हैं *से ऊपर* सूचीबद्ध स्पॉट कीमत से ऊपर, ताकि आप उस मशीन को अपने पास रख सकें जिसे अन्य बोलीदाता चाहते हैं।

## आंशिक जीपीयू किराया

लगभग **सूचीबद्ध सर्वरों में से 60% (2,202 में से 1,331) आंशिक किराया अनुमति देते हैं**: आप 8-जीपीयू रिग से 1 या 2 जीपीयू लेते हैं और पूरे बॉक्स को किराए पर लेने के बजाय केवल उनके लिए भुगतान करते हैं। एकल-जीपीयू कार्यों के लिए यह आमतौर पर अच्छे कार्ड तक पहुँचने का सबसे सस्ता रास्ता है, क्योंकि बड़े रिग अक्सर प्रति जीपीयू छोटे रिगों से सस्ते होते हैं। देखें [आंशिक जीपीयू किराया](/guides/guides_v2-hi/getting-started/partial-gpu-rental.md).

## वास्तविक लागत उदाहरण

ऊपर की मध्यक कीमतों से, प्रति-मिनट बिलिंग पर गणना की गई।

| कार्य                                             | GPU                   | समय          | लागत        |
| ------------------------------------------------- | --------------------- | ------------ | ----------- |
| 1,000 SDXL छवियाँ                                 | RTX 3090 @ $0.09/घंटा | \~2 घंटे     | **\~$0.18** |
| 27B Q4 मॉडल के माध्यम से 1M टोकन                  | RTX 4090 @ $0.20/घंटा | लगभग 20 मिनट | **\~$0.07** |
| 10 × 6-सेकंड के वीडियो क्लिप                      | RTX 4090 @ $0.20/घंटा | लगभग 20 मिनट | **\~$0.07** |
| LoRA फाइन-ट्यून, 7B, 1 युग                        | RTX 4090 @ $0.20/घंटा | \~3 घंटे     | **\~$0.60** |
| Whisper ट्रांसक्रिप्शन, 10 घंटे का ऑडियो          | RTX 3060 @ $0.04/घंटा | लगभग 40 मिनट | **\~$0.03** |
| एक महीने तक 24/7 चलने वाला TTS API                | RTX 3060 @ $0.04/घंटा | 730 घंटे     | **\~$29**   |
| एक महीने तक हमेशा चालू रहने वाला 27B चैट एंडपॉइंट | RTX 5090 @ $0.29/घंटा | 730 घंटे     | **\~$212**  |

## कीमतें स्वयं जाँचना

मार्केटप्लेस सूची सार्वजनिक है। फ़ीड में कीमतें हैं **प्रति सर्वर प्रति दिन** USD में — प्रति घंटा के लिए 24 से और प्रति-जीपीयू के लिए GPU संख्या से भाग दें:

```bash
curl -s https://clore.ai/webapi/marketplace/servers \\
  | python3 -c '
import json,sys,re
for s in json.load(sys.stdin)["all_servers"]:
    gpu = s["specs"]["gpu"]
    n = int(re.match(r"^(\\d+)x", gpu).group(1)) if re.match(r"^(\\d+)x", gpu) else 1
    usd = (s["price"]["usd"] or {}).get("on_demand_usd") or 0
    if usd and "4090" in gpu and not s["rented"]:
        print(f"{gpu:32} ${usd/n/24:.3f}/GPU/hr")
'
```

## अगले चरण

* [जीपीयू तुलना](/guides/guides_v2-hi/getting-started/gpu-comparison.md) — किस कार्यभार के लिए कौन सा कार्ड
* [आंशिक जीपीयू किराया](/guides/guides_v2-hi/getting-started/partial-gpu-rental.md) — रिग से 1 जीपीयू किराए पर लें
* [लागत कैलकुलेटर](/guides/guides_v2-hi/getting-started/cost-calculator.md) — किसी विशिष्ट कार्य का बजट बनाएं
* [CUDA और PyTorch संगतता](/guides/guides_v2-hi/getting-started/cuda-pytorch-compatibility.md) — ऐसा इमेज चुनें जो आपके किराए के कार्ड पर चले

### लिंक्स

* [मार्केटप्लेस](https://clore.ai/marketplace) · [बेयर मेटल](https://clore.ai/bare-metal)
* [एक RTX 4090 किराए पर लें](https://clore.ai/rent-4090.html) · [एक RTX 5090 किराए पर लें](https://clore.ai/rent-5090.html)
* [जीपीयू क्लाउड मूल्य तुलना — Clore.ai बनाम प्रमुख प्रदाता](https://blog.clore.ai/gpu-cloud-pricing-comparison/)


---

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```
GET https://docs.clore.ai/guides/guides_v2-hi/getting-started/pricing.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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