Arrakis comparé aux autres clouds GPU.
En quoi louer avec Arrakis diffère de RunPod, Vast.ai, Lambda, Modal, fal.ai et Replicate : prix, facturation, accès root, service de modèles et ce qu’un agent IA peut faire seul. Chaque page dit où l’autre fournisseur convient mieux.
Trois types de service GPU
Au 31 oct. 2026, 16:52 UTC, le prix le plus bas de la NVIDIA B300 sur Arrakis est de 4,60 $ par heure de GPU, avec 57 GPU disponibles sur 8 machines.
| Arrakis | Un cloud GPU | Une API de modèles à la requête | |
|---|---|---|---|
| D’où vient le GPU | De tous les marchés indépendants qu’Arrakis relie, interrogés d’un coup | Du parc propre à ce cloud | Du parc de l’API, hors de votre vue |
| Ce que vous payez | Le prix en direct le plus bas entre marchés, à l’heure GPU | Le prix propre à ce cloud, à l’heure, à la minute ou à la seconde | À l’image, à la seconde ou au token |
| Votre modèle et vos options | N’importe quel modèle Hugging Face, n’importe quelles options de moteur | Oui, sur une machine que vous configurez | Les modèles et réglages qu’elle propose |
| SSH root | Oui | En général | Non |
| Pour les agents IA | Un plafond de dépense par token, une heure de suppression sur chaque location, MCP | Selon le cloud | Selon l’API |
| Idéal pour | Entraînement, évaluations et serveurs de modèles que vous contrôlez, sur des heures ou des mois | Les longues exécutions qui ont besoin du support et du SLA d’un seul fournisseur | Quelques requêtes par jour, sans rien à faire tourner |
Un par un
Les informations sur les autres fournisseurs viennent de leurs propres pages, consultées le 31 octobre 2026. Prix et fonctions changent : vérifiez-les avant de choisir. Arrakis n’est pas affilié à eux.
| Comparaison | Connu pour | Facturation | B300 par heure GPU | Serveur MCP |
|---|---|---|---|---|
| Arrakis face à RunPod | Pods GPU et endpoints serverless, en offre data center et communautaire | À la seconde | $6.94 (Community Cloud) ; $8.99 sur Secure Cloud | Oui, officiel : gère pods et serverless |
| Arrakis face à Vast.ai | Une place de marché d’hôtes GPU indépendants, aux prix fixés par l’offre et la demande | À la seconde | Variable : dès $9.94, médiane $15.00 | Pas de serveur officiel : une skill pour agents et des plugins |
| Arrakis face à Lambda | Machines virtuelles H100 et B200 à la demande et clusters GPU | À la minute | Non listé : la B300 seulement sur des contrats de 3 ans ou plus | Aucun serveur officiel trouvé |
| Arrakis face à Modal | Fonctions Python serverless sur GPU qui descendent à zéro | À la seconde, jusqu’à zéro | $7.10 ($0.001972 la seconde) | Pas de serveur officiel : des skills pour agents |
| Arrakis face à fal.ai | API de modèles image, vidéo et audio hébergés, plus des GPU serverless | À la seconde sur Serverless ; au résultat pour les API de modèles | $12.99 au catalogue sur Serverless (à partir de $5.99) | Oui : exécute des modèles, ne loue pas de GPU |
| Arrakis face à Replicate | Une API pour exécuter des milliers de modèles ouverts | À la seconde ; beaucoup de modèles au résultat | Non listé : sa grille s’arrête à la H200 | Oui : exécute des modèles, ne loue pas de GPU |
Questions sur le choix d’un cloud GPU
Quel cloud GPU est le moins cher ?
Ça change d’heure en heure. Arrakis interroge plusieurs marchés GPU indépendants d’un coup et affiche d’abord les machines les moins chères : son prix est donc le plus bas qu’il trouve en ce moment ; le prix catalogue d’un seul cloud reste fixe tant que ce cloud ne le change pas. Avant de louer, comparez les prix en direct de la page des prix GPU avec la page du fournisseur.
Quel cloud GPU convient le mieux aux agents IA ?
Celui où un agent peut louer sans pouvoir trop dépenser. Arrakis donne à chaque token d’agent un plafond de dépense, impose une heure de suppression sur chaque location, rend les nouvelles tentatives sans risque et sert le tout via MCP. Vérifiez qu’un fournisseur offre la même chose avant de confier sa clé à un agent.
Quand un service serverless ou à la requête est-il le meilleur choix ?
Quand vous envoyez quelques requêtes par jour, ne voulez rien qui tourne entre elles, ou voulez un modèle hébergé sans rien configurer. Un GPU à vous devient rentable dès qu’il est occupé pendant des heures, ou quand il vous faut votre propre modèle, vos options de moteur ou un accès root.