Melhor nuvem GPU para IA: onde alugar uma GPU para Stable Diffusion e fine-tuning de LLM

A resposta curta

Para a maioria de quem aluga GPU por hora, a escolha fica entre dois modelos:

• Escolha a Vast.ai se o preço é o que mais importa. É um marketplace: hosts independentes e data centers anunciam suas máquinas e definem as próprias tarifas, então normalmente é lá que você encontra o menor preço por hora, e os lances interruptíveis saem mais baratos ainda. Em troca, você perde previsibilidade: preço, confiabilidade e qualidade de rede variam de host para host.
• Escolha a RunPod se você quer preços fixos e menos garimpo. Ela publica uma única tarifa por hora para cada GPU, numa Community Cloud mais barata e numa Secure Cloud mais cara, oferece endpoints Serverless que escalam a zero e não cobra taxas de transferência de dados.

Paga em rublos? A Timeweb Cloud e a VDSina alugam servidores com GPU em planos mensais. Os preços abaixo são os publicados em 29 de outubro de 2026; as tarifas de GPU mudam toda semana, então confira a página ao vivo antes de colocar crédito.

Como escolher uma nuvem GPU

A tarifa por hora é só uma linha da fatura. O que define o custo real:

• Primeiro a VRAM, depois a velocidade. O modelo precisa caber na memória da GPU. Geração de imagens com Stable Diffusion ou ComfyUI e fine-tuning LoRA de modelos menores costumam rodar em placas de consumo de 24 GB (RTX 3090, 4090) ou na RTX 5090 de 32 GB. Fine-tuning completo ou servir LLMs maiores leva você a 48 GB (L40S) ou a 80 GB ou mais (A100, H100, H200, B200).
• Modelo de preços. Uma tabela de preços fixa (RunPod) contra preços de marketplace definidos por cada host (Vast.ai).
• On-demand vs interruptível. A capacidade on-demand roda até você parar. A capacidade interruptível (spot) é mais barata, mas pode ser tirada de você, então combina com tarefas que salvam checkpoints.
• Armazenamento e egress. Os discos geralmente continuam cobrando com a GPU parada, e alguns provedores cobram cada byte que entra ou sai.
• Granularidade da cobrança e depósito mínimo. Cobrança por segundo deixa experimentos curtos baratos; um depósito mínimo alto ou crédito não reembolsável deixa caro testar um provedor.
• Serverless. Se você serve um modelo atrás de uma API, pagar só enquanto as requisições rodam pode sair melhor do que manter uma GPU ligada o dia todo.
• Confiança e dados. Quem é o dono da máquina, e essa pessoa consegue ver seus dados?

Marketplace vs Secure Cloud e Community Cloud

Na página de preços da Vast.ai não existe um preço único por GPU. Os hosts instalam o software da Vast, anunciam suas máquinas e definem a tarifa, que depende do modelo da GPU, da confiabilidade, da rede e da localização. A Vast oferece mais de 68 tipos de GPU. O próprio FAQ da Vast avisa que os hosts podem acessar os dados nas máquinas deles, por isso recomenda o filtro Secure Cloud (data centers verificados com certificação ISO 27001 e/ou Tier 3/4) para trabalhos sensíveis ou de produção.

A RunPod divide sua capacidade em duas. A Community Cloud é capacidade mais barata de hosts verificados; a Secure Cloud roda nos data centers parceiros da RunPod. A mesma GPU custa mais na Secure Cloud: uma RTX 4090 sai por $0.34/h na Community Cloud e $0.89/h na Secure Cloud, segundo a página de preços da RunPod.

Para uma sessão por hobby ou um fine-tuning com dataset público, o nível mais barato resolve; para dados de clientes ou pesos privados, pague pelo nível verificado.

Preços de GPU lado a lado

As tarifas da RunPod são os preços on-demand publicados para pods. As da Vast.ai são a mediana atual das ofertas ao vivo no feed público de preços da Vast; cada host anuncia acima ou abaixo dessa mediana. Tudo por GPU por hora, conforme publicado em 29 de outubro de 2026.

No marketplace, a RTX 3090 e a A100 ficaram abaixo das tarifas fixas da RunPod (e a mediana de uma RTX 3060 estava em torno de $0.08/h), enquanto na H200 e na B200 as tarifas Community da RunPod foram menores naquele dia. Nenhum dos dois é sempre mais barato: compare a GPU exata no dia em que for alugar.

RunPod: melhor para pods previsíveis e serverless

A RunPod aluga GPUs NVIDIA desde a RTX A5000 ($0.16/h na Community Cloud) até a H200, a B200 e a B300. Os produtos:

• Pods: instâncias com GPU via SSH ou Jupyter.
• Serverless: endpoints que escalam a zero quando ociosos, cobrados por segundo de tempo de worker, por exemplo $0.69/h para GPUs de 24 GB e $4.79/h para uma H100.
• Clusters: capacidade multi-GPU para treinamento distribuído.

De acordo com a documentação de cobrança da RunPod, computação e armazenamento são cobrados por segundo, sem taxas de transferência de dados, e você pode começar com $10. É no armazenamento que surgem os custos ociosos: um volume disk custa $0.10/GB por mês enquanto o pod roda e $0.20/GB por mês enquanto está parado; network volumes custam $0.07/GB por mês abaixo de 1 TB.

Escolha a RunPod se você quer uma tarifa por hora conhecida, servir modelos com escala a zero ou não ter conta de egress.

Os pontos fracos: os créditos não são reembolsáveis. Com saldo zero, os pods param e os que não têm network volume são encerrados junto com os dados. A página de preços não mostra tarifas spot. Detalhes e o crédito de cadastro estão na nossa análise da RunPod.

Vast.ai: melhor para o menor preço por hora

O ponto forte da Vast.ai é a variedade: você filtra ofertas por GPU, VRAM, confiabilidade, localização e preço, e aluga a máquina como uma instância Docker Linux via SSH, Jupyter ou portal web. Uma API, uma CLI e um SDK em Python permitem automatizar os lançamentos.

São três tipos de aluguel, segundo a documentação de tipos de aluguel da Vast:

• On-demand: a tarifa fixa do host; não pode ser interrompido.
• Interruptível: você define um lance, e um lance maior pode parar sua instância, encerrando os processos em execução. A Vast estima a economia em 50–80% sobre o on-demand. Salve checkpoints com frequência.
• Reservado: você paga adiantado por um desconto de até 50%, conforme a duração do compromisso, com prioridade on-demand.

Aluguéis ativos são cobrados por segundo. A pegadinha está no FAQ de cobrança da Vast: o armazenamento é cobrado também para instâncias paradas, e a banda é cobrada por cada byte enviado ou recebido. Quando seu crédito zera, as instâncias são paradas, mas não destruídas. A documentação da Vast não informa depósito mínimo.

Escolha a Vast.ai se você quer a hora de GPU mais barata e suas tarefas salvam checkpoints bem o bastante para usar lances interruptíveis.

Os pontos fracos: preços e qualidade dos hosts variam; fora da Secure Cloud, um host pode acessar os dados da máquina dele; não há Windows nem área de trabalho remota. Mais na nossa análise da Vast.ai.

RunPod vs Vast.ai: qual usar no seu caso

• Stable Diffusion ou ComfyUI por algumas horas: os dois funcionam. As ofertas de RTX 3090 e 4090 da Vast.ai costumam ser as mais baratas; os templates de um clique da RunPod e sua tarifa fixa para a RTX 4090 são mais simples. Em qualquer um, apague o disco quando terminar, senão ele continua cobrando.
• Fine-tuning de LLM durante um fim de semana: lances interruptíveis da Vast.ai se o seu script salva checkpoints; RunPod ou Vast on-demand se um reinício custaria mais do que a economia.
• Servir um modelo como API: o RunPod Serverless é o encaixe mais direto, já que os endpoints escalam a zero e não há taxas de egress nas respostas.
• Datasets grandes: a RunPod não cobra taxas de transferência de dados; na Vast.ai, confira o preço de banda de cada host.
• Dados sensíveis: RunPod Secure Cloud ou o filtro Secure Cloud da Vast.ai.
• Em qualquer caso: o crédito é pré-pago (o da RunPod não é reembolsável; na Vast.ai o crédito gasto é definitivo), então coloque crédito para a semana, não para o ano, e destrua as instâncias que você não usa mais, porque discos parados continuam cobrando.

Pagando em rublos: Timeweb Cloud e VDSina

A Timeweb Cloud oferece servidores GPU em nuvem e dedicados, desde a GTX 1080 e as RTX 3090/4090 até a A100 80 GB e a H100 80 GB, com a H200 em pré-venda, na sua página de servidores GPU. Os preços não são publicados: você deixa uma solicitação e um gerente passa o orçamento, com pagamento antecipado mínimo de 5.000 RUB. Os planos são definidos por mês, mas cobrados por hora. Veja a análise da Timeweb Cloud.

A VDSina vende servidores em nuvem com uma fatia de uma NVIDIA L4 ou L40S na sua página de preços GPU: a partir de 4.770 RUB por mês (159 RUB por dia) por 8 núcleos, 8 GB de RAM e 2 GB de memória de GPU, até 25.500 RUB por mês por 32 núcleos e 8 GB de memória de GPU, em Moscou ou Amsterdã. A cobrança é diária e não há teste grátis. Com 2–8 GB de memória de GPU, eles servem para apps Windows, renderização e inferência leve, não para fluxos de Stable Diffusion da classe de 24 GB nem fine-tuning de LLM. Veja a análise da VDSina.

E Lambda, Paperspace, AWS e Google Cloud?

São opções reais, mas raramente têm a hora mais barata. A Lambda anuncia uma 1x H100 SXM a $4.29/h na sua página de preços (29 de outubro de 2026), com capacidade reservada via equipe de vendas. A Paperspace, hoje parte da DigitalOcean, oferece máquinas GPU focadas em notebooks. AWS e Google Cloud trazem a maior cobertura de regiões e de compliance, mas cotas e cobranças de egress fazem delas uma escolha melhor para equipes que já operam lá.

Para VPS, armazenamento e outras infraestruturas, confira os serviços de hospedagem e nuvem.