KI-Werkzeug

lium.io im Test

lium.io ist eine nutzungsbasierte GPU-Cloud, über die sich NVIDIA-GPU-Pods per Weboberfläche, CLI, Python SDK, API oder MCP-Integration mieten lassen.

shipped 17. Okt. 2026infrastructurepaid

Domain rating40Monthly visits7/mo

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Warum es wichtig ist

1Bietet NVIDIA-GPUs zur Miete an, mit ausgewiesenen Preisen von 0,55 $/Stunde für eine RTX A6000 bis zu 20 $/Stunde für eine H100 80GB HBM3.

2Rechnet die GPU-Nutzung sekundengenau ab und zeigt Live-Preise auf dem Marktplatz an.

3Ermöglicht den Zugriff über Web, CLI, Python SDK, API und MCP-Integration.

4GPU-Anbieter erhalten 95 % der Mieteinnahmen zuzüglich Boni.

Über lium.io

Geschäftsmodell

Usage-Based (Pay Per Use)

Nutzungsbasierter Preis

$0.75 per hour

Hauptsitz

Paris, France

Plattformen

Web, API

Zielgruppe

Developers and AI practitioners

Preispläne

NVIDIA H200

$5.25/HOUR

NVIDIA H100 80GB HBM3

$20/HOUR

NVIDIA B200

$6/HOUR

NVIDIA RTX A6000

$0.55/HOUR

NVIDIA A100-SXM4-80GB

$13.44/HOUR

Kostenbeispiele

• Rent 1 NVIDIA H200: ~$5.25

API Docs

Spezifikationen

API-Dokumentation

Dokumentation ansehen →

API verfügbar

Ja, öffentliche API

overview

Was ist lium.io?

lium.io ist ein agentenorientiertes GPU-Cloud-Tool, mit dem Entwickler und KI-Fachleute NVIDIA-GPU-Kapazität für KI- und Computing-Workloads mieten können. Es bietet GPU-Pods für Training, Fine-Tuning, Inferenz, Datenverarbeitung und Batch-Jobs, auf die über Web, CLI, Python SDK, API und MCP-Integration zugegriffen werden kann. Die Abrechnung erfolgt sekundengenau, und die Marktplatzpreise werden live angezeigt.

features

Wichtige Funktionen von lium.io

lium.io kombiniert die Vermietung von GPU-Pods mit verschiedenen Zugriffsmöglichkeiten und nutzungsbasierter Abrechnung. Der Dienst bietet laut Angaben Unterstützung für KI-Workloads und allgemeine GPU-Berechnungen.

GPU-Pods für das Training und Fine-Tuning von KI-Modellen.
GPU-Kapazität für Machine-Learning-Inferenz und Batch-Jobs.
GPU-Zugriff über Browser, CLI, Python SDK, API und MCP-Integration.
Sekundengenaue Abrechnung mit Live-Preisen auf dem Marktplatz.
Mehrere GPU-Typen, darunter NVIDIA H200, H100 80GB HBM3, B200, RTX A6000 und A100-SXM4-80GB.
Automatisierte Pod-Verwaltung.
Live-Überwachung zur Sicherstellung der Zuverlässigkeit.
Anbieter-Marktplatz, auf dem Anbieter 95 % der Mieteinnahmen zuzüglich Boni erhalten.

use cases

Für wen ist lium.io geeignet?

lium.io richtet sich an Entwickler und KI-Fachleute, die gemietete GPU-Kapazität für Workloads wie Modellentwicklung, Inferenz oder Datenverarbeitung benötigen.

KI-Fachleute, die Modelle auf NVIDIA-GPU-Pods trainieren oder feinabstimmen.
Entwickler, die Machine-Learning-Inferenz-Workloads ausführen.
Teams, die Daten verarbeiten oder Batch-Jobs auf GPU-Kapazität ausführen.
Forscher und Entwickler, die GPUs für Gaming-Simulationen oder High-Performance-Computing einsetzen.
GPU-Anbieter, die über den lium.io-Marktplatz Mieteinnahmen erzielen möchten.

how to use

So verwenden Sie lium.io

Nutzer können GPU-Kapazität auf lium.io finden und über die Weboberfläche, CLI, Python SDK, API oder MCP-Integration damit arbeiten. Der Dienst gibt sekundengenaue Abrechnung und Live-Marktplatzpreise an.

1Öffnen Sie lium.io und sehen Sie sich die verfügbaren GPU-Typen und Live-Marktplatzpreise an.
2Wählen Sie einen GPU-Typ aus und starten Sie einen Pod für den gewünschten Workload.
3Stellen Sie über die Weboberfläche, CLI, Python SDK, API oder MCP-Integration eine Verbindung her.
4Führen Sie den Trainings-, Fine-Tuning-, Inferenz-, Datenverarbeitungs- oder Batch-Workload aus.
5Überwachen Sie den Pod und die Nutzung und beenden Sie die Miete, sobald sie nicht mehr benötigt wird.

pricing

Preise und Tarife von lium.io

lium.io verwendet nutzungsbasierte Preise und gibt an, dass GPU-Mieten sekundengenau abgerechnet werden. Die aufgeführten GPU-Stundenpreise sind Marktplatztarife und können variieren; in den Produktinformationen ist außerdem ein allgemeiner Nutzungspreis von 0,75 $ pro Stunde angegeben, der sich von den nachstehenden GPU-spezifischen Tarifen unterscheidet. Ein kostenloser Tarif ist aufgeführt, die enthaltenen Ressourcen und Bedingungen sind jedoch nicht spezifiziert.

NVIDIA H200: 5,25 $/Stunde.
NVIDIA H100 80GB HBM3: 20 $/Stunde.
NVIDIA B200: 6 $/Stunde.
NVIDIA RTX A6000: 0,55 $/Stunde.
NVIDIA A100-SXM4-80GB: 13,44 $/Stunde.
Allgemeiner Nutzungspreis: mit 0,75 $/Stunde angegeben; die betreffende Ressource oder der Tarif ist nicht spezifiziert.
Kostenloser Tarif: aufgeführt, Kontingent und Anspruchsberechtigung sind jedoch nicht spezifiziert.

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Pros

+Supports web, CLI, Python SDK, API, and MCP access.
+Lists per-second billing and live marketplace prices.
+Provides several NVIDIA GPU options, with listed rates from $0.55/hour to $20/hour.
+Supports training, fine-tuning, inference, and batch workloads.
+GPU providers receive 95% of rental revenue plus bonuses.

Cons

−The stated free tier has no specified quota or eligibility details.
−The listed general usage price of $0.75/hour is not tied to a particular GPU or resource, while GPU-specific rates differ.
−Marketplace prices and GPU availability may vary.
−The provided information does not specify GPU inventory, regional availability, or performance benchmarks.
−The provided information does not identify supported AI models or describe model-level services.

Ähnliche Tools

lium.io im Vergleich zur Konkurrenz

Die aufgeführten Alternativen unterscheiden sich darin, wie sie GPU-Kapazität bereitstellen und Workloads verwalten. lium.io setzt auf GPU-Pods vom Marktplatz und den Zugriff über verschiedene Entwickler-Schnittstellen, darunter MCP.

Vast.aiOn Stork

Peer-to-peer decentralized GPU marketplace offering raw rental pods and CLI/API access with bid-based pricing.

Vast.ai has vastly larger hardware inventory and lower rates, but machine reliability and network speeds vary significantly across individual community hosts.

RunPodOn Stork

Offers both managed secure-cloud GPU instances and community pods with native support for serverless worker endpoints alongside persistent pods.

RunPod provides better reliability, network storage, and serverless options than raw decentralized clouds, but lacks lium's built-in MCP protocol integrations.

ModalOn Stork

Serverless container platform where you define GPU functions and batch jobs entirely in Python code without managing persistent pods or SSH environments.

Modal handles automatic scaling and cold starts seamlessly with a generous free credit tier, but it is purely serverless code execution rather than an interactive pod with an SSH terminal.

Google Colab↗

Hosted interactive Jupyter notebook environment with zero setup and free access to NVIDIA T4 GPUs.

Colab is completely free to start prototyping in a notebook, but it disconnects idle sessions frequently, lacks dedicated API/MCP orchestration, and cannot host persistent background services.

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