Herramienta de IA

Reseña de lium.io

lium.io es una nube de GPU con precios basados en el uso que permite alquilar pods de GPU NVIDIA mediante una interfaz web, CLI, Python SDK, API o integración con MCP.

shipped 17 oct 2026infrastructurepaid

Domain rating40Monthly visits7/mo

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Por qué importa

1Ofrece alquiler de GPU NVIDIA con precios publicados desde $0.55/hora por una RTX A6000 hasta $20/hora por una H100 80GB HBM3.

2Factura el uso de GPU por segundo y muestra precios actualizados del marketplace.

3Admite el acceso mediante web, CLI, Python SDK, API e integración con MCP.

4Los proveedores de GPU reciben el 95 % de los ingresos por alquiler, además de bonificaciones.

Sobre lium.io

Modelo de negocio

Usage-Based (Pay Per Use)

Precio por uso

$0.75 per hour

Sede

Paris, France

Plataformas

Web, API

Público objetivo

Developers and AI practitioners

Planes de precios

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

Ejemplos de costes

• Rent 1 NVIDIA H200: ~$5.25

API Docs

Especificaciones

Documentación API

Ver documentación →

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es lium.io?

lium.io es una herramienta de nube de GPU diseñada para agentes que permite a desarrolladores y profesionales de IA alquilar capacidad de GPU NVIDIA para cargas de trabajo de IA y computación. Proporciona pods de GPU para entrenamiento, ajuste fino, inferencia, procesamiento de datos y trabajos por lotes, accesibles mediante web, CLI, Python SDK, API e integración con MCP. La facturación es por segundo, con precios actualizados del marketplace.

features

Características principales de lium.io

lium.io combina el alquiler de pods de GPU con varios métodos de acceso y facturación basada en el uso. El servicio indica que admite cargas de trabajo de IA y computación general con GPU.

Pods de GPU para entrenamiento y ajuste fino de modelos de IA.
Capacidad de GPU para inferencia de machine learning y trabajos por lotes.
Acceso a GPU mediante navegador, CLI, Python SDK, API e integración con MCP.
Facturación por segundo con precios actualizados del marketplace.
Varios tipos de GPU, incluidas NVIDIA H200, H100 80GB HBM3, B200, RTX A6000 y A100-SXM4-80GB.
Gestión automatizada de pods.
Supervisión en tiempo real para garantizar la fiabilidad.
Marketplace de proveedores donde estos reciben el 95 % de los ingresos por alquiler, además de bonificaciones.

use cases

¿Quién debería usar lium.io?

lium.io está dirigido a desarrolladores y profesionales de IA que necesitan capacidad de GPU alquilada para cargas de trabajo como desarrollo de modelos, inferencia o procesamiento de datos.

Profesionales de IA que entrenan o ajustan modelos en pods de GPU NVIDIA.
Desarrolladores que ejecutan cargas de trabajo de inferencia de machine learning.
Equipos que procesan datos o ejecutan trabajos por lotes en capacidad de GPU.
Investigadores y desarrolladores que usan GPU para simulaciones de videojuegos o computación de alto rendimiento.
Proveedores de GPU que buscan ingresos por alquiler a través del marketplace de lium.io.

how to use

Cómo usar lium.io

Los usuarios pueden encontrar capacidad de GPU en lium.io y trabajar mediante la interfaz web, CLI, Python SDK, API o integración con MCP. El servicio indica que factura por segundo y ofrece precios actualizados del marketplace.

1Visita lium.io y revisa los tipos de GPU disponibles y los precios actualizados del marketplace.
2Elige un tipo de GPU e inicia un pod para la carga de trabajo prevista.
3Conéctate mediante la interfaz web, CLI, Python SDK, API o integración con MCP.
4Ejecuta la carga de trabajo de entrenamiento, ajuste fino, inferencia, procesamiento de datos o procesamiento por lotes.
5Supervisa el pod y el uso; después, detén el alquiler cuando ya no lo necesites.

pricing

Precios y planes de lium.io

lium.io aplica precios basados en el uso e indica que los alquileres de GPU se facturan por segundo. Los precios por hora de GPU publicados son tarifas del marketplace y pueden variar; la información del producto también indica un precio general de uso de $0.75 por hora, distinto de las tarifas específicas de GPU que aparecen abajo. Se señala que existe un nivel gratuito, pero no se especifican los recursos incluidos ni las condiciones.

NVIDIA H200: $5.25/hora.
NVIDIA H100 80GB HBM3: $20/hora.
NVIDIA B200: $6/hora.
NVIDIA RTX A6000: $0.55/hora.
NVIDIA A100-SXM4-80GB: $13.44/hora.
Precio general de uso: indicado como $0.75/hora; no se especifica el recurso o plan al que se aplica.
Nivel gratuito: indicado, pero no se especifican los detalles de la cuota ni los requisitos de elegibilidad.

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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.

Herramientas similares

lium.io frente a la competencia

Las alternativas mencionadas se diferencian en cómo proporcionan capacidad de GPU y gestionan las cargas de trabajo. lium.io pone el énfasis en pods de GPU de marketplace y el acceso a través de varias interfaces para desarrolladores, incluida 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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