overview
lium.ioとは？
lium.ioは、開発者やAI実務者がAIおよびコンピューティングのワークロード向けにNVIDIA GPUリソースをレンタルできる、エージェントファーストのGPUクラウドツールです。トレーニング、ファインチューニング、推論、データ処理、バッチジョブ向けのGPUポッドを提供し、Web、CLI、Python SDK、API、MCP統合を通じて利用できます。秒単位で課金され、マーケットプレイスの価格がリアルタイムで表示されます。
AIツール
lium.io レビュー
lium.ioは、Webインターフェース、CLI、Python SDK、API、またはMCP統合を通じてNVIDIA GPUポッドをレンタルできる、従量課金制のGPUクラウドです。
shipped 2026年10月17日infrastructurepaid
Domain rating40Monthly visits7/mo
infrastructuredeveloperdeveloper-tools
注目ポイント
1RTX A6000の0.55ドル/時間からH100 80GB HBM3の20ドル/時間まで、掲載価格でNVIDIA GPUをレンタルできます。
2GPUの使用料金は秒単位で課金され、マーケットプレイスの価格がリアルタイムで表示されます。
3Web、CLI、Python SDK、API、MCP統合を通じたアクセスに対応しています。
4GPUプロバイダーには、レンタル収益の95%に加えてボーナスが支払われます。
lium.io について
料金プラン
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
コスト例
- • Rent 1 NVIDIA H200: ~$5.25
仕様
APIドキュメント
API提供状況
はい、公開API
features
lium.ioの主な機能
lium.ioは、GPUポッドのレンタルに複数のアクセス方法と従量課金制を組み合わせています。本サービスは、AIワークロードと一般的なGPUコンピューティングへの対応を掲げています。
- AIモデルのトレーニングやファインチューニング向けのGPUポッド。
- 機械学習の推論やバッチジョブ向けのGPUリソース。
- ブラウザー、CLI、Python SDK、API、MCP統合を通じたGPUアクセス。
- 秒単位課金とリアルタイムのマーケットプレイス価格。
- NVIDIA H200、H100 80GB HBM3、B200、RTX A6000、A100-SXM4-80GBなど、複数のGPUタイプ。
- ポッド管理の自動化。
- 信頼性を確保するためのリアルタイム監視。
- プロバイダーにレンタル収益の95%とボーナスが支払われるプロバイダーマーケットプレイス。
use cases
lium.ioはどんな人に向いている？
lium.ioは、モデル開発、推論、データ処理などのワークロードにレンタルGPUリソースを必要とする開発者やAI実務者を対象としています。
- NVIDIA GPUポッドでモデルをトレーニングまたはファインチューニングするAI実務者。
- 機械学習の推論ワークロードを実行する開発者。
- GPUリソースを使ってデータを処理したり、バッチジョブを実行したりするチーム。
- ゲームシミュレーションや高性能コンピューティングにGPUを活用する研究者や開発者。
- lium.ioマーケットプレイスでレンタル収入を得たいGPUプロバイダー。
how to use
lium.ioの使い方
ユーザーはlium.ioでGPUリソースを探し、Webインターフェース、CLI、Python SDK、API、またはMCP統合を通じて利用できます。本サービスは秒単位課金とリアルタイムのマーケットプレイス価格を掲げています。
- 1lium.ioを開き、利用可能なGPUタイプとリアルタイムのマーケットプレイス価格を確認します。
- 2GPUタイプを選び、目的のワークロード用にポッドを起動します。
- 3Webインターフェース、CLI、Python SDK、API、またはMCP統合を通じて接続します。
- 4トレーニング、ファインチューニング、推論、データ処理、またはバッチワークロードを実行します。
- 5ポッドと使用状況を監視し、不要になったらレンタルを停止します。
pricing
lium.ioの料金とプラン
lium.ioは従量課金制を採用しており、GPUレンタルは秒単位で課金されるとしています。掲載されているGPUの時間単価はマーケットプレイスの料金で、変動する場合があります。製品情報には、以下のGPU別料金とは別に、一般的な利用料金として0.75ドル/時間も記載されています。無料プランの記載はありますが、含まれるリソースや利用条件は明示されていません。
- NVIDIA H200：5.25ドル/時間。
- NVIDIA H100 80GB HBM3：20ドル/時間。
- NVIDIA B200：6ドル/時間。
- NVIDIA RTX A6000：0.55ドル/時間。
- NVIDIA A100-SXM4-80GB：13.44ドル/時間。
- 一般的な利用料金：0.75ドル/時間と記載。対象となるリソースやプランは明示されていません。
- 無料プラン：記載はありますが、利用枠と適用条件は明示されていません。
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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.
類似ツール
lium.ioと競合サービスの比較
掲載されている代替サービスは、GPUリソースの提供方法やワークロードの管理方法がそれぞれ異なります。lium.ioは、マーケットプレイスのGPUポッドと、MCPを含む複数の開発者向けインターフェースからのアクセスを特徴としています。
1
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.
2
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.
3
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.
4
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.
Storkでもっと
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