Ferramenta de IA

Análise do lium.io

lium.io é uma cloud de GPU com cobrança baseada no uso para alugar pods de GPU NVIDIA por meio de uma interface web, CLI, SDK Python, API ou integração MCP.

shipped 17 de out. de 2026infrastructurepaid

Domain rating40Monthly visits7/mo

infrastructuredeveloperdeveloper-tools

Por que importa

1Oferece aluguel de GPUs NVIDIA com preços anunciados a partir de US$ 0,55/hora para uma RTX A6000 até US$ 20/hora para uma H100 80GB HBM3.

2Cobra o uso da GPU por segundo e exibe preços atualizados do marketplace.

3Oferece acesso pela web, CLI, SDK Python, API e integração MCP.

4Os provedores de GPU recebem 95% da receita de aluguel, além de bônus.

Sobre o lium.io

Modelo de negócio

Usage-Based (Pay Per Use)

Preço por uso

$0.75 per hour

Sede

Paris, France

Plataformas

Web, API

Público-alvo

Developers and AI practitioners

Planos de preços

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

Exemplos de custo

• Rent 1 NVIDIA H200: ~$5.25

API Docs

Especificações

Documentação API

Ver documentação →

API disponível

Sim, API pública

overview

O que é o lium.io?

lium.io é uma ferramenta de cloud de GPU voltada primeiro para agentes, que permite a desenvolvedores e profissionais de IA alugar capacidade de GPU NVIDIA para cargas de trabalho de IA e computação. O serviço oferece pods de GPU para treinamento, ajuste fino, inferência, processamento de dados e tarefas em lote, acessíveis pela web, CLI, SDK Python, API e integração MCP. A cobrança é por segundo, com preços atualizados do marketplace.

features

Principais recursos do lium.io

lium.io combina aluguel de pods de GPU com vários métodos de acesso e cobrança baseada no uso. O serviço anuncia suporte a cargas de trabalho de IA e computação geral com GPU.

Pods de GPU para treinamento e ajuste fino de modelos de IA.
Capacidade de GPU para inferência de machine learning e tarefas em lote.
Acesso à GPU pelo navegador, CLI, SDK Python, API e integração MCP.
Cobrança por segundo com preços atualizados do marketplace.
Vários tipos de GPU, incluindo NVIDIA H200, H100 80GB HBM3, B200, RTX A6000 e A100-SXM4-80GB.
Gerenciamento automatizado de pods.
Monitoramento em tempo real da confiabilidade.
Marketplace de provedores, com 95% da receita de aluguel mais bônus pagos aos provedores.

use cases

Quem deve usar o lium.io?

lium.io é voltado para desenvolvedores e profissionais de IA que precisam alugar capacidade de GPU para cargas de trabalho como desenvolvimento de modelos, inferência ou processamento de dados.

Profissionais de IA que treinam ou ajustam modelos em pods de GPU NVIDIA.
Desenvolvedores que executam cargas de trabalho de inferência de machine learning.
Equipes que processam dados ou executam tarefas em lote usando capacidade de GPU.
Pesquisadores e desenvolvedores que usam GPUs para simulações de jogos ou computação de alto desempenho.
Provedores de GPU que buscam renda com aluguel pelo marketplace lium.io.

how to use

Como usar o lium.io

Os usuários podem encontrar capacidade de GPU em lium.io e trabalhar pela interface web, CLI, SDK Python, API ou integração MCP. O serviço anuncia cobrança por segundo e preços atualizados do marketplace.

1Acesse lium.io e confira os tipos de GPU disponíveis e os preços atualizados do marketplace.
2Escolha um tipo de GPU e inicie um pod para a carga de trabalho desejada.
3Conecte-se pela interface web, CLI, SDK Python, API ou integração MCP.
4Execute a carga de trabalho de treinamento, ajuste fino, inferência, processamento de dados ou tarefas em lote.
5Monitore o pod e o uso; depois, encerre o aluguel quando não precisar mais dele.

pricing

Preços e planos do lium.io

lium.io usa preços baseados no uso e informa que os aluguéis de GPU são cobrados por segundo. Os preços horários de GPU anunciados são tarifas do marketplace e podem variar; as informações do produto também indicam um preço geral de uso de US$ 0,75 por hora, distinto das tarifas específicas de GPU abaixo. Há indicação de um plano gratuito, mas os recursos incluídos e os termos não são especificados.

NVIDIA H200: US$ 5,25/hora.
NVIDIA H100 80GB HBM3: US$ 20/hora.
NVIDIA B200: US$ 6/hora.
NVIDIA RTX A6000: US$ 0,55/hora.
NVIDIA A100-SXM4-80GB: US$ 13,44/hora.
Preço geral de uso: anunciado como US$ 0,75/hora; o recurso ou plano aplicável não é especificado.
Plano gratuito: anunciado, mas a cota e os critérios de elegibilidade não são especificados.

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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.

Ferramentas similares

lium.io vs. concorrentes

As alternativas anunciadas diferem na forma como fornecem capacidade de GPU e gerenciam cargas de trabalho. lium.io destaca pods de GPU do marketplace e acesso por várias interfaces para desenvolvedores, incluindo 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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