RunPod и Vast.ai: где арендовать и как не переплатить

Чем площадки отличаются

Обе площадки решают одну задачу: дать вам видеокарту с Docker-контейнером на ней и брать деньги за время. Устроены они по-разному.

RunPod продаёт мощности по прайсу. Есть два вида облака:

• Secure Cloud: видеокарты в дата-центрах уровня Tier III и выше, с которыми у RunPod договор. Дороже, но стабильнее, и только здесь доступны сетевые диски.
• Community Cloud: проверенные RunPod сторонние хосты. Дешевле, но без сетевых дисков и с меньшими гарантиями.

Vast.ai это биржа. Владелец сервера, будь то дата-центр или энтузиаст с четырьмя RTX 5090 дома, выставляет его на продажу и сам назначает цену. Vast.ai показывает для каждого предложения статистику: надёжность хоста, скорость интернета, реальную производительность (DLPerf), находится ли сервер в проверенном дата-центре.

Цены здесь ориентиры на начало ноября 2026 года. Свежие цифры и заметные изменения на рынке аренды попадают в ленту ниже.

Типы аренды

По требованию (on-demand). Видеокарта ваша, пока вы её не отпустите. Основной вариант для сервиса, который должен отвечать.

Прерываемая (spot, interruptible). Дешевле на 30 – 60 процентов, но площадка может забрать видеокарту в любой момент, если её захочет кто-то, кто платит больше. На RunPod это spot-поды, на Vast.ai interruptible-предложения со ставкой. Подходит для пакетной обработки, которая умеет продолжать с места остановки, и не подходит для API, на который рассчитывают пользователи.

Serverless. Вы описываете контейнер, а площадка сама запускает и гасит воркеры под нагрузку и берёт деньги только за время обработки запросов. Удобно при неравномерной нагрузке, но есть холодный старт: первый запрос после простоя ждёт, пока поднимется воркер и загрузятся веса. Подробно разобрано в седьмой части.

Долгосрочные скидки. RunPod даёт скидку за предоплату на месяцы вперёд. Имеет смысл, только когда нагрузка уже измерена и стабильна.

Самое дорогое: скачивание весов

Модель на 27B в FP8 весит около 30 ГБ, gpt-oss-120b около 65 ГБ. Скачивание с Hugging Face на хорошем канале занимает минуты, на плохом десятки минут, и всё это время вы платите за видеокарту, которая ничего не делает. Если поднимать сервер каждый день с нуля, это заметные деньги.

Решение: держать веса на постоянном диске, отдельно от видеокарты.

На RunPod для этого есть сетевые тома (network volumes). Том живёт в конкретном дата-центре, стоит около 7 центов за гигабайт в месяц и подключается к любому поду в том же дата-центре в папку /workspace. Скачали веса один раз, и дальше каждый новый под стартует за пару минут, сколько займёт загрузка весов с тома в видеокарту. Том на 200 ГБ стоит 14 долларов в месяц, это меньше пяти часов аренды H100.

Ограничение: под должен быть в том же дата-центре, что и том. Перед созданием тома посмотрите, в каком дата-центре есть нужная вам видеокарта, и создавайте том там.

На Vast.ai сетевых томов в таком виде нет, диск привязан к конкретной машине. Варианты: не удалять инстанс, а останавливать (диск при этом продолжает оплачиваться, а видеокарту на этой машине за время остановки может арендовать кто-то другой), или выбирать хосты с быстрым интернетом и смириться со скачиванием при каждом запуске. Для пакетных задач второй вариант вполне нормален.

Как выбрать хост на Vast.ai

На маркетплейсе самое дешёвое предложение часто оказывается самым дорогим: хост пропадает посреди работы, интернет еле качает веса, диск медленный. Перед арендой смотрите на четыре вещи.

1. Надёжность (reliability) не ниже 99 процентов. Это доля времени, которое хост был доступен. При 95 процентах за трое суток работы почти наверняка случится хотя бы один обрыв.
2. Проверенный дата-центр (verified, datacenter). Такие хосты прошли проверку Vast.ai и стоят в нормальных дата-центрах. Для всего, кроме экспериментов, берите их.
3. Скорость интернета (inet down) от 1 Гбит/с. Иначе скачивание весов съест всю экономию.
4. Цена трафика. Некоторые хосты берут плату за входящий и исходящий трафик. Скачать 65 ГБ весов несколько раз может стоить заметных денег.

Через консольную утилиту vastai то же самое выглядит так:

vastai search offers 'gpu_name=H100_SXM num_gpus=1 verified=true reliability>0.99 inet_down>1000 disk_space>=200' -o 'dph_total'

Учтите, что размер диска задаётся при создании инстанса и потом не меняется. Берите с запасом: веса, кэш движка и логи.

Как устроен запуск

На обеих площадках вы запускаете Docker-образ. Готовых шаблонов много, и для языковых моделей проще всего взять официальный образ vLLM, а для картинок образ с ComfyUI.

Как достучаться до сервера снаружи:

• RunPod даёт HTTPS-адрес вида https://<id-пода>-8000.proxy.runpod.net для каждого открытого HTTP-порта. Это удобно, но прокси обрывает запросы, которые выполняются дольше примерно ста секунд. Для потоковых ответов это обычно не проблема, а для долгих запросов без стриминга используйте прямой TCP-порт.
• Vast.ai пробрасывает порты контейнера на случайные внешние порты хоста. Адрес и порт показываются в карточке инстанса. HTTPS придётся настроить самим или поставить перед сервером свой прокси.

В обоих случаях сервер оказывается в интернете, поэтому без ключа доступа его оставлять нельзя: найдут и будут пользоваться за ваш счёт. Как закрыть эндпоинт ключом, разберём в следующей части.

Как не платить за простой

Видеокарта, про которую забыли на выходные, стоит как месяц сетевого тома. Простые правила:

• Останавливайте поды, которые не нужны. На RunPod остановленный под не берёт плату за видеокарту, но берёт за диск самого пода. Если веса лежат на сетевом томе, под можно не останавливать, а удалять целиком.
• Ставьте лимит расходов. На обеих площадках работа идёт с предоплаченного баланса. Не пополняйте его на сумму, которую не готовы потерять, и включите автопополнение только с лимитом.
• Автоостановка по простою. Простой скрипт, который гасит под, если за последний час не было запросов. Он есть в седьмой части.
• Пакетные задачи выключают машину сами. Последний шаг пакетной обработки — команда удалить инстанс.

Что выбрать

Для экспериментов подойдёт любая площадка: возьмите ту, где сейчас дешевле нужная видеокарта. Аккаунты лучше завести на обеих, наличие конкретных видеокарт меняется каждый день.

Что дальше

Видеокарта арендована, веса на диске. В следующей части запускаем на ней vLLM с выбранной моделью, разбираемся с ключевыми настройками, замеряем реальную скорость под нагрузкой и закрываем эндпоинт ключом доступа.