Serverlose GPU-Plattformen: RunPod, Modal und Beam im Vergleich

Aktualisiert am 11. Dezember 2025

Update Dezember 2025: Modal Labs schließt Serie B über 87 Mio. USD bei einer Bewertung von 1,1 Mrd. USD ab (September 2025). RunPod sammelt 20 Mio. USD für Expansion in Europa und Asien ein. Baseten schließt Serie D über 150 Mio. USD ab. Cold Starts von 30-60 Sekunden auf unter eine Sekunde reduziert durch Container-Caching. Serverlose GPUs werden zum Standard für stoßweise Inferenz ohne dedizierte Infrastruktur.

Modal Labs schloss im September 2025 eine Serie B über 87 Millionen Dollar ab, wodurch das Unternehmen mit 1,1 Milliarden Dollar bewertet wurde.¹ Drei Monate zuvor sammelte RunPod 20 Millionen Dollar ein, um seine globale Rechenzentrumspräsenz in Europa und Asien auszubauen.² Die Finanzierungsrunden bestätigen, was Entwickler bereits wussten: Serverlose GPU-Plattformen sind zur Standardwahl für KI-Inferenz-Workloads geworden, die keine dedizierte Infrastruktur rechtfertigen. Das Verständnis der Kompromisse zwischen RunPod, Modal, Beam und Wettbewerbern hilft Organisationen, Plattformen auszuwählen, die zu ihren Workload-Charakteristiken passen.

Serverlose GPU-Preisgestaltung eliminiert die grundlegende Spannung dedizierter Rechenleistung – das Bezahlen für GPUs, die zwischen Anfragen ungenutzt bleiben. Das Modell funktioniert hervorragend für stoßweise Inferenz-Workloads mit unvorhersehbaren Traffic-Spitzen, aber die Wirtschaftlichkeit kehrt sich bei anhaltend hoher Auslastung um. Die Wahl der richtigen Plattform erfordert die Abstimmung von Workload-Mustern mit Preismodellen, Cold-Start-Toleranz und Funktionsanforderungen.

Die serverlose GPU-Landschaft

Serverlose GPU-Plattformen abstrahieren das Infrastrukturmanagement und bieten gleichzeitig On-Demand-Zugang zu beschleunigter Rechenleistung. Das Modell unterscheidet sich grundlegend von traditionellen Cloud-GPU-Instanzen:

Traditionelle Cloud-GPUs: Instanzen stundenweise reservieren. Zahlung unabhängig von der Auslastung. Eigenständige Verwaltung von Containern, Skalierung und Infrastruktur.

Serverlose GPUs: Zahlung pro Sekunde tatsächlicher Ausführung. Die Plattform übernimmt Container-Orchestrierung, Autoscaling und Infrastruktur. Ressourcen skalieren auf null, wenn sie nicht genutzt werden.

Der Kompromiss dreht sich um Kontrolle versus Komfort. Serverlose Plattformen berechnen Premium-Sekundentarife, eliminieren aber Infrastruktur-Overhead und Leerlaufkosten. Organisationen mit kontinuierlich hoch ausgelasteten Workloads zahlen mehr; solche mit variabler Nachfrage zahlen weniger.

Marktentwicklung

Der serverlose GPU-Markt reifte 2025 erheblich:

Finanzierungsaktivität: Modals Bewertung von 1,1 Milliarden Dollar, RunPods Expansionsfinanzierung und Bastens Serie D über 150 Millionen Dollar demonstrieren das Investorenvertrauen in das Modell.³

Cold-Start-Verbesserungen: Plattformen reduzierten Cold Starts von 30-60 Sekunden auf unter eine Sekunde durch Container-Caching und Pre-Warming-Strategien.

GPU-Vielfalt: Anbieter bieten jetzt alles von T4s für 0,40 $/Stunde bis H100s für 4,50 $/Stunde und B200s für 6,25 $/Stunde zu serverlosen Preisen.⁴

Enterprise-Adoption: Funktionen wie VPC-Peering, SOC-2-Compliance und dedizierte Kapazitätsverträge zogen Enterprise-Kunden über Entwicklerexperimente hinaus an.

Plattformen im Detail

RunPod: Der Preisführer

RunPod baute seinen Ruf auf aggressive Preisgestaltung und GPU-Vielfalt auf. Die Plattform bietet serverlose Endpoints neben traditionellen Pod-Mieten an, sodass Benutzer Deployment-Modelle basierend auf Workload-Charakteristiken wählen können.

Preisstruktur:

RunPods serverlose Preisgestaltung arbeitet mit zwei Worker-Typen:⁵

Flex Workers: On-Demand-Worker, die auf null skalieren. Zahlung nur während der aktiven Anfrageverarbeitung. Ideal für variable Workloads und Kostenoptimierung.

Active Workers: Dauerhaft aktive Worker mit 20-30% Rabatt gegenüber Flex-Preisen. Kontinuierliche Abrechnung unabhängig von der Auslastung. Am besten für konsistente Workloads, die sofortige Reaktion erfordern.

Repräsentative serverlose Tarife (Dezember 2025): - T4: 0,40 $/Stunde - A100 40GB: 1,89 $/Stunde - A100 80GB: 2,17 $/Stunde - H100 80GB: 4,47 $/Stunde - H200 SXM: 3,99 $/Stunde

Cold-Start-Leistung:

RunPod gibt an, dass 48% der serverlosen Cold Starts durch FlashBoot-Technologie in unter 200ms abgeschlossen werden.⁶ Vorgewärmte Instanzen eliminieren Cold Starts vollständig für latenzempfindliche Anwendungen. Jedoch können benutzerdefinierte Modell-Deployments ohne Optimierung Cold Starts von über 60 Sekunden bei großen Containern erfahren.

Hauptmerkmale:

• 31 globale Regionen in Nordamerika, Europa und Asien
• Keine Ingress/Egress-Gebühren (ungewöhnlich unter Cloud-Anbietern)
• GitHub-Deployment-Integration mit One-Click-Launches
• Sofortiges Rollback zu früheren Container-Versionen
• Netzwerk-Volumes für gemeinsamen Speicher über Worker hinweg

Am besten geeignet für: Budgetbewusste Deployments, variable Workloads, Teams, die Kosten über Latenz-Konsistenz priorisieren.

Modal: Der Marktführer bei Developer Experience

Modal Labs entwickelte seine Plattform um Python-native Workflows herum und eliminierte YAML-Konfiguration und REST-API-Komplexität, die traditionelles ML-Deployment charakterisieren.

Programmiermodell:

Modal transformiert Python-Funktionen durch Decorators in Cloud-Workloads:

import modal

app = modal.App()

@app.function(gpu="A100")
def run_inference(prompt: str) -> str:
    # Ihr Inferenz-Code
    return result

# Remote ausführen
result = run_inference.remote("Hello world")

Der Ansatz eliminiert Container-Konfiguration für die meisten Anwendungsfälle. Modal baut automatisch Container aus lokalen Umgebungen, plant die Ausführung auf spezifizierter Hardware und streamt Logs in Echtzeit zurück.⁷

Preisstruktur:

Modal berechnet nach CPU-Zyklen, wobei GPU-Zeit sekundengenau abgerechnet wird. Repräsentative Tarife: - A10G: ~1,10 $/Stunde - A100 40GB: ~2,78 $/Stunde - A100 80GB: ~3,72 $/Stunde - H100: ~4,76 $/Stunde - B200: 6,25 $/Stunde⁸

Die Plattform beinhaltet CPU- und Speicherkosten zusammen mit GPU-Gebühren, die Wettbewerber manchmal separat ausweisen.

Cold-Start-Leistung:

Modal baute sein Container-System von Grund auf in Rust speziell für schnelle Cold Starts. Die Plattform erreicht Sub-Sekunden-Spin-ups für die meisten Workloads und skaliert von null auf Tausende von GPUs in Sekunden.⁹

Hauptmerkmale:

• Sub-Sekunden Cold Starts durch Rust-basiertes Container-System
• Reines Python-Deployment – keine YAML- oder Dockerfiles erforderlich
• Integriertes Secrets-Management, Cron-Scheduling und Web-Endpoints
• Oracle Cloud Infrastructure-Partnerschaft für wettbewerbsfähige GPU-Preise
• AWS Marketplace-Integration für Anwendung von Committed Spend

Am besten geeignet für: Python-zentrierte Teams, schnelle Iterationszyklen, Entwickler, die Erfahrung über maximale Kostenoptimierung priorisieren.

Beam: Die Open-Source-Alternative

Beam differenziert sich durch Open-Source-Flexibilität. Die Plattform hat ihre Kern-Runtime (beta9) open-sourced, was Self-Hosting ermöglicht, während Managed Cloud als Komfortoption angeboten wird.

Architektur:

Beam bietet serverlose Infrastruktur, die explizit für generative KI entwickelt wurde:¹⁰

• Serverloses REST-API-Deployment
• Geplante Cron-Jobs
• Task-Queues für asynchrone Verarbeitung
• Unterstützung für Training-Workloads

Die Plattform betont Developer Experience mit Python SDK, Hot-Reloading während der Entwicklung und Deployment über GitHub Actions.

Preisstruktur:

Beam verwendet sekundengenaue Abrechnung ohne Vorabkosten oder Verpflichtungen. Spezifische GPU-Tarife erfordern direkte Beratung, da die Plattform sich auf benutzerdefinierte Konfigurationen statt veröffentlichte Preislisten konzentriert.

Cold-Start-Leistung:

Beam erreicht Cold Starts von 2-3 Sekunden für die meisten Funktionen, mit Warm Starts von nur 50ms.¹¹ Die Plattform gibt "grenzenlose horizontale Skalierung" für Workloads an, die schnelle Expansion erfordern.

Hauptmerkmale:

• Open-Source-Runtime (beta9) verfügbar für Self-Hosting
• Gleiche CLI-Erfahrung über Cloud, On-Premises und Hybrid-Deployments hinweg
• Portable Workloads – kein Vendor-Lock-in
• Schnelle Cloud-Storage-Integration
• Lokales Debugging mit Cloud-Deployment

Am besten geeignet für: Teams, die Self-Hosting-Optionen benötigen, Hybrid-Cloud-Deployments, Organisationen, die Portabilität über verwalteten Komfort priorisieren.

Baseten: Die Enterprise-Inferenz-Plattform

Baseten positioniert sich als produktionsreife Inferenz-Plattform statt als Allzweck-serverlose Compute-Lösung. Der Fokus auf Model Serving ermöglicht spezialisierte Optimierungen.

Architektur:

Baseten abstrahiert Modell-Deployment zu HTTP-Endpoints mit integriertem Autoscaling, Dashboards und Alerting. Benutzer laden Modelle hoch und die Plattform übernimmt die Serving-Infrastruktur.¹²

Preisstruktur:

Baseten rechnet minutengenau ab, wobei die Gebühren während Inaktivität pausieren. Pläne reichen von Free Tier (5 Replicas) über Pro bis Enterprise mit unbegrenzter Skalierung.¹³

GPU-Optionen reichen von T4 über A100, H100 bis zur neuen NVIDIA HGX B200 über Google Cloud-Partnerschaft. Spezifische Pro-GPU-Tarife erfordern Kontoerstellung.

Cold-Start-Leistung:

Baseten erreicht 5-10 Sekunden Cold Starts durch Container-Caching – eine 30-60-fache Verbesserung gegenüber früheren Lösungen laut Unternehmen.¹⁴ Sub-Sekunden Cold Starts sind durch Pre-Warming-Strategien verfügbar.

Hauptmerkmale:

• 99,99% Verfügbarkeits-SLA
• Vorort eingesetzter Engineering-Support
• 225% besseres Preis-Leistungs-Verhältnis auf A4 VMs für High-Throughput-Inferenz¹⁵
• Training-Credits (20% zurück für Dedicated Deployments)
• Mengenrabatte bei hohem Verbrauch

Am besten geeignet für: Produktions-Inferenz mit Enterprise-SLA-Anforderungen, Teams, die Model-Serving-Abstraktion wünschen, Organisationen bereits auf Google Cloud.

Replicate: Der Modell-Marktplatz

Replicate verfolgt einen anderen Ansatz – statt benutzerdefinierte Infrastruktur zu deployen, greifen Benutzer über einfache API-Aufrufe auf vorgehostete Open-Source-Modelle zu.

Programmiermodell:

Replicate abstrahiert die GPU-Auswahl vollständig für gehostete Modelle:

import replicate

output = replicate.run(
    "stability-ai/sdxl:39ed52f2...",
    input={"prompt": "An astronaut riding a horse"}
)

Benutzer spezifizieren Modelle nach Namen; die Plattform übernimmt GPU-Allokation, Skalierung und Optimierung.¹⁶

Preisstruktur:

Replicate verwendet sekundengenaue Abrechnung basierend auf Hardware-Anforderungen: - T4 (Free Tier): Verfügbar zum Experimentieren - A100: ~8,28 $/Stunde - Multi-GPU-Konfigurationen: Verfügbar mit Committed-Spend-Verträgen¹⁷

Einige Modelle rechnen nach Input/Output-Tokens statt Zeit ab, was die Kostenvorhersage für Sprachmodelle vereinfacht.

Cold-Start-Leistung:

Vorgehostete Modelle profitieren von Replicates Optimierung und Pre-Warming und liefern Low-Latency-Inferenz ohne Cold-Start-Bedenken. Benutzerdefinierte Modell-Deployments haben Standard-Container-Startzeiten.

Hauptmerkmale:

• Umfangreiche Bibliothek vortrainierter, einsatzbereiter Modelle
• Unterstützung für Modell-Fine-Tuning
• Versionierung und asynchrone Verarbeitung integriert
• 2025 von Cloudflare übernommen, Erweiterung der Edge-Fähigkeiten¹⁸
• Starkes Developer SDK und API-Design

Am besten geeignet für: Schnelles Prototyping mit vorhandenen Modellen, MVPs und Demos, Teams, die Komfort über Anpassung priorisieren.

Vergleichsmatrix

Leitfaden zur Workload-Auswahl

Hochvariable Inferenz

Charakteristiken: Traffic-Spitzen sind unvorhersehbar. Durchschnittliche Auslastung unter 30%. Hohe Kostensensitivität.

Empfohlen: RunPod Flex Workers oder Modal

Serverlose Lösungen glänzen bei variablen Workloads. Sekundengenaue Abrechnung bedeutet null Kosten in ruhigen Phasen. RunPods aggressive Preisgestaltung macht es attraktiv für kostensensitive Deployments; Modals Developer Experience beschleunigt die Iteration.

Beispiel: Kundenservice-Chatbot mit Traffic-Spitzen während der Geschäftszeiten und nahezu null Aktivität über Nacht.

Latenzkritische Produktion

Charakteristiken:

[Inhalt für Übersetzung gekürzt]