सर्वरलेस GPU प्लेटफॉर्म: RunPod, Modal और Beam की तुलना

11 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया

दिसंबर 2025 अपडेट: Modal Labs ने सितंबर 2025 में $1.1 बिलियन वैल्यूएशन पर $87 मिलियन Series B क्लोज किया।¹ तीन महीने पहले, RunPod ने यूरोप और एशिया में अपनी वैश्विक डेटा सेंटर उपस्थिति का विस्तार करने के लिए $20 मिलियन जुटाए।² यह फंडिंग उस बात को मान्य करती है जो डेवलपर्स पहले से जानते थे: सर्वरलेस GPU प्लेटफॉर्म उन AI इनफरेंस वर्कलोड के लिए डिफॉल्ट विकल्प बन गए हैं जो डेडिकेटेड इंफ्रास्ट्रक्चर को जस्टिफाई नहीं करते। RunPod, Modal, Beam और प्रतिस्पर्धियों के बीच ट्रेडऑफ को समझना संगठनों को उनके वर्कलोड विशेषताओं से मेल खाने वाले प्लेटफॉर्म चुनने में मदद करता है।

सर्वरलेस GPU प्राइसिंग डेडिकेटेड कंप्यूट के मूल तनाव को समाप्त करती है—उन GPUs के लिए भुगतान करना जो रिक्वेस्ट के बीच बेकार बैठे रहते हैं। यह मॉडल बर्स्टी इनफरेंस वर्कलोड के लिए बेहतरीन काम करता है जहां ट्रैफिक अप्रत्याशित रूप से बढ़ता है, लेकिन निरंतर उच्च-उपयोग परिदृश्यों के लिए अर्थशास्त्र उलट जाता है। सही प्लेटफॉर्म चुनने के लिए वर्कलोड पैटर्न को प्राइसिंग मॉडल, कोल्ड स्टार्ट टॉलरेंस और फीचर आवश्यकताओं से मैच करना होगा।

सर्वरलेस GPU लैंडस्केप

सर्वरलेस GPU प्लेटफॉर्म इंफ्रास्ट्रक्चर मैनेजमेंट को एब्सट्रैक्ट करते हुए एक्सेलरेटेड कंप्यूट तक ऑन-डिमांड एक्सेस प्रदान करते हैं। यह मॉडल पारंपरिक क्लाउड GPU इंस्टेंस से मौलिक रूप से भिन्न है:

पारंपरिक क्लाउड GPUs: घंटे के हिसाब से इंस्टेंस रिजर्व करें। उपयोग की परवाह किए बिना भुगतान करें। कंटेनर, स्केलिंग और इंफ्रास्ट्रक्चर खुद मैनेज करें।

सर्वरलेस GPUs: वास्तविक एक्जीक्यूशन के प्रति सेकंड भुगतान करें। प्लेटफॉर्म कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन, ऑटोस्केलिंग और इंफ्रास्ट्रक्चर संभालता है। आइडल होने पर रिसोर्स जीरो तक स्केल हो जाते हैं।

ट्रेडऑफ कंट्रोल बनाम सुविधा पर केंद्रित है। सर्वरलेस प्लेटफॉर्म प्रीमियम प्रति-सेकंड रेट चार्ज करते हैं लेकिन इंफ्रास्ट्रक्चर ओवरहेड और आइडल कॉस्ट को खत्म करते हैं। निरंतर उच्च-उपयोग वर्कलोड चलाने वाले संगठन अधिक भुगतान करते हैं; वेरिएबल डिमांड वाले कम भुगतान करते हैं।

मार्केट इवोल्यूशन

सर्वरलेस GPU मार्केट 2025 में काफी मैच्योर हुआ:

फंडिंग एक्टिविटी: Modal का $1.1 बिलियन वैल्यूएशन, RunPod की विस्तार फंडिंग, और Baseten का $150 मिलियन Series D इस मॉडल में निवेशक विश्वास प्रदर्शित करते हैं।³

कोल्ड स्टार्ट सुधार: प्लेटफॉर्म ने कंटेनर कैशिंग और प्री-वार्मिंग स्ट्रैटेजी के माध्यम से कोल्ड स्टार्ट को 30-60 सेकंड से सब-सेकंड तक कम कर दिया।

GPU वैरायटी: प्रोवाइडर अब $0.40/घंटा पर T4s से लेकर $4.50/घंटा पर H100s से लेकर सर्वरलेस प्राइसिंग पर $6.25/घंटा पर B200s तक सब कुछ ऑफर करते हैं।⁴

एंटरप्राइज अडॉप्शन: VPC पीयरिंग, SOC 2 कंप्लायंस, और डेडिकेटेड कैपेसिटी कॉन्ट्रैक्ट जैसी फीचर्स ने डेवलपर एक्सपेरिमेंटेशन से परे एंटरप्राइज कस्टमर्स को आकर्षित किया।

प्लेटफॉर्म डीप डाइव

RunPod: प्राइस लीडर

RunPod ने अग्रेसिव प्राइसिंग और GPU वैरायटी पर अपनी प्रतिष्ठा बनाई। प्लेटफॉर्म पारंपरिक पॉड रेंटल के साथ-साथ सर्वरलेस एंडपॉइंट ऑफर करता है, जिससे यूजर्स वर्कलोड विशेषताओं के आधार पर डिप्लॉयमेंट मॉडल चुन सकते हैं।

प्राइसिंग स्ट्रक्चर:

RunPod की सर्वरलेस प्राइसिंग दो वर्कर टाइप पर ऑपरेट करती है:⁵

Flex Workers: ऑन-डिमांड वर्कर जो जीरो तक स्केल होते हैं। केवल एक्टिव रिक्वेस्ट प्रोसेसिंग के दौरान भुगतान करें। वेरिएबल वर्कलोड और कॉस्ट ऑप्टिमाइजेशन के लिए आदर्श।

Active Workers: हमेशा-ऑन वर्कर जिनमें फ्लेक्स प्राइसिंग की तुलना में 20-30% डिस्काउंट। उपयोग की परवाह किए बिना लगातार चार्ज होते हैं। तत्काल रिस्पॉन्स की आवश्यकता वाले कंसिस्टेंट वर्कलोड के लिए सबसे अच्छा।

प्रतिनिधि सर्वरलेस रेट (दिसंबर 2025): - T4: $0.40/घंटा - A100 40GB: $1.89/घंटा - A100 80GB: $2.17/घंटा - H100 80GB: $4.47/घंटा - H200 SXM: $3.99/घंटा

कोल्ड स्टार्ट परफॉर्मेंस:

RunPod का दावा है कि FlashBoot टेक्नोलॉजी के माध्यम से 48% सर्वरलेस कोल्ड स्टार्ट 200ms से कम में पूरे होते हैं।⁶ प्री-वार्म्ड इंस्टेंस लेटेंसी-सेंसिटिव एप्लिकेशन के लिए कोल्ड स्टार्ट को पूरी तरह से खत्म कर देते हैं। हालांकि, ऑप्टिमाइजेशन के बिना कस्टम मॉडल डिप्लॉयमेंट बड़े कंटेनर के लिए 60 सेकंड से अधिक कोल्ड स्टार्ट अनुभव कर सकते हैं।

मुख्य फीचर्स:

• उत्तरी अमेरिका, यूरोप और एशिया में 31 ग्लोबल रीजन
• कोई इनग्रेस/इग्रेस फीस नहीं (क्लाउड प्रोवाइडर्स में असामान्य)
• वन-क्लिक लॉन्च के साथ GitHub डिप्लॉयमेंट इंटीग्रेशन
• पिछले कंटेनर वर्जन पर इंस्टेंट रोलबैक
• वर्कर्स के बीच शेयर्ड स्टोरेज के लिए नेटवर्क वॉल्यूम

इनके लिए सर्वश्रेष्ठ: बजट-कॉन्शस डिप्लॉयमेंट, वेरिएबल वर्कलोड, लेटेंसी कंसिस्टेंसी पर कॉस्ट को प्राथमिकता देने वाली टीमें।

Modal: डेवलपर एक्सपीरियंस लीडर

Modal Labs ने अपने प्लेटफॉर्म को Python-नेटिव वर्कफ्लो के आसपास डिजाइन किया, पारंपरिक ML डिप्लॉयमेंट की विशेषता वाले YAML कॉन्फिगरेशन और REST API कॉम्प्लेक्सिटी को खत्म किया।

प्रोग्रामिंग मॉडल:

Modal डेकोरेटर के माध्यम से Python फंक्शन को क्लाउड वर्कलोड में बदल देता है:

import modal

app = modal.App()

@app.function(gpu="A100")
def run_inference(prompt: str) -> str:
    # Your inference code
    return result

# Execute remotely
result = run_inference.remote("Hello world")

यह अप्रोच अधिकांश यूज केस के लिए कंटेनर कॉन्फिगरेशन को खत्म कर देता है। Modal स्वचालित रूप से लोकल एनवायरनमेंट से कंटेनर बनाता है, स्पेसिफाइड हार्डवेयर पर एक्जीक्यूशन शेड्यूल करता है, और रियल-टाइम में लॉग स्ट्रीम करता है।⁷

प्राइसिंग स्ट्रक्चर:

Modal CPU साइकल के हिसाब से चार्ज करता है जिसमें GPU टाइम प्रति-सेकंड बिल होता है। प्रतिनिधि रेट: - A10G: ~$1.10/घंटा - A100 40GB: ~$2.78/घंटा - A100 80GB: ~$3.72/घंटा - H100: ~$4.76/घंटा - B200: $6.25/घंटा⁸

प्लेटफॉर्म GPU चार्ज के साथ-साथ CPU और मेमोरी कॉस्ट शामिल करता है, जिसे प्रतियोगी कभी-कभी अलग करते हैं।

कोल्ड स्टार्ट परफॉर्मेंस:

Modal ने विशेष रूप से फास्ट कोल्ड स्टार्ट के लिए Rust में स्क्रैच से अपना कंटेनर सिस्टम बनाया। प्लेटफॉर्म अधिकांश वर्कलोड के लिए सब-सेकंड स्पिन-अप हासिल करता है, सेकंड में जीरो से हजारों GPUs तक स्केल करता है।⁹

मुख्य फीचर्स:

• Rust-बेस्ड कंटेनर सिस्टम के माध्यम से सब-सेकंड कोल्ड स्टार्ट
• प्योर Python डिप्लॉयमेंट—कोई YAML या Dockerfiles आवश्यक नहीं
• बिल्ट-इन सीक्रेट्स मैनेजमेंट, क्रॉन शेड्यूलिंग, और वेब एंडपॉइंट
• कॉम्पिटिटिव GPU प्राइसिंग के लिए Oracle Cloud Infrastructure पार्टनरशिप
• कमिटेड स्पेंड एप्लिकेशन के लिए AWS Marketplace इंटीग्रेशन

इनके लिए सर्वश्रेष्ठ: Python-सेंट्रिक टीमें, रैपिड इटरेशन साइकल, मैक्सिमम कॉस्ट ऑप्टिमाइजेशन पर एक्सपीरियंस को प्राथमिकता देने वाले डेवलपर्स।

Beam: ओपन-सोर्स अल्टरनेटिव

Beam ओपन-सोर्स फ्लेक्सिबिलिटी के माध्यम से डिफरेंशिएट करता है। प्लेटफॉर्म ने अपना कोर रनटाइम (beta9) ओपन-सोर्स किया, जो सेल्फ-होस्टिंग की अनुमति देता है जबकि मैनेज्ड क्लाउड को सुविधा विकल्प के रूप में ऑफर करता है।

आर्किटेक्चर:

Beam विशेष रूप से जेनरेटिव AI के लिए डिजाइन किया गया सर्वरलेस इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है:¹⁰

• सर्वरलेस REST API डिप्लॉयमेंट
• शेड्यूल्ड क्रॉन जॉब्स
• एसिंक प्रोसेसिंग के लिए टास्क क्यूज
• ट्रेनिंग वर्कलोड सपोर्ट

प्लेटफॉर्म Python SDK, डेवलपमेंट के दौरान हॉट-रीलोडिंग, और GitHub Actions से डिप्लॉयमेंट के साथ डेवलपर एक्सपीरियंस पर जोर देता है।

प्राइसिंग स्ट्रक्चर:

Beam बिना अपफ्रंट कॉस्ट या कमिटमेंट के पे-पर-सेकंड प्राइसिंग का उपयोग करता है। स्पेसिफिक GPU रेट के लिए डायरेक्ट कंसल्टेशन की आवश्यकता होती है, क्योंकि प्लेटफॉर्म पब्लिश्ड रेट कार्ड के बजाय कस्टम कॉन्फिगरेशन पर फोकस करता है।

कोल्ड स्टार्ट परफॉर्मेंस:

Beam अधिकांश फंक्शन के लिए 2-3 सेकंड का कोल्ड स्टार्ट हासिल करता है, वार्म स्टार्ट 50ms जितना तेज।¹¹ प्लेटफॉर्म रैपिड एक्सपेंशन की आवश्यकता वाले वर्कलोड के लिए "लिमिटलेस हॉरिजॉन्टल स्केल" का दावा करता है।

मुख्य फीचर्स:

• सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपलब्ध ओपन-सोर्स रनटाइम (beta9)
• क्लाउड, ऑन-प्रेम और हाइब्रिड डिप्लॉयमेंट में समान CLI एक्सपीरियंस
• पोर्टेबल वर्कलोड—कोई वेंडर लॉक-इन नहीं
• फास्ट क्लाउड स्टोरेज इंटीग्रेशन
• क्लाउड डिप्लॉयमेंट के साथ लोकल डिबगिंग

इनके लिए सर्वश्रेष्ठ: सेल्फ-होस्टिंग ऑप्शन की आवश्यकता वाली टीमें, हाइब्रिड क्लाउड डिप्लॉयमेंट, मैनेज्ड सुविधा पर पोर्टेबिलिटी को प्राथमिकता देने वाले संगठन।

Baseten: एंटरप्राइज इनफरेंस प्लेटफॉर्म

Baseten खुद को जनरल-पर्पस सर्वरलेस कंप्यूट के बजाय प्रोडक्शन-ग्रेड इनफरेंस प्लेटफॉर्म के रूप में पोजिशन करता है। मॉडल सर्विंग पर फोकस स्पेशलाइज्ड ऑप्टिमाइजेशन को सक्षम बनाता है।

आर्किटेक्चर:

Baseten बिल्ट-इन ऑटोस्केलिंग, डैशबोर्ड और अलर्टिंग के साथ मॉडल डिप्लॉयमेंट को HTTP एंडपॉइंट तक एब्सट्रैक्ट करता है। यूजर्स मॉडल अपलोड करते हैं और प्लेटफॉर्म सर्विंग इंफ्रास्ट्रक्चर हैंडल करता है।¹²

प्राइसिंग स्ट्रक्चर:

Baseten मिनट के हिसाब से बिल करता है जिसमें इनएक्टिविटी के दौरान चार्ज बंद हो जाते हैं। प्लान फ्री टियर (5 रेप्लिकास) से लेकर Pro और Enterprise तक अनलिमिटेड स्केलिंग के साथ रेंज करते हैं।¹³

GPU ऑप्शन Google Cloud पार्टनरशिप के माध्यम से T4 से A100, H100, और नए NVIDIA HGX B200 तक फैले हैं। स्पेसिफिक प्रति-GPU रेट के लिए अकाउंट क्रिएशन की आवश्यकता है।

कोल्ड स्टार्ट परफॉर्मेंस:

Baseten कंटेनर कैशिंग के माध्यम से 5-10 सेकंड कोल्ड स्टार्ट हासिल करता है—कंपनी के अनुसार पिछले सॉल्यूशन की तुलना में 30-60x सुधार।¹⁴ प्री-वार्मिंग स्ट्रैटेजी के माध्यम से सब-सेकंड कोल्ड स्टार्ट उपलब्ध हैं।

मुख्य फीचर्स:

• 99.99% अपटाइम SLA
• फॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियरिंग सपोर्ट
• हाई-थ्रूपुट इनफरेंस के लिए A4 VMs पर 225% बेहतर कॉस्ट-परफॉर्मेंस¹⁵
• ट्रेनिंग क्रेडिट (Dedicated Deployments के लिए 20% बैक)
• बड़े स्पेंड के लिए वॉल्यूम डिस्काउंट

इनके लिए सर्वश्रेष्ठ: एंटरप्राइज SLAs की आवश्यकता वाला प्रोडक्शन इनफरेंस, मॉडल सर्विंग एब्स्ट्रैक्शन चाहने वाली टीमें, पहले से Google Cloud पर मौजूद संगठन।

Replicate: मॉडल मार्केटप्लेस

Replicate एक अलग अप्रोच लेता है—कस्टम इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉय करने के बजाय, यूजर्स सिंपल API कॉल के माध्यम से प्री-होस्टेड ओपन-सोर्स मॉडल एक्सेस करते हैं।

प्रोग्रामिंग मॉडल:

Replicate होस्टेड मॉडल के लिए GPU सिलेक्शन को पूरी तरह से एब्सट्रैक्ट करता है:

import replicate

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

यूजर्स नाम से मॉडल स्पेसिफाई करते हैं; प्लेटफॉर्म GPU एलोकेशन, स्केलिंग और ऑप्टिमाइजेशन हैंडल करता है।¹⁶

प्राइसिंग स्ट्रक्चर:

Replicate हार्डवेयर आवश्यकताओं के आधार पर सेकंड के हिसाब से मीटर्ड बिलिंग का उपयोग करता है: - T4 (फ्री टियर): एक्सपेरिमेंटेशन के लिए उपलब्ध - A100: ~$8.28/घंटा - मल्टी-GPU कॉन्फिगरेशन: कमिटेड स्पेंड कॉन्ट्रैक्ट के साथ उपलब्ध¹⁷

कुछ मॉडल टाइम के बजाय इनपुट/आउटपुट टोकन के हिसाब से बिल करते हैं, लैंग्वेज मॉडल के लिए कॉस्ट प्रेडिक्शन को सरल बनाते हैं।

कोल्ड स्टार्ट परफॉर्मेंस:

प्री-होस्टेड मॉडल Replicate के ऑप्टिमाइजेशन और प्री-वार्मिंग से लाभान्वित होते हैं, कोल्ड स्टार्ट चिंताओं के बिना लो-लेटेंसी इनफरेंस डिलीवर करते हैं। कस्टम मॉडल डिप्लॉयमेंट स्टैंडर्ड कंटेनर स्टार्टअप टाइम का सामना करते हैं।

मुख्य फीचर्स:

• उपयोग के लिए तैयार प्री-ट्रेंड मॉडल की विस्तृत लाइब्रेरी
• मॉडल फाइन-ट्यूनिंग सपोर्ट
• बिल्ट-इन वर्जनिंग और एसिंक प्रोसेसिंग
• 2025 में Cloudflare द्वारा अधिग्रहित, एज क्षमताओं का विस्तार¹⁸
• स्ट्रॉन्ग डेवलपर SDK और API डिजाइन

इनके लिए सर्वश्रेष्ठ: मौजूदा मॉडल के साथ रैपिड प्रोटोटाइपिंग, MVPs और डेमो, कस्टमाइजेशन पर सुविधा को प्राथमिकता देने वाली टीमें।

कंपेरिजन मैट्रिक्स

वर्कलोड सिलेक्शन गाइड

हाई-वेरिएबिलिटी इनफरेंस

विशेषताएं: ट्रैफिक अप्रत्याशित रूप से स्पाइक करता है। औसत उपयोग 30% से कम। कॉस्ट सेंसिटिविटी हाई।

रेकमेंडेड: RunPod Flex Workers या Modal

सर्वरलेस वेरिएबल वर्कलोड के लिए शाइन करता है। पे-पर-सेकंड बिलिंग का मतलब है शांत पीरियड के दौरान जीरो कॉस्ट। RunPod की अग्रेसिव प्राइसिंग इसे कॉस्ट-सेंसिटिव डिप्लॉयमेंट के लिए आकर्षक बनाती है; Modal का डेवलपर एक्सपीरियंस इटरेशन को एक्सेलरेट करता है।

उदाहरण: बिजनेस आवर्स के दौरान ट्रैफिक पीक और रात में लगभग जीरो वाला कस्टमर सर्विस चैटबॉट।

लेटेंसी-क्रिटिकल प्रोडक्शन

विशेषताएं:

[ट्रांसलेशन के लिए कंटेंट ट्रंकेट किया गया]