Platform GPU Serverless: Perbandingan RunPod, Modal, dan Beam

Diperbarui 11 Desember 2025

Update Desember 2025: Modal Labs menutup pendanaan Seri B senilai $87 juta dengan valuasi $1,1 miliar (September 2025). RunPod mengumpulkan $20 juta untuk ekspansi data center global di Eropa dan Asia. Baseten menutup Seri D senilai $150 juta. Cold start berkurang dari 30-60 detik menjadi di bawah satu detik melalui container caching. GPU serverless menjadi pilihan utama untuk inference dengan traffic tidak menentu tanpa infrastruktur dedicated.

Modal Labs menutup pendanaan Seri B senilai $87 juta pada September 2025, menilai perusahaan tersebut sebesar $1,1 miliar.¹ Tiga bulan sebelumnya, RunPod mengumpulkan $20 juta untuk memperluas kehadiran data center globalnya di seluruh Eropa dan Asia.² Pendanaan ini memvalidasi apa yang sudah diketahui para developer: platform GPU serverless telah menjadi pilihan utama untuk beban kerja inference AI yang tidak memerlukan infrastruktur dedicated. Memahami trade-off antara RunPod, Modal, Beam, dan kompetitor membantu organisasi memilih platform yang sesuai dengan karakteristik beban kerja mereka.

Harga GPU serverless menghilangkan ketegangan fundamental dari dedicated compute—membayar GPU yang menganggur di antara request. Model ini bekerja sangat baik untuk beban kerja inference dengan traffic tidak menentu yang mengalami lonjakan secara tidak terduga, namun ekonominya terbalik untuk skenario utilisasi tinggi berkelanjutan. Memilih platform yang tepat memerlukan pencocokan pola beban kerja dengan model harga, toleransi cold start, dan kebutuhan fitur.

Lanskap GPU serverless

Platform GPU serverless mengabstraksi manajemen infrastruktur sambil menyediakan akses on-demand ke compute dengan akselerasi. Model ini berbeda secara fundamental dari instance GPU cloud tradisional:

GPU cloud tradisional: Memesan instance per jam. Membayar tanpa memperhatikan utilisasi. Mengelola container, scaling, dan infrastruktur sendiri.

GPU serverless: Membayar per detik eksekusi aktual. Platform menangani orkestrasi container, autoscaling, dan infrastruktur. Resource scaling ke nol saat idle.

Trade-off berpusat pada kontrol versus kemudahan. Platform serverless mengenakan tarif premium per detik tetapi menghilangkan overhead infrastruktur dan biaya idle. Organisasi yang menjalankan beban kerja utilisasi tinggi berkelanjutan membayar lebih; yang memiliki permintaan variabel membayar lebih sedikit.

Evolusi pasar

Pasar GPU serverless berkembang secara signifikan sepanjang 2025:

Aktivitas pendanaan: Valuasi Modal sebesar $1,1 miliar, pendanaan ekspansi RunPod, dan Seri D Baseten sebesar $150 juta menunjukkan kepercayaan investor terhadap model ini.³

Peningkatan cold start: Platform mengurangi cold start dari 30-60 detik menjadi di bawah satu detik melalui container caching dan strategi pre-warming.

Variasi GPU: Penyedia sekarang menawarkan berbagai pilihan dari T4 seharga $0,40/jam hingga H100 seharga $4,50/jam hingga B200 seharga $6,25/jam dengan harga serverless.⁴

Adopsi enterprise: Fitur seperti VPC peering, kepatuhan SOC 2, dan kontrak kapasitas dedicated menarik pelanggan enterprise melampaui eksperimentasi developer.

Pembahasan mendalam platform

RunPod: Pemimpin harga

RunPod membangun reputasinya dengan harga agresif dan variasi GPU. Platform ini menawarkan serverless endpoint bersama penyewaan pod tradisional, memungkinkan pengguna memilih model deployment berdasarkan karakteristik beban kerja.

Struktur harga:

Harga serverless RunPod beroperasi dengan dua tipe worker:⁵

Flex Workers: Worker on-demand yang dapat scaling ke nol. Hanya membayar selama pemrosesan request aktif. Ideal untuk beban kerja variabel dan optimisasi biaya.

Active Workers: Worker yang selalu aktif dengan diskon 20-30% dibanding harga flex. Ditagih terus menerus tanpa memperhatikan utilisasi. Terbaik untuk beban kerja konsisten yang memerlukan respons segera.

Tarif serverless representatif (Desember 2025): - T4: $0,40/jam - A100 40GB: $1,89/jam - A100 80GB: $2,17/jam - H100 80GB: $4,47/jam - H200 SXM: $3,99/jam

Performa cold start:

RunPod mengklaim 48% cold start serverless selesai di bawah 200ms melalui teknologi FlashBoot.⁶ Instance yang di-pre-warm menghilangkan cold start sepenuhnya untuk aplikasi yang sensitif terhadap latensi. Namun, deployment model kustom tanpa optimisasi mungkin mengalami cold start melebihi 60 detik untuk container besar.

Fitur utama:

• 31 region global di seluruh Amerika Utara, Eropa, dan Asia
• Tidak ada biaya ingress/egress (tidak umum di antara penyedia cloud)
• Integrasi deployment GitHub dengan peluncuran satu klik
• Rollback instan ke versi container sebelumnya
• Network volume untuk penyimpanan bersama antar worker

Terbaik untuk: Deployment yang mengutamakan anggaran, beban kerja variabel, tim yang memprioritaskan biaya di atas konsistensi latensi.

Modal: Pemimpin pengalaman developer

Modal Labs merancang platformnya berdasarkan alur kerja Python-native, menghilangkan konfigurasi YAML dan kompleksitas REST API yang menjadi ciri deployment ML tradisional.

Model pemrograman:

Modal mengubah fungsi Python menjadi beban kerja cloud melalui decorator:

import modal

app = modal.App()

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

# Eksekusi secara remote
result = run_inference.remote("Hello world")

Pendekatan ini menghilangkan konfigurasi container untuk sebagian besar kasus penggunaan. Modal secara otomatis membangun container dari environment lokal, menjadwalkan eksekusi pada hardware yang ditentukan, dan streaming log kembali secara real-time.⁷

Struktur harga:

Modal mengenakan biaya per CPU cycle dengan waktu GPU ditagih per detik. Tarif representatif: - A10G: ~$1,10/jam - A100 40GB: ~$2,78/jam - A100 80GB: ~$3,72/jam - H100: ~$4,76/jam - B200: $6,25/jam⁸

Platform ini mencakup biaya CPU dan memori bersama dengan tagihan GPU, yang terkadang dipisahkan oleh kompetitor.

Performa cold start:

Modal membangun sistem containernya dari awal menggunakan Rust khusus untuk cold start yang cepat. Platform ini mencapai spin-up di bawah satu detik untuk sebagian besar beban kerja, scaling dari nol hingga ribuan GPU dalam hitungan detik.⁹

Fitur utama:

• Cold start di bawah satu detik melalui sistem container berbasis Rust
• Deployment Python murni—tidak memerlukan YAML atau Dockerfile
• Manajemen secrets bawaan, penjadwalan cron, dan web endpoint
• Kemitraan Oracle Cloud Infrastructure untuk harga GPU yang kompetitif
• Integrasi AWS Marketplace untuk aplikasi committed spend

Terbaik untuk: Tim yang berpusat pada Python, siklus iterasi cepat, developer yang memprioritaskan pengalaman di atas optimisasi biaya maksimal.

Beam: Alternatif open-source

Beam membedakan diri melalui fleksibilitas open-source. Platform ini meng-open-source runtime intinya (beta9), memungkinkan self-hosting sambil menawarkan managed cloud sebagai opsi kemudahan.

Arsitektur:

Beam menyediakan infrastruktur serverless yang dirancang khusus untuk AI generatif:¹⁰

• Deployment REST API serverless
• Pekerjaan cron terjadwal
• Task queue untuk pemrosesan async
• Dukungan beban kerja training

Platform ini menekankan pengalaman developer dengan Python SDK, hot-reloading selama pengembangan, dan deployment dari GitHub Actions.

Struktur harga:

Beam menggunakan harga pay-per-second tanpa biaya di muka atau komitmen. Tarif GPU spesifik memerlukan konsultasi langsung, karena platform ini fokus pada konfigurasi kustom daripada rate card yang dipublikasikan.

Performa cold start:

Beam mencapai cold start 2-3 detik untuk sebagian besar fungsi, dengan warm start secepat 50ms.¹¹ Platform ini mengklaim "horizontal scale tanpa batas" untuk beban kerja yang memerlukan ekspansi cepat.

Fitur utama:

• Runtime open-source (beta9) tersedia untuk self-hosting
• Pengalaman CLI yang sama di cloud, on-prem, dan deployment hybrid
• Beban kerja yang portabel—tidak ada vendor lock-in
• Integrasi cloud storage yang cepat
• Debugging lokal dengan deployment cloud

Terbaik untuk: Tim yang memerlukan opsi self-hosting, deployment hybrid cloud, organisasi yang memprioritaskan portabilitas di atas kemudahan managed.

Baseten: Platform inference enterprise

Baseten memposisikan diri sebagai platform inference tingkat produksi daripada compute serverless tujuan umum. Fokus pada model serving memungkinkan optimisasi khusus.

Arsitektur:

Baseten mengabstraksi deployment model ke HTTP endpoint dengan autoscaling bawaan, dashboard, dan alerting. Pengguna mengunggah model dan platform menangani infrastruktur serving.¹²

Struktur harga:

Baseten menagih per menit dengan tagihan berhenti selama inaktivitas. Paket berkisar dari free tier (5 replika) hingga Pro dan Enterprise dengan scaling tanpa batas.¹³

Opsi GPU mencakup T4 hingga A100, H100, dan NVIDIA HGX B200 baru melalui kemitraan Google Cloud. Tarif per-GPU spesifik memerlukan pembuatan akun.

Performa cold start:

Baseten mencapai cold start 5-10 detik melalui container caching—peningkatan 30-60x dari solusi sebelumnya menurut perusahaan.¹⁴ Cold start di bawah satu detik tersedia melalui strategi pre-warming.

Fitur utama:

• SLA uptime 99,99%
• Dukungan engineering yang di-forward-deploy
• Cost-performance 225% lebih baik pada A4 VM untuk inference throughput tinggi¹⁵
• Training credit (20% kembali untuk Dedicated Deployments)
• Diskon volume untuk pengeluaran besar

Terbaik untuk: Inference produksi yang memerlukan SLA enterprise, tim yang menginginkan abstraksi model serving, organisasi yang sudah menggunakan Google Cloud.

Replicate: Marketplace model

Replicate mengambil pendekatan berbeda—daripada men-deploy infrastruktur kustom, pengguna mengakses model open-source yang sudah di-host melalui panggilan API sederhana.

Model pemrograman:

Replicate mengabstraksi pemilihan GPU sepenuhnya untuk model yang di-host:

import replicate

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

Pengguna menentukan model berdasarkan nama; platform menangani alokasi GPU, scaling, dan optimisasi.¹⁶

Struktur harga:

Replicate menggunakan tagihan terukur per detik berdasarkan kebutuhan hardware: - T4 (free tier): Tersedia untuk eksperimentasi - A100: ~$8,28/jam - Konfigurasi multi-GPU: Tersedia dengan kontrak committed spend¹⁷

Beberapa model menagih berdasarkan token input/output daripada waktu, menyederhanakan prediksi biaya untuk language model.

Performa cold start:

Model yang sudah di-host mendapat manfaat dari optimisasi dan pre-warming Replicate, memberikan inference latensi rendah tanpa kekhawatiran cold start. Deployment model kustom menghadapi waktu startup container standar.

Fitur utama:

• Library ekstensif model pre-trained siap pakai
• Dukungan fine-tuning model
• Versioning dan pemrosesan async bawaan
• Diakuisisi oleh Cloudflare pada 2025, memperluas kemampuan edge¹⁸
• Desain SDK dan API developer yang kuat

Terbaik untuk: Prototyping cepat dengan model yang sudah ada, MVP dan demo, tim yang memprioritaskan kemudahan di atas kustomisasi.

Matriks perbandingan

Panduan pemilihan beban kerja

Inference dengan variabilitas tinggi

Karakteristik: Traffic melonjak secara tidak terduga. Utilisasi rata-rata di bawah 30%. Sensitivitas biaya tinggi.

Direkomendasikan: RunPod Flex Workers atau Modal

Serverless bersinar untuk beban kerja variabel. Tagihan pay-per-second berarti biaya nol selama periode sepi. Harga agresif RunPod membuatnya menarik untuk deployment yang sensitif terhadap biaya; pengalaman developer Modal mempercepat iterasi.

Contoh: Chatbot layanan pelanggan dengan puncak traffic selama jam kerja dan hampir nol di malam hari.

Produksi yang kritis terhadap latensi

Karakteristik:

[Konten dipotong untuk terjemahan]