2026 年 9 月時点で、H100 1 基の料金は AWS と Azure で 1 時間約 $6.90、Google Cloud で GPU 1 基あたり $11.06、Lambda で $3.99、RunPod で $2.69〜$3.49、Vast.ai では約 $1.50 からです。コンシューマー向けのカードはマーケットプレイスにしかありません。RTX 4090 は安いところで 1 時間 $0.31〜$0.34、RunPod のデータセンター階層では $0.74 です。同じ H100 でも、オンデマンドの 1 時間は最も高いところが最も安いところの約 7.5 倍です。
以下では、それぞれの数字の出どころ、時間単価に含まれるもの、よくある 3 つのジョブの総コストを示します。特に断りのない限り、価格はすべてオンデマンド、米国リージョン（AWS は us-east-1、Azure は East US、Google Cloud は us-central1）、Linux で、2026 年 9 月に確認したものです。価格は毎月変わるので、ある時点のスナップショットとして扱い、お金をかける前に出典を確認してください。
料金一覧
データセンター向け GPU、GPU 1 基・1 時間あたりのドル：
| 事業者 | L4 24 GB | A10G / A10 24 GB | A100 80 GB | H100 |
|---|---|---|---|---|
| AWS | $0.81（g6.xlarge） | $1.01（g5.xlarge、A10G） | $3.43（8 GPU の p4de のみ） | $6.88（p5.4xlarge） |
| Google Cloud | $0.71（g2-standard-4） | なし | $5.07（a2-ultragpu-1g） | $11.06（8 GPU の A3 ÷ 8） |
| Azure | なし | $3.20（NV36ads A10 v5） | $3.67（NC24ads A100 v4） | $6.98（NC40ads H100 v5、NVL 94 GB） |
| Lambda | なし | なし | $2.79 | $3.99 |
| RunPod Community / Secure | なし / $0.49 | なし | $1.39 / $1.59 | $2.69 / $3.49 |
| Vast.ai | 約 $0.27 から | なし | 約 $0.43 から | 約 $1.47 から |
「なし」は、その事業者の料金表に該当する単一 GPU の選択肢が見つからなかったことを意味します。コンシューマー向けカード、1 時間あたりのドル：
| GPU | Vast.ai（最安の出品） | RunPod Community / Secure | レンタルサイト全体の一般的な範囲 |
|---|---|---|---|
| RTX 3090 24 GB | $0.11〜$0.13 | $0.22 / $0.50 | $0.11〜$0.31 |
| RTX 4090 24 GB | $0.31〜$0.33 | $0.34 / $0.74 | $0.30〜$0.46 |
| RTX 5090 32 GB | $0.41〜$0.47 | $0.69 / $0.99 | $0.41〜$0.69 |
AWS、Google Cloud、Azure、Lambda はコンシューマー向けの RTX カードを掲載していません。Vast.ai の数字が範囲になっているのは、同じ日に取った getdeploying.com の 2 つのスナップショットで最安値が少しずつ違ったためで、これ自体がマーケットプレイスの価格の性質を物語っています。最後の列は、GPUFlow のプロバイダー向け価格ガイドが 2026 年 9 月に Vast.ai、RunPod、Salad、SimplePod、TensorDock、Hyperstack、Lambda から集めた範囲です。
時間単価に含まれるもの
これらの数字は厳密には同じ商品の価格ではなく、そのことは小数点第 2 位の違いより重要です。
ハイパースケーラーのインスタンスには、GPU 以外にも多くのものが付いてきます。AWS の p5.4xlarge には 16 vCPU、256 GiB の RAM、3.84 TB のローカル NVMe があります。Azure の NC24ads A100 v4 は 24 vCPU と 220 GiB の RAM です。A10 を 1 基まるごと使う Azure の NV36ads A10 v5 は 36 vCPU、440 GiB の RAM に仮想ワークステーション用の GRID ライセンスが付いており、AWS の同等のカードの 3 倍の料金になっている理由の一端はここにあります。GPU だけが必要でも、これらの分まで払うことになります。
大きなマシンでしか買えない GPU もあります。AWS の A100 80 GB は p4de.24xlarge として販売されており、8 GPU で 1 時間 $27.45、それより小さいサイズはありません。表にある Google Cloud の A3 High の H100 マシンは、8 GPU の a3-highgpu-8g で 1 時間 $88.49 です。Lambda の料金表は GPU 1 基あたりの価格を示していますが、H100 の横に書かれたマシンの仕様（208 vCPU、1,800 GiB の RAM）はマルチ GPU のシステムのものです。$3.99 を前提に計画する前に、実際にどのサイズが借りられるか確認してください。
マーケットプレイスの価格は、マシンの持ち主が決めます。Vast.ai では各ホストが自分で料金を設定し、ストレージと帯域幅は出品ごとに別料金です。RunPod の Community Cloud は独立したプロバイダーをつなぐもので、Secure Cloud は Tier 3 と Tier 4 のデータセンターで運用されています。同じ RTX 4090 が前者では $0.34、後者では $0.74 です。
時間単価に含まれないもの（ディスク、データ転送、セットアップ時間、アイドル時間）は、GPU レンタルの本当のコストで扱っています。小さなジョブでは、こうした追加分が GPU の時間より大きくなることがあります。
H100 の料金を並べる
グラフは実寸で描いています。目を引く点が 2 つあります。大手クラウド 3 社は GPU 1 基あたり約 $7 に集まっていて、Google Cloud の 8 GPU の A3 マシンはそれを大きく上回ります。そして、同じ計算をするカードなのに、AWS と Vast.ai の最安の出品とでは 4 倍以上の差があります。
余分なお金で買えるものは実在します。SLA、コンプライアンスの書類、すぐ隣にある他のインフラ、サポート契約です。マーケットプレイスで手放すものも実在します。ホストは小規模な事業者かもしれず、信頼性は出品ごとに違い、SLA はありません。週末の実験ならマーケットプレイスが楽に勝ちます。規制のある本番システムでは、そもそも選択肢に入らないことがよくあります。
スポットと中断可能インスタンスの料金
この比較に出てくるどの事業者も、余っている容量を安く売っています。回収されるリスクと引き換えです。
| インスタンス | オンデマンド | スポット | 削減率 |
|---|---|---|---|
| AWS g6.xlarge（L4 × 1） | $0.805 | $0.605 | 25% |
| AWS g5.xlarge（A10G × 1） | $1.006 | $0.469 | 53% |
| AWS p5.4xlarge（H100 × 1） | $6.88 | $2.623 | 62% |
| Google Cloud g2-standard-4（L4 × 1） | $0.707 | $0.403 | 43% |
| Google Cloud a3-highgpu-8g（H100 × 8） | $88.49 | $41.60 | 53% |
| Azure NC24ads A100 v4（A100 80 GB × 1） | $3.673 | $0.679 | 82% |
| Azure NC40ads H100 v5（H100 NVL × 1） | $6.98 | $1.29 | 82% |
Azure のスポット価格は同社の小売価格 API から取ったもので、A100 と H100 のスポット料金は 2026 年 7 月と 8 月に適用が始まっています。H100 のスポット料金は、マーケットプレイスで見つけたオンデマンドの H100 の最安の出品より安い値でした。スポット価格は頻繁に変わり、容量も保証されないので、これもスナップショットとして扱ってください。
Vast.ai のドキュメントによると、中断可能インスタンスは「オンデマンドより 50% 以上安いことが多い」とされています。getdeploying.com では RTX 3090 の中断可能な出品が $0.08 からありました。スポットで節約になるのは、ジョブがチェックポイントを保存し、止まったところから再開できる場合だけです。そうでなければ、中断されるたびに同じ時間に 2 回払うことになります。
GPUFlow の位置づけ
GPUFlow もマーケットプレイスですが、貸し出すものはもっと限られています。プロバイダーは自分の Linux マシンで AI モデルを（通常は Ollama で）動かし、あなたはその GPU を 1 時間単位で借りて OpenAI 互換の API キーを受け取ります（ベース URL は https://gpuflow.app/v1、/v1/chat/completions と /v1/models が使えます）。SSH もシェルもファイルアクセスもないので、学習、ファインチューニング、自分のコードの実行はできません。スクリプトやアプリからオープンなモデルを呼び出すだけなら、セットアップはまったく不要です。モデルはプロバイダーのマシンにすでに入っています。
GPUFlow は価格を決めていないので、表に載せる GPUFlow の価格はありません。代わりに、料金の仕組みを説明します。
- 各プロバイダーが、自分の出品の時間単価を米ドルで設定します。設定時には、出品フォームに他のレンタルサイトの価格帯と比べた位置と、手数料を引いた後の受け取り額が表示されます。
- 予約は 1 時間単位で、デフォルトでは 1〜168 時間です。レンタル開始時に、予約した全額がクレジットから確保されます。
- 支払いは最低 1 分の秒単位で、1 セント単位に切り上げられます（計算はGPU の秒単位課金と時間単位課金で詳しく説明しています）。早めに終了したときや時間切れになったときは、確保額のうち未使用の分がそのままクレジットに戻ります。
- プロバイダーのマシンが 10 分間応答しないと、レンタルは終了し、支払いはマシンの最後のハートビートまでの分だけです。
- トークンは数えますが、課金はしません。ファイルを保存するマシンが渡されることはないので、請求にディスクやデータ転送の項目はありません。
- クレジットは Stripe 経由のカード払いで購入し、1 回のチャージは $10〜$500、手数料はかかりません。1 クレジットは $0.01 で、有効期限はありません。プロバイダーは各請求額の 88% を受け取り、GPUFlow は 12% を受け取ります。
API キーを借りるのとコンテナを借りるのとの詳しい比較は、GPUFlow、Vast.ai、RunPod、SaladCloud の比較をご覧ください。GPU の時間単価とトークン課金の API を比べるなら、その計算はこちらです。
計算例 1：24 GB のカードで 3 時間のバッチジョブ
7B〜8B のオープンなモデルで大量の文書を約 3 時間処理したいとします。24 GB のカードならどれでも足ります。
| 選択肢 | 計算 | GPU のコスト |
|---|---|---|
| Vast.ai RTX 4090 | 3 × $0.31 | $0.93 |
| RunPod Community RTX 4090 | 3 × $0.34 | $1.02 |
| Google Cloud L4（g2-standard-4） | 3 × $0.707 | $2.12 |
| RunPod Secure RTX 4090 | 3 × $0.74 | $2.22 |
| AWS L4（g6.xlarge） | 3 × $0.805 | $2.42 |
| AWS A10G（g5.xlarge） | 3 × $1.006 | $3.02 |
どの選択肢でも、セットアップの分も払います。推論サーバーのインストールとモデルのダウンロードを、課金される時間の中で行うからです。それに 20 分かかれば、Vast.ai のカードで $0.10、AWS の L4 で $0.27 が上乗せされます。
GPUFlow では、例として 1 時間 $0.35 の出品を使います（スクリーンショットにある価格で、見積もりではありません）。3 時間予約すると $1.05 が確保されます。ジョブが 2 時間 10 分（7,800 秒）で終わり、レンタルを終了します。請求額は 7,800 × 35 ÷ 3,600 = 75.8 セントを切り上げた $0.76 で、$0.29 がクレジットに戻ります。ただし、使いたいモデルを動かしているプロバイダーがいる場合に限ります。
計算例 2：A100 80 GB で 8 時間のファインチューニング
ファインチューニングには自分で管理できるマシンが必要なので、ここでは GPUFlow は対象外です。
| 選択肢 | 計算 | コスト |
|---|---|---|
| Vast.ai、A100 の最安の出品 | 8 × $0.43 | $3.44 |
| RunPod Community A100 SXM | 8 × $1.39 | $11.12 |
| RunPod Secure A100 SXM | 8 × $1.59 | $12.72 |
| Lambda A100 SXM 80 GB | 8 × $2.79 | $22.32 |
| Azure NC24ads A100 v4 | 8 × $3.673 | $29.38 |
| Google Cloud a2-ultragpu-1g | 8 × $5.069 | $40.55 |
| AWS p4de.24xlarge（8 GPU） | 8 × $27.45 | $219.60 |
Vast.ai の行は、getdeploying.com が報告した A100 の最安の出品（2 GPU マシンの SXM カードで、メモリ容量は表示されていませんでした）なので、この価格を当てにする前に出品を確認してください。AWS の行は誤植ではありません。AWS で A100 80 GB が 1 基必要なら、8 基借りることになります。Lambda の行は、実際に借りられるサイズがある前提です。上の注意を参照してください。
学習ループが 15〜30 分ごとにチェックポイントを保存するなら、Azure のスポット価格 1 時間 $0.679 でこのジョブは $5.43 になります。ただし、容量を確保できればの話です。
計算例 3：L4 で 24 時間推論を提供する
小さな推論エンドポイントを 720 時間の 1 か月動かす場合です。
| 選択肢 | 計算 | 月額 |
|---|---|---|
| Vast.ai L4、最安の出品 | 720 × $0.27 | $194.40 |
| RunPod Secure L4 | 720 × $0.49 | $352.80 |
| AWS g6.xlarge、1 年リザーブド | 720 × $0.524 | $377.28 |
| Google Cloud g2-standard-4 | 720 × $0.707 | $509.04 |
| AWS g6.xlarge、オンデマンド | 720 × $0.805 | $579.60 |
この長さになると、コミットメント割引が効いてきます。同じインスタンスの AWS の 1 年リザーブド料金は、オンデマンドより 35% 安くなります。それでもマーケットプレイスが最安ですが、ホストが 1 台なら、そこが単一障害点になります。エンドポイントに利用者がいるなら、おそらくマシンは 2 台必要で、マーケットプレイスの行は 2 倍になり、差は見た目より小さくなります。
私ならこう選ぶ
実験、画像生成、LoRA の学習など、やり直しがきく作業なら、マーケットプレイスの RTX 3090 か 4090 です。安いところで 1 時間 $0.11〜$0.34 で、大手クラウドにこれに近いものはありません。
A100 や H100 が必要な大きなモデルで、規制の対象でない場合は、まず RunPod か Lambda、各ホストの信頼性スコアを確認する手間をかけられるなら Vast.ai です。決める前に Azure と Google Cloud のスポット価格も見てください。2026 年 9 月時点では、意外なほど競争力がありました。
規制のあるデータ、すでに AWS、Azure、Google Cloud で動いている会社、SLA が必要なものなら、今のクラウドにとどまり、コミットメントかスポット容量で価格を下げてください。H100 に 1 時間 $7 払うほうが、新しいベンダーのセキュリティ審査より安くつくことはよくあります。
サーバーを運用せずにコードからオープンなモデルを呼び出すなら、API です。使いたいモデルをホストしているところがあればトークン課金の API、特定のプロバイダーのモデルを固定の時間単価で使いたいなら GPUFlow の時間貸しです。アカウント周りの準備はGPU レンタルを始めるのに必要なもので説明しています。
出典
- AWS：EC2 オンデマンド料金、P5 インスタンス、P4 インスタンス。時間単価は Vantage が複製した AWS の料金表から読み取りました：g6.xlarge、g5.xlarge、p5.4xlarge、p5.48xlarge、p4de.24xlarge
- Google Cloud：アクセラレータ最適化 VM の料金、VM インスタンスの料金
- Azure：Linux VM の料金、Azure 小売価格 API、サイズ：NC A100 v4、NCads H100 v5、NVads A10 v5
- Lambda：料金
- RunPod：料金、RTX 3090、RTX 4090、RTX 5090、A100 SXM、H100 SXM、Pods の概要
- Vast.ai：料金のドキュメント。マーケットプレイスの価格は getdeploying.com から：Vast.ai、RTX 3090、RTX 4090、RTX 5090、A100、H100
- GPUFlow：GPU の価格の決め方、請求、API クイックスタート、マーケットプレイス
すべて 2026 年 9 月に確認しました。