Precio de NVIDIA H100 en la nube: qué pagas según lo que hagas
El precio de NVIDIA H100 en la nube cambia según entrenes, ajustes o sirvas inferencia. Analizamos cada caso de uso y cómo...
2026-10-25 Leer guíaPreguntas
Todo sobre el alquiler de GPU en la nube, el seguimiento de afiliados y cómo recopilamos los precios.
Todo sobre el alquiler de GPU en la nube, el seguimiento de afiliados y cómo recopilamos los precios.
No. No vendemos, revendemos ni intermediamos capacidad de cómputo y nunca aceptamos pagos. Publicamos precios normalizados recogidos de páginas públicas de los proveedores y te enlazamos a ellos para que alquiles directamente.
Un recopilador programado se ejecuta cada 6 horas (00:00, 06:00, 12:00 y 18:00 UTC). Cada tabla muestra la marca de tiempo de la última recogida correcta. Si una fuente falla, se registra y se genera una alerta en lugar de reutilizar datos obsoletos.
Mediante el programa de referidos de Vast.ai. Si haces clic en un enlace de proveedor y después pagas por cómputo, el proveedor puede pagarnos una comisión. Nunca pagas más y las comisiones no alteran los precios, el orden ni los veredictos.
Bajo demanda (o no interrumpible) significa que la instancia sigue siendo tuya mientras pagues. La capacidad spot, interrumpible o comunitaria puede ser recuperada por el host y por eso es más barata. Los precios se normalizan a una sola GPU por hora para poder comparar de forma justa.
Para cada modelo de GPU que ambos proveedores ofrecen, comparamos el precio por hora normalizado de una sola GPU. Se muestra la media de esos precios unitarios y se etiqueta el más bajo como más barato. Excluimos a propósito los modelos que solo ofrece uno de los dos, porque no es una comparación equivalente.
No siempre. La capacidad de mercado puede recuperarse con poco aviso y sus hosts varían en red y disco, mientras que una nube dedicada ofrece un rendimiento más predecible. Para entrenamiento multinodo, la interconexión y NVLink suelen importar más que unos céntimos por hora.
Para modelos que caben en memoria, el ancho de banda importa más que los FLOPS brutos, así que tarjetas como la L40S, la RTX 4090 o la A100 suelen dar mejores tokens por dólar que una H100. Cuando el modelo necesita paralelismo tensorial multi-GPU, las H100 o H200 con NVLink suelen ganar en rendimiento.
El ajuste completo necesita aproximadamente el número de parámetros por los bytes por parámetro para los pesos, más el estado del optimizador, que puede ser varias veces mayor. LoRA y QLoRA reducen mucho ese estado. Usa la calculadora de VRAM para dimensionar una configuración concreta.
Multiplica la tarifa por hora recogida por tus horas de uso previstas y añade almacenamiento y salida con los supuestos indicados. Es una herramienta de presupuesto, no un presupuesto real: las facturas incluyen impuestos, tiempo inactivo e incrementos mínimos de facturación.
Calcula la memoria de pesos a partir del número de parámetros y la precisión, la caché KV a partir de la geometría de atención (2 x capas x cabezas KV x dimensión de cabeza x contexto x lote, en FP16) y añade un 15 por ciento de los pesos por activaciones y sobrecarga del framework.
Casi todos los proveedores facturan el cómputo por segundo o por hora y, aparte, el almacenamiento persistente y la transferencia de datos saliente. Las cifras de esta página son la tarifa de cómputo de una sola GPU, normalizada para que puedas comparar distintas configuraciones sin hacer cálculos.
Depende del proveedor y aparece en la columna de disponibilidad. Las plataformas tipo mercado suelen ofrecer una tarifa interrumpible por puja, mientras que las nubes dedicadas suelen vender solo capacidad bajo demanda. Si hay spot, casi siempre es más barata, siempre que tu carga pueda guardar estado y reiniciarse.
Para capacidad bajo demanda y spot normalmente no: pagas por hora o por segundo y puedes parar cuando quieras. Algunos proveedores ofrecen contratos reservados que reducen la tarifa efectiva, pero no son necesarios para los precios que se muestran aquí.
Los volúmenes persistentes se facturan por GB al mes y la transferencia saliente se cobra por GB por encima del límite incluido. Estos costes se suman a la hora de GPU y pueden dominar la factura en flujos con muchos datos, así que conviene presupuestarlos aparte.