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Runpod

GPU cloud e serverless inference per workload AI

Piattaforma GPU cloud per sviluppatori che devono eseguire training, fine-tuning, inference e workload AI su Pods, Serverless e cluster.

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A pagamentoPer esperti
Runpod

Guida alla scelta

Runpod: guida pratica alla scelta

Definizione, casi d'uso, prezzo, limiti e fonti nello stesso punto.

Cos'è

Runpod è una piattaforma GPU cloud per sviluppare, distribuire e scalare workload AI. I Public Endpoints espongono modelli già distribuiti e fatturati per richiesta; Serverless esegue container come worker API che possono scalare a zero; i Pods assegnano GPU dedicate per sviluppo, training e lavori persistenti; i Clusters coordinano più nodi per workload distribuiti. È più tecnico di un gateway come OpenRouter: lo scegli quando devi controllare container, VRAM, storage e scaling, non quando ti basta chiamare un modello hosted tramite API.

Più utile per

Developer che devono deployare modelli AI custom, Startup che servono inference su GPU senza acquistare hardware e Team che fanno training, fine-tuning o batch processing con carichi variabili

Quando usarlo

01Avviare GPU cloud per esperimenti, notebook e sviluppo di modelli AI
02Deployare endpoint Serverless per inference API con container custom
03Eseguire fine-tuning, training o batch processing su GPU ad alta VRAM
04Ospitare workload AI con storage persistente e controllo sull'ambiente

Prezzi e piani

Quanto costa

A pagamento
ProPay-as-you-go con fatturazione al secondo per il compute. Pods: RTX A5000 $0,27/ora, L4 $0,39/ora, A100 PCIe $1,39/ora e H100 PCIe $2,89/ora. Serverless parte da $0,58/ora per GPU da 16 GB e arriva a $9,98/ora per B300; si pagano avvio, esecuzione e idle timeout dei worker. Container e volume disk costano $0,10/GB/mese mentre il Pod è attivo; il volume disk fermo costa $0,20, mentre i network volume partono da $0,07/GB/mese. Fonti: https://www.runpod.io/pricing, https://docs.runpod.io/serverless/pricing e https://docs.runpod.io/pods/pricing

Prezzi verificati il 2026-07-21

Punti forti

Copre più fasi del ciclo AI: esperimento, training, deploy, scaling e workload compute-heavy

I Pods danno controllo sull'ambiente, con accesso via SSH, JupyterLab, VS Code o Cursor

I worker Flex di Serverless scalano a zero quando restano inattivi, mentre i worker Active evitano il cold start restando sempre accesi

Limiti da pesare

Richiede competenze su Docker, container, handler, storage, sicurezza e costi cloud

Non sostituisce una API modello pronta come OpenAI, Anthropic, Gemini o OpenRouter

Il costo reale include avvio, esecuzione, idle timeout e storage; i worker Active vengono fatturati anche senza richieste

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Domande frequenti su Runpod

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