Gemeinsam im Leitfaden „KI-Plattformen und -Infrastruktur“
AWS-Portfolio amazon-eigener Foundation-Modelle und Dienste für Text, Multimodalität, Sprache, den Bau eigener Modelle und UI-automatisierende Agenten.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Kostensensitiver Chat, Zusammenfassung und multimodale Analyse auf AWS
- Ein eigenes Frontier-Modell mit Nova Forge bauen
- Produktive UI-Workflows mit Nova-Act-Agenten automatisieren
Preise: Amazon Nova wird über AWS abgerechnet, in der Regel über Amazon Bedrock, mit nutzungsbasierten Preisen, die je nach Modell und Dienst variieren.
Preise ↗ · Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-09-04 geprüft.
Gemeinsam im Leitfaden „KI-Plattformen und -Infrastruktur“
Google Clouds Plattform zum Erstellen und Betreiben von KI-Modellen und -Agenten, jetzt Gemini Enterprise Agent Platform (früher Vertex AI).
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Benutzerdefinierte Modelle in Unternehmensumgebungen trainieren und bereitstellen
- Generative KI-Anwendungen in der Produktion erstellen und skalieren
- Den Modelllebenszyklus mit MLOps-Praktiken verwalten
Preise: Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert über Google Cloud und variiert nach Modell, Training und Serving-Ressourcen; neue Kunden erhalten kostenlose Credits.
Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-09-10 geprüft.
Gemeinsam im Leitfaden „KI-Plattformen und -Infrastruktur“
Microsofts Azure-Plattform zum Erstellen, Bewerten und Bereitstellen von KI-Anwendungen und -Agenten, jetzt Microsoft Foundry (früher Azure AI Foundry).
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Generative KI-Anwendungen in Unternehmens-Azure-Umgebungen erstellen
- Mehrstufige KI-Agenten bereitstellen und orchestrieren
- Modelle vor der Produktion bewerten und überwachen
Preise: Azure AI Foundry wird nutzungsbasiert nach Modell und Rechenleistung abgerechnet; integriert in die Azure-Abrechnung.
Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-10-09 geprüft.
Verglichen in „Fireworks AI vs Together AI vs Amazon Bedrock“
Inferenzplattform für das schnelle Bereitstellen und Feinabstimmen von quelloffenen generativen KI-Modellen.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Offene Modelle mit niedriger Latenz in Produktion bereitstellen
- Modelle mit eigenen Daten feinabstimmen
- Mit minimalen Codeänderungen von geschlossenen APIs migrieren
Preise: Nutzungsbasierte Abrechnung pro Token oder Volumen; für neue Nutzer gibt es kostenlose Credits, dedizierte Kapazität wird separat angeboten.
Preise ↗ · Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-09-10 geprüft.
Verglichen in „Fireworks AI vs Together AI vs Amazon Bedrock“
Cloud-Plattform zum Ausführen, Feinabstimmen und Hosten quelloffener KI-Modelle über serverlose und dedizierte Endpunkte.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Offene Modelle bereitstellen, ohne GPUs zu verwalten
- Modelle mit proprietären Daten feinabstimmen
- Inferenz für Produktionsanwendungen skalieren
Preise: Die Preise sind nutzungsbasiert: pro Token für serverlose Endpunkte und pro GPU-Stunde für dedizierte Kapazität; für neue Nutzer gibt es kostenlose Credits.
Preise ↗ · Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-10-09 geprüft.
Verwandt: gleiche Aufgabe Modelle selbst betreiben
KI-Cloud-Plattform für Workloads vom Training bis zur Inferenz, mit NVIDIA-GPU-Instanzen zu Abrechnung pro GPU-Stunde, Managed Kubernetes und Slurm sowie token-basierter Inferenz.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Modelle auf GPU-Clustern trainieren und feinabstimmen
- Produktionsinferenz für KI-Anwendungen betreiben
- Containerisierte Workloads mit Managed Kubernetes oder Slurm skalieren
Preise: Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert: GPU-Compute pro GPU-Stunde, dazu Speicher und Netzwerk, sowie token-basierte Inferenz über Token Factory. Einige Dienste sind als kostenlos gelistet und Promo-Credits verfügbar, eine allgemeine kostenlose Stufe gibt es jedoch nicht.
Preise ↗ · Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-10-09 geprüft.
Verwandt: gleiche Aufgabe Modelle selbst betreiben
Anbieter von KI-Cloud mit GPU-Clustern, verwalteten Kubernetes- und Slurm-Umgebungen und einer serverlosen Inferenz-API, die mit OpenAI-SDKs kompatibel ist.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Modelle auf GPU-Clustern trainieren und feinabstimmen
- Inferenz über eine serverlose, OpenAI-kompatible API ausführen
- Containerisierte Workloads auf verwaltetem Kubernetes oder Slurm betreiben
Preise: Nscale veröffentlicht keine Preisseite. Serverlose Inferenz wird nutzungsbasiert pro Token oder Anfrage abgerechnet, Rechenkapazität ist auch über Reservierungen verfügbar, und neue Konten erhalten laut Dokumentation ein kleines Gratisguthaben.
Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-09-10 geprüft.
Verwandt: gleiche Aufgabe Modelle selbst betreiben
Plattform zum Bereitstellen und Betreiben von Machine-Learning-Modellen als skalierbare APIs.
Kostenpflichtig
Anwendungsfälle
- Benutzerdefinierte Modelle als Produktions-APIs bereitstellen
- Inferenz skalieren, ohne GPUs zu verwalten
- Offene Modelle für Anwendungen betreiben
Preise: Dedizierte GPU-Compute wird pro Minute abgerechnet, Leerlauf ist kostenlos; Modell-APIs werden pro Million Tokens abgerechnet, neue Konten erhalten Credits.
Dokumentation ↗ · Quellen
Dieser Eintrag wurde zuletzt am 2026-10-09 geprüft.