Misma GPU, hasta 28× el precio: la diferencia entre proveedores el 2026-10-10

La mayoría de las discusiones sobre el costo de las GPU empiezan por el chip: H100 o A100, B200 o L40S. Los datos dicen que el proveedor puede importar tanto como el chip. Si alquilas la misma tarjeta como 1 GPU on-demand, el 2026-10-10 la diferencia entre el precio rastreado más barato y el más caro iba de 1,3× en la B200 a 28× en la V100.

Este artículo reporta esas diferencias. No las explica, y no compara nada más allá de la tarifa por hora. Una oferta de un marketplace y una instancia propia del proveedor no son necesariamente el mismo producto. Esa diferencia tiene su propia sección más abajo.

La tabla de diferencias, 2026-10-10

Para cada chip: el precio rastreado más barato y el más caro para 1 GPU on-demand, el multiplicador entre ambos y cuántos proveedores rastreamos para esa tarjeta. Precios a 2026-10-10.

Los mismos multiplicadores como barras, en una única escala común (la longitud de la barra es proporcional a la diferencia):

Diferencia, más barato vs más caro (1 GPU, on-demand, 2026-10-10)

V100 16GB       ████████████████████████████  28×
A100 SXM 40GB   █████▌                        5,5×
A10 22GB        █████▎                        5,3×
RTX A4000 16GB  █████                         5,1×
RTX A5000 24GB  █████                         5,1×
RTX A6000 48GB  ███▊                          3,8×
L40S 45GB       ███                           3×
B200 192GB      █▎                            1,3×

Dos advertencias antes de sacar conclusiones:

• Algunas filas se apoyan en solo 2 proveedores (A10, A5000). Ahí, la diferencia es simplemente la brecha entre dos cotizaciones.
• El multiplicador solo describe los dos extremos. Los proveedores intermedios están en la página de cada chip.

Las filas están ordenadas por diferencia, no por generación de chip. Esta muestra es demasiado pequeña para sostener una tendencia por antigüedad, así que las secciones siguientes agrupan los chips según lo que contienen sus filas, no según una historia sobre ellos.

Diferencias en V100, A100 y A10

La V100 es el caso extremo. En el gráfico siguiente, la longitud de la barra es proporcional al precio por hora, en una escala común dentro del gráfico.

V100 16GB, 1 GPU on-demand, 2026-10-10

Vast.ai (marketplace)  █                             0,082 $/h
RunPod                 ██▎                           0,19 $/h
Verda                  ██▌                           0,206 $/h
Lambda                 █████████▌                    0,79 $/h
Paperspace             ████████████████████████████  2,30 $/h

El más barato es un 96 % menos que el más caro. La brecha no es un caso atípico frente a un grupo: los precios forman un grupo bajo (Vast.ai, RunPod, Verda), luego Lambda y luego Paperspace, solo.

La A100 SXM 40GB muestra una diferencia de 5,5× (82 % menos) entre 6 proveedores:

A100 SXM 40GB, 1 GPU on-demand, 2026-10-10

Vast.ai (marketplace)  █████                         0,362 $/h
Paperspace             ████████████████▎             1,15 $/h
Hyperstack             ███████████████████           1,35 $/h
RunPod                 █████████████████████████▎    1,79 $/h
Verda                  ██████████████████████████▌   1,89 $/h
Lambda                 ████████████████████████████  1,99 $/h

En este chip, Paperspace es la oferta más barata después de la de Vast.ai. En la V100, en la misma fecha, es la más cara. La posición de un proveedor no es estable entre chips, así que comprueba tarjeta por tarjeta en lugar de dar por hecho que un proveedor es "el barato".

La A10 22GB tiene una diferencia de 5,3× (81 % menos), pero solo entre dos cotizaciones, ambas en la tabla de arriba.

Diferencias en RTX A4000, A5000 y A6000

En la V100, la A100 y la A10, el precio más barato es una oferta de Vast.ai que nuestros datos etiquetan como marketplace. Eso tienta a leer la diferencia como "marketplace vs todos los demás". Las filas de workstation no encajan limpiamente con esa lectura: ninguna contiene una oferta identificada como marketplace en nuestros datos, y las diferencias siguen siendo amplias.

El gráfico pone las diez cotizaciones de workstation en una única escala común, de modo que se puedan comparar las longitudes entre las tres tarjetas:

Tarjetas workstation, 1 GPU on-demand, 2026-10-10

A4000  Hyperstack  ██▎                           0,15 $/h
A4000  RunPod      ███▊                          0,25 $/h
A4000  Paperspace  ███████████▎                  0,76 $/h

A5000  RunPod      ████                          0,27 $/h
A5000  Paperspace  ████████████████████▌         1,38 $/h

A6000  Hyperstack  ███████▌                      0,50 $/h
A6000  RunPod      ████████▊                     0,59 $/h
A6000  Verda       ██████████▎                   0,692 $/h
A6000  Lambda      ████████████████              1,09 $/h
A6000  Paperspace  ████████████████████████████  1,89 $/h

Eso es 5,1× (80 % menos) en la A4000, 5,1× (80 % menos) en la A5000 y 3,8× (74 % menos) en la A6000. También aparecen diferencias amplias en filas sin una oferta identificada como marketplace en los datos suministrados. Eso no nos dice cómo opera cada proveedor; solo nos dice que la brecha no se limita a las filas con una oferta etiquetada como marketplace.

Diferencias en B200 y L40S

La B200 192GB está en el otro extremo: cinco proveedores dentro de una banda de 1,3×, o un 25 % menos de arriba abajo. Misma regla que antes, las barras empiezan en cero en una escala común:

B200 192GB, 1 GPU on-demand, 2026-10-10

Hyperstack             █████████████████████         6,00 $/h
Vast.ai (marketplace)  ██████████████████████        6,25 $/h
Lambda                 ███████████████████████▌      6,69 $/h
Verda                  ██████████████████████████    7,42 $/h
RunPod                 ████████████████████████████  7,99 $/h

En la B200, la oferta del marketplace no es la más barata; lo es Hyperstack. Solo reportamos la observación: esta muestra no nos dice por qué el rango de la B200 es estrecho mientras que el de la V100 es amplio, y no vamos a adivinarlo. A este nivel de precio, incluso una diferencia estrecha merece una mirada.

La L40S 45GB se sitúa en un punto intermedio con una diferencia de 3× (67 % menos), con RunPod a 1,09 $/h entre los dos extremos que muestra la tabla.

Lo que el precio por hora no te dice

La tabla compara una sola cosa: el precio listado por hora de 1 GPU, on-demand. No compara las condiciones del servicio, y estas pueden diferir.

Nuestros datos etiquetan como ofertas de marketplace solo los precios de Vast.ai. No clasifican las otras ofertas, y aquí no puntuamos el modelo de servicio de ningún proveedor. La comparación es solo de precio.

Antes de tratar la fila más barata como un sustituto directo, comprueba estos puntos en los términos del propio proveedor:

• qué condiciones de disponibilidad e interrupción se aplican a la oferta;
• cómo es la configuración de host, red y almacenamiento, y cuánto cuestan además el almacenamiento y el egress;
• qué soporte, compromisos de uptime y tratamiento de datos obtienes;
• si la configuración exacta (memoria, interconexión, región) coincide con lo que necesitas.

Una diferencia amplia es una señal para mirar más de cerca, no un veredicto sobre qué oferta da mejor relación calidad-precio para tu carga de trabajo.

Los precios también se mueven

La diferencia es una instantánea, y los precios de un mismo proveedor pueden moverse de forma significativa en un mes. Los precios on-demand de Verda entre 2026-09-10 y 2026-10-10:

Una estimación de costo de la B200 basada en el precio de Verda del 2026-09-10 ya estaría desfasada un mes después. Lo mismo vale para cualquier presupuesto construido a partir de una comparación puntual.

Cómo usarlo

1. Empieza por la página del chip, no por la del proveedor. Abre la página de tu tarjeta para ver todos los proveedores rastreados lado a lado: V100, A100, A10, RTX A4000, A5000, A6000, L40S, H100, H200, B200. Los precios se recogen a diario, así que compruébalos antes de cada alquiler en lugar de fiarte de lo que viste la última vez.
2. Haz una preselección por precio y luego filtra por condiciones. Toma las pocas ofertas más baratas y repasa la lista de comprobación de arriba. Descarta todo lo que no cumpla tus requisitos.
3. Lleva la tarifa real a tu modelo de costos. La tarifa por hora es un solo dato de entrada. Las horas ociosas, la utilización y la opción de usar una API deciden el resto. ¿Es más barato hacer self-host o simplemente usar una API? y ¿Cuánto cuesta realmente ejecutar un LLM? recorren esa aritmética.

Conclusión

Elige el chip según la carga de trabajo. Después elige el proveedor a partir de los precios actuales en la página del chip, y comprueba tú mismo las condiciones del servicio antes de comprometerte.