Guida Costo · 6 min di lettura

# Quando il noleggio mensile batte quello orario.

Il prezzo orario è la risposta giusta per un lavoro che finisce oggi. Diventa la risposta sbagliata prima di quanto la maggior parte delle persone si aspetti — e il punto di pareggio è aritmetica, non opinione.

La risposta breve

- **Il nostro prezzo mensile:** $1,469 per un NVIDIA H100 PCIe — $2.01 all’ora se lo si divide
- **Il punto di pareggio:** Contro un cloud a $2.99/ora, il mensile conviene oltre le **492 ore** — circa 20 giorni
- **La vera domanda:** Non «quante ore calcolerò» ma «quante ore esisterà la macchina»
- **Dove l’orario vince:** Un lavoro che finisce oggi, o un carico realmente discontinuo che può tollerare l’espulsione

## Il punto di pareggio

Una NVIDIA H100 PCIe, al nostro prezzo mensile di $1,469, contro tre modi di noleggiare la stessa scheda a ore. Il punto di pareggio è il momento in cui il contatore le è costato quanto le costa un mese intero da noi.

**Ore prima che una durata mensile sia più economica della fatturazione oraria**

| Opzione oraria | All’ora | Un mese intero | Break-even | Risparmia con il 24/7 |
|---|---|---|---|---|
| Hyperscaler, on demand Gli sconti per uso vincolato richiedono un anno e un contratto | $6.98 | $5,095730 ore | 211 h 9 giorni | $3,626 ogni mese |
| Cloud GPU specializzato Fatturazione al secondo, nessun impegno | $2.99 | $2,183730 ore | 492 h 21 giorni | $714 ogni mese |
| Marketplace, livello community La macchina di qualcun altro, interrompibile | $1.89 | $1,380730 ore | 778 h 32 giorni | L’orario è più economico |
| La nostra durata mensile Dedicato, senza contatore, senza espulsione | $2.01derivata, non fatturata | $1,469 | — | — |

Le cifre orarie sono i prezzi di listino pubblici per la stessa scheda, osservati in August 2026. Non fatturiamo a ore; la cifra oraria sulla nostra riga è il prezzo mensile diviso per 730, mostrata solo per permettere il confronto tra le colonne.

## L’aritmetica

Tre righe, che vale la pena scrivere per esteso perché è la seconda quella in cui la maggior parte delle stime sbaglia.

Punto di pareggio, in ore

```
break_even_hours = monthly_price / hourly_price

# For this card, against a $2.99/hour cloud:
$1,469 / $2.99 = 492 hours = 20.5 days

# The mistake: counting only the hours you compute.
# The meter runs while the machine exists, not while it works.
hours_billed = hours_the_instance_is_running   # not hours of useful work
```

Un mese sono 730 ore. Se la sua macchina deve esistere per più di circa 20 giorni su trenta, una durata mensile è più economica — e ogni ora oltre quel punto è puro risparmio.

## Cosa nasconde un prezzo orario

La tariffa pubblicata è la parte che può confrontare. Questi tre sono la parte che non può confrontare, e insieme di solito contano più della tariffa stessa.

### Storage fatturato separatamente

Sulla maggior parte delle piattaforme a ore il disco è una voce di costo separata, fatturata per GB al mese, e continua a essere fatturata anche quando l’istanza è ferma. Un dataset da 2 TB può silenziosamente costare più della GPU in un mese di scarso utilizzo.

**Qui:** 2 × 2 TB NVMe è incluso nel prezzo, e nulla viene misurato a consumo.

### Traffico in uscita

Far *uscire* i pesi del suo modello, i checkpoint o l’output generato viene fatturato per gigabyte quasi ovunque. È il costo che compare solo quando il lavoro va a buon fine.

**Qui:** 1 Gbit/s, senza contatore, in entrambe le direzioni, nessuna eccedenza a qualsiasi volume.

### Avvio a freddo ed espulsione

Scaricare un modello da 140 GB su un’istanza nuova richiede da quindici a quaranta minuti che paga senza ottenere nulla in cambio. Sui livelli interrompibili lo paga di nuovo ogni volta che viene espulso a metà esecuzione.

**Qui:** la macchina è sua per tutta la durata. I pesi sono sui suoi dischi e vi restano.

## La trappola del tempo inattivo

È questo che trasforma una stima accurata in un conto tre volte più alto. La fatturazione al secondo sembra sicura perché può fermare l’istanza — e quasi nessuno lo fa, perché fermarla significa perdere lo stato che contiene.

**Costo mensile a diversi livelli di utilizzo effettivo, orario contro mensile**

| La macchina è in funzione | Ore | A $2.99/h | Il nostro mensile | Più economico |
|---|---|---|---|---|
| Poche ore a settimana | 12 h | $36 | $1,469 | Orario, per $1,433 |
| Orario lavorativo, giorni feriali | 176 h | $526 | $1,469 | Orario, per $943 |
| Ogni giorno, orario di lavoro | 240 h | $718 | $1,469 | Orario, per $751 |
| Continuously | 730 h | $2,183 | $1,469 | Mensile, per $714 |

Legga con attenzione la seconda riga. «Orario di lavoro, giorni feriali» sembra modesto ed è già dalla parte sbagliata della soglia — e presuppone che lei fermi diligentemente l’istanza ogni sera, il che richiede che su di essa non risieda nulla a cui lei tenga.

**Porre la domanda onesta.** Non «quante ore userò la GPU» ma «per quante ore questa macchina deve esistere». Un endpoint che risponde alle richieste, un modello su cui sta iterando, un dataset che non vuole riscaricare — tutti questi casi richiedono che la macchina esista continuativamente, qualunque cosa dica il grafico di utilizzo.

## Durate più lunghe

Se la risposta è «per un anno», nemmeno il prezzo mensile è il migliore disponibile. La stessa scheda sulle nostre tre durate:

**La stessa configurazione su ogni durata**

| Durata | Al mese | Pagato in anticipo | Risparmiato in un anno | Compromesso |
|---|---|---|---|---|
| Mensile fatturazione mensile, annullare in qualsiasi momento | $1,469 | $1,469 | — | Nessuno. Annulli prima della data di rinnovo e si ferma semplicemente. |
| 3 mesi durata di 3 mesi, 5% di sconto ogni mese | $1,396 | $4,188 | $876 | Pagato in anticipo, non rimborsato pro rata. È questo che si ottiene con lo sconto. |
| 12 mesi durata di 12 mesi, 12% di sconto ogni mese | $1,293 | $15,516 | $2,112 | Pagato in anticipo, non rimborsato pro rata. È questo che si ottiene con lo sconto. |

## Quando l’orario è davvero la scelta giusta

Non vendiamo a ore, quindi prenda questo per quello che è: i casi in cui dovrebbe rivolgersi altrove.

**Un lavoro che finisce oggi.** Un fine-tuning, un benchmark, un render. Lo noleggi a ore, paghi quattro ore, ed è fatto.

**Un carico realmente discontinuo, che tollera l’espulsione.** Se il suo lavoro esegue checkpoint in modo pulito e può essere interrotto a metà esecuzione, la capacità interrompibile è drasticamente più economica di qualsiasi soluzione dedicata.

**Ha bisogno di otto schede per sei ore, una tantum.** Una durata mensile su un nodo a 8 GPU per eseguire un solo esperimento è la scelta di acquisto sbagliata.

**Non lo sa ancora.** Noleggi a ore finché il grafico di utilizzo non le dice di cosa ha davvero bisogno, poi torni con un numero.

In tutti gli altri casi — un endpoint che deve rispondere, un modello con cui convive per un trimestre, una scheda che vuole tenere caricata — un mese costa meno del contatore e si comporta meglio. E a differenza di uno sconto per uso vincolato, qui una durata mensile non richiede contratto, né azienda, né verifica d’identità: è [un solo pagamento](https://gpuserver.io/it/guides/pay-in-crypto) e la macchina è sua.

## Ogni prezzo del catalogo è un prezzo mensile.

Nessun contatore, nessun costo per il traffico in uscita, nessuna voce di costo per lo storage, e nessun costo di attivazione da aggiungere.

[Sfoglia il catalogo](https://gpuserver.io/it/#catalog) [Leggi le guide](https://gpuserver.io/it/guides)

## Altre guide

- [Costo · 9 min Self-hosting contro un’API a pagamento per token Il break-even tra pagare un’API a token e noleggiare una GPU, calcolato sui nostri prezzi e sul nostro throughput — e le quattro cose che l’aritmetica non considera. Leggi la guida](https://gpuserver.io/it/guides/api-vs-self-hosting)
- [Pratica · 11 min Servire Llama 3.3 70B su un nodo Da una macchina consegnata a un endpoint compatibile con OpenAI, con i flag che contano e i due che dimezzano in silenzio il throughput. Leggi la guida](https://gpuserver.io/it/guides/serve-llama-70b)
- [Pratica · 10 min Fine-tuning di un modello da 70B su una scheda QLoRA su una sola GPU da 48 GB: cosa ci sta, quanto costa al mese, e perché il fine-tuning completo richiede una macchina di un altro livello. Leggi la guida](https://gpuserver.io/it/guides/lora-finetune)

---

Fonte: https://gpuserver.io/it/guides/monthly-vs-hourly/. Questo file è generato dagli stessi dati del sito web; se una cifra qui differisce da una pagina, la pagina è quella autorevole e questo file è obsoleto — la fonte canonica è https://gpuserver.io/.