コストガイド・6分で読了

# 月額レンタルが時間単位に勝つとき。

時間単位の料金は、今日中に終わるジョブには正しい答えです。ただし、たいていの人が思うより早く、それは間違った答えになります。損益分岐点は意見の問題ではなく、単純な算数です。

簡潔な答え

- **当社の月額料金:** NVIDIA H100 PCIeで$1,469—時間あたりに割ると$2.01
- **損益分岐点:** 1時間$2.99のクラウドに対して、**492時間**を超えると月額のほうが得になります—約20日です
- **本当に問うべきこと:** 「何時間分の計算をするか」ではなく、「マシンを何時間存在させるか」
- **時間単位が有利になる場面:** 今日中に終わるジョブ、または本当に間欠的で中断に耐えられる負荷

## 損益分岐点

NVIDIA H100 PCIeを1台、当社の月額$1,469で比較対象に、同じカードを時間単位で借りる3通りの方法と並べます。損益分岐点は、従量課金の累計額が当社の月額料金に達する時点です。

**月額契約が時間単位課金より安くなるまでの時間**

| 時間単位のプラン | 時間単位 | ひと月まるまる | Break-even | 24時間365日稼働で節約 |
|---|---|---|---|---|
| ハイパースケーラー、オンデマンド 確約利用割引には1年間の契約が必要です。 | $6.98 | $5,095730時間 | 211 h 9日 | $3,626 毎月 |
| GPU専門クラウド 秒単位課金、コミットメントなし | $2.99 | $2,183730時間 | 492 h 21日 | $714 毎月 |
| マーケットプレイス、コミュニティプラン 他人のマシン、中断可能 | $1.89 | $1,380730時間 | 778 h 32日 | 時間単位のほうが安い |
| 当社の月額契約 専有・計測課金なし・中断なし | $2.01算出値であり、課金対象外 | $1,469 | — | — |

時間単位の数字は、同じカードについてAugust 2026時点で観測した公開の定価です。当社は時間単位での請求は行っておらず、自社の行にある時間あたりの数字は、月額料金を730で割ったもので、列同士を比較できるようにするためだけに示しています。

## 計算

3つの項目があり、書き出しておく価値があります。2つ目の項目こそ、たいていの見積もりが狂うところだからです。

損益分岐点（時間）

```
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
```

1か月は730時間です。マシンを30日のうち約20日を超えて稼働させる必要があるなら、月額契約のほうが安くなります。それ以降の1時間はすべて純粋な節約になります。

## 時間単価が隠しているもの

公表されている料金は比較できる部分です。この3つは比較できない部分であり、合わせると料金そのものより重要になることが多いのです。

### 個別課金されるストレージ

時間単位課金のプラットフォームの多くでは、ディスクは別建ての請求項目で、GBあたり月額で課金され、インスタンスを停止していても課金され続けます。2TBのデータセットは、稼働率の低い月にはGPU本体より高くつくことも、気づかないうちに起こり得ます。

**当社では:**2 × 2 TB NVMeが料金に含まれており、計測課金は一切ありません。

### 送信トラフィック

モデルの重み、チェックポイント、生成した出力を*外に*持ち出すのは、ほとんどどこでもギガバイト単位で課金されます。作業が成功して初めて発生するコストです。

**当社では:**1 Gbit/s、双方向とも無制限で、どれだけ使っても超過料金はかかりません。

### コールドスタートと中断

140GBのモデルを新しいインスタンスに読み込むだけで、15分から40分は何も得られないまま課金されます。中断可能プランでは、実行途中で中断されるたびに、この時間をまた払い直すことになります。

**当社では:**マシンは契約期間中お客様のものです。重みはディスクに置かれたまま残ります。

## アイドル時間の罠

これが、慎重に見積もった額を3倍の請求書に変えてしまう要因です。秒単位課金は、インスタンスを止められるから安全に感じられます。しかし実際に止める人はほとんどいません。止めればそこにある状態を失うことになるからです。

**実際の稼働率別に見た月額コスト、時間単位 対 月額**

| マシンが稼働し続ける | 時間 | $2.99/時間 | 当社の月額 | 安い方 |
|---|---|---|---|---|
| 週に数時間 | 12 h | $36 | $1,469 | 時間単位（$1,433別） |
| 平日の勤務時間 | 176 h | $526 | $1,469 | 時間単位（$943別） |
| 毎日、業務時間中 | 240 h | $718 | $1,469 | 時間単位（$751別） |
| Continuously | 730 h | $2,183 | $1,469 | 月額、$714別 |

2行目をよく見てください。「平日の業務時間中」は控えめに聞こえますが、それだけですでに損益分岐点の向こう側です。しかもこれは、毎晩きちんとインスタンスを停止することを前提としており、それには大切なデータが何もそこに残っていないことが条件になります。

**正直に問いかけてください。** 「GPUを何時間使うか」ではなく、「このマシンを何時間存在させる必要があるか」です。リクエストに応答し続けるエンドポイント、改良を重ねているモデル、再ダウンロードしたくないデータセット。これらはすべて、使用率グラフが何を示していようと、マシンが継続して存在している必要があります。

## より長い契約期間

答えが「1年間」であれば、月額価格もまた最善の選択ではありません。同じカードを当社の3つの契約期間で比較すると:

**各契約期間で同じ構成**

| 契約期間 | 月額 | 前払い | 1年間での節約額 | トレードオフ |
|---|---|---|---|---|
| 月額 月払い、いつでも解約可能 | $1,469 | $1,469 | — | ありません。更新日より前に解約すれば、それだけで終了します。 |
| 3か月 契約期間3か月、毎月5%オフ | $1,396 | $4,188 | $876 | 前払いで、日割り返金はありません。それが割引と引き換えに得られるものです。 |
| 12か月 契約期間12か月、毎月12%オフ | $1,293 | $15,516 | $2,112 | 前払いで、日割り返金はありません。それが割引と引き換えに得られるものです。 |

## 時間単位が本当に正しい選択になるとき

当社では時間単位の販売は行っていません。ですので、これはそのとおりに受け取ってください。他社に行くべきケースの一覧です。

**今日中に終わるジョブ。**ファインチューニング1回、ベンチマーク1回、レンダリング1回。時間単位で借りて、4時間分払えば、それで終わりです。

**本当に間欠的で、中断に耐えられる負荷。**作業がきれいにチェックポイントを取れて、実行途中で強制終了されても構わないなら、中断可能なリソースは専有型よりも劇的に安く済みます。

**8枚のカードを6時間だけ、一度きり必要な場合。**1回の実験のために8GPUノードを月単位で契約するのは、買い方として合っていません。

**まだ分からない場合。**使用率グラフが実際に必要な量を教えてくれるまで、時間単位で借りてください。数字が見えたら、あらためて検討しましょう。

それ以外のケース、たとえば応答し続ける必要があるエンドポイント、四半期単位で使い続けるモデル、常時ロードしておきたいカードなどでは、月額のほうが従量課金より安く、動作も安定します。しかも確約利用割引と違い、当社の月額契約には契約書も、法人登記も、本人確認も必要ありません。[支払いは一度だけ](https://gpuserver.io/ja/guides/pay-in-crypto)で、マシンはお客様のものになります。

## カタログのすべての価格は月額です。

計測課金なし、送信トラフィック料金なし、ストレージの個別請求なし、そのうえ初期費用も加算されません。

[カタログを見る](https://gpuserver.io/ja/#catalog) [ガイドを読む](https://gpuserver.io/ja/guides)

## その他のガイド

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出典: https://gpuserver.io/ja/guides/monthly-vs-hourly/。このファイルはウェブサイトと同じデータから生成されています。ここに記載された数値がページの内容と異なる場合、ページの内容が正となり、このファイルは古い情報です。正式な出典はhttps://gpuserver.io/です。