Anyscale Preise 2025: Eine klare Aufschlüsselung der Kosten & Modelle

Ein großes Projekt im Bereich künstliche Intelligenz in Angriff zu nehmen, ist aufregend – bis die Rechnung für die Rechenleistung ins Haus flattert. Da immer mehr Unternehmen leistungsstarke Tools zur Entwicklung und zum Betrieb von KI einsetzen, ist es unerlässlich, die Kosten im Griff zu haben. Einer der großen Namen in diesem Bereich ist Anyscale, das Unternehmen hinter dem beliebten Open-Source-Framework Ray.

Anyscale bietet eine leistungsstarke Plattform für verteiltes Rechnen, aber die Preisgestaltung kann auf den ersten Blick etwas verwirrend wirken. Wenn Sie versuchen, ein Budget für Ihre KI-Workloads zu erstellen, benötigen Sie eine klare Vorstellung davon, wie Ihnen Kosten in Rechnung gestellt werden und was Ihre Endabrechnung beeinflusst. Dieser Leitfaden führt Sie durch die gesamte Preisstruktur von Anyscale, weist auf einige versteckte Kosten hin, die Sie vielleicht nicht erwarten, und hilft Ihnen herauszufinden, ob es die richtige Lösung für Ihr Team ist.

Was ist Anyscale?

Anyscale ist eine verwaltete Plattform, die auf Ray aufbaut, einem Open-Source-Framework, das Entwicklern hilft, ihre KI- und Python-Anwendungen zu skalieren. Im Klartext: Ray macht es einfacher, ein Programm, das auf Ihrem Laptop läuft, auf Hunderte oder sogar Tausende von Maschinen in der Cloud zu verteilen. Dies ist enorm wichtig für rechenintensive Aufgaben wie das Training von großen Sprachmodellen, die Verarbeitung riesiger Datensätze und das Bereitstellen komplexer KI-Anwendungen.

Die Entwickler von Ray gründeten später Anyscale, um eine unternehmensreife Version der Plattform anzubieten. Sie kümmert sich um die gesamte komplizierte Infrastrukturarbeit, sodass sich Ihr Team auf die Entwicklung von KI-Apps konzentrieren kann, anstatt sich mit Servern herumzuschlagen. Anyscale möchte Unternehmen helfen, die „KI-Komplexitätsmauer“ zu überwinden – jenen Punkt, an dem eine verwickelte Infrastruktur, verschiedene Hardwaretypen (wie GPUs und CPUs) und eine Ansammlung von Frameworks zu explodierenden Kosten und langsamem Fortschritt führen. Sie bieten eine einzige Plattform zur Verwaltung des gesamten KI-Lebenszyklus, von der Datenaufbereitung bis zum Modelltraining und zur Bereitstellung.

Ein tiefer Einblick in das Anyscale-Preismodell

Die Preisgestaltung von Anyscale ist flexibel, was oft eine nette Umschreibung dafür ist, dass es etwas kompliziert werden kann. Das Modell ist größtenteils nutzungsbasiert, was bedeutet, dass Sie für die Rechenressourcen bezahlen, die Sie tatsächlich nutzen. Schauen wir uns die Hauptkomponenten genauer an.

Pay-as-you-go vs. feste Verträge

Anyscale bietet Ihnen zwei Hauptmöglichkeiten, die Plattform zu nutzen:

• Pay-as-you-go (Nutzungsbasierte Zahlung): Dies ist die unkomplizierteste Option. Sie zahlen nur für die genutzte Rechenzeit und werden nach Verbrauch abgerechnet. Es ist ein guter Ausgangspunkt für Teams, die gerade erst anfangen, die Plattform auszuprobieren oder mit unvorhersehbaren Arbeitslasten zu tun haben. In der Regel können Sie mit einem kostenlosen Startguthaben beginnen, um alles ohne große Vorabverpflichtung zu testen.

• Feste Verträge (Committed Contracts): Für größere Unternehmen mit besser planbaren, hochvolumigen Anforderungen bietet Anyscale Verträge mit Nutzungsverpflichtung an. Diese Verträge gewähren Ihnen Rabatte, wenn Sie sich zu einem bestimmten Ausgabenniveau verpflichten. Dies ist wesentlich sinnvoller für Arbeit auf Produktionsebene, bei der Sie Ihre Ressourcenanforderungen im Voraus gut einschätzen können.

Gehostet vs. Bring Your Own Cloud (BYOC)

Sie können auch wählen, wie Sie die Plattform bereitstellen, und diese Wahl hat direkte Auswirkungen auf Ihre Rechnung und die Verwaltung Ihrer Daten:

• Gehostet: Anyscale kümmert sich um die gesamte Infrastruktur für Sie. Dies ist der schnellste Weg, um loszulegen, da auf Ihrer Seite keine Einrichtung erforderlich ist. Sie nutzen die von Anyscale gehostete Rechenleistung, und Ihre Kreditkarte wird monatlich direkt belastet. Ideal, um schnell voranzukommen und neue Ideen auszuprobieren.

• Bring Your Own Cloud (BYOC): Bei dieser Option stellen Sie Anyscale in Ihrer eigenen Cloud-Umgebung (wie AWS, GCP oder Azure) oder sogar auf Ihren eigenen Servern bereit. Dies gibt Ihnen mehr Kontrolle darüber, wo Ihre Daten gespeichert und wie sie gesichert werden, da alles in Ihrem eigenen Netzwerk läuft. Sie können auch vorhandene GPU-Reservierungen bei Ihrem Cloud-Anbieter nutzen. In diesem Fall erfolgt die Abrechnung in der Regel über den Marktplatz Ihres Cloud-Anbieters.

Die Kernkosten: Bezahlung pro Stunde

Das Herzstück der Anyscale-Preisgestaltung ist die stündliche Gebühr für Recheninstanzen. Die Kosten variieren stark je nach der Hardware in der Instanz. Obwohl Anyscale keine einfache, einheitliche Preisliste hat, gibt ihre offizielle Preisseite einen ziemlich guten Eindruck von der Struktur.

Hier ist eine kurze Tabelle, um Ihnen eine Vorstellung zu geben, basierend auf ihrem gehosteten Angebot. Denken Sie daran, dass sich diese Preise ändern können und je nach Region und Cloud-Anbieter variieren.

Instanz enthält:	Kosten pro Stunde (ab)
Nur CPU	0,0112 $ /Std.
NVIDIA T4 GPU	0,1264 $ /Std.
NVIDIA L4 GPU	0,1966 $ /Std.
NVIDIA A10G GPU	0,3545 $ /Std.
NVIDIA A100 GPU	0,6388 $ /Std.
NVIDIA H100 GPU	1,8603 $ /Std.

Was beeinflusst Ihre endgültige Anyscale-Rechnung?

Der Preis für eine Instanz ist nur der Anfang. Einige andere Faktoren können Ihre Endrechnung erheblich beeinflussen. Ein Verständnis dieser Variablen ist der Schlüssel, um Ihr Budget im Griff zu behalten.

Ihre Wahl der Rechenleistung: GPUs, CPUs und TPUs

Der mit Abstand größte Kostentreiber ist die von Ihnen gewählte Hardware. Wie Sie in der Tabelle sehen können, kostet eine Stunde auf einer High-End-H100-GPU mehr als das 160-fache einer Stunde auf einer reinen CPU-Instanz.

Obwohl leistungsstarke GPUs das Training und die Inferenz beschleunigen können, benötigen Sie sie nicht immer. Ray und Anyscale sind für gemischte Cluster ausgelegt, sodass Sie verschiedene Instanztypen kombinieren können. Zum Beispiel könnten Sie günstigere CPU-Knoten für die Datenaufbereitung verwenden und dann für das eigentliche Modelltraining zu teureren GPU-Knoten wechseln – alles im selben Job. Die richtige Mischung zu finden, ist ein entscheidender Teil der Kostenkontrolle.

Umfang und Dauer der Arbeitslast

Der zweite wichtige Faktor ist ziemlich einfach: wie viel und wie lange Sie die Plattform nutzen.

• Anzahl der Knoten: Ein Trainingsjob, der auf 100 Maschinen läuft, kostet pro Stunde 100-mal mehr als derselbe Job auf einer einzelnen Maschine.

• Jobdauer: Ein Modell, dessen Training einen ganzen Tag dauert, ist natürlich teurer als eines, das in einer Stunde fertig ist.

• Leerlaufzeit: Anyscale verfügt über Funktionen wie das automatische Anhalten von Clustern, um zu vermeiden, dass Sie für ungenutzte Ressourcen bezahlen, aber Sie müssen dies dennoch verwalten. Ein Kunde erwähnte in einem Google Cloud-Blogbeitrag, dass er über 18.000 GPU-Stunden pro Monat spart, nur weil Anyscale Cluster so schnell hoch- und herunterfahren kann.

Die versteckten Kosten: Komplexität und Entwicklerzeit

Nun zu den Kosten, die auf keiner Rechnung auftauchen: die Zeit Ihres Teams. Eine so leistungsstarke Plattform wie Anyscale hat eine Lernkurve, besonders wenn Ihr Team noch nicht mit Ray und verteiltem Rechnen vertraut ist.

Eine Bewertung auf ihrer AWS Marketplace-Seite bringt es auf den Punkt: „Die Plattform hat eine spürbare Lernkurve, insbesondere für Teams, die mit den Konzepten von Ray nicht vertraut sind.“ Das bedeutet, Ihre Ingenieure könnten viel Zeit mit Debugging, der Optimierung von Workloads und dem Herumspielen mit Konfigurationen verbringen, anstatt Ihr eigentliches Produkt zu entwickeln. Obwohl Anyscale Ihnen Werkzeuge an die Hand gibt, um dies zu erleichtern, ist es keine Plug-and-Play-Lösung. Für einige Teams können die Kosten für die Einstellung spezialisierter Ingenieure zur Verwaltung des Systems die Vorteile überwiegen.

Ist nutzungsbasierte Preisgestaltung immer das beste Modell für KI?

Genau für das zu bezahlen, was man nutzt, klingt großartig, und für Bereiche wie Forschung und Entwicklung ist es das oft auch. Aber wenn man dieses Modell auf andere KI-Anwendungen anwendet, insbesondere auf kundenorientierte, kann es kompliziert werden.

Das Problem unvorhersehbarer Kosten

Stellen Sie sich vor, Sie betreiben einen E-Commerce-Shop und nutzen einen KI-Agenten zur Abwicklung des Kundensupports. Ihr Support-Ticket-Aufkommen mag den größten Teil des Jahres stabil sein, aber während der Weihnachtszeit verdreifacht es sich. Mit einem nutzungsbasierten Preismodell, das an die Rechenleistung gekoppelt ist, würde Ihre Rechnung für die Support-Automatisierung genau dann in die Höhe schnellen, wenn Ihre Verkäufe auf dem Höhepunkt sind.

Diese Art von Unvorhersehbarkeit kann die Budgetplanung zu einem echten Albtraum machen. Sie stehen vor der Wahl, entweder für mehr Ressourcen zu bezahlen, als Sie benötigen (und Geld zu verschwenden), oder eine langsame Leistung zu riskieren, wenn Sie es sich am wenigsten leisten können. Die Kosten sind nicht an den Wert gebunden, den die KI liefert (wie die Anzahl der gelösten Tickets), sondern an die reine Serverzeit, die sie verbraucht.

Ein einfacherer Weg für die Support-Automatisierung: Vorhersehbare, wertbasierte Preisgestaltung

Für Geschäftsfunktionen wie Kundenservice oder interne IT-Hilfe kann ein anderer Ansatz weitaus sinnvoller sein. Anstatt auf der Grundlage der zugrunde liegenden Rechenleistung abzurechnen, gehen einige moderne KI-Plattformen zu einer wertbasierten Preisgestaltung über, die mit den Geschäftszielen verknüpft ist.

Zum Beispiel ist eesel AI eine Plattform, die speziell für die Support-Automatisierung entwickelt wurde. Sie lässt sich in nur wenigen Minuten in Ihren bestehenden Helpdesk (wie Zendesk oder Freshdesk) und Ihre Wissensquellen integrieren. Anstatt Ihnen pro GPU-Stunde Kosten in Rechnung zu stellen, bietet eesel AI klare, vorhersehbare Pläne, die auf der Anzahl der KI-Interaktionen basieren, die Sie jeden Monat haben.

Dieses Modell hat einige echte Vorteile:

• Ihr Budget bleibt vorhersehbar. Sie wissen genau, wie Ihre Rechnung aussehen wird, ohne böse Überraschungen. Die Pläne basieren auf dem Volumen der Lösungen, nicht darauf, wie stark die CPU ausgelastet ist.

• Keine Gebühren pro Lösung. Im Gegensatz zu vielen anderen Tools basieren die Pläne von eesel AI auf der Gesamtkapazität, sodass Sie nicht für einen geschäftigen Monat bestraft werden. Ihre Kosten geraten nicht außer Kontrolle, nur weil Sie erfolgreich sind.

• In Minuten einsatzbereit, nicht in Monaten. Wo Anyscale ernsthaftes technisches Fachwissen erfordert, ist eesel AI eine Self-Service-Lösung. Sie können Ihren Helpdesk mit einem Klick verbinden und schnell live gehen, ohne ein Team von Ingenieuren für verteilte Systeme zu benötigen.

• Sicherer Rollout. Ein leistungsstarker Simulationsmodus lässt Sie testen, wie die KI bei Tausenden Ihrer vergangenen Tickets abschneiden wird, bevor Sie sie für Kunden aktivieren. Dies gibt Ihnen eine genaue Prognose der Lösungsraten und wie viel Sie sparen werden.

Während Anyscale ein phänomenales Werkzeug für den Aufbau maßgeschneiderter, groß angelegter KI-Systeme von Grund auf ist, bietet eine Plattform wie eesel AI eine schnellere, vorhersehbarere und budgetfreundlichere Lösung für spezifische Geschäftsprobleme wie die Automatisierung Ihres Support-Desks.

Dieses Video vom Ray Summit untersucht, wie verschiedene Preisstrategien, einschließlich derer, die mit den Preisen von Anyscale zusammenhängen, über den Erfolg von KI-Produkten entscheiden können.

Die Preisgestaltung von Anyscale verstehen

Anyscale bietet eine leistungsstarke und flexible Plattform zur Skalierung rechenintensiver KI-Workloads, die vollständig auf dem branchenüblichen Ray-Framework basiert. Das Preismodell spiegelt diese Flexibilität wider, mit Pay-as-you-go- und Committed-Use-Optionen, die es Ihnen ermöglichen, genau für die Rechenleistung zu bezahlen, die Sie benötigen.

Aber diese Leistungsfähigkeit geht mit einer gewissen Komplexität einher. Ihre endgültige Rechnung hängt stark von Ihrer Wahl der Hardware, dem Umfang Ihrer Jobs und der Fähigkeit Ihres Teams ab, alles zu optimieren. Manchmal stecken die größten Kosten in den Ingenieurstunden, die für eine gute Verwaltung der Plattform erforderlich sind.

Für Unternehmen, die spezifische Probleme wie die Automatisierung des Kundensupports lösen möchten, ohne sich mit der Verwaltung komplexer Infrastrukturen herumschlagen zu müssen, lohnt es sich, andere Optionen zu prüfen. Plattformen wie eesel AI bieten ein einfacheres, vorhersehbareres Preismodell, das Ihre Kosten direkt an den Geschäftswert koppelt und es Ihnen ermöglicht, leistungsstarke KI schnell und mit finanzieller Sicherheit einzusetzen.