RunPod vs Novita AI : Le duel ultime des plateformes cloud IA axées sur les développeurs

Pour les développeurs, choisir la bonne plateforme cloud IA repose souvent sur trois critères : coût, facilité d’utilisation et scalabilité. Les deux plateformes Novita AI et RunPod proposent des infrastructures et des outils puissants basés sur des GPU pour déployer, entraîner ou exécuter des modèles d’IA — mais elles répondent à des besoins légèrement différents des développeurs.

• Novita AI excelle pour l’inférence rapide et abordable via des APIs plug-and-play et un accès serverless aux GPU — idéal pour les développeurs indépendants, les startups, les équipes produit qui ont besoin d’une intégration IA rapide sans se soucier du matériel ou de la configuration.

Le principal argument de vente de Novita est son faible coût. Des GPU équivalents coûtent souvent moitié moins cher que chez RunPod ou ses concurrents.

Vous pouvez vérifier si c’est le prix le plus bas ?

• RunPod se distingue par son environnement de développement mature, ses pods configurables et son support robuste pour les charges de travail d’inférence et d’entraînement — idéal pour les ingénieurs en ML ou les équipes de développement qui construisent et affinent des modèles, et qui ont besoin de contrôle, de scalabilité et de flexibilité d’infrastructure.

Dans cet article, nous détaillons les forces et les compromis de chaque plateforme pour vous aider à décider laquelle correspond le mieux à votre projet.

Présentation de Novita AI

Novita AI est une plateforme cloud qui rend le déploiement de modèles d’IA simple et abordable.

Elle propose plus de 200 APIs prêtes à l’emploi pour le langage, la vision, l’audio et plus encore, ainsi qu’une infrastructure cloud GPU pour des modèles personnalisés.

Les développeurs peuvent intégrer rapidement l’IA via des APIs REST simples ou lancer des instances GPU sans avoir à gérer de matériel. Avec sa focalisation sur une inférence fiable et à faible coût, Novita AI aide les développeurs indépendants et les entreprises à déployer facilement des fonctionnalités alimentées par l’IA.

Présentation de RunPod

RunPod est une plateforme cloud tout-en-un pour l’IA qui donne aux développeurs un accès à la demande à des GPU puissants pour l’entraînement, l’affinage et le déploiement de modèles. Avec des pods GPU disponibles dans plus de 30 régions mondiales (à la demande et spot), les utilisateurs peuvent lancer en quelques minutes tout, d’un notebook Jupyter à un cluster GPU multi-nœuds. Conçue pour les ingénieurs en ML et les équipes de développement, RunPod rend le scaling de l’IA simple et abordable — pas besoin d’équipe DevOps.

Comparaison de la scalabilité de RunPod et Novita AI

Novita AI propose des dizaines d’APIs, y compris des APIs LLM, image et vidéo, avec de nouvelles ajoutées en continu. Vous pouvez les essayer gratuitement directement dans le Playground. RunPod, bien qu’il ne propose pas d’APIs LLM prêtes à l’emploi, vous permet de déployer un grand modèle de langage (LLM) via ses workers vLLM préconfigurés.

Module GPU	RunPod	Novita AI
Serverless	✅ Inférence à court terme	✅ Inférence à court terme
Instance	✅ Instances GPU	✅ Instances GPU
Stockage	✅ Stockage persistant et stockage réseau	✅ Stockage persistant et stockage réseau
Bare Metal	❌ Non disponible	✅ Serveurs physiques dédiés
Affinage	✅ Service d’affinage intégré	❌ Non disponible directement
Clusters	✅ Distribué multi-GPU	✅ Distribué multi-GPU
Région	✅ La plupart des régions prennent en charge les clusters	⚠️ Seules deux régions prennent en charge les clusters

Différences serverless

RunPod Serverless

Novita AI serverless

Aspect	RunPod Serverless	Novita AI Serverless
Sélection du GPU	Modèle boîte noire — les GPU sont automatiquement attribués par la plateforme. Les utilisateurs ne peuvent pas choisir le type exact de GPU.	Modèle boîte blanche — Les utilisateurs sélectionnent explicitement le type de GPU (ex : RTX 3090, 4090, 5090, A100, H100, L40S) avant de créer un endpoint.
Tarification	Facturé selon le type de GPU automatiquement attribué au moment de l’exécution.	La tarification est transparente et affichée par type de GPU (ex : 0,000073 $/s pour RTX 3090, 0,000233 $/s pour RTX 4090, etc.).
Contrôle	Plus simple pour un déploiement rapide, mais moins de flexibilité pour l’optimisation du rapport coût/performance.	Plus flexible : les équipes peuvent équilibrer les besoins de coût, performance et VRAM en choisissant le GPU.

Différences de région

• RunPod : La plupart des régions prennent en charge à la fois les nœuds de région et les nœuds de cluster.

• Novita AI : Seules deux régions prennent actuellement en charge les deux types. Cependant, Novita AI lancera cette trimestre sa fonctionnalité de GPU de région avec cache amélioré, une capacité qui n’était auparavant disponible que pour les clients entreprise.

Nœuds de région

Définition : Nœuds centralisés de haute qualité conçus pour des charges de travail stables à long terme.

Caractéristiques clés :

• Calcul fiable et haute performance avec une capacité durable.
• Inclut du NAS (stockage attaché au réseau) pour un accès partagé aux données — adapté aux charges de travail nécessitant un accès répété aux jeux de données.
• Lignes dédiées et services auxiliaires pour une fiabilité de classe entreprise.
• Idéal pour des tâches à long terme comme l’entraînement de modèles et les services d’inférence continue.
• Note : le NAS ici est un stockage cache/partagé, pas un stockage permanent — les utilisateurs doivent toujours sauvegarder leurs données en externe.

Analogie : Comme un espace de bureau dédié — entièrement équipé et stable, idéal pour des projets à long terme.

Nœuds de cluster

Définition : Nœuds de calcul distribués et élastiques conçus pour une utilisation à court terme ou à la demande.

Caractéristiques clés :

• Pas de NAS, pas de stockage cache ou permanent à long terme.
• Pas de lignes dédiées ; les nœuds sont plus distribués et flexibles.
• Optimisé pour le calcul élastique à court terme et à grande échelle (ex : expériences uniques, tâches parallèles temporaires).
• Plus rentable mais moins adapté aux charges de travail permanentes.

Analogie : Comme un espace de coworking partagé — facile à utiliser, flexible et abordable, mais pas destiné à une résidence permanente.

Comparaison de la facilité d’utilisation de RunPod et Novita AI (exemple avec les instances GPU)

Novita AI

Étape 1. Choisir un modèle / Créer un modèle et choisir le GPU

• Sélectionnez un modèle préconfiguré (avec pilotes GPU, CUDA/cuDNN, frameworks et runtime déjà configurés) ou créez votre propre modèle personnalisé et choisissez les types de GPU et les quantités !

Étape 2. Confirmer le disque et la configuration

• Vérifiez et ajustez la configuration technique : type de GPU (ex : RTX 4090, VRAM, CPU, RAM), image de conteneur, commande de démarrage, variables d’environnement, ports exposés et taille du disque.

Étape 3. Confirmer le paiement

• Choisissez le mode de facturation (À la demande vs Spot, ou abonnement de 1 à 12 mois) et vérifiez le récapitulatif des tarifs (coût du GPU par heure, coût du disque par jour, totaux mensuels).

RunPod

Étape 1. Sélectionner le GPU

• Parcourez les types de GPU disponibles (ex : B200, H200, A40, RTX 5090). Vous pouvez filtrer par VRAM, région ou autres attributs.

Étape 2. Configurer l’instance

• Ce que c’est : Ajustez les options d’environnement et de runtime, la taille du volume de disque, et des options supplémentaires comme Chiffrement du volume, Accès terminal SSH, et si vous souhaitez démarrer automatiquement un notebook Jupyter.

RunPod dispose de plus de 50 modèles préconfigurés pour que vous n’ayez pas à personnaliser des paramètres complexes

Étape 3. Choisir le plan tarifaire

• Sélectionnez comment vous souhaitez payer pour l’instance.
• Options disponibles :
  • À la demande
  • Plan d’économies 3 mois
  • Plan d’économies 6 mois
  • Plan d’économies 12 mois
  • Spot

Comparaison des plans tarifaires de RunPod et Novita AI

Aspect tarifaire	RunPod	Novita AI
Niveau gratuit / Crédits	Pas de niveau gratuit permanent pour les GPU. Les nouveaux utilisateurs peuvent obtenir des crédits d’essai, et les startups éligibles peuvent recevoir jusqu’à 1 000 heures de H100 gratuites via le Programme Startup.	Pas de niveau gratuit permanent. Novita dispose également d’un programme pour les startups (ils annoncent jusqu’à 10 000 $ de crédits gratuits pour les startups éligibles)
Prix des instances GPU	Les instances GPU ont des tarifs horaires (facturés à la minute).	Les instances GPU ont des tarifs horaires (facturés à la minute).
Prix Spot	Inférieur au prix GPU à la demande	50% du prix GPU à la demande
Prix serverless		/Worker/sec

Type de stockage	Novita AI (Par Go/jour)	RunPod (Par Go/mois)
Disque de conteneur	0,005 $/Go/jour, inclut un quota gratuit de 60 Go	0,10 $/Go/mois
Disque (volume) persistant	0,005 $/Go/jour	0,10 $/Go/mois pour les pods en cours d’exécution (identique au disque de conteneur) 0,20 $/Go/mois pour les pods arrêtés
Volume réseau (stockage cloud)	0,002 $/Go/jour	0,07 $/Go/mois (<1 To) 0,05 $/Go/mois (≥1 To)

Sur RunPod, le stockage est facturé à la seconde, pas sous forme de frais mensuels fixes. Le tarif de « 0,10 $ par Go par mois » n’est qu’une référence : si vous conservez 1 Go pendant 30 jours complets, cela coûte environ 0,10 $. Si vous ne le conservez que quelques jours ou heures, le coût est calculé au prorata à la seconde, donc vous payez beaucoup moins.

Comparaison des prix GPU à la demande

Le principal argument de vente de Novita est son faible coût. Des GPU équivalents coûtent souvent moitié moins cher que chez RunPod ou ses concurrents.

Vous pouvez vérifier si c’est le prix le plus bas ?

RunPod ou Novita AI est-il meilleur pour les petites équipes ?

Aspect	RunPod	Novita AI	Lequel est meilleur pour les petites équipes ?
Instances GPU (facilité d’utilisation)	Étape 1 : Sélectionner le GPU Étape 2 : Configurer l’instance. Plus de 50 modèles préconfigurés Étape 3 : Sélectionner le tarif	Étape 1 : Choisir ou créer un modèle + GPU. Étape 2 : Configurer le disque, le runtime, les variables d’environnement. Étape 3 : Confirmer le paiement	Les deux sont simples. RunPod a plus de modèles ; Novita met l’accent sur la personnalisation et le faible coût.
Serverless	Attribution de GPU en boîte noire, déploiement rapide, mais tarification moins transparente.	Sélection de GPU en boîte blanche, tarification transparente par GPU, permet de contrôler les coûts.	Novita AI — tarification plus claire, meilleur rapport coût/performance.
Région	Couverture mature dans de nombreuses régions, stable pour les charges de travail à long terme, mais le choix de GPU est limité et la tarification opaque.	Nœuds de région avec tarification GPU transparente, fonctionnalités de cache à venir, mais moins de régions prises en charge actuellement.	Si vous avez besoin de stabilité et de couverture mondiale → RunPod.
Scalabilité	Prend en charge les clusters multi-GPU, le service d’affinage intégré, le stockage persistant. Adapté à l’entraînement distribué.	Prend en charge les clusters multi-GPU, le stockage persistant.	RunPod est meilleur pour l’entraînement à grande échelle et l’affinage
Tarification	Instances GPU facturées à la minute. Spot moins cher que le prix à la demande.	Généralement 50% moins cher que RunPod.	Novita est généralement beaucoup moins cher — avantageux pour les petites équipes avec un budget limité.
APIs	❌Pas d’APIs LLM préconfigurées, mais prend en charge le déploiement de workers vLLM.	✅Plus de 200 APIs prêtes à l’emploi (LLM, image, vidéo, embeddings, etc.), directement appelables via REST.	Novita AI est meilleur pour les équipes qui souhaitent des fonctionnalités IA rapides sans entraînement.

Pour les petites équipes/startups, Novita AI est généralement la meilleure option grâce à ses tarifs plus bas, sa flexibilité GPU et ses nombreuses APIs préconfigurées.

RunPod est plus performant pour les équipes axées sur l’entraînement à grande échelle, l’affinage et les workflows intégrés à GitHub.

Comment accéder à RunPod ?

Commencer avec RunPod est simple. Voici un guide étape par étape pour les développeurs :

1. Inscription : Rendez-vous sur runpod.io et créez un compte (vous pouvez vous inscrire avec une adresse e-mail ou utiliser une connexion unique avec des services comme Google/GitHub). Après avoir vérifié votre compte, vous accéderez au tableau de bord RunPod.
2. Lancer un pod GPU : Dans la console RunPod, accédez à la section “Cloud GPUs” ou “Pods” pour déployer votre première instance GPU. Vous devrez généralement :
   • Choisir une région (par exemple, US West, UE, etc.) et un type de GPU (ex : RTX 4090, A100) dans la liste des instances disponibles. Le tarif de chaque instance est affiché au fur et à mesure de votre sélection.
   • Sélectionner un modèle d’environnement. RunPod propose des modèles préconfigurés (comme Ubuntu avec CUDA, Jupyter Notebook, Stable Diffusion, etc.), ou vous pouvez utiliser votre propre image Docker. Pour un démarrage rapide, choisissez par exemple un modèle Jupyter Notebook pour avoir un IDE prêt à l’emploi.
   • Cliquer sur Déployer. En quelques secondes à une minute, RunPod lancera votre conteneur sur le GPU choisi. Vous verrez le statut du pod passer à “En cours d’exécution” dans le tableau de bord.
3. Se connecter et utiliser : Une fois le pod en cours d’exécution, vous pouvez vous y connecter. Si c’est un modèle Jupyter, une URL vous sera fournie pour ouvrir l’interface Jupyter dans votre navigateur (avec accès GPU). Pour d’autres environnements, vous pouvez ouvrir un shell web ou utiliser SSH (RunPod fournit les détails de connexion dans l’interface). Vous pouvez maintenant exécuter votre code ou entraîner votre modèle sur ce GPU distant.
4. Endpoints serverless (optionnel) : Si votre objectif est de déployer un endpoint d’inférence (serverless), RunPod dispose d’une section Serverless. Vous créerez un nouvel Endpoint, spécifierez un modèle ou utiliserez un modèle de service de modèle préconfiguré, et le déploierez. RunPod vous fournira une URL d’endpoint API. Cet endpoint se mettra à l’échelle automatiquement au fur et à mesure des requêtes. C’est idéal pour fournir une API à votre application sans avoir à garder un pod en cours d’exécution 24h/24 et 7j/7.
5. Gérer et surveiller : Dans le tableau de bord, vous pouvez voir vos pods en cours d’exécution, leur utilisation et vos informations de facturation/crédits. Vous pouvez arrêter ou supprimer des pods lorsqu’ils ne sont pas utilisés pour économiser de l’argent (car la facturation est à la seconde). Vous pouvez également configurer des politiques d’arrêt automatique (ex : supprimer un pod après une heure d’inactivité). Tout peut être géré via l’interface web dans un premier temps. Pour des utilisations avancées, explorez le CLI et l’API de RunPod pour scripter les déploiements au fur et à mesure que votre équipe grandit.

Comment accéder à Novita AI ?

Guide GPU

Étape 1 : Créer un compte

Créez votre compte Novita AI via notre site web. Après l’inscription, accédez à la section “Explorer” dans la barre latérale gauche pour consulter nos offres GPU et commencer votre parcours de développement IA.

Essayez Novita AI maintenant

Étape 2 : Explorer les modèles et les serveurs GPU

Choisissez parmi des modèles comme PyTorch, TensorFlow ou CUDA qui correspondent aux besoins de votre projet.

Sélectionnez ensuite votre configuration GPU préférée et les quantités de GPU — les options incluent les puissants L40S, RTX 4090 ou A100 SXM4, chacun avec des spécifications différentes de VRAM, RAM et stockage.

Étape 3 : Personnaliser votre déploiement

Personnalisez votre environnement en sélectionnant votre système d’exploitation préféré et les options de configuration pour garantir des performances optimales pour vos charges de travail IA et vos besoins de développement spécifiques.

Étape 4 : Lancer une instance

Sélectionnez “Lancer l’instance” pour démarrer votre déploiement. Votre environnement GPU haute performance sera prêt en quelques minutes, vous permettant de commencer immédiatement vos projets d’apprentissage automatique, de rendu ou de calcul.

Guide API (exemple avec Kimi K2)

Étape 1 : Se connecter et accéder à la bibliothèque de modèles

Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

Étape 2 : Choisir votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Commencer votre essai gratuit

Lancez votre essai gratuit pour explorer les fonctionnalités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Obtenir votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page “Paramètres”, vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installer l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec le LLM Novita AI. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs Python.

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="session_1g0vYAKH0Oir6vI6y4PZIGyFLVvuJiJDx0jZiEeYivQFmDr15mi83mWi-_bdrs0C-Q2hk281SCn1f4oUB49loQ==",
)

model = "moonshotai/kimi-k2-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 65536
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

Utilisation de l’Agent Sandbox (optionnel) : Novita dispose également d’une fonctionnalité Agent Sandbox accessible depuis le tableau de bord. Cela vous permet d’exécuter des agents IA ou du code dans un environnement sandbox entièrement géré avec isolation internet. Si votre cas d’utilisation implique des choses comme l’évaluation de code généré par un agent IA, cela peut être pratique. Vous pouvez l’explorer une fois que vous maîtrisez les bases.

Quand choisir Novita AI

• Budget serré — Novita est généralement environ 50% moins cher que RunPod pour l’utilisation GPU, avec un stockage très abordable et des crédits gratuits généreux pour les startups.
• Besoin de fonctionnalités rapides et sans tracas — Avec plus de 200 APIs préconfigurées (LLM, image, audio, vidéo), c’est idéal si vous souhaitez des fonctionnalités alimentées par l’IA sans gérer d’infrastructure.
• Préférez la simplicité et la rapidité — Parfait pour intégrer l’IA rapidement, surtout si l’entraînement/l’affinage n’est pas une priorité.

Idéal pour : Développeurs indépendants, startups, équipes produit qui ont besoin d’une intégration IA rapide sans se soucier du matériel ou de la configuration.

Quand choisir RunPod

• Planification de workflows d’entraînement complexes — Offre un support solide pour les clusters multi-GPU, le stockage persistant et les services d’affinage intégrés.
• Besoin de scalabilité ou de calcul robuste — Idéal pour entraîner des modèles volumineux, des configurations multi-nœuds ou des expériences à long terme.
• Préférez une standardisation sur l’ensemble des régions — Sa présence dans plus de 30 régions mondiales et sa vaste bibliothèque de modèles simplifient les déploiements.
• Travaillez étroitement avec des dépôts de code/GitHub — Le support intégré pour les Serverless Repos permet de déployer directement depuis des projets open-source sans effort.

Questions fréquemment posées

Puis-je déployer des clusters multi-GPU ?

Seul RunPod prend en charge cela nativement via sa fonctionnalité Instant Clusters. Novita AI prend actuellement en charge le scaling via serverless et le scaling vertical, mais pas les clusters gérés par l’utilisateur.

Quelle est la solution la moins chère pour exécuter un GPU 4090 ou A100 ?

Novita AI est généralement moins chère — proposant la RTX 4090 à ~0,35 $/heure et l’A100 à ~1,2 $/heure (avec des prix spot encore plus bas). RunPod offre plus de régions et de flexibilité, mais coûte légèrement plus cher par heure.

RunPod propose-t-il une API LLM comme OpenAI ?

Oui. RunPod propose des Endpoints Serverless utilisant vLLM, vous permettant de déployer des modèles Hugging Face et de les exposer via des APIs de style OpenAI. Vous pouvez appeler ces endpoints via REST ou les intégrer avec LangChain.

Novita AI est une plateforme cloud IA qui offre aux développeurs un moyen simple de déployer des modèles d’IA via notre API simple, tout en fournissant le cloud GPU abordable et fiable pour construire et scaler.

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