RunPod vs Novita AI：面向开发者的终极云AI平台对决

Novita AI 介绍
RunPod 介绍
对比RunPod和Novita AI的可扩展性
对比RunPod和Novita AI的易用性（以GPU实例为例）
对比RunPod和Novita AI的定价方案
RunPod和Novita AI哪个更适合小团队？
如何访问RunPod？
如何访问Novita AI？
何时选择Novita AI
何时选择RunPod

对于开发者而言，选择合适的云AI平台往往取决于三个核心因素：成本、易用性和可扩展性。Novita AI 和 RunPod 都提供强大的GPU支撑基础设施和工具，可用于部署、训练或运行AI模型——但二者服务的开发者需求略有不同。

Novita AI 在快速、低成本的推理方面表现突出，通过即插即用的API和无服务器GPU访问实现——非常适合独立开发者、初创公司、产品团队，他们需要快速集成AI，无需操心硬件或配置问题。

Novita AI 的核心卖点是低成本。同等配置的GPU价格通常比RunPod或同类竞品低一半。

你可以查看这是否是最低价？

RunPod 的优势在于成熟的开发环境、可配置的Pod实例，以及对推理和训练工作负载的 robust 支持——非常适合需要控制权、可扩展性和基础设施灵活性的机器学习工程师或开发团队，用于构建和微调模型。

在这篇文章中，我们将拆解两个平台的优缺点，帮助你判断哪个更适合你的项目。

Novita AI 介绍

Novita AI 是一个让AI模型部署更简单、更实惠的云平台。

它提供超过200种开箱即用的API，覆盖语言、视觉、音频等领域，同时提供用于自定义模型的GPU云基础设施。

开发者可以通过简单的REST API快速集成AI，或启动GPU实例，无需处理硬件问题。凭借对低成本、高可靠推理的专注，Novita AI 帮助独立开发者和企业轻松上线AI驱动功能。

RunPod 介绍

RunPod 是一站式AI云平台，为开发者提供按需访问的高性能GPU，用于训练、微调和部署模型。GPU Pod实例覆盖全球30多个区域（同时提供按需和竞价实例），用户可在数分钟内快速启动从Jupyter Notebook到多节点GPU集群的任何资源。专为机器学习工程师和开发团队设计，RunPod 让AI扩展更简单、更实惠——无需DevOps支持。

对比RunPod和Novita AI的可扩展性

Novita AI 提供数十种API，包括LLM、图像、视频API，且持续新增。你可以在试验场中直接免费试用。RunPod 虽不提供开箱即用的LLM API，但支持通过其预配置的vLLM工作节点部署大语言模型（LLM）。

GPU模块	RunPod	Novita AI
无服务器	✅ 短期推理	✅ 短期推理
实例	✅ GPU实例	✅ GPU实例
存储	✅ 持久存储和网络存储	✅ 持久存储和网络存储
裸金属	❌ 不支持	✅ 专属物理服务器
微调	✅ 内置微调服务	❌ 不直接支持
集群	✅ 多GPU分布式	✅ 多GPU分布式
区域	✅ 大部分区域集群支持	⚠️ 仅两个区域集群支持

无服务器差异

RunPod 无服务器

Novita AI 无服务器

维度	RunPod 无服务器	Novita AI 无服务器
GPU选择	黑盒模型——GPU由平台自动分配，用户无法选择具体的GPU型号。	白盒模型——用户在创建端点前可明确选择GPU类型（如RTX 3090、4090、5090、A100、H100、L40S）。
定价	按运行时自动分配的GPU类型计费。	定价透明，按GPU类型单独展示（如RTX 3090 $0.000073/秒，RTX 4090 $0.000233/秒等）。
控制权	适合快速部署，但在成本性能优化方面灵活性较低。	更灵活：团队可通过选择GPU，平衡成本、性能和显存需求。

区域差异

RunPod：大部分区域同时支持区域节点和集群节点。

Novita AI：目前仅两个区域同时支持两类节点。不过Novita AI本季度将推出增强缓存区域GPU功能，该功能此前仅对企业客户开放。

区域节点

定义：专为长期、稳定工作负载设计的集中式高质量节点。

核心特性：

可靠、高性能的计算资源，容量可持续供应。
配备NAS（网络附加存储）用于共享数据访问——适合需要重复访问数据集的工作负载。
专属线路和辅助服务，满足企业级可靠性要求。
最适合长期任务，如模型训练和持续推理服务。
注意：此处的NAS是缓存/共享存储，非永久存储——用户仍需外部备份数据。

类比：就像专属办公空间——设施齐全且稳定，适合长期项目。

集群节点

定义：专为短期或按需使用设计的分布式弹性计算节点。

核心特性：

无NAS，无长期缓存或存储。
无专属线路，节点分布更广、更灵活。
针对短期、大规模弹性计算优化（如一次性实验、临时并行任务）。
成本更低，但不适合永久性工作负载。

类比：就像共享联合办公空间——易用、灵活、实惠，但不适合长期居住。

对比RunPod和Novita AI的易用性（以GPU实例为例）

Novita AI

步骤1：选择模板/创建模板并选择GPU

选择预构建模板（已预装GPU驱动、CUDA/cuDNN、框架和运行时），或创建自定义模板，选择GPU类型和数量！

步骤2：确认磁盘和配置

检查并调整技术配置：GPU类型（如RTX 4090、显存、CPU、RAM）、容器镜像、启动命令、环境变量、暴露端口和磁盘大小。

步骤3：确认支付

选择计费模式**（按需 vs 竞价，或1-12个月订阅）**，查看定价汇总（每小时GPU成本、每日磁盘成本、月度总费用）。

RunPod

步骤1：选择GPU

浏览可用的GPU类型（如B200、H200、A40、RTX 5090）。可按显存、区域或其他属性筛选。

步骤2：配置实例

说明：调整环境和运行时选项、磁盘卷大小，以及加密卷、SSH终端访问、是否自动启动Jupyter Notebook等附加选项。

RunPod 提供50多种预配置模板，无需自定义复杂参数。

步骤3：选择定价方案

选择实例的付费方式。
可选方案：
- 按需付费
- 3个月节省计划
- 6个月节省计划
- 1年节省计划
- 竞价实例

对比RunPod和Novita AI的定价方案

定价维度	RunPod	Novita AI
免费额度/积分	无永久免费GPU额度。新用户可获得试用积分，符合条件的初创公司可通过初创计划获得最多1000小时免费H100使用权	无永久免费额度。 Novita也有初创计划（宣传为符合条件的初创公司提供最多1万美元免费积分）
GPU实例价格	GPU实例按小时计费（按分钟结算）。	GPU实例按小时计费（按分钟结算）。
竞价价格	低于按需GPU价格	按需GPU价格的50%
无服务器价格		/工作节点/秒

存储类型	Novita AI（每GB/天）	RunPod（每GB/月）
容器磁盘	$0.005/GB/天，包含60GB免费额度	$0.10/GB/月
持久（卷）磁盘	$0.005/GB/天	$0.10/GB/月（运行中的Pod，与容器磁盘相同） $0.20/GB/月（已停止的Pod）
网络卷（云存储）	$0.002/GB/天	$0.07/GB/月（<1TB） $0.05/GB/月（≥1TB）

在RunPod上，存储按秒计费，而非固定月费。“$0.10/GB每月”只是参考价：如果存储1GB满30天，成本约$0.10。如果仅存储几天或几小时，成本会按秒按比例折算，实际支付金额低很多。

GPU按需价格对比

Novita AI 的核心卖点是低成本。同等配置的GPU价格通常比RunPod或同类竞品低一半。

你可以查看这是否是最低价？

RunPod和Novita AI哪个更适合小团队？

维度	RunPod	Novita AI	小团队更适合哪个？
GPU实例（易用性）	步骤1：选择GPU 步骤2：配置实例，50多种预配置模板步骤3：选择定价方案	步骤1：选择或创建模板+GPU。步骤2：配置磁盘、运行时、环境变量。步骤3：确认支付	两者都简单易用。 RunPod模板更多； Novita强调自定义和更低成本。
无服务器	黑盒GPU分配，快速部署，但定价透明度低。	白盒GPU选择，按GPU类型透明定价，支持成本控制。	Novita AI——定价更清晰，性价比更高。
区域	多区域覆盖成熟，长期工作负载稳定，但GPU选择有限、定价不透明。	区域节点GPU定价透明，缓存功能即将上线，但目前支持的区域较少。	如果需要稳定性和全球覆盖 → 选RunPod。
可扩展性	支持多GPU集群、内置微调服务、持久存储，适合分布式训练。	支持多GPU集群、持久存储。	RunPod更适合大规模训练和微调
定价	GPU实例按分钟计费。竞价价格低于按需。	通常比RunPod便宜50%。	Novita整体价格低得多，预算有限的小团队更有优势。
API	❌ 无预构建LLM API，但支持部署vLLM工作节点。	✅ 200多种开箱即用API（LLM、图像、视频、嵌入等），可通过REST直接调用。	Novita AI 更适合不需要训练、想要快速上线AI功能的团队。

对于小团队/初创公司，Novita AI 通常是更优选择，原因在于其更低的价格、GPU选择灵活性和丰富的预构建API。

RunPod 则在大规模训练、微调和GitHub集成工作流方面更有优势。

如何访问RunPod？

开始使用RunPod非常简单，以下是面向开发者的分步指南：

注册账号：访问 runpod.io 创建账户（可使用邮箱注册，或通过Google/GitHub等单点登录服务注册）。完成账户验证后，即可进入RunPod控制台。
启动GPU Pod：在RunPod控制台中，进入**“云GPU”或“Pod”**板块部署你的第一个GPU实例，通常需要：
- 选择区域（如美西、欧盟等）和GPU类型（如RTX 4090、A100），选择时即可看到对应价格。
- 选择环境模板。RunPod提供预构建模板（如预装CUDA的Ubuntu、Jupyter Notebook、Stable Diffusion等），也可使用自定义Docker镜像。快速入门可选择Jupyter Notebook模板，直接获得可用的IDE。
- 点击部署。数秒到一分钟内，RunPod就会在所选GPU上启动你的容器，控制台中Pod状态会变为“运行中”。
连接和使用：Pod运行后即可连接。如果是Jupyter模板，会提供URL，可在浏览器中打开Jupyter界面（由GPU驱动）。其他环境可打开Web Shell，或使用SSH（RunPod会在UI中提供连接信息）。现在你即可在该远程GPU上运行代码或训练模型。
无服务器端点（可选）：如果你的目标是部署推理端点（无服务器），RunPod设有专门的无服务器板块。你需要创建新端点，指定模型或使用预构建的模型服务模板并部署。RunPod会提供API端点URL，该端点会随请求量自动扩缩容。非常适合为应用提供API服务，无需24/7运行Pod。
管理和监控：在控制台中，你可以查看正在运行的Pod、其利用率以及积分/计费信息。不使用时可以停止或终止Pod以节省费用（按秒计费），还可设置自动关闭策略（如空闲1小时后自动终止Pod）。初期可通过Web UI完成所有管理操作。进阶使用可探索RunPod CLI和API，随着团队规模扩大实现部署脚本化。

如何访问Novita AI？

GPU指南

步骤1：注册账号 通过我们的网站创建Novita AI账户。注册后，导航到左侧边栏的“探索”板块，查看我们的GPU产品，开启你的AI开发之旅。

立即试用Novita AI

步骤2：浏览模板和GPU服务器 选择符合项目需求的模板，如PyTorch、TensorFlow或CUDA。然后选择你偏好的GPU配置和数量——可选强大的L40S、RTX 4090或A100 SXM4，各有不同的显存、RAM和存储规格。

步骤3：定制你的部署 选择你偏好的操作系统和配置选项，自定义环境，确保为你的特定AI工作负载和开发需求提供最佳性能。

步骤4：启动实例 选择“启动实例”开始部署。你的高性能GPU环境将在数分钟内就绪，可立即开始机器学习、渲染或计算项目。

API指南（以Kimi K2为例）

步骤1：登录并访问模型库 登录你的账户，点击模型库按钮。

步骤2：选择你的模型 浏览可用选项，选择适合你需求的模型。

步骤3：开始免费试用 开始免费试用，探索所选模型的能力。

步骤4：获取API密钥 为了通过API进行身份验证，我们会为你提供新的API密钥。进入“设置”页面，即可按照图示复制API密钥。

步骤5：安装API 使用你编程语言对应的包管理器安装API。安装完成后，将必要的库导入你的开发环境。使用API密钥初始化API，即可开始调用Novita AI LLM。以下是Python用户使用聊天补全API的示例。

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)

使用智能体沙箱（可选）： Novita 控制台还提供智能体沙箱功能。你可以在完全托管、网络隔离的沙箱环境中运行AI智能体或代码。如果你的用例涉及评估AI智能体生成的代码等内容，该功能会非常实用。熟悉基础操作后即可探索使用。

何时选择Novita AI

预算有限——Novita的GPU使用价格通常比RunPod低50%左右，存储价格也非常实惠，还为初创公司提供丰厚的免费积分。
需要快速、无负担的功能——凭借200多种预构建API（LLM、图像、音频、视频），如果你不想管理基础设施，想要快速上线AI驱动功能，它是理想选择。
偏好简洁和速度——非常适合快速集成AI，尤其是当训练/微调不是优先事项时。

最佳适用人群：独立开发者、初创公司、产品团队，需要快速集成AI，无需操心硬件或配置。

何时选择RunPod

规划复杂的训练工作流——提供强大的多GPU集群、持久存储和内置微调服务支持。
需要可扩展性或强大的算力——非常适合训练大模型、多节点部署或长期实验。
偏好跨区域标准化——覆盖全球30多个区域的布局和丰富的模板库简化了部署流程。
紧密配合代码/GitHub仓库工作——内置的Serverless Repos支持让你可以直接从开源项目轻松部署。

常见问题

可以部署多GPU集群吗？

只有RunPod通过其Instant Clusters功能原生支持该能力。Novita AI目前支持通过无服务器和垂直扩展扩容，但不支持用户管理的集群。

运行4090或A100 GPU哪个更便宜？

Novita AI通常更便宜——RTX 4090约$0.35/小时，A100约$1.2/小时（竞价价格更低）。RunPod提供更多区域和灵活性，但每小时成本略高。

RunPod是否提供类似OpenAI的LLM API？

L40S 的300-350W TDP和出色的每瓦性能使其成为对功耗敏感的部署场景的更优选择。H100（最高700W SXM5）需要大量基础设施支持。是的。RunPod提供基于vLLM的无服务器端点，支持部署Hugging Face模型，并通过OpenAI风格的API暴露服务。你可以通过REST调用这些端点，或将其与LangChain集成。

Novita AI 是一个AI云平台，为开发者提供简单API部署AI模型的便捷方式，同时提供实惠、可靠的GPU云用于构建和扩展AI应用。

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