Precio de alquiler de H100: qué pagas y por qué

¿Cuánto cuesta alquilar una H100 por hora?

Si buscas precio de alquiler de H100 en la nube, te encuentras horquillas que van desde 1,50 € hasta 4,50 € por hora según el proveedor, la región y el tipo de instancia. No hay una tarifa única: una H100 PCIe con 80 GB de VRAM cuesta menos que una SXM con NVLink, y el alquiler on-demand siempre es más caro que el spot o el reservado. En la práctica, para entrenar un LLM mediano (7B-13B parámetros) necesitas entre 200 y 500 horas, así que la diferencia de 1 €/hora se convierte en cientos de euros. Por eso, lo primero es entender qué incluye el precio: memoria, almacenamiento efímero, red y soporte.

Mi consejo: no mires solo la tarifa por hora. Mira el coste por hora efectivo, que incluye el tiempo de arranque, el almacenamiento y la transferencia de datos. En algunos proveedores, una H100 a 2 €/hora sale más cara que una a 2,50 € si te cobran 0,10 € por GB de almacenamiento y tienes que subir un dataset de 500 GB. Yo he llegado a pagar un 20% más de lo que anunciaban por no leer la letra pequeña.

Comparativa de precios de alquiler de H100: proveedores y modelos

He probado los principales proveedores durante los últimos meses. Esto es lo que he visto (precios aproximados por hora, sin contratos anuales):

La comparativa de precios de alquiler de H100 no es solo de tarifa. AWS y Azure te ofrecen red infiniband de alta velocidad, imprescindible para entrenamiento distribuido con varias GPUs. Lambda y Vast.ai suelen tener red Ethernet de 10-25 Gbps, suficiente para fine-tuning con una o dos GPUs, pero insuficiente para entrenar un modelo de 70B desde cero. Si tu trabajo es fine-tuning, no necesitas infiniband; si es pre-entrenamiento, sí.

Alquilar H100 en la nube para entrenar LLM: costes reales

Alquilar H100 en la nube para entrenar LLM no es solo pagar la GPU. Tienes que sumar el almacenamiento de checkpoints, el tráfico de salida y el tiempo de prueba y error. Un ejemplo típico: fine-tuning de un modelo de 7B con LoRA en un dataset de 100k ejemplos. Con una H100, tardas unas 8-12 horas. A 2 €/hora, son 16-24 €. No es caro. Pero si entrenas desde cero un modelo de 13B con 200k pasos, necesitas 4 GPUs durante 3 días: 4 GPUs x 72 horas x 2 € = 576 €. Ahí es donde la elección del proveedor importa.

Mi recomendación: para experimentos cortos, usa Vast.ai o Lambda. Para entrenamientos largos, reserva instancias en AWS o Azure con descuento por 1-3 meses. He visto a gente ahorrar un 40% reservando 1 mes en AWS en vez de pagar on-demand.

Dónde alquilar una GPU H100 más barata: opciones y riesgos

Si buscas dónde alquilar una GPU H100 más barata, tienes dos caminos: los hyperscalers (AWS, Azure, GCP) con precios altos pero fiabilidad garantizada, y los mercados alternativos (Vast.ai, RunPod, Salad) donde puedes encontrar tarifas de 1,20-1,80 €/hora. La diferencia es de hasta un 40%, pero hay riesgos: en Vast.ai, el anfitrión puede apagar la máquina sin avisar, la red es variable y no hay SLA. He tenido una instancia que se cayó a mitad de un entrenamiento de 20 horas; perdí el progreso porque no había checkpointing automático. Si vas a por lo barato, configura guardados frecuentes y acepta la posibilidad de interrupciones.

Otra opción es el alquiler por lotes (batch) en AWS Spot: puedes conseguir H100 por 0,80-1,20 €/hora, pero te pueden interrumpir con 2 minutos de aviso. Es viable para fine-tuning si tu código soporta reanudación. No lo recomiendo para entrenamiento distribuido sin experiencia.

Alquiler de H100 por hora para fine tuning: cuándo compensa

El alquiler de H100 por hora para fine tuning es la opción más flexible si no tienes un uso continuo. Con una H100, puedes ajustar un modelo de 7B en menos de 12 horas; alquilar por hora te cuesta 20-30 € por experimento. Comparado con comprar una GPU (unos 25.000 € para una H100), alquilar es mucho más rentable si haces menos de 50 experimentos al año. Pero si haces fine-tuning a diario, un alquiler mensual (alrededor de 1.000-1.500 € para una GPU) te sale a la mitad por hora.

Además, para fine-tuning no necesitas siempre una H100. Muchas veces una A100 de 40 GB es suficiente y cuesta la mitad (0,90-1,50 €/hora). La H100 brilla cuando usas modelos grandes (30B+), batch sizes grandes o técnicas como QLoRA que exigen más VRAM. Si tu modelo cabe en 40 GB, la A100 te ahorra dinero. Yo suelo hacer una prueba rápida: si el fine-tuning tarda menos de 6 horas con una A100, no pago el extra por la H100.

H100 vs A100: cuál conviene alquilar

La eterna pregunta: H100 vs A100 cuál conviene alquilar. La H100 tiene un 60-70% más de rendimiento en FP16/BF16 y casi el doble de ancho de banda de memoria (3,35 TB/s vs 2 TB/s). Eso se nota en entrenamiento de modelos grandes y en inferencia de baja latencia. Pero en fine-tuning con LoRA, la diferencia se reduce porque el cuello de botella suele ser el preprocesamiento de datos o la CPU. He medido en un caso real: fine-tuning de Llama-3-8B con LoRA, 10k pasos, batch 8. H100: 3,2 horas; A100: 4,5 horas. La H100 fue un 40% más rápida, pero costó el doble por hora. El coste total fue similar (6,4 € vs 6,75 €).

Conclusión: si tu trabajo es fine-tuning de modelos que caben en 40 GB, la A100 es más rentable. Si necesitas entrenar modelos de 70B o pre-entrenar, la H100 justifica su precio. También considera la H100 con 80 GB vs la A100 de 80 GB: la primera es un 50% más cara pero casi el doble de rápida en algunos kernels. Haz siempre un benchmark con tu workload real.

Alquilar varias H100 para entrenamiento distribuido

Para alquilar varias H100 para entrenamiento distribuido, el precio por hora es solo una parte. La red entre GPUs es crítica: si usas 8 H100 sin NVLink ni infiniband, la sincronización de gradientes puede hacer que el rendimiento caiga a la mitad. Los hyperscalers ofrecen clústeres de 8 GPUs con infiniband de 3,2 Tbps, pero cobran un recargo. En Vast.ai, puedes alquilar 8 H100 sueltas, pero la red entre ellas suele ser Ethernet de 25 Gbps; para modelos pequeños funciona, para grandes no.

Mi consejo: si necesitas más de 4 GPUs, usa instancias preconfiguradas en AWS (p5) o Azure (ND). Son caras (18-20 €/hora por 8 GPUs), pero te ahorras dolores de cabeza. Si tu presupuesto es limitado, alquila 2-4 H100 en Lambda o RunPod y usa DeepSpeed ZeRO-3 para reducir la comunicación. He entrenado un modelo de 13B en 4 H100 con ZeRO-3 y funciona bien; con 8 H100 sin buena red, no lo intentes.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es el precio de la H100 en la nube por hora en 2025?

El precio de la H100 en la nube por hora varía entre 1,50 € y 4,50 €. En proveedores como Vast.ai encuentras ofertas desde 1,20 €, pero sin SLA. En AWS, Azure y Google Cloud, la tarifa on-demand ronda los 2-2,50 € por GPU, bajando con spot o reservas.

¿Merece la pena alquilar una H100 para fine-tuning?

Sí, si tu modelo no cabe en una A100 de 40 GB o necesitas velocidad. Para fine-tuning de modelos de 7B, una A100 es más barata y el coste total es similar. La H100 brilla con modelos de 30B+ o cuando el tiempo es crítico.

¿Qué diferencia hay entre alquilar por hora y por mes?

El alquiler por hora es flexible y no requiere compromiso, pero el precio por hora es un 30-50% más alto. El alquiler mensual (reservado) te da un descuento, pero tienes que pagar aunque no uses la GPU. Si trabajas más de 10 horas al día, el mensual compensa.

¿Puedo alquilar H100 para entrenamiento distribuido sin gastar mucho?

Sí, pero con limitaciones. Alquila 2-4 H100 en proveedores como Lambda o RunPod y usa técnicas como ZeRO-3 para reducir la comunicación. Evita alquilar muchas GPUs en mercados P2P si la red no es infiniband.