HexGrid.cloud — Outils pour développeurs

Qu'est-ce que HexGrid.cloud ?

HexGrid.cloud est une plateforme de déploiement GPU qui vous permet d'exécuter de grands modèles de langage (LLM) open source — comme Llama 3.3 70B, Gemma 4, Qwen 3 et GPT-OSS — sur des GPU dédiés et privés, sans gérer d'infrastructure. Vous choisissez un modèle, sélectionnez un GPU (à partir de 0,49 $/h jusqu'à 8,50 $/h) et obtenez un point de terminaison HTTPS sécurisé et compatible OpenAI en moins de 10 minutes.

Quel problème résout-il ?

Déployer des LLM en production nécessite généralement un travail DevOps important : configurer des serveurs d'inférence, gérer la mise à l'échelle automatique et optimiser l'utilisation du GPU. HexGrid.cloud résout cela avec un moteur optimisé (basé sur vLLM, SGLang, TensorRT-LLM) qui offre jusqu'à 3,2× plus de débit par GPU, réduit le coût par jeton de 60 % et atteint une utilisation GPU de 94 %. Vous ne perdez pas de temps sur l'infrastructure — concentrez-vous sur vos fonctionnalités d'IA.

À qui s'adresse-t-il ?

C'est idéal pour les équipes de produits IA, les startups et les entreprises qui souhaitent exécuter des LLM privés et personnalisés avec un contrôle total des données. C'est également excellent pour les développeurs qui veulent intégrer des modèles open source via une API compatible OpenAI avec des modifications minimales de code. Cependant, si vous recherchez un modèle entièrement hébergé et sans serveur (comme l'API d'OpenAI), HexGrid.cloud pourrait être excessif — il est conçu pour ceux qui veulent des GPU dédiés et une confidentialité auto-hébergée.

Cas d'utilisation réels

Les développeurs utilisent HexGrid.cloud pour créer des flux RAG avec Llama 3.3, des assistants de codage avec Devstral Small-2, ou des applications de raisonnement avec Nemotron. Les entreprises déploient des chatbots privés, la synthèse de documents ou des outils de génération de code sans envoyer de données à des API tierces. La plateforme propose des régions en Amérique du Nord, en Europe et en Asie-Pacifique, afin d'optimiser la latence pour vos utilisateurs.

• Déploiement LLM en un clic — Choisissez parmi des modèles open weight comme Llama 3.3, Gemma ou Qwen, et obtenez un point de terminaison API en moins de 10 minutes.
• Instances GPU dédiées — Sélectionnez parmi RTX PRO 6000, L40S, H100, H200 et B200 avec 24 à 180 Go de VRAM, facturées à l'heure.
• API compatible OpenAI — Remplacez une ligne dans votre client existant (base_url et jeton d'authentification) et tout fonctionne — aucune réécriture de code nécessaire.
• Privé et sécurisé — Votre propre certificat SSL, authentification par jeton et isolation de type VPC ; vos données restent sur votre GPU dédié.
• Mise à l'échelle automatique et observabilité — Mise à l'échelle à la demande avec automatisation via CLI/API, plus limitation de débit intégrée et surveillance des requêtes.
• Moteur optimisé — Propulsé par vLLM, SGLang et TensorRT-LLM pour un débit 3,2× supérieur et un coût par jeton réduit de 60 %.

Tarifs de HexGrid.cloud : dès 2,30 $/h.

À titre de comparaison : le prix de départ médian dans Outils pour développeurs est de $19.99/mois, mesuré sur 301 outils que nous suivons. Voir le SaaS Pricing Index complet →

Tarification GPU à l'usage

Commencez avec RTX PRO 6000 à 2,30 $/h — le meilleur rapport qualité/prix. Tous les modèles pris en charge fonctionnent sur n'importe quel GPU au même tarif horaire. Pas de frais cachés, paiement à la seconde.

Nvidia L40S

48 Go de VRAM, 24 vCPU, 96 Go de RAM — 2,40 $/h. Idéal pour les modèles de taille moyenne et les charges de travail sensibles aux coûts.

Nvidia H100

80 Go de VRAM, 16 vCPU, 200 Go de RAM — 4,70 $/h. Haut de gamme pour l'inférence lourde.

Nvidia H200

141 Go de VRAM, 16 vCPU, 200 Go de RAM — 5,40 $/h. Pour les très grands modèles ou les contextes longs.

Nvidia B200

180 Go de VRAM, 20 vCPU, 224 Go de RAM — 8,50 $/h. Performance maximale pour les charges de travail multimodèles ou exigeantes.

Obtenez 5 $ de crédits gratuits

Les nouveaux utilisateurs reçoivent 5 $ de crédits gratuits pour tester le déploiement. Contactez le service commercial pour les tarifs d'auto-hébergement ou de capacité réservée.

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