Kann ich Modelle privat statt über eine geteilte API betreiben?

Ja. Cirrascale bietet einen privaten Gemini-Endpunkt auf Google Distributed Cloud und private AI-Infrastruktur hinter Ihrer Firewall, inklusive Routing und Zugriffskontrolle.

Brauche ich ein eigenes DevOps-Team?

Nein. Professional- und Managed Services sind Teil des Angebots und sollen den Betrieb ohne umfangreiche eigene DevOps-Kapazitäten ermöglichen.

Wie wird der Preis bestimmt?

Er hängt von Beschleunigertyp, Konfiguration, Storage und Laufzeit ab und wird über eine Angebotsanfrage oder ein Vertriebsgespräch statt über eine öffentliche Preisliste bestätigt.

Wie hoch sind der monatliche Traffic und der Wachstumstrend von Cirrascale?

Cirrascale erhält derzeit 27.190 monatliche Besuche bei einer Traffic-Veränderung von +4046 (+17,5 % Wachstumsrate) gegenüber dem Vormonat. Der wichtigste Quellmarkt ist Vereinigte Staaten (80,6 % Anteil), einschließlich 6029 direkte Besuche/Monat und — organische Suchbesuche/Monat.

Ist Cirrascale kostenlos? Welches Preismodell hat es?

Cirrascale arbeitet mit einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Preisgestaltung auf Angebotsbasis. Cirrascale veröffentlicht einen Preisbereich mit Vorteilen und Preistabellen für Cloud- und Inferenzangebote; die konkreten Sätze hängen jedoch von Beschleuniger, Konfiguration und Laufzeit ab und werden per Angebot oder Vertriebsgespräch bestätigt. Zu den unterstützten Abrechnungs- und Checkout-Plattformen gehören: nicht aufgeführt.

Cirrascale — KI-Tool Traffic (27.190/Monat), Preise, API & Alternativen

Q: Welche AI-Workloads adressiert Cirrascale?

Generative KI, autonome Systeme und Robotik, Computer Vision, High-Performance Computing und Audioverarbeitung - sowohl Training als auch Inferenz.

Wird geladen…

Über Cirrascale

Multi-Accelerator-Clouds

Dedizierte Clouds für AMD Instinct, NVIDIA GPUs, Qualcomm und Tenstorrent Galaxy, um Hardware-Familien zu vergleichen und einzusetzen.

Privater Gemini-Endpunkt

Ein privater Gemini-Endpunkt auf Google Distributed Cloud und Google Cloud Marketplace, der Prompts und Daten innerhalb der eigenen Infrastruktur und Firewall hält.

Managed Professional Services

Professional- und Managed Services nach dem Zero-DevOps-Prinzip, die den Infrastrukturbetrieb übernehmen.

Keine Datentransfergebühren

Es werden keine Egress- oder Ingress-Gebühren beworben, was Datentransfers für große Trainings- und Inferenzjobs kalkulierbar macht.

Storage und Netzwerk mit hoher Bandbreite

Mehrstufiger Hochdurchsatz-Storage plus latenzarmes, bandbreitenstarkes Netzwerk für Multi-GPU-Workloads.

Cirrascale bezeichnet sich als spezialisierte „Neocloud“ für beschleunigtes privates AI-Training und Inferenz. Statt generischer Public-Cloud-Kapazität baut das Unternehmen beschleunigerspezifische Clouds - AMD Instinct, NVIDIA GPU, Qualcomm und Tenstorrent Galaxy - auf, sodass Teams mehrere Hardware-Familien bei einem Anbieter testen und betreiben können. Zur Infrastruktur gehören mehrstufiger Storage mit hohem Durchsatz, latenzarmes Netzwerk mit hoher Bandbreite und maßgeschneiderte Multi-GPU-Serverkonfigurationen.

Das Managed-Service-Modell ist ein zentrales Verkaufsargument: Cirrascale bietet Professional- und Managed Services, damit Kunden ohne großes eigenes DevOps-Team arbeiten können, und wirbt mit dem Verzicht auf Egress- und Ingress-Datentransfergebühren. Ziel-Workloads sind anspruchsvolle Bereiche wie generative KI, autonome Robotik, Computer Vision, High-Performance Computing und Audioverarbeitung.

Zusätzlich hat Cirrascale das Angebot auf Inferenz und privaten Modellzugang ausgeweitet. Die Inference Platform betreibt einen privaten Gemini-Endpunkt auf Google Distributed Cloud und im Google Cloud Marketplace und hält Daten hinter der Firewall des Kunden. Dazu kommen privater Zugang zu Google Gemini und Endpunkte für offene AI2-Modelle. Über GPAR-Services in Partnerschaft mit Google Public Sector versorgt das Unternehmen zudem Forschungseinrichtungen und Universitäten mit AI-Infrastruktur.

Wirkungsvolle Anwendungsfälle für Cirrascale

Enterprise-AI-Team

Privates Trainingscluster

Bauen Sie Multi-GPU-Trainingsinfrastruktur hinter Ihrer Firewall für große generative oder ML-Modelle, ohne den gesamten Stack selbst zu entwickeln.

Öffentliche Hand und Forschung

Souveräne AI-Infrastruktur

Nutzen Sie die Zusammenarbeit mit Google Public Sector und GPAR-Services, um sensible Forschung und Universitätslasten auf sichere, konforme Infrastruktur zu verlagern.

Software- oder SaaS-Anbieter

Private Inferenz-Endpunkte

Betreiben Sie Produktionsmodelle über private Gemini- oder offene Modell-Endpunkte mit Routing, Transparenz und Zugriffskontrolle unter eigener Governance.

Robotik- und Vision-Team

Beschleunigte Entwicklung

Führen Sie autonome Robotik-, Computer-Vision- und Audio-Pipelines auf Beschleunigern aus, die auf Durchsatz und latenzarme Datenübertragung ausgelegt sind.

Rang	KI-Tool	Monatliche Besuche	MoM-Wachstum	Anteil direkter Zugriffe	Preise	Direktvergleich
●	Cirrascale	27.190	+17,5 %	22% direkt	Kostenpflichtig	Aktuell
1	RunPod	2,88 Mio.	+5,9 %	57% direkt	Kostenpflichtig	vs RunPod
2	FluidStack	154.620	+7,3 %	31% direkt	Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage	vs FluidStack
3	Nebius	1,15 Mio.	+10,7 %	39% direkt	Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage	vs Nebius
4	Lightning AI	272.562	-12,3 %	52% direkt	Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage	vs Lightning AI
5	Vast.ai	1,26 Mio.	+2,8 %	75% direkt	Kostenpflichtig	vs Vast.ai
6	Thunder Compute	102.147	-29 %	40% direkt	Paid (per-minute instances, per-second sandboxes)	vs Thunder Compute

Cirrascale

Traffic-Verlauf

Stärken von Cirrascale

Einschränkungen & Hinweise

Mehrperspektivische Kurzeinschätzungen

Aufschlüsselung der Traffic-Akquise