Dernière mise à jour 08-21-2026
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Cerebrium
Cerebrium exécute des agents vocaux, des inférences LLM, ainsi que des pipelines d’images ou de vidéos sur des GPU serverless à mise à l’échelle automatique. Vous lui fournissez un point d’entrée Python ou un Dockerfile, et il gère le déploiement sur plusieurs clouds sans configuration Kubernetes. Les démarrages à froid se situent entre 2 et 4 secondes grâce à la capture instantanée de la mémoire et du GPU, et la facturation s’effectue à la seconde d’utilisation effective du calcul.
Alors que les tarifs bruts des instances AWS ou GCP semblent moins chers sur le papier, l’argument de Cerebrium est que vous cessez de payer pour le temps d’attente et la capacité surdimensionnée. Les conteneurs montent et descendent en charge en 1 à 3 secondes, et un orchestrateur global répartit les charges de travail entre us-east-1, eu-west-2, eu-north-1 et ap-south-1 vers le fournisseur disposant de GPU disponibles. Ce compromis favorise un trafic de production en rafales plutôt que des clusters réservés stables 24/7.
Les ingénieurs ML et les équipes produit IA utilisent Cerebrium lorsqu’ils ont besoin d’inférences en production sans recruter une équipe d’infrastructure. Les clients cités sur le site incluent Tavus, Deepgram et Resemble AI, principalement pour la voix, les avatars numériques et les charges génératives qui connaissent des pics imprévisibles.
Démarrages à froid en 2 à 4 secondes avec prise de snapshot GPU et mémoire
GPUs H100 facturés à 0,000944 $ par seconde ; T4 à 0,000164 $ par seconde
Plus de 12 types de GPU dont B200, H100, AMD MI300X et TPU v5e
Déploiement dans us-east-1, eu-west-2, eu-north-1 et ap-south-1
Le plan Hobby inclut 3 applications déployées et 5 GPU simultanés sans frais de plateforme
Conformité SOC 2 Type II, HIPAA, GDPR et ISO 27001 sur les niveaux payants
Support natif OpenTelemetry pour logs, métriques et événements de mise à l'échelle
La facturation à la seconde signifie que vous ne payez que lorsque les charges de travail sont actives.
Pas de configuration Kubernetes ; déployez depuis un point d'entrée Python ou Dockerfile.
Démarrages à froid en 2 à 4 secondes via snapshot GPU, plus rapide que le provisioning cloud classique.
Accès à H100, B200 et AMD MI300X sans réservations GPU à long terme.
Routage multi-régions dans quatre régions AWS réduit la latence pour les utilisateurs mondiaux.
Le plan standard nécessite 100 $ par mois avant toute charge de calcul.
Le niveau Hobby limite à 3 applications déployées et 5 GPU simultanés.
Les crédits cloud AWS et GCP ne peuvent pas être appliqués à l'utilisation de Cerebrium.
À quoi sert Cerebrium ?
Cerebrium est une plateforme d'hébergement GPU sans serveur pour déployer des charges de travail d'IA en temps réel. Les équipes utilisent Cerebrium pour exécuter des agents vocaux, l'inférence LLM avec vLLM ou SGLang, la génération d'images et les pipelines vidéo sans gérer Kubernetes ni réserver de capacité GPU.
Combien coûte Cerebrium ?
Cerebrium facture à la seconde de calcul. Un H100 coûte 0,000944 $ par seconde et un T4 coûte 0,000164 $ par seconde. Le plan Hobby est gratuit plus le calcul, tandis que le plan Standard coûte 100 $ par mois plus le calcul avec jusqu'à 30 GPU simultanés.
Cerebrium propose-t-il une offre gratuite ?
Oui. Le plan Hobby de Cerebrium n'a pas de frais de plateforme et vous payez uniquement les secondes de calcul utilisées. Hobby inclut 3 sièges utilisateurs, jusqu'à 3 applications déployées, 500 conteneurs CPU et 5 GPU simultanés.
Quels matériels GPU Cerebrium supporte-t-il ?
Cerebrium propose 12 types de GPU ou plus, dont NVIDIA B200, H200, H100, A100, L40s, L4, T4, RTX PRO 6000, AMD MI300X et Google TPU v5e. Cerebrium Flex associe automatiquement le matériel aux besoins des charges en temps réel.
Cerebrium peut-il exécuter des pipelines d'IA vocale ?
Oui. Cerebrium co-localise les charges STT, LLM et TTS sur une infrastructure partagée pour réduire les sauts réseau. La plateforme s'intègre avec LiveKit, Pipecat, Deepgram, AssemblyAI et Resemble AI pour des déploiements d'agents vocaux en moins de 500 ms.
Dois-je réécrire mon code pour Cerebrium ?
Non. Cerebrium exécute votre application à partir d'un point d'entrée Python ou d'un Dockerfile personnalisé sans décorateurs ni SDK propriétaire. Vous déployez avec la CLI via des commandes comme cerebrium run, et Cerebrium gère la version et l'autoscaling.
Quelles certifications de conformité Cerebrium possède-t-il ?
Cerebrium respecte les normes SOC 2 Type II, HIPAA, GDPR et ISO 27001 sur les plans payants. Cerebrium prend aussi en charge la résidence régionale des données et exécute les charges dans des conteneurs isolés gVisor pour une séparation renforcée des locataires.