Sehen Sie, was Ihre RunPod-GPUs wirklich kosten – direkt neben Ihren übrigen AI-Ausgaben

Tägliche RunPod-Ausgaben für Pods, Serverless-Endpunkte und Network Volumes landen jetzt in Cloud Intelligence™ – aufgeschlüsselt nach GPU-Typ

RunPod rechnet sekundengenau gegen ein Prepaid-Guthaben ab. Das ist großartig zum Experimentieren – und unpraktisch fürs Reporting: Die Rechnung zeigt Guthaben-Aufladungen, das Guthaben zeigt, was übrig ist, und keines von beiden verrät, welcher Pod, welcher Serverless-Endpunkt oder welche GPU letzte Woche die Credits verbrannt hat. Serverless macht es noch schwieriger, denn Worker landen auf der Kapazität, die gerade frei ist – die GPU, die Sie konfiguriert haben, ist also nicht immer die GPU, die Sie bezahlt haben.

Cloud Intelligence™ liest Ihre RunPod-Abrechnung jetzt direkt aus und macht daraus tägliche Kostenzeilen, die Sie nach Service, Pod, Serverless-Endpunkt und GPU-Typ auswerten können – direkt neben Ihren Ausgaben für AWS, Google Cloud, OpenAI und Anthropic.

Das bekommen Sie

Jedes RunPod-Produkt an einem Ort. Pods (Compute plus zugehörige Container- und Volume-Disk), Serverless-Endpunkte (Flex- und Active-Worker) und Network Volumes – als drei Services in Cloud Analytics.

Ausgaben nach GPU-Typ. Jede Pod- und Serverless-Zeile enthält die GPU, auf der der Workload tatsächlich gelaufen ist – von der RTX 3090 über die H100 bis zum MIG-Slice. So sehen Sie genau, wohin das Geld pro Hardware-Klasse fließt.

Zuordnung bis auf die einzelne Ressource. Pod- und Serverless-Endpunkt-IDs stehen als Labels zur Verfügung. So erstellen Sie Allokationen und Reports pro Workload statt pro Konto.

AI-Ausgaben im Kontext. RunPod-Kosten erscheinen im GenAI Intelligence-Dashboard neben Ihren anderen AI-Anbietern und funktionieren in Reports und Allokationen wie jede andere Kostenposition.

Nutzung, nicht nur Dollar. Abgerechnete GPU-Stunden für Pods und Serverless, GB-Stunden für Network Volumes.

Das Setup ist bewusst unspektakulär: ein API-Schlüssel mit Lesezugriff, keine Agents, nichts zu deployen. Cloud Intelligence™ startet, stoppt oder verändert nichts in Ihrem RunPod-Konto. Die Daten werden alle 6 Stunden aktualisiert, und jeder Tag wird importiert, sobald er in UTC abgeschlossen ist – die Zahlen, die Sie sehen, entsprechen also genau dem, was RunPod berechnet hat.

So starten Sie

1. Erstellen Sie in der RunPod-Konsole einen API-Schlüssel mit der Berechtigung Read Only – in dem Konto oder Team, das Sie erfassen möchten (API-Schlüssel mit Lesezugriff erstellen).
2. Öffnen Sie in Cloud Intelligence™ den Bereich Integrations, suchen Sie RunPod und wählen Sie Connect (RunPod-Konto verbinden).
3. Beim ersten Sync werden bis zu 12 Monate Historie importiert. Sobald die Daten vorliegen, öffnen Sie einen Report mit Filter auf den Provider RunPod und gruppieren nach SKU, um die Ausgaben pro GPU-Typ zu sehen (RunPod-Reporting-Dimensionen).