ドキュメント

CloudGPU を使い始めるために必要な情報をすべてまとめています。

rocket_launchクイックスタートガイド

1

アカウントを作成

メールアドレスまたはGoogleでCloudGPUに登録します。カードは不要です。

アカウントを作成 →
2

デプロイページへ

デプロイページを開き、DeepSeek、Qwen、Llama、Mistralからモデルを選びます。

デプロイページへ →
3

デプロイをクリック

GPUを選んで「デプロイ」をクリック。GPUのセットアップ、モデルのダウンロード、APIサーバーまで、すべてこちらで行います。

4

APIエンドポイントをコピー

すぐに使えるOpenAI互換のAPI URLが発行されます。

5

コードに貼り付け

base_url をエンドポイントに設定するだけです。トークン課金はなく、GPUの利用時間分のみお支払いいただきます。

コードに貼り付け →

smart_toyAI コーディングアシスタントに GPU をレンタルさせる

CloudGPU MCP サーバーを使うと、Cursor、Cline、opencode、Claude Code などの MCP クライアントが料金を見積もり、お客様の承認後に GPU をレンタルし、ジョブを実行し、結果をダウンロードして GPU をシャットダウンできます。予算と時間の上限は、すべてのインスタンスに対して CloudGPU のサーバー側で強制されます。

MCP サーバーを設定する →

apiインスタンスを API エンドポイントとして使う

AI エージェントやチャットボットなど、トークン単位の課金ではなく固定の時間単価で LLM バックエンドを使いたいアプリの開発者向けです。

稼働中の Ollama インスタンスはすべて OpenAI 互換のエンドポイントを提供します。ダッシュボードでインスタンスを開き、 API ボタンをクリックして、以下のいずれかをコピー＆ペーストしてください:

<random-id> を、インスタンスの行に表示されている ID に置き換えてください。

OpenAI Python SDK

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://<random-id>-i.cloudgpu.app/v1", api_key="ollama", # any non-empty string ) resp = client.chat.completions.create( model="qwen2.5:0.5b", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}], ) print(resp.choices[0].message.content)

curl

curl https://<random-id>-i.cloudgpu.app/api/chat \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "qwen2.5:0.5b", "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello" }], "stream": false, "keep_alive": "30m" }'

ヒント: keep_alive

すべてのリクエストで "keep_alive": "30m" を渡すと、最後の呼び出しから 30 分間モデルが VRAM に保持されます。指定しない場合、Ollama は 5 分間アイドル状態が続くとモデルをアンロードし、次のリクエストでは 30〜90 秒のコールドロードが発生します。

memoryどの GPU を選べばよいですか？

以下の価格はすべて 1 時間あたりの小売価格です。

モデルサイズ最小 VRAM推奨 GPU価格
0.5B〜8B（Qwen 2.5、Llama-3.1-8B、Mistral-7B）16 GBRTX 4090 24 GB$0.39/時間
13B〜32B 量子化（Qwen-32B-AWQ、CodeLlama-34B）32 GBRTX 5090 32 GB$0.69/時間
30B 以上の 8-bit、または短いコンテキストでの 70B の 4-bit48 GBRTX 4090 48 GB$0.69/時間
長いコンテキストでの 32B の 4-bit、または短いコンテキストでの 13B〜32B の 8-bit40 GBA100 40G$0.79/時間
長いコンテキストでの 70B の 4-bit（Llama 3.3 70B AWQ、Qwen2.5-72B-Instruct-AWQ）、または短いコンテキストでの 8-bit80 GBA800 80G$1.19/時間
大規模コンテキストの LLM + 長い推論96 GBH20 96G$1.29/時間
エンタープライズ推論 / マルチエージェントの本番運用80 GBH800 80G$1.79/時間

一部の GPU は 1 つのインスタンスに複数枚（最大 8 枚）まとめてレンタルできます。デプロイページで GPU 数を選ぶと、時間単価が枚数分かけ算されます。

helpよくある質問

課金の仕組みは？expand_more
GPU の利用時間は分単位で課金され、最低 1 分からです。インスタンスの稼働中は、開始した 1 時間ごとに残高から前払いで差し引かれ、インスタンスを削除すると未使用分が残高に戻ります。料金はすべて USD 建てです。 課金ルールと例
最低入金額はいくらですか？expand_more
推奨される最低チャージ額は $5 です。登録時のクレジット付与はありません。
インスタンスを停止して再開できますか？expand_more
インスタンスはいつでも削除できます。現在、停止したインスタンスは GPU を解放するため、再開するには新しいインスタンスを作成する必要があります。再起動をまたいだ永続ストレージはロードマップに含まれています。 インスタンスを削除する前に保存しておくもの
インスタンスには何がプリインストールされていますか？expand_more
どのテンプレートも root SSH 付きの既製イメージです：Ollama（空、または Qwen、DeepSeek-R1、Llama、Gemma、Mistral、GLM、Phi をプリロード）、JupyterLab + Ollama、ComfyUI（FLUX などの重みはご自身でダウンロード）、LLaMA-Factory。API を提供するテンプレート（Ollama、ComfyUI）には公開 HTTPS URL も付与されます。ComfyUI テンプレートには ComfyUI 本体のみが含まれ、FLUX などのモデルの重みは含まれないため、インスタンスの準備ができたら必要な重みをダウンロードしてください。
API はありますか？expand_more
はい。すべてのインスタンスは OpenAI 互換の REST API（LLM テンプレート）またはモデル固有の REST API（画像 / 音声テンプレート）を公開しています。ダッシュボードで稼働中のインスタンスの「API」ボタンを開くと、そのまま使える curl、Python、Node のサンプルが表示されます。
サポートを受けるには？expand_more
support@cloudgpu.app にメールするか、お問い合わせページをご利用ください。ベータ期間中は 24 時間以内の返信を目標としています。
「テンプレート」と「デプロイ」の違いは？expand_more
「テンプレート」はカタログです。実行できるものをすべて検索・絞り込みでき、利用可能なものと準備中のものを確認できます。「デプロイ」は実際に起動する場所です。テンプレートまたは素の GPU を選び、GPU を選ぶと URL が発行されます。探すのは「テンプレート」、起動は「デプロイ」で。
カスタムモデルをデプロイできますか？expand_more
LLM の場合、Ollama テンプレートは Ollama ライブラリのあらゆるモデルに対応しています。デプロイ後に「モデルを選択」ボタンで、qwen2.5:0.5b から llama3.1:70b まで何でも取得できます。それ以外は、素の GPU をレンタル（デプロイ → Raw GPU）し、SSH で必要なものをインストールしてください。
デプロイしたモデルをアプリケーションに接続するには？expand_more
ダッシュボードで稼働中のインスタンスを開き、「API」ボタンをクリックします。/v1/chat/completions の OpenAI 互換エンドポイントと、curl、Python（requests + OpenAI SDK）、Node.js 用のそのまま貼り付けられるコードが表示されます。LangChain / AutoGen / CrewAI には 1 行で組み込めます。
Hugging Face や GitHub からのダウンロードが遅い場合は？expand_more
インスタンスのターミナルで cloudgpu-net on を実行してください。そのシェルで Hugging Face、GitHub、Civitai などのサイト向けのダウンロード高速化が有効になります。有効な間は pip などほかのダウンロードが遅くなることがあります。cloudgpu-net off で無効にし、cloudgpu-net status で状態を確認できます。起動スクリプトでは、ダウンロードの前に cloudgpu-net on を実行してください。高速化が使えないマシンでは、コマンドがその旨を表示します。

ほかにご質問はありますか？

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