Huddle01 VMs

Теперь с Huddle01 Cloud можно развернуть виртуальную машину (VM), просто попросив об этом вашего любимого AI-помощника. Благодаря MCP-серверу управление инфраструктурой превращается в обычный чат. Все работает с Claude, Cursor, Antigravity и любым другим сервисом, где поддерживаются MCP. А что по «железу»? Вы получаете Unlimited Ingress, почасовую оплату с точностью до секунды и быстрые NVMe Storage без ограничений по скорости.

Проверено Есть API
Кратко о главном
Что это Теперь с Huddle01 Cloud можно развернуть виртуальную машину (VM), просто попросив об этом вашего любимого AI-помощника. Благодаря MCP-серверу управление инфраструктурой превращается в обычный чат. Все работает с Claude, Cursor, Antigravity и любым другим сервисом, где поддерживаются MCP. А что по «железу»? Вы получаете Unlimited Ingress, почасовую оплату с точностью до секунды и быстрые NVMe Storage без ограничений по скорости.
Цены Paid
Бесплатный тариф Нет
Платформа Web Application
API Да
Хорошо подходит для running AI inference workloads, deploying containerized applications
Домен зарегистрирован 2020

Данные обновлены 19 сентября 2026 г.

Что делает Huddle01 VMs?

Huddle01 Cloud — это платформа облачных вычислений, которая предоставляет виртуальные машины, управляемые кластеры Kubernetes, GPU-инстансы и хостинг контейнеров. Она создана для разработчиков и компаний, которым нужно быстро развернуть высокопроизводительные приложения. Вы можете за считанные секунды запустить виртуальные машины в дата-центрах Азии, Европы и Северной Америки с выделенными vCPU и неограниченной пропускной способностью для стабильной работы.

Платформа выделяется тем, что предлагает производительность bare metal при гибкости облака. В неё входят такие специфические продукты, как Managed Docker для запуска контейнеров без управления серверами, AI Agent для развертывания ИИ-моделей на корпоративном оборудовании, а также Load Balancers с проверкой состояния (health checks) и SSL-терминацией. Huddle01 Cloud делает акцент на экономии средств, заявляя о снижении затрат до 70% по сравнению с такими крупными провайдерами, как AWS, Azure и GCP, благодаря прозрачной посекундной тарификации и отсутствию скрытых платежей.

Этот сервис будет полезен ИИ-стартапам, командам разработчиков, создающим приложения реального времени, и компаниям, которые стремятся сократить расходы на облачную инфраструктуру. Реальные сценарии использования включают запуск рабочих нагрузок ИИ-инференса, хостинг готовых к промышленной эксплуатации кластеров Kubernetes, обработку пространственных данных для приложений с дронами, а также развертывание высокопроизводительных игровых сервисов или стриминга медиа, где требуется задержка менее 100 мс в глобальных сетях.

#ai infrastructure#cloud compute#docker#edge computing#gpu rental#kubernetes#load balancing#virtual machines

Ключевые возможности

Что выделяет инструмент
01
Dedicated vCPU virtual machines deployable in seconds across multiple regions
02
Managed Kubernetes clusters without operational overhead
03
GPU instances for AI and high-performance computing workloads
04
Managed Docker container hosting without server management
05
Load balancers with health checks and SSL termination

Для кого Huddle01 VMs?

Кому подходит этот инструмент
running AI inference workloads
deploying containerized applications
hosting real-time applications and games

Цены

Virtual Machines

Индивидуальный
  • from $0.031/hour hourly rate
  • Anton-2 (2vCPU, 4GB RAM)
  • Anton-4 (4vCPU, 8GB RAM)
  • Anton-8 (8vCPU, 16GB RAM)
  • Anton-16 (16vCPU, 32GB RAM)
  • Anton-32 (32vCPU, 64GB RAM)
  • Anton-64 (64vCPU, 128GB RAM)

Block Storage

Индивидуальный
  • 0.0001 per GB hourly
  • Persistent block storage

Managed Kubernetes

Индивидуальный
  • from $0.031/hour per node hourly rate
  • Dedicated master node
  • Automatic horizontal scaling
  • No control plane fees
  • Same pricing as VMs

Load Balancers

Индивидуальный
  • from $0.0492/hour hourly rate
  • SSL/TLS certificate management included
  • Anton-2-lb (2vCPU, 4GB)
  • Anton-4-lb (4vCPU, 8GB)

HUDL AI Inference

Индивидуальный
  • from $0.10 input tokens per million
  • from $0.40 output tokens per million
  • Multiple model families (OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, xAI, Alibaba, Others)
  • Per-token pricing

Доверие и присутствие

Домен Домен зарегистрирован в 2020

Галерея

Нажмите на изображение, чтобы увеличить

Альтернативы в категории Хостинг и облака

exe.dev Проверено Хостинг и облака

Облачные песочницы для разработчиков и ИИ-агентов: мгновенный запуск VM, доступ по SSH с правами root и помощь Shelley в написании кода.

Похожие инструменты

cirrascale.com Проверено AI-инференс

Облачные решения для разработки, обучения и инференса моделей ИИ с поддержкой различных AI-акселераторов.

QSC Cloud Проверено AI-инференс

Нужны мощности для AI и глубокого обучения? Здесь можно арендовать облачные кластеры на GPU NVIDIA H100, H200 и AMD MI300 по запросу — всё, что нужно для серьезных вычислений.

Akamai Проверено AI-инференс

Облачная платформа для тех, кому нужно быстро развернуть приложения с минимальным откликом. На борту GPU, Kubernetes и понятный фиксированный прайс без сюрпризов.

n8n Топ‑1k сайт
Crusoe Проверено AI-инференс

Облачная инфраструктура на «зеленой» энергии и сервис управляемого инференса для запуска тяжелых AI-моделей.

Управляемая платформа Kubernetes для развертывания open-source AI-инфраструктуры и бэкенд-сервисов с поддержкой нескольких облачных провайдеров.

Denvr AI Cloud AI-инференс

Высокопроизводительная облачная платформа для работы с ИИ: обучения моделей, инференса и data science. Данные хранятся в суверенных дата-центрах в Канаде и США.

Thunder Compute Проверено Инструменты разработчика

Выделенные GPU-инстансы для AI-разработки — запускайте выделенный сервер с RTX A6000, A100 или H100 за считанные секунды. Стоимость ниже на 80% по сравнению с AWS.

Это open-source платформа для тех, кому нужно быстро развернуть GPU и грамотно распределить AI-нагрузки. Она работает везде: в облаках, в Kubernetes и на собственных on-prem кластерах.

Поделиться X LinkedIn Telegram
Huddle01 VMs Перейти