KI / LLM VPS
VPS für KI- und LLM-Workloads (CPU-optimiert)
Ein VPS für KI ist ein KVM-Server mit eigenen vCPUs, eigenem RAM und SSD-Speicher, auf dem Sie KI-Workloads selbst hosten, statt pro Token zu bezahlen. Die VPS von X-ZoneServers arbeiten ausschließlich mit CPU und eignen sich daher für kleine quantisierte Modelle, Embeddings, RAG-Orchestrierung, Vektordatenbanken und API-Gateways zu gehosteten Modellen. Wir haben keine GPU-Hardware, daher liegen GPU-Training und Echtzeit-Inferenz großer Modelle außerhalb des Leistungsumfangs.
Unsere KI-VPS laufen unter KVM-Virtualisierung mit vCPU, RAM und SSD-Speicher pro Instanz; planen Sie RAM großzügig ein, denn LLM-Inferenz auf der CPU wird durch Speicherbandbreite und RAM-Reserven begrenzt, nicht durch eine GPU. Ein auf Q4 GGUF quantisiertes 7B–8B-Modell benötigt typischerweise rund 16 GB RAM, um komfortabel geladen und betrieben zu werden; 2B–3B-Modelle und Embedding-Modelle passen in 4–8 GB. Jeder Tarif umfasst unbegrenzten Traffic, 1 Tbps Always-on-DDoS-Schutz (L3/L4), vollen Root-Zugriff und Bereitstellung in etwa einer Minute an sieben VPS-Standorten in der EU und an der US-Ostküste.
~60s
Bereitstellungszeit
Unbegrenzt
Netzwerk-Traffic
7
VPS-Standorte
1 Tbps
Always-on-DDoS-Schutz (L3/L4)
01Warum wir
Warum es funktioniert
Infrastruktur, die zum Workload passt – KVM-Isolation und voller Root-Zugriff statt eines Servers von der Stange.
Nur CPU – ehrlich abgegrenzt
Keine GPU-Hardware – deshalb zeigen wir Ihnen, was auf der CPU gut läuft: kleine quantisierte Modelle, Embeddings, Klassifizierung und RAG, nicht GPU-Training oder Echtzeit-Inferenz großer Modelle.
RAM-Reserven und SSD
RAM-Reserven sind der eigentliche Engpass bei LLM-Inferenz auf der CPU, also dimensionieren Sie den Tarif passend zum Modell. Jeder KVM-VPS läuft mit eigenem Kernel und SSD-Speicher für Modelldateien und Indizes.
Ollama und llama.cpp selbst hosten
Mit vollem Root-Zugriff unter Ubuntu, Debian, AlmaLinux oder Rocky Linux betreiben Sie Ollama oder llama.cpp und stellen 3B–8B-GGUF-Modelle über eine lokale, OpenAI-kompatible API bereit.
Bereit für RAG und Vektor-DBs
Hosten Sie Qdrant, Weaviate oder Postgres mit pgvector als privates RAG-Backend, dazu Redis und Ihre Orchestrierungsschicht – alles auf derselben Instanz mit SSD-Speicher.
KI-Gateway und Automatisierung
Betreiben Sie ein KI-API-Gateway oder einen Router vor gehosteten Modellen und automatisieren Sie Agenten-Pipelines mit n8n, Flowise, LangChain oder LlamaIndex hinter einem stabilen HTTP-Endpunkt.
Stündliche Abrechnung, gedeckelt
Zahlen Sie ab EUR 0,0056/Stunde und starten Sie Server nur, wenn ein Job läuft. Die Kosten sind auf den Monatspreis gedeckelt, sodass ein VPS im 24/7-Betrieb nie über den angegebenen Tarif hinausgeht.
02Einsatzbereiche
Ideal für
Diese Server passen zu KI-Entwicklern, die Datenhoheit, eine stabile HTTP-API und keine Rate-Limits pro Anfrage wünschen. Betreiben Sie Ollama oder llama.cpp für kleine offene Modelle, hosten Sie Qdrant, Weaviate oder Postgres mit pgvector als RAG-Backend und orchestrieren Sie Pipelines mit n8n, Flowise, LangChain oder LlamaIndex. Viele Teams nutzen einen VPS als KI-API-Gateway oder Router vor gehosteten Modellen von OpenAI oder Anthropic. Seien Sie bei der Geschwindigkeit realistisch: Erwarten Sie auf der CPU einstellige bis niedrige zweistellige Token pro Sekunde, ideal für Batch- und asynchrone Arbeit. GPU-Training und Fine-Tuning liegen auf unserer CPU-only-Flotte außerhalb des Leistungsumfangs.
- Selbst gehostetes Ollama oder llama.cpp für kleine quantisierte 3B-8B-Modelle
- RAG-Backends mit Qdrant, Weaviate oder pgvector
- Batch-Jobs für Embeddings und Dokumentenklassifizierung
- KI-API-Gateways und Router zu gehosteten Modellen
- KI-Automatisierungspipelines mit n8n und Flowise
- Chatbot- und Agent-Backends hinter einer privaten API
03Fragen
Häufig gestellte Fragen
Kann man KI oder ein LLM auf einem VPS ohne GPU betreiben?
Ja, für die passenden Workloads. Kleine und quantisierte offene Modelle laufen auf der CPU: 2B–3B-Modelle mit 4–8 GB RAM und 7B–8B-Modelle in Q4 GGUF mit rund 16 GB. Embeddings, Klassifizierung, Zusammenfassungen und RAG-Orchestrierung funktionieren gut. GPU-Training und Echtzeit-Inferenz großer Modelle laufen nicht auf der CPU und liegen hier außerhalb des Leistungsumfangs.
Wie viel RAM brauche ich, um ein LLM auf einem VPS zu hosten?
RAM ist bei CPU-Inferenz der begrenzende Faktor. Planen Sie etwa die Größe des quantisierten Modells plus Reserve für das Betriebssystem und den Serving-Prozess ein: rund 4–8 GB für 2B–3B-Modelle und rund 16 GB für ein 7B–8B-Modell in Q4 GGUF. Vektordatenbanken und Embedding-Indizes benötigen zusätzlich zum Modell weiteren RAM.
Kann ich Ollama auf einem VPS von X-ZoneServers betreiben?
Ja. Mit vollem Root-Zugriff auf einem Linux-VPS können Sie Ollama oder llama.cpp installieren und GGUF-Modelle über eine lokale, OpenAI-kompatible API auf Port 11434 bereitstellen. Bleiben Sie bei kleinen quantisierten Modellen, die zu Ihrem RAM passen. Rechnen Sie mit einstelligen bis niedrigen zweistelligen Token pro Sekunde – passend für Batch- und asynchrone Aufgaben.
Wie schnell ist LLM-Inferenz auf der CPU im Vergleich zu einer GPU?
Langsamer – das ist der ehrliche Kompromiss. Auf der CPU sehen Sie typischerweise einige wenige bis etwa ein Dutzend Token pro Sekunde, deutlich unter dem Durchsatz einer GPU. Das genügt für Zusammenfassen, Extrahieren, Klassifizieren, Embeddings und nächtliche Batch-Jobs, aber nicht für interaktiven Chat mit hohem Durchsatz. Für Echtzeit-Chat setzen Sie ein gehostetes Modell hinter ein KI-Gateway, das auf Ihrem VPS läuft.
Kann ich auf diesen VPS ein RAG-Backend oder eine Vektordatenbank hosten?
Ja. SSD-Speicher und voller Root-Zugriff machen diese Server zu einer guten Wahl für selbst gehostete Vektordatenbanken wie Qdrant, Weaviate oder Postgres mit pgvector, zusammen mit Redis und einer Orchestrierungsschicht wie n8n, LangChain oder LlamaIndex. Eine Instanz mit 4 vCPU / 16 GB deckt die meisten RAG-Projekte in der Anfangsphase ab.
Bieten Sie GPU-Server für Training oder Fine-Tuning an?
Nein. X-ZoneServers hat keine GPU-Hardware, daher liegen GPU-Training, Fine-Tuning im großen Maßstab und Echtzeit-Inferenz großer Modelle außerhalb des Leistungsumfangs. Unsere VPS eignen sich am besten für CPU-taugliche KI: kleine Modelle, Embeddings, RAG, Automatisierung und den Einsatz als Gateway zu gehosteten Modellen. Für mehr Rechenleistung sehen Sie sich unsere Dedicated Server an.
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Starten Sie einen CPU-optimierten KVM-VPS für Ollama, RAG und KI-Automatisierung. Stündliche Abrechnung, gedeckelt auf den Monatspreis – SSD-Speicher und DDoS-Schutz inklusive.