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Runcrate

ランクレート
Runcrate
の使い方・機能・解決する業務課題

# AIモデル構築・管理# API・SDK# 生成AI（LLM）# AIエージェント

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Runcrateを使ってみる

Runcrate（ランクレート）とは？

Aeonmind LLCが提供する、AI開発者とAIエージェント向けのGPUクラウド。H100・A100・RTX 4090など20機種のGPUを時間単位（多くは秒単位の課金）で借りられ、223のモデルをOpenAI互換の推論APIで呼べる。MCPサーバーでClaude Code・Codex・CursorからGPUを起動でき、前払い残高からの従量課金（20ドルから、月額料金なし）。

解決する業務課題

「Runcrate」のサービス詳細

Runcrateとは

Runcrate（ランクレート）は、Aeonmind LLC が提供するAI開発者とAIエージェント向けのGPUクラウドです。H100・A100・L40S・RTX 4090 など20機種のGPUを時間単位で借りられる「インスタンス」と、223のモデルをOpenAI互換のAPIで呼べる「推論API」を、1つのアカウント・1つの前払い残高で使えます。

特徴は、人だけでなくAIエージェントが使うことを前提に作られている点です。Claude Code・Codex・Cursor などにMCPサーバーを1行で追加すると、エージェントが自分でGPUを起動し、学習や推論のコマンドを実行して、終わったらマシンを止めます。コマンドが終わるとマシンと課金が一緒に止まる「ジョブ」や、環境ごとの月間予算など、止め忘れ・使いすぎを防ぐ仕組みがそろっています。

20機種オンデマンドで借りられるGPU
2026年10月21日時点
223推論APIで呼べるモデル数
テキスト・画像・動画・音声
4分14秒起動から稼働までの中央値
起動中は課金されない
$20最低チャージ額
月額料金・最低利用額なし
Runcrateの公式サイトのトップページ。左に「GPUs and inference for your agents.」の見出しと「Get started」「Connect your AI agent」のボタン、「20 GPU models from $0.51/hr, billed by the second on most.」の一文があり、右にはCLIで「runcrate instances create --name demo --gpu A6000」を実行し、インスタンスがキューに入って起動中になる様子が表示されている
Runcrateの公式サイト。CLIの1行でA6000のインスタンスを起動する様子を、実際の起動記録から再生している

出典: Runcrate 公式サイト（以下の画面画像も同様）

料金

月額料金はなく、前払いの残高（クレジット）から使った分だけ差し引かれます。1クレジットは1米ドルで、チャージは20ドルからです。GPU・推論API・ストレージのすべてを同じ残高で支払います。

GPUインスタンス
1GPU・1時間あたり0.51ドル〜。多くのGPUは秒単位、一部（H200など）は分単位の課金。起動中は課金されず、稼働を始めた時点から課金
推論API
モデルごとの従量課金。テキストは100万トークンあたりの入力・出力の単価（例: DeepSeek V3.2 は入力0.273ドル・出力0.399ドル）、画像は1枚ごと、動画は秒ごと
ストレージ
1GBあたり月0.03ドル（100GBで月3ドル）。1週間ずつ前払いし、削除すると未使用の日数分は返金。1ボリューム10GB〜10,000GB
予約クラスタ
8GPU以上・複数ノード・1か月以上の利用は、エンジニアと相談して見積もり
無料枠
なし（公式FAQ）。20ドルのチャージから始められる

GPUの時間単価は、在庫と提供元によって変わる「その時点の最安値」です。2026年10月21日に料金ページとGPU料金API（/api/gpu-pricing、5分ごとに更新）で確認した、1GPU・1時間あたりの最安値は次のとおりです。同じ日のうちにも動いており、たとえばH100 SXMは確認したタイミングによって3.25ドル・3.38ドル・3.55ドルでした。借りられる枚数も在庫によって変わります（同じ日のうちに、RTX 4090 は1枚・8枚から8枚のみに、H100 SXM は1・2・8枚から1・2・4・8枚に変わりました）。

GPUメモリ1時間あたり（最安値）1台で借りられる枚数
V100 16GB16GB0.51ドル1・2・4枚
RTX 409024GB0.52ドル1・8枚
RTX A600048GB0.65ドル1・2・4枚
L40S48GB1.14ドル1・2・4・8枚
A100 80GB80GB1.76ドル1・2・4・8枚
RTX PRO 600096GB2.54ドル1・2・8枚
H100 SXM80GB3.25ドル1・2・8枚
H200141GB4.24ドル（分単位課金）1・2・4・8枚
B200180GB12.35ドル8枚
B300288GB14.30ドル8枚
  • 支払いはクレジットカード・デビットカード（Visa・Mastercard・American Express）で、決済には Stripe を使っています
  • 残高が設定額を下回ったら自動でチャージする「オートリチャージ」があります。残高が0になると、借金を防ぐため稼働中のインスタンスは自動で削除されます（ストレージはすぐには消えませんが、アクセスできなくなります）
  • データ転送（エグレス）の料金はかかりません。まとめてチャージしても割引はありません
  • 利用に使ったクレジットは返金されません

出典: 料金ページ・Billing FAQ・Credits・Payment Methods・General FAQ

使い方

  1. アカウントを作り、クレジットをチャージする

    ダッシュボードの「Billing」から20ドル以上をチャージします。残高はワークスペースごとに分かれていて、請求の設定を触れるのはOwnerとManagerだけです。

  2. 使う入り口を選ぶ

    ブラウザのコンソール、CLI（brew install aeonmindai/tap/runcrate など）、Python・TypeScript のSDK、REST API、MCPサーバーのどれからでも同じ操作ができます。

  3. GPUを起動する、またはモデルを呼ぶ

    GPUはインスタンスとして起動し、SSH・Jupyter・ブラウザ上のVS Codeで作業します。推論APIは、OpenAIのSDKの base_url を https://api.runcrate.ai/v1 に変えるだけで既存のコードがそのまま動きます。

  4. 止め忘れを防ぐ設定をする

    インスタンスには「最大実行時間」（5分〜7日）と「アイドル停止」（5分〜24時間）を設定できます。決まったコマンドを走らせるだけなら、終わると自動で止まる「ジョブ」を使います。

  5. ファイルはボリュームに残す

    インスタンスを削除するとローカルのディスクも消えます。データセットやチェックポイントはストレージのボリュームに置けば、次に起動したインスタンスにそのまま付け替えられます。

エージェントに頼むと、GPUを借りて返すところまでやる

Runcrate がほかのGPUクラウドといちばん違うのは、AIエージェントからの利用を正面から設計している点です。公式のMCPサーバー（https://mcp.runcrate.ai/mcp）はOAuthでサインインするので、設定ファイルにAPIキーを貼る必要がありません。Claude Code なら次の1行で追加できます。

claude mcp add --transport http --scope user runcrate https://mcp.runcrate.ai/mcp
Runcrateの公式サイトの「A GPU from your agent in minutes.」の節。左に「Connect」「Sign in」「Ask」の3ステップが並び、右にはClaude Code・Codex・Cursor・VS Code・Claude・ChatGPTのタブと、Claude Code用の「claude mcp add --transport http --scope user runcrate https://mcp.runcrate.ai/mcp」のコマンドが表示されている
MCPサーバーの追加手順。Claude Code・Codex・Cursor・VS Code・Claude・ChatGPT 向けの設定が並ぶ

つないだあとは、「A4000で python train.py を最大2時間で実行して、ボリューム training-data を使って、終わったら最後の loss を教えて」のように普通の言葉で頼みます。公式ドキュメントによると、エージェントは次の順にツールを呼びます。

01

ボリュームを探す

list_volumes で training-data のIDを調べる

02

ジョブを投げる

run_job でGPU・コマンド・最大実行時間・ボリュームを指定し、新しいマシンで実行

03

ログを追う

get_job_logs で出力を読み続け、必要なら途中で止める

04

結果を返す

get_job で終了コードと費用を確かめて答える。マシンはもう止まっている

ジョブはコマンドが終わる・最大実行時間に達する・キャンセルされると、マシンも課金も止まる

エージェントに任せたときの使いすぎ対策も用意されています。サインイン時にエージェントが作業する「環境」を選び、その環境に月間予算をかけると、エージェントは環境を切り替えたり予算を引き上げたりできません。最大実行時間やアイドル停止が働く10分前には、メールとWebhookで知らせが届きます。

出典: AI agents・Jobs・Spend guardrails

機能

01GPUを借りる

学習・ファインチューニング・モデルの配信など、GPUそのものが必要な作業のための機能です。

  • インスタンス — 名前を付けたGPUマシンを時間単位で借りる。SSH・Jupyter・ブラウザ上のVS Codeが使える
  • Crates — Devbox・Finetune・Inference など、作業に必要なツールを入れた起動イメージ。インスタンス代以外の料金はかからない
  • ジョブ — 1つのコマンドを専用のマシンで実行し、終わったらマシンを止める。複数のGPUを順に試す・失敗したら作り直して再実行する・同じジョブを並べて実行する、といった指定もできる
  • スケジュール — cronのように決まった時刻にジョブを走らせる
  • 予約クラスタ — 8GPU以上・複数ノード・1か月以上の利用向け。InfiniBandでつないだベアメタルのクラスタを見積もりで用意する

02モデルを呼ぶ

自分でGPUを立てずに、用意されたモデルをAPIで使うための機能です。

  • 推論API — チャット・画像生成・動画生成・音声合成・文字起こし・埋め込みを、OpenAI互換のエンドポイントで呼ぶ。2026年10月21日時点のモデル数は223（テキスト141・画像31・動画26・画像理解16・音声合成6・文字起こし3）
  • 扱うモデルの例 — DeepSeek・Qwen・Llama・Kimi・GLM・Mistral などのオープンモデルに加え、Claude、FLUX、Sora 2・Veo・Kling などの動画モデル、Whisper
  • Playground — ブラウザでモデルを試す

03チームで安全に使う

複数人・複数のエージェントで使うときの管理機能です。

  • ワークスペースと権限 — Owner・Manager・Developer の3つの役割。Developer はリソースを扱えるが、請求とチームの設定には触れない
  • 監査ログ — 誰が・いつ・どのIPから・何を変えたかを記録する
  • Webhook — 起動・停止・予算などのイベントを、Slack・Discord などへ送る
  • ストレージ — ボリュームは保存時に暗号化され、ワークスペースの外からは見えない。ファイルエクスプローラー付き

起動にかかる時間は、実測値を公開している

公式サイトでは、2026年9月19日〜10月18日の30日間に16機種で行われた449回の起動をもとに、起動の依頼から稼働までの時間を公開しています。中央値は4分14秒で、速い1割は2分55秒以内、遅い1割は6分50秒を超えました。機種別の中央値は、RTX PRO 6000が2分59秒、H200が3分09秒、H100 SXMが4分14秒、A100 80GBが5分35秒などです。この待ち時間には課金されず、課金はインスタンスが稼働を始めた時点から始まります。

出典: Runcrate 公式サイト（2026年10月19日の計測として掲載）

メリット・デメリット

メリット

  • 月額料金・最低利用額がなく、20ドルのチャージから使える
  • 多くのGPUが秒単位の課金で、起動中の時間は課金されない
  • GPUと推論APIとストレージを、1つの残高・1つのダッシュボードで管理できる
  • 推論APIがOpenAI互換で、既存のコードの base_url を変えるだけで移れる
  • MCPサーバーがOAuth対応で、Claude Code・Codex・Cursor から1行でつなげる
  • ジョブ・最大実行時間・アイドル停止・月間予算で、止め忘れと使いすぎを防げる
  • エグレス料金がかからない

デメリット

  • 画面・ドキュメントは英語のみ（日本語の紹介記事は運営チームがZennに出している）
  • GPUのリージョンは在庫によって変わり、選べるとは限らない。2026年10月21日にGPU料金APIで確認した時点では、日本（東京）で借りられるのはH200だけだった
  • 無料枠がない。最初に20ドルのチャージが必要
  • GPUの単価は在庫に応じて変わり、同じ日でも動く
  • 残高が0になると稼働中のインスタンスは自動で削除されるため、長い処理ではオートリチャージの設定が要る
  • B200・B300 は8枚単位での提供

評判・口コミ

公式サイトには利用者の声は掲載されていません（2026年10月時点）。トップページには「Teams at these organizations use Runcrate」として利用組織のロゴが並んでいます。

運営チームは、日本の開発者向けにZennで「Claude Code から GPU を借りて学習ジョブを回す（Runcrate MCP サーバー）」という記事を2026年10月21日に公開し、MCPサーバーのつなぎ方・ジョブの投げ方・CLIと推論APIの使い方を日本語で説明しています。質問やフィードバックは hello@runcrate.ai かDiscordで受け付けています。

Hugging Face・Ollamaとの違い

Runcrate は「GPUを時間で借りる」と「モデルをAPIで呼ぶ」の両方を、同じ残高で扱えるのが特徴です。オープンモデルを使う方法は大きく3つあり、それぞれ向いている場面が違います。

方法どこで動くか向いている場面
RuncrateクラウドのGPU／推論API手元にGPUがなく、学習・ファインチューニングから推論の呼び出しまで、エージェントにも任せたい
Hugging Faceモデルの公開・共有の場（推論や計算資源も提供）モデル・データセットを探す、比べる、公開する
Ollama自分のPC手元のマシンでオープンモデルを無料で動かしたい

AIエージェントから使う場面では、Claude Code・Codex・Cursor がコードを書き、Runcrate がそのコードを走らせるGPUを用意する、という分担になります。

よくある質問（FAQ）

Q. Runcrateは無料で使えますか？

A. 無料枠はありません。前払いのクレジット制で、20ドルからチャージできます。月額料金や最低利用額はありません。

Q. GPUの料金はいくらですか？

A. 2026年10月21日時点の最安値は、V100 16GBが1時間0.51ドル、RTX 4090が0.52ドル、A100 80GBが1.76ドル、H100 SXMが3.25ドル前後です。価格は在庫に応じて変わるため、最新の値は料金ページかGPU料金APIで確かめてください。

Q. 起動に失敗したときや、起動を待っている間も課金されますか？

A. 起動中は課金されません。課金はインスタンスが稼働を始めた時点から始まり、多くのGPUは秒単位、一部は分単位（削除後の約30秒の後処理を含む）で計算されます。

Q. 日本語に対応していますか？

A. 画面とドキュメントは英語です。推論APIで呼ぶモデル自体は日本語を扱えるものが多く、Zennの公式記事では日本語のプロンプトで呼ぶ例が紹介されています。

Q. OpenAIのSDKはそのまま使えますか？

A. 使えます。base_url を https://api.runcrate.ai/v1 に、APIキーをRuncrateのものに替えれば、PythonでもTypeScriptでも既存のコードが動きます。

Q. エージェントが勝手にGPUを使いすぎることはありませんか？

A. エージェントはサインイン時に承認した環境の中だけで動き、その環境の月間予算を超えて使うことはできません。ジョブには最大実行時間が必須で、インスタンスにも最大実行時間とアイドル停止を設定できます。

Q. データはどう守られていますか？

A. 公式のSecurity FAQによると、インスタンスは分離されたコンテナで動き、ストレージのボリュームは保存時に暗号化されます。カード情報は Stripe が扱い、Runcrate は保持しません。

出典: General FAQ・Billing FAQ・Security FAQ・Zenn の公式記事

本ページの情報は2026年10月時点で公式サイトに公開されている内容にもとづきます。GPUの単価は随時変わります。最新の仕様・料金は公式サイトをご確認ください。

Runcrateを使ってみる

よく比較されるサービス

Hugging Face

ハギングフェイス

Hugging Face

米Hugging Faceが運営する、AIモデル・データセット・デモアプリ（Spaces）を公開・共有・検索できる機械学習プラットフォーム。200万以上のモデルが公開され、QwenやStable Diffusionなどオープンモデルの入手先として定番。閲覧・ダウンロードは無料。推論API（Inference Providers）やGPU付きSpacesは従量課金で、個人向けPROは月$9、組織向けTeamは1ユーザー月$20。画面は英語。

# AIモデル構築・管理# API・SDK# 生成AI（LLM）
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オラマ

Ollama

米Ollama Inc.が提供する、Gemma・Qwen・DeepSeek・gpt-ossなどのオープンモデルを自分のPC（Mac・Windows・Linux）でダウンロードして動かせるローカルLLM実行ツール。「ollama run」の1コマンドで使え、OpenAI互換のAPIサーバーとしても動く。ローカル実行は無料・無制限。大きなモデルをクラウドで動かす有料プランは Pro 月$20、Max 月$100。画面は英語。

# 生成AI（LLM）# AIモデル構築・管理# API・SDK
LM Studio

エルエムスタジオ

LM Studio

米Element Labs, Inc.が提供する、Qwen・Gemma・gpt-oss・DeepSeekなどのオープンモデルを画面上で探して自分のPC（Mac・Windows・Linux）にダウンロードし、チャットやOpenAI互換のローカルAPIサーバーとして使えるデスクトップアプリ。個人利用・仕事での利用とも無料で、画面は日本語に切り替えられる。姉妹アプリのAIエージェント「LM Studio Bionic」には、クラウドのオープンモデルを使える有料プラン（Bionic+ 月$20、Pro 月$100）もある。

# 生成AI（LLM）# AIモデル構築・管理# API・SDK# AIエージェント# 日本語対応
Claude Code

クロード コード

Claude Code

Claude Codeは、Anthropicが提供する、コードベース上で直接動くAIコーディングエージェントです。ターミナルを中心にIDE（VS Code/JetBrains）・ウェブ・Slack・モバイル・GitHubから、ビルド・デバッグ・リリースまで任せられます。エージェント検索でコードベースを数秒で把握し、マルチファイル編集やIssue→PR、サブエージェント・ルーティン・コンピュータ操作にも対応。ローカルで動作し変更前に許可を求めます。料金はClaudeのPro/Maxに含まれ（Pro $20〜/Max $100・$200）、Console経由はAPI従量。

# コード生成
Codex

コデックス

Codex

Codex（ChatGPTのCodex）は、OpenAIが提供するソフトウェアエンジニアリング向けのAIコーディングエージェントです。ChatGPT・IDE拡張・ターミナル（Codex CLI）・macOSアプリから使え、ChatGPTアカウントで連携。フロンティアコーディングモデルで、PRから複雑なリファクタリング・移行までをエンドツーエンドで完了し、ワークツリー＋クラウドで並行処理、スキル学習や常時稼働のバックグラウンド作業、コードレビューにも対応します。ChatGPT有料プラン（Plus/Pro/Business/Enterprise）＋APIで利用、CLIはオープンソース。

# コード生成# AIエージェント
Cursor

カーソル

Cursor

Cursor（カーソル）は、Anysphereが提供するAIコーディングエージェント（AIコードエディタ）です。VS Codeベースのデスクトップアプリ（macOS／Windows／Linux）で、自然言語の指示からコードベースを理解したエージェントが計画・実装・修正まで進めます。自社モデルComposerやGrok・各社フロンティアモデルを選べ、複数タスクの並行実行、クラウドエージェント、Bugbotによるエージェント型コードレビュー、MCP・スキル・フック、プライバシーモードに対応。Cursor CLIやiOSアプリも提供します。料金はHobby無料／Pro $20／Pro+ $60／Ultra $200／Teams $40（ユーザー単位・月額）など。

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さくらのAI Engine

サクラノエーアイエンジン

さくらのAI Engine

さくらインターネットが提供する、国内のデータセンターでLLMなどの基盤モデルを動かす推論APIサービス。OpenAI・Anthropic互換のAPIで gpt-oss-120b・Kimi・Qwen などを使え、テキスト生成は月3,000リクエストまで無料、超過分は従量課金。GPUを専有して好きなモデルを月額定額で動かすプライベートエディション（個別見積もり）もある。

# 生成AI（LLM）# API・SDK# 検索エンジン・RAG# 音声認識・音声合成# AIモデル構築・管理# 日本語対応