# Carnet Jupyter ou GPU loué : Runpod face à Colab Pro, tarifs

> Colab Pro vend des unités de calcul pour un carnet limité en durée, Runpod loue la carte à la seconde avec JupyterLab. Prix, limites de session et verdict.


*Ou : pourquoi l'outil sur lequel tout le monde a appris l'IA n'est pas celui sur lequel on la fait tourner.*

La réponse courte : Colab Pro reste imbattable pour apprendre, tester un carnet ou lancer un calcul de quelques heures, sans rien installer, pour 9,99 $ par mois aux États-Unis avec 100 unités de calcul. Runpod devient préférable dès que la session doit durer, reprendre après une coupure ou tourner sur une carte précise. Un pod Runpod s'ouvre dans JupyterLab comme un carnet Colab, la différence est qu'il reste allumé tant que vous payez. C'est l'un des [duels entre plateformes GPU](/guides/gpu-cloud-ia/comparatif-gpu-cloud/) où le perdant n'en est pas vraiment un : on commence presque toujours par Colab.

Les limites de Colab ne sont pas cachées, elles sont écrites dans sa [FAQ officielle](https://research.google.com/colaboratory/faq.html). Une session dure au plus 12 heures en général, s'interrompt en cas d'inactivité, et seul Pro+ autorise une exécution continue jusqu'à 24 heures si le solde d'unités le permet. Surtout, Google prévient que les ressources ne sont « ni garanties ni illimitées ». Les unités achetées expirent après 90 jours, et le prix de l'abonnement dépend du pays : la même offre s'affiche à 13,99 dollars canadiens au Canada. Depuis le 22 septembre 2026, les forfaits Google AI incluent aussi des avantages Colab, le plus cher ajoutant l'exécution en arrière-plan et l'accès aux cartes haut de gamme.

> **Pour qui** : un développeur ou un chercheur dont le carnet a dépassé la durée d'une session Colab, ou qui veut une carte précise à chaque lancement.
>
> **À partir de** : 0,34 $ de l'heure pour une RTX 4090 en Community Cloud, 1,59 $ pour une A100 de 80 Go en Secure Cloud, facturés à la seconde.
>
> **Pour démarrer** : ouvrir un compte Runpod, choisir un modèle de pod PyTorch officiel, où JupyterLab est déjà configuré, et y déposer votre carnet.

## Runpod vs Google Colab Pro : la limite de session contre la facture à la seconde

Le vrai problème de Colab Pro n'est pas son prix, c'est son unité. Vous achetez des unités de calcul, et la page d'abonnement ne dit pas combien chaque carte en consomme à l'heure. Pour comparer, il faut passer par Colab Enterprise, la version facturée à l'usage sur Google Cloud, qui [publie ses tarifs](https://cloud.google.com/colab/pricing) : dans la région de l'Iowa, une H100 y coûte 11,76 $ de l'heure plus 1,96 $ de frais de gestion, une A100 de 80 Go 4,71 $ plus 0,786 $. Chez Runpod, les mêmes cartes coûtent 2,89 $ et 1,59 $ en Secure Cloud.

| Critère | Colab Pro | Runpod |
|---|---|---|
| Prix d'entrée | 9,99 $ par mois pour 100 unités de calcul (tarif américain) | à l'usage, facturé à la seconde |
| Carte obtenue | selon disponibilité, ressources non garanties | celle que vous choisissez, si elle est libre |
| Durée d'une session | 12 heures en général, 24 heures avec Pro+ | tant que le pod tourne |
| Fichiers entre deux sessions | environnement remis à zéro, sauf ce qui est rangé dans Google Drive | disque de volume conservé à l'arrêt, stockage réseau |
| Accès | carnet dans le navigateur | JupyterLab, SSH, terminal web |

La persistance mérite une ligne à elle seule. Un carnet Colab repart d'un environnement vierge à chaque nouvelle session : les dépendances se réinstallent, les poids du modèle se retéléchargent, et ces minutes consomment des unités. Un pod Runpod arrêté garde son disque de volume, facturé 0,20 $ par gigaoctet et par mois, ou monte un volume réseau partagé entre plusieurs pods. Pour un modèle de 20 Go qu'on relance chaque jour, cette différence pèse plus que le tarif horaire.

![Illustration : carnet de cuir fermé posé devant un sablier presque vide, une machine lumineuse à l'arrière-plan](/images/duel-carnet-jupyter-gpu-loue-sablier.original.webp "Le carnet est gratuit à ouvrir. C'est le sablier posé à côté qu'on finit par payer.")

### Si vous cherchez surtout du calcul gratuit

Colab n'est pas le seul à offrir un premier palier. Un fournisseur serverless donne 30 $ de calcul par mois sans abonnement, à condition d'écrire son infrastructure en Python : il est confronté à Runpod dans [le duel des deux serverless GPU](/guides/gpu-cloud-ia/comparatif-gpu-cloud/duel-serverless-python-gpu/).

### Si la carte de Colab vous suffisait déjà

Beaucoup de projets sortent de Colab parce qu'une A100 n'y est pas toujours disponible, pas parce qu'il leur faut mieux. Ce que vaut cette carte louée à l'heure, et chez qui, est détaillé dans [le tarif horaire de l'A100](/guides/gpu-cloud-ia/comparatif-gpu-cloud/louer-gpu-generation-precedente-prix-heure/).

### Si seul le prix le plus bas vous intéresse

La place de marché la plus connue affiche des RTX 4090 à partir de 0,20 $ de l'heure, loin sous Runpod. Ce que coûte ce prix en fiabilité est pesé dans [Runpod face à Vast.ai, carte par carte](/guides/gpu-cloud-ia/comparatif-gpu-cloud/duel-plateforme-marche-ouvert-gpu/).


---

Cette page contient des liens d'affiliation. Si tu souscris via ces liens, je peux toucher une commission sans coût supplémentaire pour toi. Mon avis reste indépendant et basé sur mon usage réel des outils que je recommande.


---

**Tarifs :** prix relevés le 27 septembre 2026 sur les sites officiels des fournisseurs, dans la devise qu'ils affichent : dollars américains pour les plateformes américaines, euros hors taxes pour les européennes. Les tarifs du GPU bougent souvent, et sur une place de marché chaque hôte fixe son prix : les montants cités peuvent avoir changé depuis cette date.