Все варианты в Куала-Лумпур

OYO 89581 Green Leaf Boutique Hotel

6,1 кмот центра

от 2 026 ₽

У отеля нет фотографий

Расположение

  • Пещеры Бату • 4 км
  • Площадь Мердека • 6,4 км
  • Башня Kuala Lumpur Tower • 6,4 км
  • Научный музей Petrosains • 6,4 км
  • Мечеть Jamek • 6,5 км

Доступные номера

Укажите даты поездки, и мы покажем вам актуальные цены

Даты не выбраны

Если не знаете конкретные даты, выберите примерные числа, чтобы сориентироваться по цене.

Расположение

No.120, Pasar Borong, Jalan 2/3A,, Куала-Лумпур

  • Достопримечательности
  • Пещеры Бату • 4 км
  • Площадь Мердека • 6,4 км
  • Башня Kuala Lumpur Tower • 6,4 км
  • Научный музей Petrosains • 6,4 км
  • Мечеть Jamek • 6,5 км
  • Башни Петронас • 6,5 км
  • Парк бабочек • 6,5 км
  • Сады Lake Gardens • 6,7 км
  • Парк птиц в Куала-Лумпур • 6,8 км
  • Государственный научный центр Pusat Sains Negara • 6,8 км
  • Аэропорты
  • Султан Абдул-Азиз-Шах • 15,1 км
  • Международный аэропорт Куала-Лумпур • 49,6 км

Описание отеля

Расположение

«OYO 89581 Green Leaf Boutique Hotel» находится в Куала-Лумпур. Этот бутик-отель располагается в 6 км от центра города. Рядом с бутик-отелем — Пещеры Бату, Площадь Мердека и Башня Kuala Lumpur Tower.

Факты об отеле

Тип розетки

Английская

240 В / 50 Гц

Условия размещения

Заселение и выезд
Заселение
После 14:00
Выезд
До 12:00

Условия размещения

Заселение и выезд
Заселение
После 14:00
Выезд
До 12:00

Оплата

В отеле
  • Наличными в валюте отеля — MYR
На сайте

Для некоторых тарифов доступна оплата банковской картой при бронировании на сайте. Можно частично или полностью оплатить бронирование баллами. Можно оплатить бронирование с помощью промокода, если он у вас есть.

Корпоративным клиентам

Если вы хотите оплатить заказ безналичным способом как юридическое лицо, пожалуйста, напишите на corp@ostrovok.ru

Узнать больше

Реклама

МедиакитСвязаться
logo
AppStoreGooglePlayHuawei AppGallery

Безопасность платежей

Надёжная защита данных от ведущих платёжных систем.

Политика хранения и обработки персональных данныхПрименяются рекомендательные технологии