Precios de GPU en la nube, rendimiento y comparación de proveedores
Los precios de lista de las GPU en la nube para el mismo modelo pueden diferir varias veces de un proveedor a otro. Hemos recopilado la tarifa más baja, el proveedor, el rango de mercado y la mediana para más de 40 configuraciones de GPU en los tres niveles de precios, además de una métrica de rendimiento por dólar en 10 modelos.
Precio de la GPU en la nube por rendimiento
Consulta la GPU más rentable para tu carga de trabajo entre 13 proveedores de hiperescaladores y neocloud, clasificados por rendimiento por dólar:
Rendimiento y precios de las GPU en la nube
Actualizado el 7 de Julio de 2026
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El modelo de precios bajo demanda es el más directo, donde pagas por la capacidad de computación por hora o segundo, dependiendo de lo que uses, sin compromisos a largo plazo ni pagos por adelantado.
Estas instancias se recomiendan para usuarios que prefieren la flexibilidad de una plataforma de GPU en la nube sin ningún pago por adelantado o compromiso a largo plazo. Las instancias bajo demanda suelen ser más caras que las instancias de spot, pero proporcionan capacidad garantizada e ininterrumpida.
Precios de las GPU en la nube bajo demanda
Clasificación: Los patrocinadores están vinculados y destacados en la parte superior de la tabla. Las filas restantes se clasifican en orden ascendente por el precio más bajo bajo demanda. El rango muestra la dispersión entre el precio de lista más bajo y más alto para el mismo SKU en todos los proveedores. La mediana es el medio de la distribución de precios en cada listado para ese SKU y sirve como ancla de mercado justo. Los precios reflejan la actualización semanal más reciente del catálogo.
El modelo de alquiler por defecto es bajo demanda, pago por hora, sin compromiso, capacidad garantizada mientras mantengas la instancia en ejecución. Es el nivel más caro pero el único sin compensaciones.
Precios de las GPU en la nube spot
Clasificación: Las filas se clasifican por el precio spot más bajo en orden ascendente. La capacidad spot es interrumpible. La mediana es el medio de la distribución de precios spot para ese SKU.
La capacidad spot es interrumpible; el proveedor puede recuperar la instancia con poco o ningún aviso, generalmente cuando los picos de demanda bajo demanda aumentan. Las tarifas spot suelen ser un 30-60% más bajas que las bajo demanda en el mismo proveedor. Usa spot para entrenamiento con puntos de control, inferencia por lotes y trabajos de evaluación que toleren reinicios. Evítala para inferencia sensible a la latencia o servicios de réplica única sin conmutación por error.
Precios de las GPU en la nube reservadas (1 año)
Clasificación: Las filas se clasifican por el precio reservado más bajo de 1 año en orden ascendente. Las reservas bloquean la capacidad por el plazo. La mediana es el medio de la distribución de precios reservados para ese SKU.
Las reservas bloquean la capacidad por un plazo fijo a cambio de un descuento frente a la demanda. Los contratos de un año suelen ser un 20-40% más bajos que la lista bajo demanda del mismo proveedor. En algunos casos, las tarifas de reserva caen por debajo de spot, porque el proveedor que reserva aísla el inventario del mercado spot por completo.
Comparación de rendimiento de proveedores en la nube
El mismo modelo de GPU puede funcionar ligeramente de manera diferente entre proveedores debido a la elección del CPU del host, la red, la configuración del controlador y la sobrecarga de virtualización. Para cuantificar esto, ejecutamos cargas de trabajo idénticas de generación de texto e imagen en AMD MI300X 192GB en DigitalOcean y Runpod:
Observaciones clave:
- Para generación de texto, Digital Ocean demostró un rendimiento ligeramente superior, procesando aproximadamente un 0.4% más de tokens por segundo.
- Por el contrario, para generación de imágenes, Runpod mostró una ventaja marginal, procesando aproximadamente un 0.4% más de imágenes por segundo.
La brecha es lo suficientemente pequeña como para no importar en la mayoría de las cargas de trabajo. Para inferencia crítica de latencia o entrenamiento a gran escala donde cada punto porcentual se acumula en millones de inferencias, realiza una referencia de la configuración específica del proveedor antes de comprometerte con una reserva a largo plazo.
Añadir como fuente preferidaComprar en local o alquilar en la nube
Comprar tiene sentido cuando la carga de trabajo es predecible, el equipo tiene el conocimiento operativo y la utilización del hardware se mantiene por encima de ~70% durante la vida útil de la GPU. Para demanda variable, picos de entrenamiento o experimentos de producto, el alquiler en la nube gana en eficiencia de capital y flexibilidad de escalado. El punto de equilibrio se sitúa aproximadamente en la utilización de 12 meses: por encima del 70%, la capacidad reservada o propia casi siempre gana a la bajo demanda; por debajo del 50%, spot o bajo demanda gana en flexibilidad; la banda media depende de cuánto trastorno de capacidad tolera tu carga de trabajo.
Un patrón práctico a escala: posee un clúster base dimensionado para la demanda en estado estable, alquila en la nube para picos y trabajo exploratorio. Meta anunció una asociación plurianual en febrero de 2026 para desplegar hasta 6 gigavatios de AMD Instinct GPUs, lo que indica que incluso los operadores a escala de hiperescaladores continúan expandiendo la capacidad propia mientras consumen GPU en la nube para cargas de trabajo variables.
Las GPU de consumo (RTX 4090, RTX 5090) ofrecen el mejor precio por FLOP en el papel, pero el EULA de NVIDIA restringe su uso en centros de datos comerciales. Siguen siendo útiles para estaciones de trabajo individuales y trabajo de prueba de concepto, no para implementación en producción.
Metodología de referencia de la GPU en la nube
Las referencias de rendimiento utilizan cuantización FP de 4 bits en todas las pruebas. La pipeline ejecuta:
- Ajuste fino de texto: Llama 3.2 en las primeras 5,000 conversaciones de FineTome, 5 épocas, 1M de tokens en total, framework Unsloth. Rendimiento = (tokens × épocas) / tiempo total.
- Inferencia de texto: 1M de tokens generados con llama-cpp-python.
- Ajuste fino de imagen: YOLOv9 en 100 imágenes de SkyFusion, 4 épocas, Unsloth.
- Inferencia de imagen: YOLOv9 ajustado finamente en ~500 imágenes a 640×640.
La métrica de rendimiento por dólar divide la salida de la carga de trabajo por el costo horario de la instancia. Los valores de rendimiento son específicos de la carga de trabajo y sirven como pautas relativas; el mismo hardware ofrecerá un rendimiento materialmente diferente en tu propio modelo.
Preguntas frecuentes
Un solo nombre de modelo de GPU a menudo cubre múltiples SKUs físicos. H100 se envía en variantes PCIe, SXM, SXM5 y NVL a diferentes precios y anchos de banda de interconexión. A100 se envía con 40GB y 80GB de VRAM; V100 se envía con 16GB y 32GB. Dentro de un proveedor, la tarifa listada también varía según la clase de CPU del host, la RAM y el almacenamiento agrupados, y la región. Las tablas de precios anteriores dividen los SKUs por interconexión y VRAM donde los datos de origen lo permiten, por lo que cada fila es una tarjeta física individual en lugar de un agregado de nombre de modelo.
El componente ejecuta una carga de trabajo fija (generación de imagen o texto, ajuste fino o inferencia) en cada instancia de GPU y divide la salida total por el costo horario de la instancia. Un número más alto es más barato por salida para esa carga de trabajo. La clasificación cambia con la carga de trabajo: una tarjeta optimizada para inferencia FP8 puede superar a una tarjeta con más VRAM en la generación de texto pero perder en un ajuste fino de modelo de imagen grande. Elige la pestaña de carga de trabajo que coincida con tu trabajo antes de leer la tabla de clasificación.
Las tablas de precios se actualizan con un rastreo mensual del catálogo.
Lectura adicional
- Referencia Multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
- Los 30 principales proveedores de GPU en la nube y sus GPUs
- Referencia de concurrencia de GPU
- Los 25+ principales fabricantes de chips de IA: NVIDIA y sus competidores
- Índice de precios de alquiler de GPU en la nube
- DGX Spark vs Mac Studio y Halo: Referencias y alternativas
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
title = {{Precios de GPU en la nube, rendimiento y comparación de proveedores}},
year = {2026},
month = jun,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/cloud-gpu-pricing}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 17 de Junio de 2026}
}
Comentarios 2
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Cem - great article, I'd love to pick your brain on private networking or direct connects to these GPU instances.
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