Mejores 10 nubes GPU sin servidor y 14 GPUs rentables
La GPU sin servidor puede proporcionar servicios de computación fáciles de escalar para cargas de trabajo de IA. Sin embargo, sus costos pueden ser sustanciales para proyectos a gran escala. Navega a las secciones según tus necesidades:
- Encuentra los proveedores más rentables por token por dólar
- Compara tarifas por hora en todos los principales proveedores
- Datos de rendimiento para inferencia y rendimiento de ajuste fino
Precio por rendimiento de la GPU sin servidor
Los proveedores de GPU sin servidor ofrecen diferentes niveles de rendimiento y precios para cargas de trabajo de IA. Compara las configuraciones de GPU más rentables para tus necesidades de ajuste fino e inferencia en las principales plataformas sin servidor:
Rendimiento y precios de las GPU en la nube
Actualizado el 6 de Julio de 2026
Seeweb
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10 proveedores de GPU sin servidor preseleccionados
Las empresas se ordenan alfabéticamente porque este campo es un dominio emergente y hay datos limitados disponibles, excepto para los patrocinadores, que se colocan en la parte superior de la lista con un enlace a su sitio web.
RunPod
RunPod ofrece endpoints de IA totalmente gestionados y escalables para diversas cargas de trabajo. Los usuarios de RunPod pueden elegir entre instancias de GPU y endpoints sin servidor y emplear un enfoque de Trae tu propio contenedor (BYOC). Algunas de las características de RunPod incluyen:
- Proceso de carga mediante la inserción de un enlace de contenedor para extraer un pod
- Un sistema de pago y facturación basado en créditos.
Baseten Labs
Baseten es una plataforma de infraestructura de aprendizaje automático que ayuda a los usuarios a desplegar modelos de varios tamaños y tipos desde la biblioteca de modelos a escala. Aprovecha instancias de GPU como A100, A10 y T4 para mejorar el rendimiento computacional.
Baseten también presenta una herramienta de código abierto llamada Truss. Esta herramienta puede ayudar a los desarrolladores a desplegar modelos de IA/ML en escenarios del mundo real. Con Truss, los desarrolladores pueden:
- Empaquetar y probar código de modelo, pesos y dependencias usando un servidor de modelo.
- Desarrollar su modelo con retroalimentación rápida de un servidor de recarga en vivo, evitando configuraciones complejas de Docker y Kubernetes.
- Acomodar modelos creados con cualquier framework de Python, ya sean transformers, diffusors, PyTorch, Tensorflow, XGBoost, sklearn o incluso modelos completamente personalizados.
Beam Cloud
Beam, anteriormente conocido como Slai, proporciona un despliegue fácil de REST API con características integradas como autenticación, escalado automático, registro y métricas. Los usuarios de Beam pueden:
- Ejecutar tareas de entrenamiento de larga duración basadas en GPU, eligiendo entre reentrenamiento automatizado único o programado
- Desplegar funciones en una cola de tareas con reintentos automatizados, callbacks y consultas de estado de tarea.
- Personalizar reglas de escalado automático para optimizar los tiempos de espera del usuario.
Cerebrium AI
Cerebrium AI ofrece una diversa selección de GPUs, incluidas H100s, A100s y A5000s, con un total de más de 8 tipos de GPU disponibles. Cerebrium permite a los usuarios definir su entorno con infraestructura como código y acceder al código directamente, sin necesidad de gestionar buckets S3.
Fal AI
FAL AI ofrece modelos listos para usar con endpoints de API para personalización e integración en aplicaciones de clientes. Su plataforma admite GPUs sin servidor, como A100 y T4.
Koyeb
Koyeb es una plataforma sin servidor diseñada para permitir a los desarrolladores desplegar aplicaciones fácilmente a nivel mundial sin gestionar servidores, infraestructura u operaciones. Koyeb ofrece GPUs sin servidor con soporte de Docker y escalado horizontal para tareas de IA como IA generativa, procesamiento de video y LLMs. Su oferta incluye H100 y GPUs A100 con hasta 80GB de vRAM.
Sus precios oscilan entre $0.50/hora y $3.30/hora, facturados por segundo.
Modal
Modal es una plataforma en la nube sin servidor que permite a los desarrolladores ejecutar código de forma remota, definir entornos de contenedores programáticamente y escalar a miles de contenedores. Admite integración de GPU, servicio de endpoint web, despliegue de trabajos programados y estructuras de datos distribuidas como diccionarios y colas. La plataforma opera bajo un modelo de pago por segundo y no requiere configuración de infraestructura, centrándose en la configuración basada en código en lugar de YAML.
Para usar Modal, los desarrolladores se registran en modal.com, instalan el paquete de Python de Modal mediante pip install modal y se autentican con modal setup. El código se ejecuta en contenedores dentro de la nube de Modal, abstraendo la gestión de infraestructura como Kubernetes o AWS. Actualmente limitado a Python, podría expandirse a otros lenguajes.
Mystic AI
La plataforma sin servidor de Mystic AI es un núcleo de pipeline que aloja modelos de ML a través de una API de inferencia. El núcleo de pipeline puede crear modelos personalizados con más de 15 opciones, como GPT, difusión estable y Whisper. Aquí hay algunas de las características del núcleo de pipeline:
- Control de versiones y monitoreo simultáneo de modelos
- Gestión de entornos, incluidas bibliotecas y frameworks
- Escalado automático en varios proveedores de nube
- Soporte para inferencia en línea, por lotes y de streaming
- Integraciones con otras herramientas de ML e infraestructura.
Mystic AI también proporciona una comunidad activa de Discord para soporte.
Novita AI
Novita AI es una plataforma diseñada para ayudar a los desarrolladores a crear productos avanzados de IA sin experiencia profunda en aprendizaje automático. Ofrece una suite completa de APIs y herramientas para construir aplicaciones en diversos dominios, incluidas tareas de imagen, video, audio y LLM (LLM).
El sistema sin servidor de Novita AI ofrece auto-escalado, despliegue con soporte de DockerHub y monitoreo en tiempo real.
Replicate
La plataforma de Replicate admite modelos de aprendizaje automático personalizados y preentrenados. La plataforma ofrece una lista de espera para modelos de código abierto y ofrece flexibilidad con una opción entre Nvidia T4 y A100. La plataforma también incluye una biblioteca de código abierto, COG, para facilitar el despliegue de modelos.
Seeweb
Seeweb es un proveedor de computación en la nube que ofrece soluciones de GPU sin servidor para optimizar cargas de trabajo de IA. Estas soluciones sirven como punto de entrada para desarrolladores que buscan ejecutar, bifurcar o preentrenar modelos populares de manera eficiente en Python. Pueden aprovechar Kubernetes para acelerar los despliegues
Características clave:
- Escalado automático para ajustar dinámicamente los recursos, reduciendo los inicios en frío asociados con las funciones sin servidor.
- Cumplimiento de GDPR operando en una nube europea y utilizando una red global para ampliar el alcance.
- Soporte 24x7x365 que garantiza que los usuarios reciban asistencia confiable para gestionar sus modelos de ML.
Las GPUs proporcionadas incluyen A100, H100, L40S, L4 y RTX A6000.
¿Cuáles son otros proveedores de nube?
Los principales proveedores de nube como Google, AWS y Azure ofrecen funcionalidad sin servidor que no admite GPUs en este momento. Otros proveedores, como Scaleway o CoreWeave, ofrecen inferencia de GPU pero no ofrecen GPUs sin servidor.
Descubre más sobre proveedores de GPU en la nube y el mercado de GPU.
¿Cuáles son los beneficios de la GPU sin servidor?
LLMs como ChatGPT han sido un tema candente en el mundo empresarial desde el año pasado. Por lo tanto, el número de estos modelos ha aumentado drásticamente. Los beneficios de las GPUs sin servidor ayudan a evitar varios desafíos de LLM, como:
- Eficiencia de costos: Los usuarios solo pagan por los recursos de GPU que realmente utilizan, lo que lo convierte en una solución rentable. En una configuración de servidor tradicional, se espera que los usuarios paguen por el aprovisionamiento continuo de recursos.
- Escalabilidad: Las arquitecturas sin servidor se escalan automáticamente para manejar cargas de trabajo variables. Cuando la demanda de recursos aumenta o disminuye, la infraestructura se ajusta dinámicamente sin intervención manual.
- Gestión simplificada: Los desarrolladores pueden centrarse en escribir código para funciones o tareas específicas, ya que el proveedor de la nube se encarga del aprovisionamiento de servidores, el escalado y otra gestión de infraestructura.
- Asignación de recursos bajo demanda: La arquitectura de GPU sin servidor permite que las aplicaciones accedan a recursos de GPU bajo demanda. Esto ayuda a gestionar y mantener servidores físicos o virtuales dedicados al procesamiento de GPU. Los recursos se asignan dinámicamente según los requisitos de la aplicación.
- Flexibilidad: Los desarrolladores pueden escalar los recursos hacia arriba o hacia abajo según las necesidades específicas de sus aplicaciones. Esta adaptabilidad es particularmente útil para cargas de trabajo con requisitos computacionales variables.
- Procesamiento paralelo mejorado: La computación de GPU sobresale en tareas de procesamiento paralelo. Por lo tanto, las arquitecturas de GPU sin servidor pueden utilizarse en aplicaciones que requieren un cálculo paralelo significativo, como inferencia de aprendizaje automático, procesamiento de datos y simulaciones científicas.
Añadir como fuente preferidaMetodología de referencia de GPU sin servidor
Precios: Los precios de las GPU sin servidor se recopilan mensualmente de todos los proveedores.
Rendimiento:
- El rendimiento de todos los modelos de GPU sin servidor se midió en la plataforma en la nube Modal.
- El ajuste fino de texto se midió ajustando fino Llama 3.2-1B-Instruct en el conjunto de datos FineTune-100k, utilizando 1M de tokens en 5 épocas. El número de tokens multiplicado por el número de épocas se dividió por el tiempo de ajuste fino para obtener el número de tokens ajustados por segundo.
- La inferencia de texto se midió sobre 1 millón de tokens, incluidos tanto los tokens de entrada como de salida. Dividimos el número de tokens por la duración total de la inferencia para calcular el número promedio de tokens por segundo.
Notas de rendimiento de H200 vs H100:
- El hecho de que H200 muestre un rendimiento de ajuste fino inferior al de H100 puede parecer contraintuitivo dada su arquitectura más nueva y su mayor memoria (141GB vs 80GB). Varios factores podrían contribuir a este resultado, incluidas diferencias en la utilización del ancho de banda de memoria, la madurez de la optimización de software o la gestión térmica bajo cargas de trabajo sostenidas.
- Esta referencia utilizó un modelo relativamente pequeño de 1B de parámetros, que podría no aprovechar completamente la capacidad de memoria adicional de H200. La brecha de rendimiento podría diferir significativamente con modelos más grandes que aprovechen mejor la memoria expandida de H200.
- El rendimiento también puede variar según las características específicas de la carga de trabajo, los tamaños de lote y la pila de software particular utilizada durante las pruebas.
Siguientes pasos:
- Planeamos ampliar nuestras referencias para incluir modelos más grandes (7B, 13B y 70B de parámetros) para comprender mejor cómo escala el rendimiento con el tamaño del modelo y los requisitos de memoria.
- Las pruebas futuras incluirán configuraciones de múltiples GPU y escenarios de longitud de contexto más larga donde las ventajas arquitectónicas de H200 puedan ser más evidentes.
Cómo usar GPUs sin servidor para modelos de ML
En los flujos de trabajo tradicionales de aprendizaje automático, los desarrolladores y científicos de datos a menudo aprovisionan y gestionan servidores dedicados o clústeres de GPU para manejar las demandas computacionales del entrenamiento de modelos complejos. La GPU sin servidor para aprendizaje automático elimina las complejidades de la gestión de infraestructura.
Sigue la guía a continuación para entender cómo usar GPU sin servidor en modelos de ML:
- Entrenamiento de modelos: La GPU sin servidor permite un entrenamiento eficiente de modelos de aprendizaje automático asignando dinámicamente recursos para conjuntos de datos extensos. Los desarrolladores se benefician de recursos bajo demanda sin la molestia de gestionar servidores dedicados.
- Inferencia: Las GPUs sin servidor son cruciales para la inferencia de modelos, permitiendo predicciones rápidas en nuevos datos. Ideal para aplicaciones como reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural, garantiza una ejecución rápida y eficiente, especialmente durante períodos de demanda variable.
- Procesamiento en tiempo real: Las aplicaciones que lo requieren, como el análisis de video, aprovechan la GPU sin servidor. El escalado dinámico de recursos permite el procesamiento rápido de flujos de datos entrantes, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en tiempo real en diversos dominios.
- Procesamiento por lotes: Las GPUs sin servidor manejan el procesamiento de datos a gran escala en flujos de trabajo de ML. Esto es esencial para el preprocesamiento de datos, la extracción de características y otras operaciones de aprendizaje automático orientadas a lotes.
- Flujos de trabajo de ML impulsados por eventos: Las arquitecturas sin servidor son impulsadas por eventos, respondiendo a desencadenantes o eventos, como actualizar un modelo cuando hay nuevos datos disponibles o reentrenarlo en respuesta a eventos específicos.
- Arquitecturas híbridas: Algunos flujos de trabajo de ML combinan recursos de computación sin servidor y tradicionales. Por ejemplo, el entrenamiento de modelos intensivo en GPU transiciona a un entorno sin servidor para la inferencia de IA, optimizando la utilización de recursos.
Preguntas frecuentes
La inferencia de GPU es el proceso de usar Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) para realizar predicciones o inferencias a partir de un modelo de aprendizaje automático preentrenado. La GPU acelera las tareas computacionales necesarias para procesar datos de entrada utilizando el modelo entrenado, lo que resulta en predicciones más rápidas y eficientes. Las capacidades de procesamiento paralelo de las GPUs mejoran la velocidad y eficiencia de estas tareas de inferencia en comparación con los enfoques tradicionales basados en CPU.
La inferencia de GPU es particularmente valiosa para aplicaciones como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y otras tareas de aprendizaje automático que requieren predicciones o clasificaciones en tiempo real o casi en tiempo real.
La GPU sin servidor es un modelo de computación en el que los desarrolladores ejecutan aplicaciones sin gestionar la infraestructura de servidor subyacente. Los recursos de GPU se aprovisionan dinámicamente según sea necesario. En este entorno, los desarrolladores se concentran en codificar funciones específicas mientras el proveedor de la nube se encarga de la infraestructura, incluido el escalado de servidores.
A pesar de que el término "sin servidor" sugiere una ausencia de servidores, estos aún existen pero están abstraídos de los desarrolladores. En la computación de GPU, esta arquitectura permite el acceso a GPU bajo demanda sin la necesidad de gestionar servidores físicos o virtuales.
La computación de GPU sin servidor se utiliza comúnmente para tareas que requieren un procesamiento paralelo significativo, como aprendizaje automático, procesamiento de datos y simulaciones científicas. Los proveedores de nube que ofrecen capacidades de GPU sin servidor automatizan la asignación y el escalado de recursos de GPU según la demanda de la aplicación.
Esta arquitectura proporciona beneficios como eficiencia de costos y escalabilidad, ya que la infraestructura se ajusta dinámicamente a cargas de trabajo variables. Permite a los desarrolladores centrarse más en el código y menos en la gestión de la infraestructura subyacente.
Se estima que Megatron-Turing de NVIDIA y Microsoft costará aproximadamente $100 millones para todo el proyecto.4 Tales costos del sistema impiden que las empresas adopten modelos de lenguaje grandes (LLMs) a pesar de sus beneficios.
La NVIDIA L40S es una versión más potente y optimizada para IA de la GPU L40. Aunque ambas utilizan la arquitectura Ada Lovelace, la L40S ofrece un rendimiento significativamente superior para el entrenamiento y la inferencia de IA, debido a las capacidades mejoradas de los núcleos tensor y el soporte para precisión FP8.
La L40 es más adecuada para gráficos, renderizado y cargas de trabajo de propósito general, mientras que la L40S es ideal para tareas de IA intensivas en cómputo en centros de datos.
Lectura adicional
Descubre más sobre GPU:
- Cloud GPUs para Deep Learning: Disponibilidad y Precio / Rendimiento
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Fuentes externas
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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year = {2026},
month = apr,
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note = {AIMultiple. Recuperado el 15 de Abril de 2026}
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