Mejores plataformas de alquiler de GPU en la nube 2026: precio, capacidad, red y soporte

Las mejores plataformas de alquiler de GPU en la nube que los compradores deberían incluir en su lista corta en 2026 no son las que tienen el número horario de GPU más bajo. La mejor prueba es si la plataforma puede ofrecer la GPU que necesita, en la región que necesita, con el modelo de red y soporte que su carga de trabajo realmente puede usar.

Para un pequeño servicio de inferencia, un pod H100 barato con inicio rápido puede superar a un clúster empresarial reservado. Para entrenamiento distribuido, la respuesta cambia: la topología de red, el almacenamiento local, la reproducibilidad de la imagen, la certeza de la cuota y el tiempo de respuesta del soporte importan más que unos pocos dólares por hora de GPU. Para muchos equipos de producto, la opción de menor riesgo no es alquilar GPU en absoluto, sino comparar la carga de trabajo autohospedada frente a una base de referencia de API de modelo gestionada antes de firmar una reserva.

Esta guía compara las mejores plataformas de alquiler de GPU en la nube que los equipos de 2026 probablemente evaluarán para entrenamiento de IA, inferencia, ajuste fino, generación por lotes de medios, cuadernos de investigación y despliegues empresariales respaldados por compras. Los precios y la disponibilidad cambian rápidamente, así que trate las notas de precios como orientativas y vuelva a comprobar las páginas de los proveedores antes de comprar.

Respuesta rápida: la lista corta de las mejores plataformas de GPU en la nube en 2026

Use esta tabla como la versión rápida de la lista corta de las mejores plataformas de alquiler de gpu en la nube en 2026, y luego lea las notas de cada proveedor para entender las compensaciones de cada opción.

Si solo necesita un endpoint de modelo, empiece comparando una ruta de API de modelo frente al alquiler de GPU. Si necesita pesos personalizados, control de bajo nivel del servicio o grandes ejecuciones de entrenamiento, use el resto de esta guía para elegir las mejores plataformas de gpu en la nube para entrenamiento de ia en 2026 e inferencia en producción.

Cómo evaluamos las mejores plataformas de alquiler de GPU en la nube en 2026

Para este artículo, los pesos de la clasificación son prácticos y no puramente teóricos:

Para la comparación de las mejores plataformas de alquiler de gpu en la nube en 2026, las comprobaciones de las fuentes que aparecen a continuación usan páginas oficiales de proveedores y páginas públicas de precios disponibles el 13 de octubre de 2026.

1. RunPod: la mejor nube de GPU de autoservicio para pods rápidos e inferencia serverless

RunPod es una de las respuestas más prácticas para equipos que quieren acceso a GPU rápidamente sin un ciclo largo de compras. Su página de precios enumera precios por segundo para Pods bajo demanda, Serverless, Clusters y Network Storage. También separa Community Cloud y Secure Cloud, lo cual es importante: Community Cloud puede resultar atractiva para cargas de trabajo exploratorias, mientras que Secure Cloud es la opción predeterminada más segura para trabajos de producción más controlados.

La página pública de precios de RunPod muestra ejemplos como H100 PCIe desde $1.99/hr en Community Cloud y $2.89/hr en Secure Cloud, H100 SXM desde $2.69/hr y $3.49/hr, H200 desde $3.59/hr y $4.59/hr, y B200 desde $5.98/hr y $6.79/hr. Esas tarifas convierten a RunPod en uno de los lugares más fáciles para hacer una primera referencia de una nueva carga de trabajo antes de negociar un clúster.

Elige RunPod cuando necesites:

• Acceso rápido a una sola GPU o a una pequeña implementación multigPU.
• Inferencia serverless donde importan el arranque en frío, la cola de espera y la economía por solicitud.
• Un amplio menú de generaciones de GPU sin la sobrecarga de configuración de un hyperscaler.
• Una base de precio práctica para la comparación de las mejores plataformas de alquiler de GPU en la nube de 2026.

Ten cuidado cuando:

• Necesites capacidad garantizada para una fecha de lanzamiento.
• Necesites compras empresariales estrictas, red privada o revisión de cumplimiento.
• Tu carga de trabajo dependa de almacenamiento estable de alto rendimiento y del comportamiento de una malla multinodo.

Fuente oficial: Precios de RunPod

2. Lambda Cloud: la mejor experiencia simple de alquiler dedicado de GPU

Lambda Cloud es una opción predeterminada sólida para desarrolladores y equipos de IA que quieren instancias dedicadas de GPU con formas de instancia claras y un flujo de lanzamiento sencillo. Su página actual de instancias dice que los equipos pueden alquilar GPUs NVIDIA H100, H200, B200 y A100 por hora, iniciar en minutos, usar flujos de trabajo de UI/API/CLI y ejecutar instancias multigPU.

La tabla pública de Lambda muestra actualmente, por ejemplo, 8x NVIDIA B200 SXM6 a $6.69 por GPU-hora, 8x NVIDIA H100 SXM a $3.99 por GPU-hora, 8x A100 SXM a $2.79 por GPU-hora y V100 a $0.79 por GPU-hora, con impuestos excluidos. También posiciona la página en torno a precios transparentes y sin tarifas de egreso.

Elige Lambda cuando necesites:

• Precios claros de GPU bajo demanda que tanto ingeniería como finanzas puedan entender.
• Instancias dedicadas de 1x, 2x, 4x u 8x GPU.
• Un camino limpio desde un nodo hasta clústeres más grandes gestionados por Lambda.
• Acceso a B200 o H100 sin construir primero una pila completa de hyperscaler.

Ten cuidado cuando:

• Necesites garantías de capacidad entre regiones.
• Necesites Kubernetes gestionado en profundidad, IAM empresarial o redes avanzadas multi-cloud.
• Estés comparando con hosts de marketplace donde el precio disponible más bajo puede ser menor pero menos predecible.

Fuente oficial: Instancias de Lambda

3. CoreWeave: la mejor nube nativa de IA para clústeres empresariales de GPU

CoreWeave no es solo una página barata de alquiler de GPU. Es una nube especializada en IA construida alrededor de cargas de trabajo intensivas en GPU, infraestructura estilo Kubernetes, almacenamiento y capacidad para operaciones serias de entrenamiento e inferencia. Para los equipos que ya saben que necesitan GPUs en clúster, CoreWeave merece estar cerca de la parte superior de la lista corta.

La página de precios de CoreWeave muestra filas para NVIDIA GB200 NVL72, HGX B200, HGX H200, HGX H100, GH200 e infraestructura de soporte. La página muestra ejemplos como GB200 NVL72 a $42.00/hr y filas separadas bajo demanda, spot y orientadas a inferencia para varios tipos de GPU. Su estructura de precios es más detallada que la de un simple marketplace de una sola GPU, lo que refleja su orientación a clúster y plataforma.

Elige CoreWeave cuando necesites:

• Infraestructura empresarial de IA en lugar de alquiler puntual.
• Operaciones de GPU nativas de Kubernetes.
• Generaciones de GPU de gama alta como GB200, B200, H200 y H100.
• Mejores conversaciones sobre planificación de capacidad, capacidad reservada y soporte.

Ten cuidado cuando:

• Solo necesites un notebook corto o una ejecución de fine-tuning puntual.
• Tu equipo no esté preparado para operar contenedores, almacenamiento, redes y pipelines de despliegue.
• Necesites capacidad instantánea de autoservicio sin ventas ni coordinación de cuentas.

Fuente oficial: Precios de CoreWeave

4. Crusoe Cloud: la mejor nube de IA enfocada en coste para poner junto a CoreWeave y Lambda

Crusoe Cloud se ha convertido en una opción seria para equipos que evalúan nubes de GPU centradas en IA en lugar de VMs de hyperscaler de propósito general. Su página pública de precios incluye referencias a H100, H200, B200, GB200, almacenamiento, red y partidas relacionadas con soporte. La extracción pública de la página del 13 de octubre de 2026 mostró H100 alrededor de $3.90/hr y H200 alrededor de $4.29/hr en los datos visibles de precios, con filas adicionales de almacenamiento y red que deben verificarse con la cotización en vivo.

Elige Crusoe cuando necesites:

• Una nube de IA con señales públicas de precios e infraestructura orientada a clúster.
• Una comparación de costes frente a Lambda, CoreWeave, RunPod Secure Cloud y hyperscalers.
• Conversaciones de producción sobre cómputo, almacenamiento, inferencia y soporte en un solo lugar.

Ten cuidado cuando:

• Necesites la GPU del marketplace comunitario más barata posible.
• Requieras una región específica o una ventana de lanzamiento antes de que la capacidad esté reservada.
• No hayas modelado almacenamiento, egreso y soporte junto con la hora de GPU.

Fuente oficial: Precios de Crusoe Cloud

5. Vast.ai: el mejor marketplace para los precios de GPU más bajos posibles

Vast.ai es diferente de la mayoría de las plataformas de esta lista. Es un marketplace de GPU, así que el precio, el hardware, la fiabilidad, la ubicación, la red, el disco y el comportamiento del host varían según el anuncio. Esa variabilidad es el punto: si tu carga de trabajo puede tolerar interrupciones y puedes evaluar los anuncios con cuidado, Vast.ai puede ofrecer costes por hora de GPU muy bajos.

Vast.ai es especialmente útil para:

• Trabajos por lotes con checkpointing.
• Experimentos donde un precio bajo supera a un soporte predecible.
• Cargas de trabajo con GPU de consumo como tareas estilo RTX 4090 y RTX 5090.
• Equipos dispuestos a automatizar la selección de anuncios y la validación de instancias.

Es menos ideal cuando:

• Necesitas soporte empresarial y SLA predecibles.
• Necesitas una red multnodo estable.
• Tienes datos sensibles y requieres garantías de aislamiento más fuertes.
• No puedes tolerar que desaparezca un host o que tenga un rendimiento inferior al esperado.

Al evaluar las mejores plataformas de alquiler de GPU en la nube 2026 para producción, trata Vast.ai como una opción de descubrimiento de precios y lotes elásticos, no como un reemplazo directo de una nube de GPU empresarial con soporte.

Fuente oficial: Precios de Vast.ai

6. Google Cloud: Mejor para AI Hypercomputer, Vertex AI y la gravedad de datos empresarial

Google Cloud es una plataforma de GPU sólida cuando tu carga de trabajo ya está cerca de BigQuery, GKE, Vertex AI, Cloud Storage o los controles empresariales de Google. Para una infraestructura de IA seria, la decisión relevante no es solo "¿cuánto cuesta un H100?" Sino si tu carga de trabajo se beneficia de los servicios gestionados de Google, la red, las reservas, la pila de datos y la arquitectura AI Hypercomputer.

La documentación de precios de GPU de Google Cloud y de máquinas optimizadas para aceleradores cubre sistemas de clase A3 y A4, incluidas infraestructuras tipo A3 Ultra/H200 y A4X/GB200. Eso hace que Google sea una opción más fuerte para equipos de plataforma empresariales que para un desarrollador que busca la GPU de una hora más barata posible.

Elige Google Cloud cuando necesites:

• Infraestructura de GPU integrada con GKE, Vertex AI, BigQuery e IAM empresarial.
• Flujos de trabajo gestionados de datos y modelos en una sola nube.
• Rutas de reserva y uso comprometido para una planificación de capacidad mayor.
• Una opción seria entre las mejores plataformas de GPU en la nube para entrenamiento de IA 2026 cuando importa la pila de Google circundante.

Ten cuidado cuando:

• Solo necesitas una prueba rápida con una sola GPU.
• Eres sensible al precio y no necesitas el plano de control más amplio de Google.
• No has presupuestado almacenamiento, transferencia de datos, servicios gestionados y tiempo de espera para cuotas.

Fuentes oficiales: Precios de GPU de Google Cloud, Máquinas optimizadas para aceleradores de Google Cloud

7. AWS: Mejor para adquisiciones empresariales maduras y Capacity Blocks

AWS sigue siendo un elemento habitual en la lista corta de grandes empresas porque ya posee gran parte del área de identidad, red, seguridad, adquisiciones y plano de datos. Para el trabajo con GPU, las familias importantes de AWS incluyen P5 para cargas basadas en H100 y las nuevas líneas P6/P6e estilo Blackwell y GB200 a medida que estén disponibles. AWS también ofrece Capacity Blocks for ML, diseñados para reservar capacidad de GPU durante una ventana de tiempo definida.

Elige AWS cuando necesites:

• Alineación existente de VPC, IAM, lago de datos, cumplimiento normativo y compras.
• Una historia de capacidad reservada para ventanas de entrenamiento conocidas.
• Integración estrecha con S3, EKS, SageMaker, flujos de trabajo adyacentes a Bedrock y operaciones empresariales.

Ten cuidado cuando:

• Necesitas cuota instantánea de H100/H200/B200.
• Estás comparando solo el precio bruto por hora de GPU.
• Tu equipo no ha modelado los costes de EBS, FSx, S3, NAT, transferencia de datos, observabilidad y soporte.

AWS suele ser una de las mejores plataformas de nube de GPU de 2026 para empresas, pero rara vez la respuesta más simple para equipos pequeños que solo necesitan unas pocas GPU esta tarde.

Fuentes oficiales: Instancias P5 de AWS, Instancias P6 de AWS, AWS Capacity Blocks for ML

8. Microsoft Azure: Mejor para empresas estandarizadas en Microsoft

Azure es similar a AWS y Google Cloud en un aspecto clave: la decisión de plataforma suele estar impulsada por la estandarización empresarial, la identidad, la red, el cumplimiento y los servicios de datos adyacentes más que por el precio público más bajo de GPU. Las familias Azure ND H100 v5 y ND H200 v5 son las líneas que la mayoría de los compradores revisarán para cargas de trabajo serias de IA.

La API de precios minoristas de Azure del 13 de octubre de 2026 mostraba ejemplos de Standard_ND96isr_H100_v5 a $98.32/h en varias regiones de EE. UU. y ejemplos de Standard_ND96isr_H200_v5 alrededor de $110.24/h en algunas regiones. Esos son precios a nivel de VM, no una tarifa simple de mercado para una sola GPU, así que los compradores deberían dividir por el número real de GPU solo cuando toda la VM esté completamente utilizada y luego añadir almacenamiento, red, soporte y tiempo de inactividad.

Elige Azure cuando necesites:

• Alineación con la identidad, la red, la seguridad y las compras de Microsoft.
• Azure ML, AKS, almacenamiento y gobernanza empresarial alrededor de cargas de trabajo de GPU.
• Una buena adaptación con entornos existentes de datos y aplicaciones de Microsoft.

Ten cuidado cuando:

• Tu equipo intenta optimizar únicamente el coste por hora de GPU.
• La cuota de GPU aún no está aprobada.
• No has comprobado la disponibilidad regional para la familia exacta de VM.

Fuentes oficiales: API de precios minoristas de Azure, Tamaños de VM optimizados para GPU de Azure

9. Oracle Cloud Infrastructure: Mejor para GPU bare metal y evaluación de superclúster RDMA

Oracle Cloud Infrastructure merece la pena evaluarse cuando el requisito no es una VM de GPU ocasional, sino una implementación de IA bare metal o estilo superclúster. OCI ha invertido mucho en clústeres de GPU, redes RDMA y posicionamiento de infraestructura de IA empresarial, y puede ser especialmente relevante para equipos que ya usan Oracle Cloud o están negociando grandes despliegues reservados.

Elige OCI cuando necesites:

• Opciones de GPU bare metal y conversaciones de adquisición a escala de clúster.
• Redes estilo RDMA como parte de la discusión de arquitectura.
• Gestión de cuentas empresariales y capacidad negociada.

Ten cuidado cuando:

• Necesita precios públicos transparentes de alquiler con clic para una sola GPU.
• Su equipo carece de experiencia en operaciones de clúster bare-metal/cloud.
• Quiere flexibilidad estilo marketplace en lugar de planificación de capacidad empresarial.

Fuente oficial: Oracle Cloud GPU instances

10. Nebius: la mejor nube de IA emergente para compradores europeos y de infraestructura de IA dedicada

Nebius es un proveedor de infraestructura de IA al que conviene seguir de cerca porque está diseñado específicamente en torno a cargas de trabajo de nube de IA, en lugar de una nube de uso general primero. Los equipos que evalúan la ubicación de datos en la UE, la especialización en nube de IA y la capacidad de GPU dedicada deberían incluirlo en la lista corta.

Elija Nebius cuando necesite:

• Infraestructura en la nube orientada a IA con clústeres de GPU.
• Conversaciones sobre infraestructura europea o específica de una región.
• Un proveedor que se sitúe entre la madurez de los hyperscalers y el enfoque especializado en nube de IA.

Tenga cuidado cuando:

• Necesite el mapa de regiones global más amplio.
• Su equipo de compras necesite un largo historial público de operaciones en su segmento.
• Necesite una tabla pública de precios estática para cada forma de GPU antes de hablar con ventas.

Fuente oficial: Nebius AI Cloud

11. Opciones de GPU de Paperspace y DigitalOcean: las mejores para notebooks y flujos de trabajo de desarrollador más pequeños

Paperspace, ahora parte de DigitalOcean, sigue siendo útil para notebooks de GPU orientados a desarrolladores, experimentos y flujos de trabajo más pequeños. Por lo general, no es la plataforma que elegiría para la ejecución de entrenamiento distribuido más grande, pero puede ser una forma limpia de empezar con desarrollo respaldado por GPU sin construir una pila de clúster empresarial.

Elija las opciones de GPU de Paperspace o DigitalOcean cuando necesite:

• Un notebook o un entorno orientado primero al desarrollo.
• Una incorporación más sencilla para equipos pequeños.
• Una ruta con menor carga operativa que configurar una implementación de GPU en un hyperscaler.

Tenga cuidado cuando:

• Necesite capacidad de GPU de gama alta garantizada a escala.
• Necesite tejidos multi-nodo especializados.
• Necesite controles de clúster empresariales y compromisos de soporte.

Fuentes oficiales: precios de Paperspace, DigitalOcean GPU Droplets

¿Y qué pasa con las mejores plataformas gratuitas de computación en la nube con GPU de 2026?

Las opciones de las mejores plataformas gratuitas de computación en la nube con GPU de 2026 son buenas para aprender, demostraciones, notebooks y pequeños experimentos. No sustituyen una adquisición para cargas de trabajo de IA en producción.

Use entornos gratuitos o de bajo coste para notebooks, como Colab o Kaggle, cuando:

• El conjunto de datos sea pequeño.
• Pueda tolerar límites de sesión.
• No necesite red privada ni soporte de producción.
• La reproducibilidad sea menos importante que la experimentación rápida.

Migre a una nube de GPU de pago cuando:

• Necesite un tiempo de ejecución estable.
• Necesite persistencia de datos predecible.
• Necesite secretos de producción, VPC, IAM, registros y soporte.
• Las ejecuciones fallidas o las sesiones interrumpidas cuesten más que el ahorro en la factura de GPU.

Para producción, la "GPU gratuita" debe tratarse como una etapa de prototipado, no como una estrategia de plataforma.

Fuentes oficiales: Google Colab, notebooks de Kaggle

Comparación de precios: por qué la hora de GPU más barata puede perder

El error más fácil en una comparación de las mejores plataformas de nube GPU de 2026 es ordenar por el precio horario de la GPU y detenerse ahí. Eso omite la factura real.

Use esta ecuación antes de elegir:

Costo de salida aceptada =
  tiempo de ejecución de la GPU
+ tiempo inactivo
+ retraso en la cola
+ reintentos de trabajos fallidos
+ almacenamiento y snapshots
+ egreso y movimiento de datos
+ orquestación y observabilidad
+ soporte y tiempo de ingeniería
dividido por salidas aceptadas

Para entrenamiento, la salida aceptada puede significar un checkpoint exitoso, una puntuación de benchmark o un modelo afinado. Para inferencia, puede significar una solicitud completada que cumpla con los objetivos de latencia y calidad. Para generación de contenido multimedia, puede significar una imagen o video aceptado, no solo un render completado.

Aquí es donde importa una referencia base de API de modelos. Si su equipo no necesita pesos privados, CUDA personalizado, control de LoRA o serving especializado, compare el alquiler de GPU con una ruta de modelo gestionado. Flatkey está diseñado para esa base: una clave, una sola factura, enrutamiento compatible con OpenAI entre muchos proveedores de modelos, visibilidad de uso y opciones de respaldo. No es el mismo producto que una nube de GPU, pero a menudo es la comparación correcta antes de alquilar capacidad.

Lecturas relacionadas de Flatkey:

• Precios de alquiler de GPU explicados
• Costes ocultos de la nube GPU
• GPU serverless vs GPU dedicada
• Nube GPU vs API de modelo
• TCO de clúster de GPU

Matriz de decisión: ¿qué plataforma debería elegir?

Lista de verificación de compras para las mejores plataformas cloud de GPU para entrenamiento de IA 2026

Antes de elegir entre las mejores plataformas cloud de gpu para entrenamiento de ia 2026, haz a cada proveedor estas preguntas:

1. ¿Qué SKU exacto de GPU, tamaño de memoria e interconexión están disponibles en la fecha de lanzamiento?
2. ¿La capacidad es bajo demanda, spot, reservada, comprometida o aprobada por ventas?
3. ¿El precio cotizado es por GPU, por nodo, por VM, por clúster o por solicitud?
4. ¿Qué almacenamiento está incluido y cuánto cuestan las instantáneas, el almacenamiento de objetos, los sistemas de archivos compartidos y los discos de alto rendimiento?
5. ¿Qué tarifas aplican por egreso, red privada, IP pública, NAT, balanceador de carga o transferencia entre regiones?
6. ¿Qué sucede cuando se interrumpe una tarea?
7. ¿Se pueden detener las instancias sin perder el estado del disco?
8. ¿Las imágenes, los controladores, las versiones de CUDA, los ajustes de NCCL y los runtimes de contenedores los controlas tú o el proveedor?
9. ¿Qué respuesta de soporte está incluida en el nivel de gasto que esperas?
10. ¿Puede el proveedor reservar el mismo tipo de GPU durante todo el plazo del proyecto?
11. ¿Qué proceso público de estado, SLA o incidentes existe?
12. ¿Cómo medirás el coste por salida aceptada después de la primera semana?

La plataforma que responde a estas preguntas con claridad suele ser más segura que la plataforma con el precio visible más bajo.

Recomendación final

Para la mayoría de los equipos que comparan las mejores plataformas de alquiler de gpu en la nube 2026, empieza con tres vías:

1. Usa RunPod o Lambda para una evaluación práctica rápida de la carga de trabajo.
2. Usa CoreWeave, Crusoe, OCI, AWS, Google Cloud o Azure para conversaciones serias sobre capacidad y compras empresariales.
3. Usa Flatkey u otra ruta de API de modelo gestionada como referencia cuando no se requiera control directo de la GPU.

La decisión sobre las mejores plataformas cloud de GPU 2026, en última instancia, depende de la carga de trabajo. Si la carga necesita kernels personalizados, pesos privados, control de serving de bajo nivel o entrenamiento multinodo, alquila GPU y evalúa la red y el soporte tan cuidadosamente como el precio. Si la carga solo necesita resultados fiables del modelo, primero haz una prueba comparativa de la ruta de API de modelo; puede eliminar meses de trabajo de infraestructura de la hoja de ruta.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son las mejores plataformas de alquiler de gpu en la nube 2026 para una pequeña startup de IA?

Empieza con RunPod, Lambda, Crusoe y Paperspace/DigitalOcean para pruebas rápidas, y luego compara CoreWeave o los hyperscalers si necesitas capacidad reservada, red privada o compras empresariales. Usa Flatkey o las APIs de modelos como referencia si no necesitas control directo del hardware.

¿Cuáles son las mejores plataformas cloud de GPU 2026 para entrenamiento de IA?

Para entrenamiento serio de IA multinodo, evalúa CoreWeave, clústeres de Lambda, Crusoe, AWS, Google Cloud, Azure, OCI y Nebius. Los factores decisivos no son solo el modelo de GPU y el precio. La red, el rendimiento de almacenamiento, la reserva de capacidad y el soporte son las partes difíciles.

¿Las plataformas cloud de GPU gratuitas son lo bastante buenas para producción?

No. Los entornos de GPU gratuitos son útiles para aprender, hacer demostraciones y pequeños notebooks. Las cargas de trabajo de producción necesitan un runtime estable, almacenamiento predecible, gestión de secretos, registros, soporte y control de costes.

¿Es seguro para producción un marketplace como Vast.ai?

Puede ser seguro para la carga de trabajo adecuada, especialmente tareas por lotes con checkpointing y validación de listados. Es más arriesgado para datos sensibles, servicios estables de baja latencia o cargas que necesitan soporte empresarial y redes multinodo predecibles.

¿Debería alquilar GPU o usar una API de modelo?

Alquila GPU cuando necesites pesos personalizados, control privado del runtime, kernels especializados o entrenamiento multinodo. Usa una API de modelo cuando principalmente necesites resultados fiables del modelo, integración rápida, facturación unificada y fallback. Muchos equipos deberían medir ambas opciones antes de comprometerse.

Lista de verificación de fuentes

• Precios de RunPod: https://www.runpod.io/pricing
• Instancias de Lambda: https://lambda.ai/instances
• Precios de CoreWeave: https://www.coreweave.com/pricing
• Precios de Crusoe Cloud: https://www.crusoe.ai/cloud/pricing
• Precios de Vast.ai: https://vast.ai/pricing
• Precios de GPU de Google Cloud: https://cloud.google.com/compute/gpus-pricing
• Máquinas optimizadas para aceleradores de Google Cloud: https://cloud.google.com/compute/docs/accelerator-optimized-machines
• Instancias P5 de AWS: https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p5/
• Instancias P6 de AWS: https://aws.amazon.com/ec2/instance-types/p6/
• Capacity Blocks para ML de AWS: https://aws.amazon.com/ec2/capacityblocks/
• API de precios minoristas de Azure: https://prices.azure.com/api/retail/prices
• Tamaños de VM aceleradas por GPU de Azure: https://learn.microsoft.com/azure/virtual-machines/sizes/gpu-accelerated
• Instancias GPU de Oracle Cloud: https://www.oracle.com/cloud/compute/gpu/
• Nebius AI Cloud: https://nebius.com/
• Precios de Paperspace: https://www.paperspace.com/pricing
• DigitalOcean GPU Droplets: https://www.digitalocean.com/products/gpu-droplets
• Google Colab: https://colab.research.google.com/
• Notebooks de Kaggle: https://www.kaggle.com/docs/notebooks