# FluidStack vs Groq FluidStack registra 154.620 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +7,3 % y un modelo de precios De pago, Precio a consultar. Groq registra 3.987.936 visitas mensuales con un crecimiento de +10 % y un modelo de precios De pago. | Métrica | [FluidStack](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack) | [Groq](https://openaitools.app/es/tool/groq) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://fluidstack.io | https://groq.com | | Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | AI API, Large Language Models (LLMs), Modelos de IA de código abierto | | Modelo de precios | De pago, Precio a consultar | De pago | | Visitas mensuales | 154.620 | 3.987.936 | | Tasa de crecimiento intermensual | +7,3 % | +10 % | | Mercado principal | Estados Unidos | India | | Visitas directas | 47.869 | 1.702.515 | | Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,7 | | Número de guardados | 1 | 4 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## FluidStack FluidStack es un proveedor de cómputo para IA que construye la capa física bajo el trabajo con modelos de frontera: centros de datos, energía, refrigeración y clústeres de GPU muy grandes. Su posicionamiento público es deliberadamente infraestructural más que orientado a producto: describe construir cómputo a escala de gigavatio, poner en marcha nuevos sitios en meses y operar decenas de millones de aceleradores de forma fiable. Para equipos que entrenan o sirven modelos grandes, eso se traduce en capacidad reservada, dedicada, aprovisionada y operada para ti, en lugar de un catálogo de VM de autoservicio inmediato. Un tema distintivo es el emparejamiento de energía y cómputo. FluidStack escribe sobre rediseñar la infraestructura de cómputo y energía desde primeros principios, desarrollar energía solar aislada de la red para alimentar clústeres y usar refrigeración de circuito cerrado que llena los depósitos una vez y recircula el agua indefinidamente. También enfatiza construir en Estados Unidos con fabricación local, enmarcando la propiedad de la infraestructura como una cuestión estratégica sobre qué valores moldean la tecnología. Para las organizaciones de IA esto es cada vez más relevante, porque la disponibilidad de energía, y no solo el suministro de chips, es la restricción determinante al escalar. Si necesitas unas pocas GPU por un día, FluidStack probablemente no sea la vía más rápida; la capacidad se contrata a escala empresarial mediante un proceso de ventas. Si planificas una ejecución de entrenamiento de varios meses o una flota de inferencia en producción y quieres infraestructura dedicada y específica con operación gestionada, es un candidato sólido para evaluar junto a los grandes hiperescaladores y las nubes de GPU especializadas. **Precios y planes:** Empresarial y precio a consultar. FluidStack no publica tarifas por hora de GPU ni registro de autoservicio en su sitio; la capacidad se dimensiona y cotiza mediante una conversación directa de ventas según el tamaño del clúster, la duración y el hardware. Los directorios lo clasifican como producto de pago con precio a consultar. - **Cómputo a escala de centro de datos propio:** FluidStack diseña y construye grandes centros de datos de IA, incluidos campus de alta densidad con gran capacidad energética por sitio, en lugar de revender capacidad de otras nubes. - **Clústeres de GPU para entrenamiento e inferencia:** Los clústeres están diseñados para entrenamiento e inferencia de modelos a gran escala, con interconexión de alto ancho de banda y orquestación para cargas distribuidas. - **Energía y refrigeración diseñadas juntas:** La empresa desarrolla energía solar aislada de la red y refrigeración de circuito cerrado, tratando la eficiencia energética e hídrica como problemas centrales de ingeniería. - **Operación gestionada y fiabilidad:** El soporte presencial, el aprovisionamiento de clústeres y la operación permiten a los equipos de investigación centrarse en los modelos. - **Cadena de suministro con fabricación en EE. UU.:** Los centros de datos se construyen en Estados Unidos con fabricación local de la infraestructura de cómputo y energía, una decisión deliberada de cadena de suministro. **Fortalezas:** Infraestructura de IA específica en lugar de reventa genérica de nube; Diseño propio de energía, refrigeración y centro de datos, clave a escala; Aprovisionamiento y operación gestionados para grandes clústeres; Posicionamiento explícito de infraestructura construida y fabricada en EE. UU. **Limitaciones:** No publica precios de autoservicio ni permite registro inmediato; el acceso requiere hablar con ventas; Su enfoque empresarial significa que cargas de trabajo individuales muy pequeñas pueden no encajar; La capacidad se concentra en ubicaciones de Estados Unidos, lo que puede importar a equipos sensibles a la latencia o con requisitos de residencia de datos [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack.md) ## Groq Groq es una nube de inferencia de IA que ejecuta modelos de lenguaje y otros modelos de IA con una latencia excepcionalmente baja. En lugar de diseñar chips para entrenamiento, Groq creó silicio propio llamado LPU, al que ahora se suma LPX, optimizado específicamente para inferencia, la fase en la que los modelos sirven realmente a los usuarios. La empresa se define como una 'neocloud' para inferencia rápida y combina ese hardware con una pila de software y APIs para desarrolladores. Los desarrolladores acceden a Groq mediante una API que aloja modelos abiertos populares como Llama, Mixtral y Gemma, además de modelos de voz Whisper y capacidades de texto a voz. Como la plataforma está afinada para la velocidad, se usa a menudo en chat en tiempo real, agentes e interfaces de voz donde el tiempo de respuesta importa. La API es ampliamente compatible con los formatos de petición estilo OpenAI, lo que reduce el coste de cambiar. Groq ha escalado con agresividad, anunciando una Serie A de 350 millones de dólares y construyendo cientos de megavatios de capacidad de inferencia. Además de la velocidad, destaca la fiabilidad y el coste, argumentando que rápido y asequible ya no tienen por qué ser excluyentes para los equipos que ejecutan IA en producción. **Precios y planes:** API de inferencia de pago por uso. Groq cobra por token en los modelos alojados, con niveles gratuitos para desarrolladores y opciones de capacidad empresarial; consulta la página de precios oficial para las tarifas actuales. - **Hardware de inferencia LPU y LPX:** Aceleradores propios diseñados para inferencia en lugar de entrenamiento, ajustados para una latencia muy baja. - **Catálogo de modelos abiertos:** Acceso alojado a modelos abiertos populares como Llama, Mixtral, Gemma y los modelos de voz Whisper. - **API rápida para desarrolladores:** Una API ampliamente compatible con formatos de petición estilo OpenAI para una integración ágil. - **Modelos de voz y audio:** Reconocimiento automático de voz con Whisper y capacidades de texto a voz para aplicaciones de voz. - **Escala para producción:** Capacidad pensada para cargas de producción de alto volumen, con foco en fiabilidad y coste. **Fortalezas:** Latencia de inferencia muy baja para aplicaciones en tiempo real; Amplio catálogo de modelos de código abierto populares; API compatible con OpenAI que reduce el esfuerzo de migración; Nube gestionada que elimina la necesidad de operar tus propias GPU **Limitaciones:** Se centra solo en inferencia, no en entrenamiento; El precio por uso hace que el coste escale con el tráfico; La disponibilidad y los modelos dependen del catálogo alojado [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/groq.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan FluidStack y Groq en tráfico mensual? FluidStack tiene 154.620 visitas mensuales, mientras que Groq tiene 3.987.936. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? FluidStack tiene una tasa de crecimiento intermensual de +7,3 %; Groq tiene +10 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? FluidStack: De pago, Precio a consultar. Empresarial y precio a consultar. FluidStack no publica tarifas por hora de GPU ni registro de autoservicio en su sitio; la capacidad se dimensiona y cotiza mediante una conversación directa de ventas según el tamaño del clúster, la duración y el hardware. Los directorios lo clasifican como producto de pago con precio a consultar. Groq: De pago. API de inferencia de pago por uso. Groq cobra por token en los modelos alojados, con niveles gratuitos para desarrolladores y opciones de capacidad empresarial; consulta la página de precios oficial para las tarifas actuales. ## Alternativas | # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/es/tool/deepseek) | 372.761.591 | +4,3 % | Freemium | IA de razonamiento de código abierto y alojada de alta eficiencia, impulsada por DeepSeek-V4 y R1 con costes de token ultrabajos. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deepseek.md) | | 2 | [Plataforma OpenAI](https://openaitools.app/es/tool/openai) | 234.678.639 | -9,6 % | De pago | Proprietary frontier models with powerful reasoning and multimodal features, but lacking open-weight model hosting and custom inference speeds. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/openai.md) | | 3 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/es/tool/google-ai-studio) | 112.620.020 | +2 % | Freemium | El IDE de prototipado rápido y banco de trabajo de API para desarrolladores de Google, para crear aplicaciones multimodales con modelos Gemini. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/google-ai-studio.md) | | 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/es/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | De pago | Pasarela API unificada que agrupa cientos de modelos, pero actúa como enrutador en lugar de hardware directo. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/openrouter-ai.md) | | 5 | [fal.ai](https://openaitools.app/es/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Delivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fal-ai.md) | | 6 | [RunPod](https://openaitools.app/es/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | De pago | Ofrece alquileres de GPU flexibles bajo demanda y endpoints serverless, pero carece de los clústeres empresariales a ultraescala de FluidStack. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/runpod.md) | | 7 | [Together AI](https://openaitools.app/es/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, De pago | Plataforma en la nube robusta para inferencia de modelos de código abierto, con gran soporte de ajuste fino pero velocidad bruta ligeramente menor. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/together-ai.md) | | 8 | [Vast.ai](https://openaitools.app/es/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8 % | De pago | Ofrece mercados de alquiler de GPU peer-to-peer para experimentos más económicos, aunque con menor previsibilidad de infraestructura empresarial. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/vast-ai.md) | | 9 | [Modal](https://openaitools.app/es/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Precio a consultar | Proporciona ejecución de contenedores Python serverless para tareas en la nube, pero carece de controles de aprovisionamiento de clústeres multinodo puros. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/modal-com.md) | | 10 | [Nebius](https://openaitools.app/es/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | De pago, Precio a consultar | Proporciona clústeres de GPU NVIDIA dedicados e infraestructura cloud administrada, compitiendo directamente en cargas de trabajo empresariales. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/nebius.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/fluidstack-vs-groq More Markdown: [Categorías](https://openaitools.app/es/categories.md) · [Clasificaciones de tráfico](https://openaitools.app/es/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/es/llms.txt)