# FluidStack vs Modal

FluidStack registra 154.620 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +7,3 % y un modelo de precios De pago, Precio a consultar. Modal registra 1.196.021 visitas mensuales con un crecimiento de +30,2 % y un modelo de precios Freemium, Precio a consultar.

| Métrica | [FluidStack](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack) | [Modal](https://openaitools.app/es/tool/modal-com) |
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| URL del sitio web | https://fluidstack.io | https://modal.com |
| Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | Herramientas de desarrollo con IA, AI API, Large Language Models (LLMs), Modelos de IA |
| Modelo de precios | De pago, Precio a consultar | Freemium, Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 154.620 | 1.196.021 |
| Tasa de crecimiento intermensual | +7,3 % | +30,2 % |
| Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos |
| Visitas directas | 47.869 | 845.636 |
| Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,8 |
| Número de guardados | 1 | 3 |
| 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)

## Modal

Modal ofrece infraestructura cloud orientada directamente a equipos de IA y datos. La idea central es que el desarrollador escriba Python normal, defina funciones con decoradores o prepare imágenes de contenedor, y Modal se ocupe del resto: programar contenedores, asignar GPU, escalar desde cero y volver, y exponer endpoints por HTTPS. Los detalles de red, almacenamiento y gestión de capacidad quedan abstraídos, así que una carga que funciona en un portátil puede ejecutarse igual sobre una flota enorme.

La plataforma se organiza en torno a unas pocas primitivas. Las Functions cubren el cómputo serverless y pueden repartirse entre miles de GPU para trabajo paralelo o por lotes. Los Sandboxes ofrecen entornos aislados para agentes de código, rollouts de aprendizaje por refuerzo y otro código no confiable, con arranques por debajo del segundo y soporte para concurrencia muy alta. Training abarca ajuste fino, aprendizaje por refuerzo y evaluación en capacidad GPU de uno o varios nodos. En inferencia, Modal ofrece endpoints compatibles con OpenAI y permite desplegar pilas propias y ajustar endpoints al perfil de tráfico.

Por debajo, Modal opera su propio entorno de ejecución de contenedores y sistema de imágenes, diseñado para imágenes grandes y programación rápida de GPU, junto con un sistema de archivos distribuido para acceder con rapidez a pesos de modelos y datasets. La capacidad procede de un pool multicloud que abarca muchas regiones, con enrutado automático al hardware disponible y comprobaciones continuas de estado. La facturación es por uso, al segundo mientras el código se ejecuta, con controles de coste granulares. La compañía ofrece una asignación inicial gratuita y uso de pago escalable, y se dirige a empresas con cumplimiento SOC 2 Type II y preparación para HIPAA.

**Precios y planes:** Modal usa precios por uso facturados al segundo: una asignación mensual gratuita de cómputo permite empezar y después se paga por los recursos de CPU, memoria y GPU que consume cada carga. Hay planes empresariales, créditos para startups y precios personalizados mediante el equipo comercial.

- **Funciones serverless en Python:** Escribe Python normal, asigna GPU o contenedores y despliega endpoints HTTPS que escalan con el tráfico y bajan a cero cuando están inactivos.
- **Sandboxes para agentes:** Lanza entornos aislados y seguros para agentes de código, rollouts de RL y código no confiable, con arranques inferiores al segundo y más de un millón de sandboxes concurrentes.
- **Entrenamiento y ajuste bajo demanda:** Ejecuta ajustes finos, LoRA, entrenamiento completo y aprendizaje por refuerzo en capacidad GPU elástica de uno o varios nodos, sin solicitudes de cuota.
- **Inferencia de modelos y endpoints:** Sirve LLM y modelos de imagen, vídeo o audio mediante endpoints compatibles con OpenAI, o trae tu propia pila de inferencia y deja la infraestructura a Modal.
- **Almacenamiento rápido y capacidad multicloud:** Un sistema de archivos distribuido carga imágenes y pesos a pleno ancho de banda, mientras un pool sobre más de 20 nubes enruta las cargas al hardware y la región adecuados.

**Fortalezas:** Experiencia de desarrollo nativa en Python con casi nada de código de infraestructura; Escala de cero a miles de GPU con facturación por segundo según uso; Los Sandboxes encajan muy bien en cargas de agentes y código no confiable; Capacidad multicloud en muchas regiones con observabilidad incluida y cumplimiento empresarial

**Limitaciones:** Al facturarse el uso real, las cargas intensivas en GPU pueden encarecerse rápido sin control de costes; Algunas funciones avanzadas de inferencia y empresariales exigen hablar con el equipo en lugar de registrarse por cuenta propia; El modelo serverless puede resultar menos familiar para equipos acostumbrados a gestionar sus propias VM o clústeres de Kubernetes

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/modal-com.md)

## Preguntas frecuentes

### ¿Cómo se comparan FluidStack y Modal en tráfico mensual?

FluidStack tiene 154.620 visitas mensuales, mientras que Modal tiene 1.196.021. 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 %; Modal tiene +30,2 %.

### ¿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. Modal: Freemium, Precio a consultar. Modal usa precios por uso facturados al segundo: una asignación mensual gratuita de cómputo permite empezar y después se paga por los recursos de CPU, memoria y GPU que consume cada carga. Hay planes empresariales, créditos para startups y precios personalizados mediante el equipo comercial.

## Alternativas

| # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/es/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Ejecución serverless extremadamente rápida optimizada específicamente para modelos de contenido generativo en lugar de código Python general. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fal-ai.md) |
| 2 | [RunPod](https://openaitools.app/es/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | De pago | Proporciona infraestructura de GPU flexible y endpoints serverless, aunque está menos enfocado en decoradores de funciones de Python puros. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/runpod.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/es/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, De pago | Se centra fuertemente en APIs gestionadas de inferencia de modelos open-source en lugar de la ejecución arbitraria de contenedores personalizados. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/together-ai.md) |
| 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/es/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8 % | De pago | Alquila GPUs en la nube por segundo desde un mercado global | [.md](https://openaitools.app/es/tool/vast-ai.md) |
| 5 | [Nebius](https://openaitools.app/es/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | De pago, Precio a consultar | Ofrece clústeres de GPU empresariales robustos e inferencia administrada, lo que requiere más configuración de infraestructura que el enfoque sin servidor de Modal. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/nebius.md) |
| 6 | [Replicate AI](https://openaitools.app/es/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | De pago | Empaquetado de modelos más fácil mediante Cog, pero ofrece menos ejecución arbitraria de contenedores serverless de Python que Modal. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/replicate-ai.md) |
| 7 | [Salad](https://openaitools.app/es/tool/salad-gpu-cloud) | 713.519 | +10,4 % | Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar | Nube de GPU distribuida que orquesta las GPU de consumo inactivas del mundo | [.md](https://openaitools.app/es/tool/salad-gpu-cloud.md) |
| 8 | [Cerebras](https://openaitools.app/es/tool/cerebras) | 701.013 | -12,6 % | Precio a consultar | Utiliza procesadores propietarios a escala de oblea para velocidades de entrenamiento extremas, a diferencia de las configuraciones estándar de clústeres de GPU NVIDIA. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/cerebras.md) |
| 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/es/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | De pago | APIs de inferencia sin servidor y bajo coste para más de 200 modelos | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deep-infra.md) |
| 10 | [Lightning AI](https://openaitools.app/es/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/lightning-ai.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/fluidstack-vs-modal-com

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