# FluidStack vs Salad FluidStack registra 154.620 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +7,3 % y un modelo de precios De pago, Precio a consultar. Salad registra 713.519 visitas mensuales con un crecimiento de +10,4 % y un modelo de precios Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar. | Métrica | [FluidStack](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack) | [Salad](https://openaitools.app/es/tool/salad-gpu-cloud) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://fluidstack.io | https://salad.com | | Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | Herramientas de desarrollo con IA, AI API, Transcripción con IA, Large Language Models (LLMs) | | Modelo de precios | De pago, Precio a consultar | Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar | | Visitas mensuales | 154.620 | 713.519 | | Tasa de crecimiento intermensual | +7,3 % | +10,4 % | | Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos | | Visitas directas | 47.869 | 440.915 | | Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,3 | | Número de guardados | 1 | 1 | | 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) ## Salad Salad ataca el coste del cómputo GPU desde otra dirección. En vez de financiar nueva capacidad de centro de datos, coordina la oferta que ya existe: GPU de consumo inactivas en PC y estaciones de trabajo de todo el mundo. Desde 2018, más de 450.000 GPU han contribuido a la red, y hoy reporta más de 16.000 GPU activas al día repartidas por más de 190 países. Los precios parten de unos 0,015 dólares por hora de GPU, lo que la compañía sitúa hasta un 90% por debajo de las tarifas de hiperescalador. La capa de orquestación es el producto central. Salad Container Engine planifica contenedores OCI/Docker en nodos que nunca ha visto, los verifica y los aísla tras un hipervisor, transmite registros y reubica el trabajo en cuanto un nodo desaparece: algo crítico, porque el hardware de consumo interrumpible se desconecta de forma impredecible. Una calificación de confianza propia puntúa el rendimiento y la disponibilidad de los nodos, y el precio prioritario empareja la oferta interrumpible barata con cargas de trabajo diseñadas para tolerarla. El mismo motor funciona en Community Cloud, en hardware reservado Salad Dedicated (RTX PRO 6000 Blackwell entre los primeros) y en una Private Cloud dentro de tu propia organización, donde las GPU inactivas de las estaciones se agrupan en un servicio de tokens compatible con OpenAI sin que los datos corporativos salgan de los dispositivos de la empresa. Encima se sitúan varios productos gestionados: una AI Gateway compatible con OpenAI para modelos de pesos abiertos, una Transcription API y Gateway Service para túneles de IP residencial. Los benchmarks publicados por carga de trabajo respaldan el discurso: por ejemplo 5.243 imágenes Flux.1-Schnell por dólar, 95,1% de precisión en CommonVoice desde 0,16 dólares por hora de audio, y tarifas planas por hora de GPU o precios por token desde 0,06 dólares por millón de tokens de entrada para inferencia de LLM. Entre los usuarios en producción figuran Civitai, Blend, Klyne.ai, Undetectable AI, Pareto y Datasembly. **Precios y planes:** Pago por uso sin contratos ni mínimos en SaladCloud: facturación por segundo en contenedores y por token en la AI Gateway, con tarifas de GPU desde unos 0,015 dólares por hora y descuentos escalonados por volumen. La capacidad reservada y los contratos empresariales están disponibles mediante Salad Dedicated y Private Cloud, con presupuesto a consultar. - **Salad Container Engine:** Planifica, supervisa y reubica cargas Docker/OCI en miles de nodos GPU distribuidos, con conmutación por error cuando los nodos desaparecen. - **Pool de GPU de Community Cloud:** Acceso bajo demanda a un pool distribuido de GPU de consumo inactivas en más de 190 países, con precio prioritario desde unos 0,015 dólares por hora de GPU. - **AI Gateway compatible con OpenAI:** Un endpoint gestionado de tokens para modelos de pesos abiertos con precio por token, y tus datos nunca se usan para entrenar. - **Private Cloud en tu hardware:** Ejecuta la misma pila de orquestación dentro de tu organización, agrupando GPU inactivas de estaciones en un servicio interno compatible con OpenAI. - **API ajustadas por carga de trabajo:** Servicios gestionados como la Transcription API y soporte de Virtual Kubelet para planificar pods de Kubernetes en la red. **Fortalezas:** Precio estructuralmente bajo: las tarifas de GPU parten de unos 0,015 dólares por hora; Una sola capa de orquestación abarca infraestructura bajo demanda, reservada y privada; Gestiona la interrupción de forma nativa, algo clave en hardware de consumo; Los endpoints compatibles con OpenAI simplifican la migración desde otros proveedores **Limitaciones:** Los nodos de consumo interrumpibles no sirven tal cual para cargas críticas de latencia o siempre activas; El hardware distribuido varía más en rendimiento que racks uniformes de centro de datos; No hay un nivel gratuito convencional: el coste escala directamente con el uso [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/salad-gpu-cloud.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan FluidStack y Salad en tráfico mensual? FluidStack tiene 154.620 visitas mensuales, mientras que Salad tiene 713.519. 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 %; Salad tiene +10,4 %. ### ¿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. Salad: Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar. Pago por uso sin contratos ni mínimos en SaladCloud: facturación por segundo en contenedores y por token en la AI Gateway, con tarifas de GPU desde unos 0,015 dólares por hora y descuentos escalonados por volumen. La capacidad reservada y los contratos empresariales están disponibles mediante Salad Dedicated y Private Cloud, con presupuesto a consultar. ## 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 | Delivers developer-first serverless endpoints optimized for generative media models rather than general-purpose infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fal-ai.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/es/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | De pago | Ofrece alquileres de GPU dedicadas y sin servidor confiables, pero carece del grupo de hardware de consumo P2P de ultra bajo costo de Salad. | [.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 especializa en API de inferencia serverless gestionadas para modelos de código abierto, en lugar de alquiler de infraestructura GPU pura. | [.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 | Ofrece un extenso mercado de GPU peer-to-peer con precios más bajos, pero requiere más configuración manual. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/vast-ai.md) | | 5 | [Modal](https://openaitools.app/es/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Precio a consultar | Ofrece ejecución sin servidor en Python sin esfuerzo para pipelines de IA, pero se centra en Function-as-a-Service en lugar de máquinas virtuales puras. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/modal-com.md) | | 6 | [Nebius](https://openaitools.app/es/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | De pago, Precio a consultar | Proporciona clústeres de GPU NVIDIA de nivel empresarial y herramientas de ML gestionadas, pero a un precio profesional más alto. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/nebius.md) | | 7 | [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) | | 8 | [DeepInfra](https://openaitools.app/es/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | De pago | Offers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deep-infra.md) | | 9 | [Thunder Compute](https://openaitools.app/es/tool/thunder-compute) | 102.147 | -29 % | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/thunder-compute.md) | | 10 | [Anyscale](https://openaitools.app/es/tool/anyscale-com) | 49.779 | -23,2 % | De pago, Precio a consultar | Scales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/anyscale-com.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/fluidstack-vs-salad-gpu-cloud 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)