# FluidStack vs Verda (antes Takomo) FluidStack registra 154.620 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +7,3 % y un modelo de precios De pago, Precio a consultar. Verda (antes Takomo) registra 0 visitas mensuales con un crecimiento de 0 % y un modelo de precios Precio a consultar. | Métrica | [FluidStack](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack) | [Verda (antes Takomo)](https://openaitools.app/es/tool/takomo) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://fluidstack.io | https://www.takomo.ai | | Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | No-Code y Low-Code, AI Workflow, Modelos de IA, Constructor de apps con IA | | Modelo de precios | De pago, Precio a consultar | Precio a consultar | | Visitas mensuales | 154.620 | 0 | | Tasa de crecimiento intermensual | +7,3 % | 0 % | | Mercado principal | Estados Unidos | Global | | Visitas directas | 47.869 | 0 | | Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,4 | | Número de guardados | 1 | 7 | | 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) ## Verda (antes Takomo) Verda (presentada antes como Takomo y vinculada a la marca DataCrunch) vende infraestructura de nube diseñada en torno a cargas de trabajo de IA. Su cartera abarca cómputo, almacenamiento, red y, más recientemente, una capa de inferencia gestionada. Entre las aceleradoras disponibles figuran piezas de centro de datos NVIDIA recientes como GB300 NVL72, B300 SXM6, B200 SXM6, RTX PRO 6000, H200, H100 y A100, junto con instancias de CPU dedicadas de alta frecuencia y almacenamiento en bloque NVMe. Para los desarrolladores, la plataforma prioriza el autoservicio: las instancias de GPU bajo demanda se aprovisionan sin negociaciones comerciales, los clústeres instantáneos escalan entre varios racks con interconexión InfiniBand o RoCE, y los contenedores sin servidor escalan automáticamente para inferencia y procesamiento por lotes. Una oferta más reciente de inferencia expone modelos abiertos de frontera mediante un endpoint compatible con OpenAI, facturado por token y con precios de entrada en caché, de modo que el código existente para la API de OpenAI solo cambia la URL base. La compañía destaca la propiedad europea y el control de sus centros de datos, la energía renovable y un cumplimiento que incluye SOC 2 Type II, ISO 27001 y alineación con el RGPD, además de opciones de computación confidencial con atestación por hardware. Un laboratorio de IA interno contribuye a proyectos de código abierto como SGLang y vLLM y publica benchmarks de GPU. **Precios y planes:** Los precios se basan en el uso y se publican por tipo de instancia de GPU, almacenamiento y tokens de inferencia; los acuerdos empresariales y de capacidad reservada se gestionan contactando con ventas. - **Instancias de GPU NVIDIA bajo demanda:** Aprovisiona aceleradoras de centro de datos actuales, desde RTX PRO 6000 hasta GB300 NVL72 con NVLink v5, sin contratos ni negociaciones. - **Clústeres instantáneos para entrenamiento a gran escala:** Los clústeres autoservicio con interconexión InfiniBand o RoCE abarcan desde una bandeja hasta varios racks para entrenamiento distribuido. - **Contenedores sin servidor:** Los contenedores de GPU con escalado automático gestionan inferencia y trabajos por lotes sin administrar el clúster subyacente. - **API de inferencia compatible con OpenAI:** Llama a modelos abiertos de frontera como Kimi K3.1 Pro mediante un único endpoint, con precios por token y descuentos por entrada en caché. - **Almacenamiento y red gestionados:** Volúmenes en bloque NVMe, sistemas de archivos compartidos POSIX, almacenamiento de objetos compatible con S3 y un registro de contenedores OCI. **Fortalezas:** Amplia variedad de aceleradoras NVIDIA actuales disponibles en autoservicio; Integración vertical desde centros de datos propios hasta servicios gestionados; El endpoint de inferencia compatible con OpenAI reduce cambios en el código; Sólido posicionamiento europeo en cumplimiento y energía renovable **Limitaciones:** El detalle público de precios varía por tipo de instancia y puede requerir contactar con ventas; La oferta de inferencia es reciente, por lo que el catálogo de modelos puede ser más limitado que en nubes mayores; La disponibilidad de capacidad regional depende de la ubicación concreta de los centros de datos [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/takomo.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan FluidStack y Verda (antes Takomo) en tráfico mensual? FluidStack tiene 154.620 visitas mensuales, mientras que Verda (antes Takomo) tiene 0. 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 %; Verda (antes Takomo) tiene 0 %. ### ¿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. Verda (antes Takomo): Precio a consultar. Los precios se basan en el uso y se publican por tipo de instancia de GPU, almacenamiento y tokens de inferencia; los acuerdos empresariales y de capacidad reservada se gestionan contactando con ventas. ## 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 | RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node | [.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 | Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all b | [.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 | [Modal](https://openaitools.app/es/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Precio a consultar | Infraestructura cloud serverless para cargas de trabajo de IA y datos | [.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 | Nebius is an AI-focused cloud platform that gives teams non-virtualized NVIDIA GPU clusters, managed MLOps tooling, and a serverless inference layer so they can move from experiment to production on one stack. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/nebius.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 | Specializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/deep-infra.md) | | 10 | [RunComfy — ComfyUI en la nube con GPUs rápidas y API serverless](https://openaitools.app/es/tool/runcomfy) | 364.336 | -8,6 % | Precio a consultar | Ejecuta ComfyUI nativo en la nube sin instalación, con GPUs rápidas y APIs serverless en un clic | [.md](https://openaitools.app/es/tool/runcomfy.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/fluidstack-vs-takomo 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)