# Modal vs Salad

Modal registra 1.196.021 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de +30,2 % y un modelo de precios Freemium, 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 | [Modal](https://openaitools.app/es/tool/modal-com) | [Salad](https://openaitools.app/es/tool/salad-gpu-cloud) |
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| URL del sitio web | https://modal.com | https://salad.com |
| Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, AI API, Large Language Models (LLMs), Modelos de IA | Herramientas de desarrollo con IA, AI API, Transcripción con IA, Large Language Models (LLMs) |
| Modelo de precios | Freemium, Precio a consultar | Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar |
| Visitas mensuales | 1.196.021 | 713.519 |
| Tasa de crecimiento intermensual | +30,2 % | +10,4 % |
| Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos |
| Visitas directas | 845.636 | 440.915 |
| Puntuación de reseñas | 4,8 | 4,3 |
| Número de guardados | 3 | 1 |
| Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web |

## 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)

## 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 Modal y Salad en tráfico mensual?

Modal tiene 1.196.021 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?

Modal tiene una tasa de crecimiento intermensual de +30,2 %; Salad tiene +10,4 %.

### ¿Cómo se comparan los precios?

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. 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) |
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| 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 | 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 | [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) |
| 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 | [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) |
| 8 | [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) |
| 9 | [Novita AI](https://openaitools.app/es/tool/novita-ai) | 271.371 | -10,4 % | De pago | Combines ready-to-use model APIs and serverless GPU jobs, with simpler API consumption than custom Modal apps. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/novita-ai.md) |
| 10 | [FluidStack](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack) | 154.620 | +7,3 % | De pago, Precio a consultar | Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads. | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack.md) |

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Fuente: https://openaitools.app/es/compare/modal-com-vs-salad-gpu-cloud

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