# Thunder Compute vs Union.ai Thunder Compute registra 102.147 visitas mensuales con un crecimiento intermensual de -29 % y un modelo de precios Paid (per-minute instances, per-second sandboxes). Union.ai registra 17.787 visitas mensuales con un crecimiento de -28,4 % y un modelo de precios Freemium, Precio a consultar. | Métrica | [Thunder Compute](https://openaitools.app/es/tool/thunder-compute) | [Union.ai](https://openaitools.app/es/tool/union-cloud) | | :--- | :--- | :--- | | URL del sitio web | https://thundercompute.com | https://union.ai | | Categorías | Herramientas de desarrollo con IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | Herramientas de desarrollo con IA, AI Workflow, Large Language Models (LLMs), Modelos de IA | | Modelo de precios | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | Freemium, Precio a consultar | | Visitas mensuales | 102.147 | 17.787 | | Tasa de crecimiento intermensual | -29 % | -28,4 % | | Mercado principal | Estados Unidos | Estados Unidos | | Visitas directas | 40.743 | 7040 | | Puntuación de reseñas | 4,4 | 4,4 | | Número de guardados | 0 | 0 | | Plataformas compatibles | Sitio web | Sitio web | ## Thunder Compute Thunder Compute es un proveedor de GPU en la nube que se presenta como la compañía de sandboxes de GPU. En lugar de una única oferta genérica de VM, divide su producto en dos formas. Las instancias son máquinas de GPU de larga duración para desarrollo y entrenamiento, disponibles con GPU RTX A6000, L40, A100 80GB o H100 SXM, configurables en número de GPU, vCPU, RAM y disco, y facturables por minuto solo mientras están encendidas. Los sandboxes son microVMs Ubuntu aisladas y de corta duración diseñadas para cargas de agentes: entornos de aprendizaje por refuerzo, barridos de evaluación y trabajos de CI que necesitan una GPU unos minutos y luego desaparecen. La empresa apuesta por el precio y la ergonomía para desarrolladores. Sus tarifas publicadas sitúan las instancias H100 SXM en 3,20 $ por GPU-hora, A100 80GB en 1,09 $, L40 en 0,79 $ y RTX A6000 en 0,35 $, con precios de sandbox por segundo de 2,95 $ por GPU-hora para H100 y 1,95 $ para A100. El almacenamiento se mide por GB-mes con precios mensuales de snapshots, y no hay cargos por salida de datos. Thunder Compute afirma que mantiene los costes bajos planificando cargas de forma eficiente y reduciendo el tiempo de inactividad, y traslada ese ahorro al usuario. El flujo de trabajo está pensado para ser automatizable más que basado en clics. Una CLI gestiona la creación y conexión de instancias, una extensión de VS Code facilita la iteración dentro del editor, y un servidor MCP más una API REST permiten a agentes y plataformas internas aprovisionar GPUs mediante programación. Los snapshots conservan el estado del disco entre sesiones, y ni las instancias ni los sandboxes pueden ser apropiados de forma preventiva. La compañía levantó una Serie A de 13 millones de dólares en 2026 para ampliar la plataforma y documenta el stack con guías, quickstarts y referencias de API. **Precios y planes:** Thunder Compute factura las instancias por minuto mientras están encendidas y los sandboxes por segundo. Tarifas publicadas de instancias: RTX A6000 0,35 $/GPU-hora, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, con vCPU adicionales a 0,04 $/vCPU-hora. Los sandboxes cuestan 2,95 $/GPU-hora en H100 SXM y 1,95 $/GPU-hora en A100 80GB, más componentes de vCPU, memoria y almacenamiento. El disco de instancia cuesta 0,219 $/GB al mes (los primeros 100 GB por GPU incluidos), los snapshots 0,05 $/GB al mes y la salida de datos es gratuita. Nota: las tarifas cambian, verifícalas en la página de precios. - **Instancias de GPU persistentes:** Lanza máquinas RTX A6000, L40, A100 80GB o H100 SXM, a menudo listas para SSH en minutos, y paga solo mientras se ejecutan. - **Sandboxes de GPU por segundo:** Levanta VMs Ubuntu aisladas con o sin GPU para rollouts de RL, evaluaciones y CI, facturadas por segundo y escaladas a cero entre ejecuciones. - **Herramientas para desarrolladores:** CLI, extensión de VS Code, servidor MCP y API REST permiten gestionar la infraestructura desde una terminal, un editor, un agente de IA o tus propios servicios. - **Snapshots y almacenamiento persistente:** Guarda el disco de una instancia como snapshot y restáuralo después, para pausar experimentos sin dejar máquinas encendidas. - **Sin apropiación ni costes de salida:** Ni las instancias ni los sandboxes se apropian de forma preventiva, y la transferencia de datos saliente no se factura. **Fortalezas:** Precio agresivo frente a los hiperescaladores: tarifas publicadas de H100 de unos 3,20 $/GPU-hora frente a más de 6 $ en las grandes nubes.; Dos modelos de facturación que encajan con dos cargas reales: instancias persistentes por minuto y sandboxes efímeros por segundo.; Sin costes de salida y sin apropiación preventiva, lo que elimina dos fuentes habituales de coste inesperado e interrupción.; Superficie real para desarrolladores: CLI, extensión de VS Code, servidor MCP, API REST y plantillas. **Limitaciones:** La disponibilidad de GPU fluctúa, así que un tipo concreto puede estar agotado al intentar lanzarlo.; El acceso a los sandboxes se solicita a través de ventas, no es totalmente autoservicio desde el registro.; El catálogo de GPU es más reducido que el de los mayores hiperescaladores, que ofrecen más familias de aceleradores. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/thunder-compute.md) ## Union.ai Union.ai nació del proyecto Flyte, el motor de flujos de trabajo de código abierto muy usado en pipelines de datos y machine learning, y conserva esa herencia en su diseño: escribes tareas y entornos de tarea normales en Python y el runtime se encarga de la planificación, la caché, los reintentos y el paso tipado de datos entre pasos. Lo que Union añade es la durabilidad: si una ejecución muere porque un nodo desaparece, se recupera una GPU, una API devuelve un 429 o salta un kill por falta de memoria, la ejecución se recupera y continúa desde el paso fallido en lugar de reiniciar el pipeline. La plataforma actual se organiza en torno a varias capacidades. La fábrica de IA gestiona artefactos con nombre y versión para que un checkpoint o un conjunto de datos tenga productor y consumidores rastreables, algo clave para la reproducibilidad. Los agentes en producción permiten mantener el framework que ya usas, incluidos OpenAI, Claude, PydanticAI y CrewAI, haciendo cada turno del bucle duradero, trazado y aislado en un sandbox. La puerta de enlace de inferencia reúne APIs externas de modelos y endpoints autoalojados de vLLM, SGLang u Ollama tras una sola interfaz gobernada con claves virtuales, presupuestos y barreras de seguridad. Alrededor hay primitivas de planificación como colas con prioridad, límites de concurrencia, cuotas y selectores de clúster. El despliegue es deliberadamente en tu propia nube. Union aloja el plano de control, que guarda referencias y metadatos en lugar de cargas útiles, mientras tus datos, modelos y cómputo permanecen dentro de tu propio perímetro, por lo que tus tarifas negociadas y créditos de nube siguen aplicándose. Union está disponible en AWS Marketplace y mediante registro autoservicio, con un servicio opcional de clústeres gestionados facturado por clúster. **Precios y planes:** Entrada tipo freemium con opción gratuita de Flyte de código abierto. El plan gestionado Team parte de un mínimo de 950 USD al mes, totalmente acreditado como uso, con el primer mes gratis y sin tarjeta al registrarse. El consumo se mide en acciones, horas de vCPU, GB-hora de memoria y horas de GPU por tramos publicados. Enterprise tiene precio personalizado con compromiso anual y descuentos por volumen, y los clústeres gestionados opcionales cuestan 500 USD por clúster al mes, con un tope de 2.500 USD. - **Motor de ejecución duradero:** Tareas, trazas y artefactos sobreviven a fallos de infraestructura. Las ejecuciones se bifurcan, recuperan y reproducen desde el último paso correcto, con reintentos y caché gestionados por el runtime. - **Fábrica de IA y linaje de artefactos:** Artefactos con nombre, tipo y versión conectan a los equipos, y el linaje muestra qué ejecución produjo cada versión y qué tareas posteriores la consumen. - **Despliegue soberano en tu propia nube:** El plano de control se aloja en Union mientras las cargas se ejecutan en clústeres de tu cuenta de AWS, GCP, Azure o nube emergente, dentro de tu propio perímetro. - **Agentes en producción y trazabilidad:** Usa agentes de OpenAI, Claude, PydanticAI o CrewAI; cada turno se traza y se ejecuta en contenedores efímeros, con soporte para servidores MCP y aprobaciones humanas. - **Puerta de enlace de inferencia:** Una sola puerta de enlace para APIs de LLM y endpoints autoalojados de vLLM, SGLang u Ollama, con claves virtuales, presupuestos, barreras de seguridad y métricas por GPU. - **Planificación avanzada y cuotas:** Prioridad, concurrencia, cuotas y selectores de clúster en las colas, para que los backfills no roben capacidad al entrenamiento o al servicio en producción. **Fortalezas:** La ejecución duradera permite que entrenamientos, inferencia y agentes de larga duración sobrevivan a pérdidas de nodo, recuperación puntual y límites de API; La arquitectura en tu propia nube mantiene datos, modelos y secretos dentro de tu perímetro de seguridad; Respaldado por los creadores de Flyte, el motor de código abierto y la plataforma gestionada evolucionan juntos; Tarifa publicada y transparente con tramos marginales para acciones, CPU, memoria y GPU **Limitaciones:** El plan Team tiene un mínimo de 950 USD al mes que solo se devuelve como crédito de uso, poco adecuado para aficionados o experimentos muy pequeños; Como las cargas se ejecutan en tu propia nube, sigues pagando el cómputo a tu proveedor de nube además del consumo medido por Union; La puesta en marcha asume un clúster de Kubernetes y familiaridad con entornos de tareas en Python, lo que eleva la barrera para perfiles no técnicos; El precio por cuatro medidores (acciones, vCPU, memoria y GPU) es difícil de prever sin monitorización continua [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/es/tool/union-cloud.md) ## Preguntas frecuentes ### ¿Cómo se comparan Thunder Compute y Union.ai en tráfico mensual? Thunder Compute tiene 102.147 visitas mensuales, mientras que Union.ai tiene 17.787. Las estimaciones de tráfico describen el tamaño de la audiencia, no la calidad del producto. ### ¿Cómo se comparan sus tasas de crecimiento? Thunder Compute tiene una tasa de crecimiento intermensual de -29 %; Union.ai tiene -28,4 %. ### ¿Cómo se comparan los precios? Thunder Compute: Paid (per-minute instances, per-second sandboxes). Thunder Compute factura las instancias por minuto mientras están encendidas y los sandboxes por segundo. Tarifas publicadas de instancias: RTX A6000 0,35 $/GPU-hora, L40 0,79 $, A100 80GB 1,09 $, H100 SXM 3,20 $, con vCPU adicionales a 0,04 $/vCPU-hora. Los sandboxes cuestan 2,95 $/GPU-hora en H100 SXM y 1,95 $/GPU-hora en A100 80GB, más componentes de vCPU, memoria y almacenamiento. El disco de instancia cuesta 0,219 $/GB al mes (los primeros 100 GB por GPU incluidos), los snapshots 0,05 $/GB al mes y la salida de datos es gratuita. Nota: las tarifas cambian, verifícalas en la página de precios. Union.ai: Freemium, Precio a consultar. Entrada tipo freemium con opción gratuita de Flyte de código abierto. El plan gestionado Team parte de un mínimo de 950 USD al mes, totalmente acreditado como uso, con el primer mes gratis y sin tarjeta al registrarse. El consumo se mide en acciones, horas de vCPU, GB-hora de memoria y horas de GPU por tramos publicados. Enterprise tiene precio personalizado con compromiso anual y descuentos por volumen, y los clústeres gestionados opcionales cuestan 500 USD por clúster al mes, con un tope de 2.500 USD. ## Alternativas | # | Nombre de la herramienta | Visitas mensuales | Tasa de crecimiento intermensual | Modelo de precios | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [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) | | 2 | [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) | | 3 | [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) | | 4 | [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) | | 5 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [Lightning AI](https://openaitools.app/es/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, De pago, Precio a consultar | La nube de IA creada por los autores de PyTorch Lightning | [.md](https://openaitools.app/es/tool/lightning-ai.md) | | 8 | [Novita AI](https://openaitools.app/es/tool/novita-ai) | 271.371 | -10,4 % | De pago | Una nube para más de 200 APIs de modelos, agent sandboxes y cómputo GPU | [.md](https://openaitools.app/es/tool/novita-ai.md) | | 9 | [FluidStack](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack) | 154.620 | +7,3 % | De pago, Precio a consultar | Cómputo de IA a escala de gigavatio, construido y operado de principio a fin | [.md](https://openaitools.app/es/tool/fluidstack.md) | | 10 | [boat](https://openaitools.app/es/tool/boat) | 66.870 | +520,8 % | Prueba gratuita, De pago | VM de Ubuntu persistentes en la nube para fábricas de agentes de IA | [.md](https://openaitools.app/es/tool/boat.md) | --- Fuente: https://openaitools.app/es/compare/thunder-compute-vs-union-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)