# FluidStack vs Verda (antes Takomo)

FluidStack registra 154.620 visitas mensais com crescimento de +7,3% mês a mês e preços Pago, Preço sob consulta. Verda (antes Takomo) registra 0 visitas mensais com crescimento de 0% e preços Preço sob consulta.

| Métrica | [FluidStack](https://openaitools.app/pt/tool/fluidstack) | [Verda (antes Takomo)](https://openaitools.app/pt/tool/takomo) |
| :--- | :--- | :--- |
| URL do site | https://fluidstack.io | https://www.takomo.ai |
| Categorias | Ferramentas de desenvolvimento com IA, Modelos de IA, Large Language Models (LLMs) | No-Code & Low-Code, AI Workflow, Modelos de IA, Construtor de Apps com IA |
| Modelo de preços | Pago, Preço sob consulta | Preço sob consulta |
| Visitas mensais | 154.620 | 0 |
| Taxa de crescimento mensal | +7,3% | 0% |
| Mercado principal | Estados Unidos | Global |
| Visitas diretas | 47.869 | 0 |
| Nota de avaliação | 4,4 | 4,4 |
| Contagem de favoritos | 1 | 7 |
| Plataformas suportadas | Site | Site |

## FluidStack

A FluidStack é uma provedora de computação para IA que constrói a camada física por trás do trabalho com modelos de fronteira: data centers, energia, refrigeração e clusters de GPU muito grandes. Seu posicionamento público é deliberadamente infraestrutural em vez de orientado a produto: descreve construir computação em escala de gigawatt, colocar novos sites em operação em meses e operar dezenas de milhões de aceleradores com confiabilidade. Para equipes que treinam ou servem modelos grandes, isso se traduz em capacidade reservada e dedicada, provisionada e operada para você, em vez de um catálogo de VM de autoatendimento imediato.

Um tema distintivo é a combinação de energia e computação. A FluidStack escreve sobre redesenhar a infraestrutura de computação e energia a partir de primeiros princípios, desenvolver solar fora da rede para alimentar clusters e usar refrigeração de circuito fechado que enche os tanques uma vez e recircula a água indefinidamente. Também enfatiza construir nos Estados Unidos com fabricação nacionalizada, enquadrando a propriedade da infraestrutura como uma questão estratégica sobre quais valores moldam a tecnologia. Para organizações de IA, isso é cada vez mais relevante, porque a disponibilidade de energia, e não apenas o fornecimento de chips, é a restrição determinante ao escalar.

Se você precisa de poucas GPUs por um dia, a FluidStack provavelmente não é o caminho mais rápido; a capacidade é contratada em escala empresarial por meio de um processo de vendas. Se você planeja um treinamento de vários meses ou uma frota de inferência em produção e quer infraestrutura dedicada e sob medida com operação gerenciada, é um forte candidato a avaliar ao lado dos grandes hiperescaladores e das nuvens de GPU especializadas.

**Preços e planos:** Empresarial e preço sob consulta. A FluidStack não publica tarifas por hora de GPU nem cadastro de autoatendimento em seu site; a capacidade é dimensionada e cotada em uma conversa comercial direta, conforme tamanho do cluster, duração e hardware. Os diretórios a classificam como produto pago com preço sob consulta.

- **Computação em escala de data center, feita em casa:** A FluidStack projeta e constrói grandes data centers de IA, incluindo campi de alta densidade com grande capacidade de energia por site, em vez de revender capacidade de outras nuvens.
- **Clusters de GPU para treinamento e inferência:** Os clusters são arquitetados para treinamento e inferência de modelos em larga escala, com interconexão de alta largura de banda e orquestração para cargas distribuídas.
- **Energia e refrigeração projetadas juntas:** A empresa desenvolve energia solar fora da rede e refrigeração de circuito fechado, tratando eficiência energética e hídrica como problemas centrais de engenharia.
- **Operação gerenciada e confiabilidade:** Suporte presencial, provisionamento de clusters e operação permitem que as equipes de pesquisa foquem nos modelos.
- **Cadeia de suprimentos construída nos EUA:** Os data centers são construídos nos Estados Unidos, com fabricação nacionalizada da infraestrutura de computação e energia — uma escolha deliberada de cadeia de suprimentos.

**Pontos fortes:** Infraestrutura de IA sob medida, em vez de revenda genérica de nuvem; Projeto próprio de energia, refrigeração e data center, o que importa em escala; Provisionamento e operação gerenciados para grandes clusters de treinamento e inferência; Posicionamento explícito de infraestrutura construída e fabricada nos EUA

**Limitações:** Não publica preços de autoatendimento nem permite cadastro imediato; o acesso exige contato com vendas; O foco empresarial significa que cargas de trabalho individuais muito pequenas podem não se encaixar; A capacidade está concentrada em locais nos EUA, o que pode importar para equipes sensíveis à latência ou com requisitos de residência de dados

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/fluidstack.md)

## Verda (antes Takomo)

A Verda (apresentada antes como Takomo e ligada à marca DataCrunch) vende infraestrutura de nuvem desenhada em torno de cargas de IA. O portfólio abrange computação, armazenamento, rede e, mais recentemente, uma camada de inferência gerenciada. Entre os aceleradores disponíveis estão peças recentes de data center da NVIDIA, como GB300 NVL72, B300 SXM6, B200 SXM6, RTX PRO 6000, H200, H100 e A100, além de instâncias de CPU dedicadas de alta frequência e armazenamento em bloco NVMe.

Para desenvolvedores, a plataforma enfatiza o autosserviço: instâncias de GPU sob demanda são provisionadas sem negociações comerciais, clusters instantâneos escalam entre vários racks com interconexão InfiniBand ou RoCE, e contêineres sem servidor escalam automaticamente para inferência e processamento em lote. Uma oferta mais recente de inferência expõe modelos abertos de fronteira por meio de um endpoint compatível com OpenAI, cobrado por token e com preços de entrada em cache, de modo que o código existente para a API da OpenAI só troca a URL base.

A empresa destaca a propriedade europeia e o controle de seus data centers, energia renovável e conformidade que inclui SOC 2 Type II, ISO 27001 e alinhamento ao GDPR, além de opções de computação confidencial com atestação por hardware. Um laboratório de IA interno contribui para projetos de código aberto como SGLang e vLLM e publica benchmarks de GPU.

**Preços e planos:** Os preços são baseados em uso e publicados por tipo de instância de GPU, armazenamento e tokens de inferência; acordos empresariais e de capacidade reservada são tratados com o time de vendas.

- **Instâncias de GPU NVIDIA sob demanda:** Provisione aceleradores atuais de data center, da RTX PRO 6000 ao GB300 NVL72 com NVLink v5, sem contratos ou negociações.
- **Clusters instantâneos para treinamento em larga escala:** Clusters de autosserviço com interconexão InfiniBand ou RoCE vão de uma única bandeja a vários racks para treinamento distribuído.
- **Contêineres sem servidor:** Contêineres de GPU com escalonamento automático cuidam de inferência e tarefas em lote sem gerenciar o cluster subjacente.
- **API de inferência compatível com OpenAI:** Chame modelos abertos de fronteira como Kimi K3.1 Pro por um único endpoint, com preços por token e desconto de entrada em cache.
- **Armazenamento e rede gerenciados:** Volumes em bloco NVMe, sistemas de arquivos compartilhados POSIX, armazenamento de objetos compatível com S3 e um registro de contêineres OCI.

**Pontos fortes:** Ampla variedade de aceleradores NVIDIA atuais disponíveis em autosserviço; Integração vertical de data centers próprios a serviços gerenciados; Endpoint de inferência compatível com OpenAI reduz mudanças no código; Posicionamento europeu forte em conformidade e energia renovável

**Limitações:** O detalhe público de preços varia por tipo de instância e pode exigir contato com vendas; A oferta de inferência é recente, então o catálogo de modelos pode ser mais limitado que o de nuvens maiores; A disponibilidade de capacidade regional depende da localização específica dos data centers

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/pt/tool/takomo.md)

## Perguntas frequentes

### Como FluidStack e Verda (antes Takomo) se comparam em tráfego mensal?

FluidStack tem 154.620 visitas mensais, enquanto Verda (antes Takomo) tem 0. As estimativas de tráfego descrevem o tamanho da audiência, não a qualidade do produto.

### Como as taxas de crescimento se comparam?

FluidStack tem taxa de crescimento mês a mês de +7,3%; Verda (antes Takomo) tem 0%.

### Como os preços se comparam?

FluidStack: Pago, Preço sob consulta. Empresarial e preço sob consulta. A FluidStack não publica tarifas por hora de GPU nem cadastro de autoatendimento em seu site; a capacidade é dimensionada e cotada em uma conversa comercial direta, conforme tamanho do cluster, duração e hardware. Os diretórios a classificam como produto pago com preço sob consulta. Verda (antes Takomo): Preço sob consulta. Os preços são baseados em uso e publicados por tipo de instância de GPU, armazenamento e tokens de inferência; acordos empresariais e de capacidade reservada são tratados com o time de vendas.

## Alternativas

| # | Nome da ferramenta | Visitas mensais | Taxa de crescimento mensal | Modelo de preços | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [fal.ai](https://openaitools.app/pt/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/pt/tool/fal-ai.md) |
| 2 | [RunPod](https://openaitools.app/pt/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9% | 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/pt/tool/runpod.md) |
| 3 | [Together AI](https://openaitools.app/pt/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9% | Freemium, 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/pt/tool/together-ai.md) |
| 4 | [Vast.ai](https://openaitools.app/pt/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8% | Pago | Alugue GPUs em nuvem por segundo em um mercado global | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/vast-ai.md) |
| 5 | [Modal](https://openaitools.app/pt/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2% | Freemium, Preço sob consulta | Infraestrutura na nuvem sem servidor para cargas de IA e dados | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/modal-com.md) |
| 6 | [Nebius](https://openaitools.app/pt/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7% | Pago, Preço sob consulta | 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/pt/tool/nebius.md) |
| 7 | [Salad](https://openaitools.app/pt/tool/salad-gpu-cloud) | 713.519 | +10,4% | Teste gratuito, Pago, Preço sob consulta | Nuvem de GPU distribuída que orquestra as GPUs de consumo ociosas do mundo | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/salad-gpu-cloud.md) |
| 8 | [Cerebras](https://openaitools.app/pt/tool/cerebras) | 701.013 | -12,6% | Preço sob consulta | Utiliza processadores proprietários em escala de wafer para velocidades de treinamento extremas, diferindo das configurações padrão de clusters de GPU NVIDIA. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/cerebras.md) |
| 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/pt/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9% | Pago | Specializes in cost-effective serverless API inference for open-weights models instead of raw infrastructure rentals. | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/deep-infra.md) |
| 10 | [RunComfy — ComfyUI na nuvem com GPUs rápidas e API serverless](https://openaitools.app/pt/tool/runcomfy) | 364.336 | -8,6% | Preço sob consulta | Execute o ComfyUI nativo na nuvem sem instalação, com GPUs rápidas e APIs serverless em um clique | [.md](https://openaitools.app/pt/tool/runcomfy.md) |

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Fonte: https://openaitools.app/pt/compare/fluidstack-vs-takomo

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