Ejecutar modelos de inteligencia artificial en la nube se ha convertido en una decisión estratégica para desarrolladores y pequeñas empresas. Ya no basta con saber qué modelo usar: hay que decidir dónde ejecutarlo, cómo pagarlo y con qué nivel de control.

Hasta hace un par de años, las opciones se reducían a alquilar GPUs en AWS o Azure y montarlo todo a mano. En 2026, el panorama es muy distinto. Han surgido plataformas especializadas que simplifican el despliegue, reducen los costes y ofrecen APIs compatibles con OpenAI para que migrar de un proveedor a otro sea cuestión de cambiar una URL.

En este artículo recopilo las siete plataformas más interesantes para ejecutar modelos de IA en la nube, ordenadas por perfil de uso: desde las más sencillas para empezar hasta las que ofrecen control total sobre la infraestructura.

1. Hugging Face Inference — el ecosistema más grande

Hugging Face es el punto de partida de casi cualquier proyecto de IA. Su Hub alberga más de 900.000 modelos y 200.000 datasets, y se ha convertido en el sitio al que acudir cuando quieres probar un modelo recién publicado.

Para ejecutar inferencia, Hugging Face ofrece tres vías:

  • Inference API: un tier gratuito con límites de tasa. Sirve para prototipar y hacer pruebas, pero no es fiable para producción por la latencia variable y las restricciones de uso compartido.
  • Inference Endpoints: despliegues dedicados en AWS o Azure. Seleccionas el modelo, eliges un tipo de GPU (desde T4 hasta H100) y obtienes un endpoint con autoscaling configurable. El tiempo de puesta en marcha ronda los 30 minutos y pagas por hora de computación, incluso cuando no hay tráfico.
  • Inference Providers: la incorporación más reciente. Unifica el acceso a proveedores externos (Together AI, AWS SageMaker, Google Cloud) usando el Hub como catálogo. Así puedes descubrir modelos en Hugging Face y ejecutarlos donde más te convenga.

Hugging Face es la opción correcta si tu flujo de trabajo gira en torno a la comunidad, necesitas acceso a modelos recién publicados o quieres mantener la flexibilidad de cambiar de proveedor de inferencia sin cambiar de catálogo.

Precio: desde 0,06 €/hora para CPUs; las GPUs van de 0,60 €/hora (T4) a 4,50 €/hora (H100).

2. Replicate — la API más simple para modelos open source

Replicate se ha ganado la reputación de ser la forma más rápida de convertir un modelo open source en una API. Su propuesta es sencilla: eliges un modelo de su catálogo (más de 50.000), llamas a su API y pagas por segundo de computación. No eliges instancias, no configuras escalado, no gestionas despliegues.

El mecanismo es transparente: los modelos menos populares pueden tener un arranque en frío de 10 a 60 segundos, pero los más usados se mantienen calientes y responden en milisegundos. Para equipos que necesitan capacidad garantizada sin arranques en frío, Replicate ofrece Deployments: reservas capacidad de GPU para un modelo concreto y pagas por segundo, lo uses o no.

Replicate fue adquirida recientemente por Cloudflare, lo que sugiere que su integración con la red perimetral de Cloudflare se profundizará en los próximos meses, mejorando la latencia global.

Para empaquetar tus propios modelos, Replicate usa Cog, un formato de contenedor open source. Escribes una función Python de predicción, un archivo YAML con las dependencias y Replicate lo convierte en un endpoint.

Ideal para: desarrollores que quieren la API más sencilla posible y no necesitan control granular sobre la infraestructura.

Precio: desde 0,0002 €/segundo de GPU. Hay créditos gratuitos al registrarse.

3. Together AI — inferencia de LLM al mejor precio

Together AI se ha especializado en lo que mejor sabe hacer: ejecutar modelos de lenguaje grandes de código abierto con la mejor relación calidad-precio. Su catálogo incluye más de 200 modelos (Llama, Mixtral, Qwen, DeepSeek, y las series recientes de 2026) y su API es compatible con la de OpenAI, lo que facilita la migración.

La gran ventaja de Together AI frente a Hugging Face Inference Endpoints es el modelo de pago. Together cobra por token, no por hora de GPU. Esto significa que si tu aplicación tiene tráfico irregular, solo pagas por las peticiones que procesas, no por tener la GPU encendida esperando. Para cargas de trabajo sostenidas, los precios por token suelen ser los más competitivos del mercado.

Together AI también ofrece fine-tuning para adaptar modelos abiertos a tus datos, con precios que compiten con los de servicios especializados.

Ideal para: aplicaciones que usan exclusivamente LLMs y necesitan minimizar costes en producción.

Precio: desde 0,06 € por millón de tokens para modelos pequeños, hasta 2,50 € por millón para los modelos frontier abiertos.

4. Modal — serverless GPU para equipos Python

Modal no es una plataforma de modelos, sino de computación serverless con GPU. En lugar de elegir un modelo de un catálogo, tú escribes código Python, lo despliegas como una función y Modal se encarga del escalado, el cacheo y la facturación por segundo.

El enfoque de Modal es ideal para equipos que ya trabajan con Python y necesitan ejecutar pipelines complejos de IA: inferencia con modelos propios, fine-tuning, generación por lotes o procesamiento de audio y vídeo. Defines la infraestructura en código: qué GPU usar, cuánta memoria, qué dependencias instalar. Modal compila todo en una imagen, la cachea y escala a cero cuando no hay tráfico.

Su integración con Hugging Face es directa: puedes cargar cualquier modelo del Hub desde tu función Modal sin configuración adicional.

Modal ofrece 30 € al mes en créditos gratuitos, lo suficiente para prototipar y hacer pruebas de carga.

Ideal para: equipos Python que quieren control total sobre el código de inferencia sin gestionar servidores.

Precio: desde 0,0003 €/segundo para GPUs L4; 0,0015 €/segundo para A100.

5. Groq — velocidad extrema para inferencia

Groq ha roto el mercado de inferencia de IA con un enfoque radical: en lugar de usar GPUs convencionales, ha desarrollado sus propias unidades de procesamiento llamadas LPU (Language Processing Units). El resultado es una velocidad de inferencia que duplica o triplica a la competencia en modelos como Llama, Mixtral o DeepSeek.

La experiencia con Groq es llamativa: las respuestas fluyen a velocidad de lectura en tiempo real, prácticamente sin latencia apreciable. Para aplicaciones que requieren respuestas inmediatas —chatbots conversacionales, asistentes de voz, herramientas de edición en tiempo real— la diferencia es notable.

Groq también ofrece una API compatible con OpenAI y tiene un tier gratuito generoso con límites de tasa, lo que la convierte en una opción excelente para prototipado rápido.

La contrapartida es que su catálogo de modelos es más reducido que el de Together AI o Hugging Face, y no admite modelos propios ni fine-tuning. Es una plataforma de inferencia pura, no un entorno de desarrollo.

Ideal para: aplicaciones donde la latencia es crítica y usas modelos open source estándar.

Precio: tier gratuito disponible; pago por token para uso intensivo (precios no públicos, bajo solicitud).

6. RunPod — GPUs alquiladas con flexibilidad

RunPod ocupa el espacio del alquiler de GPUs clásico, pero con una experiencia moderna. Seleccionas un tipo de GPU (desde RTX 4090 hasta H100), eliges entre pods serverless o servidores dedicados, y pagas por segundo o por hora.

Donde RunPod destaca es en su serverless GPU: despliegas un endpoint de inferencia con autoscaling y solo pagas cuando se ejecuta. El arranque en frío es rápido (5-10 segundos) y puedes configurar el número mínimo de réplicas para evitar esperas en producción.

RunPod también permite alquilar GPUs para entrenamiento y fine-tuning a precios muy competitivos. Para equipos que necesitan flexibilidad —unas veces ejecutar inferencia, otras veces entrenar un modelo— esta versatilidad es difícil de igualar.

Ideal para: equipos que necesitan alquilar GPUs para distintos tipos de carga de trabajo (inferencia, entrenamiento, fine-tuning) sin atarse a una plataforma especializada.

Precio: desde 0,20 €/hora (RTX 4090 serverless) hasta 3,50 €/hora (H100 dedicada).

7. Fireworks AI — inferencia optimizada con fusión de modelos

Fireworks AI es una plataforma menos conocida pero muy interesante para equipos técnicos. Ofrece inferencia ultrarrápida de LLMs y modelos de imagen con una API compatible con OpenAI, y su especialidad es la fusión de modelos: puedes combinar varios modelos fine-tuned en uno solo para tareas específicas sin aumentar la latencia.

Fireworks optimiza los modelos para su infraestructura usando técnicas como cuantización FP8 y kernels fusionados, lo que se traduce en velocidades de generación hasta 3 veces más rápidas que las plataformas generalistas.

Su catálogo no es tan amplio como el de Hugging Face, pero cubre los modelos más populares y permite desplegar modelos personalizados con facilidad. Para startups y equipos pequeños que quieren maximizar el rendimiento sin complicarse con la optimización manual, Fireworks es una opción sólida.

Ideal para: equipos técnicos que quieren inferencia rápida con la posibilidad de combinar modelos fine-tuned.

Precio: desde 0,10 € por millón de tokens para LLMs; créditos gratuitos de prueba.

Cómo elegir la plataforma adecuada

No hay una plataforma universalmente mejor. La elección depende de tu perfil:

  • Si eres desarrollador individual y quieres empezar ya: Replicate o Groq. La API es trivial y el tier gratuito te permite explorar sin compromiso.
  • Si trabajas en un equipo Python con pipelines propios: Modal. El control sobre el código de inferencia marca la diferencia cuando los modelos no encajan en APIs estándar.
  • Si despliegas LLMs en producción y el coste importa: Together AI. El pago por token evita el gasto innecesario cuando el tráfico es irregular.
  • Si necesitas el catálogo más amplio y flexibilidad para cambiar de proveedor: Hugging Face Inference Providers.
  • Si alternas entre inferencia y entrenamiento: RunPod, por su variedad de GPUs y modelos de facturación.

El ecosistema de inferencia en la nube ha madurado lo suficiente como para que ya no tengas que elegir entre facilidad de uso y control. Cada plataforma ocupa un nicho, y lo más sensato es conocerlas todas para saber cuál encaja en cada momento del proyecto.