Replicate vs Together vs Fireworks vs Modal: inferencia

Los equipos que quieren modelos abiertos, modelos ajustados o canalizaciones personalizadas sin gestionar sus propias GPU suelen fijarse en Replicate, Together AI, Fireworks AI y Modal. Se solapan, pero se sitúan en niveles de abstracción distintos: Replicate y las API sin servidor de Together y Fireworks te permiten llamar a modelos ya listos, mientras que Modal te permite ejecutar tu propio código en GPU sin servidor.

La respuesta breve

• Elige Replicate para llamar a un enorme catálogo de modelos comunitarios y propietarios, sobre todo de imagen, vídeo y audio, con una configuración mínima.
• Elige Together AI para modelos abiertos de lenguaje y multimodales a escala, desde sin servidor hasta endpoints dedicados y clústeres de GPU.
• Elige Fireworks AI para una inferencia sin servidor rápida de modelos abiertos grandes y para ajuste fino servido a precios de modelo base.
• Elige Modal para ejecutar tu propio código Python, canalizaciones, entornos aislados o trabajos de entrenamiento en GPU sin servidor facturadas por segundo.

Comparativa

¿Modelos como servicio o cómputo como servicio?

Si solo necesitas llamar a un modelo, las API sin servidor de Replicate, Together y Fireworks son el camino más corto: sin contenedores, solo una llamada a la API y una factura por uso. Modal es distinto: defines contenedores y GPU en Python y ejecutas lo que quieras, desde servidores de inferencia hasta trabajos por lotes y entornos aislados de código para agentes. Esa flexibilidad encaja con equipos que tienen canalizaciones personalizadas, a cambio de escribir más código.

Cuándo compensa la capacidad dedicada

Las cuatro te permiten ir más allá del pago por llamada cuando el tráfico se vuelve constante. Together ofrece endpoints dedicados y rendimiento comprometido, Fireworks despliegues de GPU dedicadas facturados por segundo, Replicate despliegues personalizados y Modal escalado automático en tipos de hardware reservados. La capacidad dedicada suele ahorrar dinero solo con un volumen sostenido, así que mide primero el tráfico real.

Cómo decidir

1. Decide si necesitas modelos alojados, tu propio código o ambos.
2. Compara el mismo modelo y los mismos prompts en dos plataformas por latencia y calidad de salida.
3. Calcula el coste por mil solicitudes con tus tamaños reales de entrada y salida.
4. Comprueba las licencias de los modelos comunitarios y abiertos antes de usarlos comercialmente.
5. Planifica un camino desde sin servidor hasta capacidad dedicada a medida que crezca el uso.

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Herramientas para explorar

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