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Alternativas a Vast.ai

Vast.ai no es la única forma de alquilar GPU. Cada proveedor ocupa un punto distinto del eje precio ↔ garantías.

ProveedorModeloPrecio relativoFuerte en
Vast.aiMarketplace abiertoEl más baratoExperimentación, fine-tuning con presupuesto
RunPodMarketplace + datacenter propioBaratoServerless GPU, arranque rápido, buena UX
Lambda LabsCloud especializado en IAMedioHardware homogéneo, clusters H100/B200
CoreWeaveCloud IA a escalaMedio-altoKubernetes, contratos grandes
Modal / ReplicateServerless por invocaciónAlto por hora, barato si es esporádicoDesplegar una función GPU sin gestionar máquinas
AWS / GCP / AzureCloud generalistaEl más caroIntegración con el resto de la infraestructura, cumplimiento normativo
Google ColabCuaderno gestionadoGratis / 10 $ mesAprender, prototipos cortos

Cómo elegir​

  • ¿Estás aprendiendo o probando? → Colab gratis, y Vast.ai cuando el runtime de Colab se quede corto.
  • ¿Un trabajo con principio y fin y presupuesto ajustado? → Vast.ai o RunPod.
  • ¿Un endpoint que se llama a ratos? → Serverless (Modal, Replicate, RunPod Serverless): no pagas GPU parada.
  • ¿Datos sensibles o regulados? → Cloud tradicional con contrato. En un marketplace, el host tiene acceso físico a la máquina.
  • ¿Entrenamiento multinodo grande? → Lambda o CoreWeave: necesitas InfiniBand y hardware homogéneo, no una colección de máquinas dispares.

Experimento: el punto de equilibrio entre serverless y GPU por horas​

Contexto: serverless parece caro por hora, pero solo pagas mientras corre. La pregunta es a partir de cuánta carga compensa alquilar una GPU entera.

# Endpoint de inferencia: 2 s de GPU por petición
segundos_por_peticion = 2

precio_serverless_hora = 1.20   # facturado por segundo de ejecución
precio_dedicada_hora   = 0.40   # RTX 4090, encendida 24/7

coste_dedicada_dia = precio_dedicada_hora * 24

print(f"{'peticiones/día':>15}{'serverless':>13}{'dedicada':>11}{'ganador':>13}")
for peticiones in (100, 500, 1_000, 5_000, 20_000, 50_000):
    horas_gpu = peticiones * segundos_por_peticion / 3600
    coste_serverless = horas_gpu * precio_serverless_hora
    ganador = "serverless" if coste_serverless < coste_dedicada_dia else "dedicada"
    print(f"{peticiones:>15,}{coste_serverless:>12.2f}$"
          f"{coste_dedicada_dia:>10.2f}$ {ganador:>12}")

Resultado:

 peticiones/día   serverless   dedicada      ganador
            100        0.07$      9.60$   serverless
            500        0.33$      9.60$   serverless
          1,000        0.67$      9.60$   serverless
          5,000        3.33$      9.60$   serverless
         20,000       13.33$      9.60$     dedicada
         50,000       33.33$      9.60$     dedicada

Qué aprender: el cruce está en torno a las 14.400 peticiones diarias (8 horas de GPU efectiva al día). Por debajo, una GPU dedicada pasa la mayor parte del tiempo parada y cobrando; por encima, el sobreprecio del serverless supera a la GPU ociosa. Es el mismo razonamiento que decide entre API por token y modelo autoalojado.

Referencias​