Probé las 5 mejores alternativas a Anyscale y aquí está mi veredicto para 2025

Seamos sinceros: Anyscale es una auténtica bestia de plataforma. Si tu equipo vive por y para el framework Ray para Python distribuido, es prácticamente la opción por defecto. Está hecha por los creadores de Ray, así que puedes apostar a que está diseñada para escalar esas cargas de trabajo específicas mejor que ninguna otra.

Pero nosotros nos topamos con un muro. La cuestión es que las aplicaciones de IA modernas rara vez son solo un clúster de Ray. Nuestro stack necesitaba una API REST, una interfaz web, una base de datos y un pipeline de CI/CD que no pareciera un proyecto secundario. El enfoque tan intenso de Anyscale en Ray empezó a parecer menos una especialidad y más una camisa de fuerza. Pasábamos demasiado tiempo peleando con la infraestructura, preocupados por la dependencia de un solo proveedor e intentando adivinar unos costes que eran totalmente impredecibles.

Eso fue lo que me llevó a investigar a fondo este tema. Decidí encontrar las mejores alternativas a Anyscale para equipos como el nuestro, equipos que necesitan más flexibilidad y una forma más simple y rápida de lanzar un producto de IA completo. Esto es lo que descubrí.

¿Qué es Anyscale y para quién es?

Anyscale es una plataforma gestionada en la nube creada para facilitar el desarrollo y despliegue de aplicaciones que utilizan Ray, un framework de código abierto para computación distribuida.

Sus principales puntos fuertes son bastante claros:

• Se encarga de las partes engorrosas de la infraestructura al gestionar un clúster de Ray, como la configuración y el escalado.

• Está optimizada para grandes trabajos de procesamiento de datos y entrenamiento de machine learning.

• Tiene una opción de "trae tu propia nube" (BYOC, por sus siglas en inglés), lo cual es muy importante para empresas con estrictas normativas de residencia de datos.

El usuario ideal de Anyscale es un ingeniero de ML o un equipo de ciencia de datos cuyo principal problema es escalar trabajos complejos de Python nativos de Ray. Se sienten cómodos gestionando bastante infraestructura y piensan en términos de sistemas distribuidos. Para el resto de nosotros, puede ser excesivo.

Qué buscar en las alternativas a Anyscale

Cuando empecé mi búsqueda, no solo buscaba otro lugar para ejecutar Ray. Buscaba una plataforma que realmente entendiera cómo se construyen las aplicaciones del mundo real hoy en día. Esta era la lista de requisitos que tenía en mente:

• Soporte full-stack: ¿Puedo ejecutar toda mi aplicación aquí? Me refiero a APIs, interfaces de usuario y bases de datos, todo en un solo lugar junto a mis modelos de IA. Estaba harto de pegar con cinta cinco servicios diferentes para lanzar un solo producto.

• Flujos de trabajo listos para producción: ¿Tiene CI/CD, despliegues basados en Git y entornos de previsualización integrados? Para cualquier equipo moderno, esto no es algo deseable, es esencial.

• Una experiencia de desarrollador más sencilla: El objetivo es lanzar productos más rápido, no convertirse en un ingeniero DevOps a tiempo parcial. Una alternativa debería hacerme la vida más fácil.

• Precios que realmente pueda predecir: Tenía que alejarme de los confusos costes de computación basados en el uso. Necesitaba un modelo que pudiera prever sin necesidad de una bola de cristal.

• Un análisis realista de "comprar vs. construir": Para algunos de nuestros objetivos, como construir un agente de soporte con IA, empecé a preguntarme si deberíamos construirlo desde cero. Una solución lista para usar podría ser un atajo enorme.

Comparativa rápida de las mejores alternativas a Anyscale en 2025

Aquí tienes una vista de pájaro de cómo se comparan los competidores.

Plataforma	Ideal para	Modelo de precios	¿Soporte full-stack?	Limitación clave
eesel AI	Equipos de atención al cliente y soporte interno (la opción de "comprar")	Por niveles, por interacción (no por resolución)	Sí (servicio gestionado)	Enfocado en casos de uso de CX/ITSM, no en ML general
Northflank	Equipos que construyen productos de IA full-stack con CI/CD	Basado en el uso (computación + almacenamiento)	Sí	Sin optimización de rendimiento especializada para modelos
Modal	Desarrolladores que necesitan funciones Python sin servidor y trabajos por lotes	Pago por segundo de computación sin servidor	No	Limitado a Python; no para servicios siempre activos
Ray en Kubernetes	Equipos que quieren control total sobre los despliegues de Ray	El coste de tu infraestructura subyacente	Autogestionado	Alta sobrecarga operativa y complejidad
Databricks	Empresas que necesitan una plataforma unificada de datos + IA	Basado en el consumo (DBUs)	Sí (dentro de su ecosistema)	Complejo y puede generar dependencia del proveedor

Las 5 mejores alternativas a Anyscale que probamos para crear apps de IA en 2025

1. eesel AI

Esta fue una sorpresa. Nos dimos cuenta de que una razón importante por la que estábamos considerando plataformas como Anyscale era para construir un sistema RAG personalizado para nuestro equipo de soporte. Resulta que eesel AI ofrece exactamente eso como un producto que puedes poner en marcha en minutos. Si lo que realmente quieres es un agente de IA brillante, y no el proyecto de ingeniería de seis meses para construirlo, esta es probablemente tu mejor opción.

Lo que me gustó:

• Realmente autoservicio: No exagero, pasé de registrarme a tener un agente de IA funcionando y entrenado con nuestro centro de ayuda en unos 15 minutos. No hubo demos de ventas obligatorias, lo cual fue un gran alivio.

• Se conecta a todo: Se integra directamente con servicios de asistencia como Zendesk, wikis como Confluence, e incluso puede aprender de tus tickets de soporte anteriores. La IA suena como tu equipo desde el primer momento.

• Puedes probarlo de forma segura: Antes de dejar que hable con un solo cliente, puedes probarlo con miles de tus tickets antiguos. Esto te da una previsión muy clara de su tasa de automatización y te muestra exactamente dónde tu documentación es deficiente.

• Tú tienes el control: Tienes un editor de prompts simple pero potente para dar forma a la personalidad de la IA, definir lo que debe saber y decidir exactamente cuándo debe derivar a un humano.

A tener en cuenta:

• Es una herramienta especializada para atención al cliente, soporte de TI y bases de conocimiento internas. No la usarías para entrenar un nuevo modelo de lenguaje desde cero.

Precios:

eesel AI tiene planes claros basados en características y una prueba gratuita de 7 días. La mejor parte es que no hay tarifas por resolución, así que no te penalizan porque la IA haga bien su trabajo. Puedes pagar mensualmente y cancelar cuando quieras.

Plan	Precio mensual	Precio anual (/mes)	Características clave
Team	299 $	239 $	Hasta 1000 interacciones/mes, 3 bots, Copiloto de IA para helpdesk, integración con Slack.
Business	799 $	639 $	Hasta 3000 interacciones/mes, bots ilimitados, Agente de IA, entrenamiento con tickets pasados, Acciones de IA.
Custom	Contactar con ventas	Contactar con ventas	Interacciones ilimitadas, acciones de API avanzadas, orquestación multi-agente.

2. Northflank

Northflank es probablemente la respuesta más directa para cualquier equipo que se sienta atrapado en el mundo de Anyscale. Está diseñado para ejecutar aplicaciones full-stack completas donde un clúster de Ray es solo un componente, no el centro del universo.

Lo que me gustó:

• Puedes ejecutar tus servicios de Ray, backends de FastAPI y frontends de React juntos en una sola plataforma. Se acabó lo de poner parches.

• Tiene CI/CD basado en Git y entornos de previsualización integrados, una característica muy importante que Anyscale no tiene.

• Maneja bien las GPUs y admite "Bring Your Own Cloud" (BYOC), lo cual es ideal para cualquiera en una industria sensible a los datos.

A tener en cuenta:

• Al ser una plataforma de propósito general, no obtienes el tipo de optimización de rendimiento profunda y específica para Ray que ofrece Anyscale.

Precios:

Northflank tiene un modelo sencillo de pago por uso para computación y recursos que es fácil de entender. También hay un nivel gratuito para empezar a probar.

Recurso	Ejemplo de precio
Plan de computación (nf-compute-50)	12,00 $ / mes (0,5 vCPU compartida, 1024 MB de RAM)
GPU NVIDIA A100 (40GB)	1,42 $ / hora
GPU NVIDIA H100	2,74 $ / hora
Transferencia de datos de salida	0,15 $ / GB

3. Modal

Modal está hecho para el desarrollador que ama escribir en Python y odia escribir en YAML. Aborda las cargas de trabajo de IA con una mentalidad sin servidor, de función como servicio. Si tu trabajo implica ejecutar trabajos por lotes, scripts de procesamiento de datos o APIs de inferencia simples en lugar de gestionar clústeres persistentes, Modal es un sueño.

Lo que me gustó:

• La experiencia del desarrollador es increíblemente fluida y se siente nativa de Python. Solo tienes que añadir un decorador a una función y, voilà, está desplegada.

• Escala de cero a miles de contenedores en segundos, lo que lo hace súper asequible para trabajos puntuales o poco frecuentes.

• Se encarga de toda la molesta gestión de contenedores y dependencias por debajo.

A tener en cuenta:

• No está diseñado para servicios siempre activos o aplicaciones full-stack que tengan interfaces de usuario y bases de datos.

• Es solo para Python, mientras que otras plataformas te permiten usar el lenguaje que quieras.

Precios:

El modelo sin servidor de pago por segundo de Modal lo hace muy económico para cargas de trabajo que no están funcionando 24/7.

Plan	Tarifa mensual	Computación incluida	Características clave
Starter	0 $	30 $ / mes de crédito	Hasta 3 usuarios, 100 contenedores, crons limitados.
Team	250 $	100 $ / mes de crédito	Usuarios ilimitados, 1000 contenedores, crons ilimitados, dominios personalizados.
Enterprise	Personalizado	Personalizado	Precios por volumen, soporte privado en Slack, SSO, HIPAA.

La computación en GPU se factura por segundo, por lo que una NVIDIA A100 (80GB) sale a unos 0,000694 $/seg.

4. Ray en Kubernetes

Para equipos con una fuerte cultura de MLOps, ejecutar Ray en tu propio clúster de Kubernetes (generalmente con el operador KubeRay) te da el máximo control. Seguir esta ruta significa que evitas por completo la dependencia de un proveedor y puedes ajustar cada parte de tu despliegue en cualquier nube o incluso en hardware local.

Lo que me gustó:

• Tienes control total sobre tu infraestructura, versiones de software y seguridad.

• No hay tarifas de plataforma. Solo pagas por la computación subyacente de tu proveedor de la nube.

• Es completamente portable. Puedes mover tu configuración a cualquier entorno de Kubernetes.

A tener en cuenta:

• La sobrecarga operativa es enorme. De repente eres responsable de todo: configuración del clúster, autoescalado, monitorización, parches de seguridad y actualizaciones.

• Esto no es un proyecto secundario. Requiere un equipo de DevOps o MLOps dedicado y experimentado para gestionarlo bien.

Precios:

• El coste es lo que te cuesten tus instancias en la nube (como EC2 o GKE), más cualquier tarifa de red y almacenamiento. Depende completamente de tu uso y proveedor.

5. Databricks

Si Anyscale es una herramienta especializada, Databricks es el taller completo. Es el pez gordo en el espacio de datos e IA empresarial. Databricks proporciona una plataforma integral que cubre todo el ciclo de vida de los datos, desde la ingeniería de datos con Spark hasta el entrenamiento y servicio de modelos. Es la elección correcta para grandes organizaciones que quieren consolidar todo su stack de datos en un solo lugar.

Lo que me gustó:

• Es una plataforma unificada que puede reducir el número de herramientas con las que tu equipo de datos tiene que hacer malabares.

• Tiene sólidas características a nivel empresarial para la gobernanza, seguridad y colaboración.

• Es excelente para el procesamiento de datos a gran escala y cargas de trabajo de ML más tradicionales.

A tener en cuenta:

• Puede ser increíblemente complejo y caro. El modelo de precios, basado en "Databricks Units" (DBUs), es famosamente difícil de predecir.

• Pasarse a Databricks es un compromiso importante y puede atarte a su ecosistema de forma bastante profunda.

Precios:

Databricks utiliza un modelo complicado basado en el consumo que factura por "Databricks Unit" (DBU), y el coste de una DBU cambia dependiendo de la carga de trabajo y el proveedor de la nube.

Carga de trabajo	Precio inicial (por DBU)
Ingeniería de datos	0,15 $
Almacenamiento de datos	0,22 $
Cargas de trabajo interactivas (Ciencia de datos)	0,40 $
Inteligencia Artificial (Servicio de modelos)	0,07 $

Cómo elegir las alternativas a Anyscale adecuadas para ti

Para nosotros, la decisión se redujo a una simple pregunta: ¿Estás intentando construir una plataforma o un producto?

• Elige una solución gestionada como eesel AI si: Tu objetivo principal es resolver un problema de negocio, como automatizar la atención al cliente. Construir toda la infraestructura desde cero es solo una distracción. Te importa más salir al mercado rápidamente y tener costes predecibles que microgestionar instancias de computación.

• Elige una plataforma full-stack como Northflank si: Tu producto principal es una aplicación de IA personalizada con diferentes partes móviles. Necesitas un pipeline de CI/CD real y una experiencia de desarrollador fluida para todo tu equipo.

• Elige una herramienta sin servidor como Modal si: Tu trabajo consiste principalmente en ejecutar scripts de Python bajo demanda, trabajos por lotes o APIs de inferencia simples, y prefieres no pensar en servidores en absoluto.

• Elige una plataforma autohospedada o empresarial como Ray en K8s o Databricks si: Tienes un equipo de MLOps dedicado, requisitos de gobernanza estrictos y necesitas control absoluto sobre toda tu infraestructura.

Esta demo muestra cómo construir y escalar un copiloto basado en LLM, proporcionando contexto para los equipos que consideran diferentes alternativas a Anyscale.

Mi conclusión sobre las alternativas a Anyscale: mira más allá del framework

Anyscale es una gran plataforma para una tarea muy específica: escalar aplicaciones de Ray. Pero lo que descubrimos es que la mayoría de los equipos tienen necesidades que van mucho más allá. Las mejores alternativas a Anyscale no son solo otras formas de ejecutar Ray; son plataformas que están mejor alineadas con el objetivo real de lanzar productos de IA del mundo real.

La elección realmente depende de lo que estés tratando de hacer. Para los equipos que buscan usar la IA para el servicio al cliente o el soporte interno, esa decisión de "construir vs. comprar" lo es todo. Una solución especializada puede ahorrarte meses de quebraderos de cabeza de ingeniería y darte un mejor resultado, más rápido.

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