Las 7 mejores alternativas a Fireworks AI para la IA de producción en 2025

Si eres un desarrollador que busca crear una aplicación de IA personalizada, probablemente te hayas topado con Fireworks AI. Es una plataforma muy potente que te da acceso rápido a modelos de código abierto para que puedas construir, ajustar y escalar tus propias herramientas de IA generativa.

Pero aquí está el detalle: ese camino de "hazlo tú mismo" cuesta mucho en horas de desarrollo, tiempo y dinero. ¿Qué pasa si eres un líder de soporte o de TI que necesita una solución de IA sólida que funcione ahora, sin empezar un enorme proyecto de ingeniería desde cero?

Esa es la pregunta que quería responder. Esta guía analiza las principales alternativas a Fireworks AI y las divide en dos grupos: plataformas para desarrolladores a los que les encanta construir, y una solución lista para usar para equipos de negocio que solo necesitan resolver un problema.

¿Qué es una plataforma de inferencia de IA como Fireworks AI?

Piensa en una plataforma de inferencia de IA como el motor que permite que un modelo de IA entrenado haga su trabajo. Si el modelo de IA es el cerebro, la plataforma de inferencia es lo que lo conecta con el mundo a través de una API para que pueda empezar a responder preguntas o a tomar acciones.

Los desarrolladores usan plataformas como Fireworks AI para crear cosas como chatbots, asistentes de código y otros sistemas complejos de IA. Obtienes la potencia bruta del modelo, pero eres responsable de construir todo lo demás: la interfaz de usuario, la lógica de negocio, todo el tinglado.

Estas son herramientas para desarrolladores, de principio a fin. Necesitarás escribir código, gestionar la infraestructura y tener un buen conocimiento técnico para sacar algo útil de ellas.

Mis criterios para las mejores alternativas a Fireworks AI

Para ser justo, analicé cada plataforma desde un punto de vista práctico. No se trata solo de la velocidad bruta; se trata de lo que realmente se necesita para pasar de una idea a algo que ayude a tu negocio.

• ¿Para quién es realmente? ¿Está hecha para un equipo de ingenieros de IA, o puede un equipo de negocio (como soporte al cliente o TI) usarla de manera realista?

• ¿Qué tan rápido puedes ver resultados? ¿Estamos hablando de horas, o es un proyecto de meses antes de que una IA lista para producción esté en funcionamiento?

• ¿Qué hace realmente? ¿Solo te da una API para un modelo, o es una solución completa para una necesidad de negocio específica, como automatizar el soporte al cliente?

• ¿Cuánto control tienes? ¿Puedes cambiar el comportamiento de la IA, sus fuentes de conocimiento y sus flujos de trabajo sin tener que escribir un montón de código?

• ¿Cómo es el precio? ¿Es una mezcla confusa de cargos por token y por segundo, o es un costo predecible vinculado al valor del negocio?

Un vistazo a las alternativas a Fireworks AI

Aquí tienes un resumen rápido de las plataformas que vamos a analizar.

Proveedor	Ideal para	Usuario objetivo	Tiempo hasta obtener valor	Modelo de precios
eesel AI	Implementar una solución completa de soporte de IA en minutos	Equipos de negocio	Horas	Suscripción predecible
Together AI	Experimentar con una enorme biblioteca de modelos de código abierto	Desarrolladores	Semanas a meses	Por token / Por minuto
Replicate	Prototipar y probar rápidamente modelos de la comunidad	Desarrolladores	Semanas a meses	Uso por segundo
Northflank	Implementar aplicaciones full-stack con componentes de IA	Desarrolladores	Semanas a meses	Basado en el uso (BYOC)
Amazon SageMaker	Empresas ya inmersas en el ecosistema de AWS	Desarrolladores / MLOps	Meses	Basado en uso + Infra
Google Vertex AI	Equipos que construyen sobre Google Cloud Platform	Desarrolladores / MLOps	Meses	Uso nativo de GCP
Modal	Flexibilidad sin servidor para flujos de trabajo personalizados de Python	Desarrolladores	Semanas a meses	Por llamada / Almacenamiento

Las 7 mejores alternativas a Fireworks AI en 2025

Entremos en los detalles de cada plataforma.

1. eesel AI

La primera es eesel AI, y es un tipo de herramienta completamente diferente. No es una plataforma de inferencia en el mismo sentido que Fireworks AI. Es lo que eliges en lugar de construir un bot de soporte desde cero. Es la opción de "comprar" para los líderes de soporte, TI y operaciones que necesitan resultados, no un proyecto de ciencias.

eesel AI es una plataforma de IA completa diseñada para el servicio al cliente y el soporte interno. La conectas directamente a tu centro de ayuda (como Zendesk o Freshdesk) y la apuntas a tus fuentes de conocimiento, ya sea Confluence, Google Docs o tickets anteriores. A partir de ahí, se encarga del soporte de primera línea, redacta respuestas para los agentes, clasifica tickets y mucho más.

Por qué es una de las mejores alternativas:

• Puesta en marcha en minutos, no en meses: Esta es la mayor diferencia. Mientras que las plataformas para desarrolladores implican un ciclo de desarrollo completo, puedes configurar y lanzar un agente de IA funcional con eesel AI en menos de una hora, sin una sola línea de código. Puedes registrarte y empezar sin necesidad de hablar con ventas.

• Hecho para usuarios de negocio: El panel de control tiene sentido para los gerentes de soporte y TI, no solo para los ingenieros. Tienes control total sobre lo que se automatiza, la personalidad de la IA y las acciones que puede realizar, todo a través de un sencillo creador de flujos de trabajo.

• Pruébalo sin riesgo: eesel AI incluye un modo de simulación que te permite probar tu configuración con miles de tus propios tickets pasados. Puedes ver exactamente cómo se habría desempeñado y obtener una previsión real de tu ROI antes de que interactúe con un cliente. Eso simplemente no lo obtienes con una plataforma para desarrolladores.

• Precios claros: Puedes olvidarte de intentar adivinar los costos de los tokens. El precio de eesel AI es una suscripción plana y predecible. No hay tarifas por resolución, por lo que no recibirás una sorpresa desagradable en tu factura después de un mes ajetreado.

Precios:

Plan	Precio (Facturación mensual)	Precio (Facturación anual)	Características principales
Team	299 $ / mes	239 $ / mes	Hasta 1000 interacciones de IA/mes, hasta 3 bots, AI Copilot, integración con Slack.
Business	799 $ / mes	639 $ / mes	Hasta 3000 interacciones de IA/mes, bots ilimitados, Agente de IA, entrenamiento con tickets pasados, Acciones de IA, simulación masiva.
Custom	Contactar con ventas	Contactar con ventas	Interacciones ilimitadas, Acciones de IA avanzadas (llamadas a API), integraciones personalizadas, orquestación de múltiples agentes.

2. Together AI

Together AI es una alternativa sólida y enfocada en los desarrolladores a Fireworks AI. Su principal reclamo es una biblioteca masiva de más de 200 modelos de código abierto y un enfoque en la inferencia de alta velocidad. Es un excelente entorno de pruebas para desarrolladores que quieran experimentar con diferentes modelos.

Pros:

• Una enorme biblioteca de modelos te da mucho espacio para experimentar.

• Su API es compatible con OpenAI, lo que puede facilitar la migración de proyectos existentes.

• Soporta tanto el ajuste fino como el entrenamiento completo de modelos si necesitas una personalización profunda.

Contras:

• Es solo un motor de inferencia, no una solución completa. Aún tienes que construir la aplicación a su alrededor.

• La opción de Trae Tu Propia Nube (BYOC, por sus siglas en inglés) está reservada para planes empresariales caros, por lo que principalmente usas su infraestructura.

• No tiene herramientas integradas para tareas de negocio como clasificar tickets o ayudar a los agentes.

Precios:

Los precios de Together AI son un poco laberínticos. Pagas por millón de tokens para la inferencia sin servidor (los precios van de 0,18 $ a 7,00 $ según el modelo), por hora para instancias dedicadas (una GPU H100 cuesta unos 3,36 $/h), y por token para el ajuste fino. Es flexible, pero necesitarás vigilar tus costos de cerca.

3. Replicate

Replicate es el lugar al que acuden los desarrolladores cuando necesitan probar y desplegar un montón de modelos creados por la comunidad lo más rápido posible. Es especialmente popular para usos creativos como la generación de imágenes y vídeo. Si necesitas montar una demostración en una tarde, Replicate es una buena apuesta.

Pros:

• Muy rápido para prototipar y poner en marcha demostraciones.

• Una biblioteca gigante de modelos preempaquetados que simplemente funcionan.

• Un proceso de despliegue sencillo usando su herramienta de código abierto "Cog".

Contras:

• No está realmente diseñado para un uso constante y de alto volumen en producción.

• No obtienes mucha visibilidad sobre el rendimiento o la infraestructura del sistema.

• Estás bastante limitado a lo que ofrece la plataforma; no hay un control profundo a nivel de sistema.

Precios:

Replicate te factura por segundo, según la GPU que estés usando. Por ejemplo, una GPU NVIDIA T4 cuesta 0,000225 $/segundo, mientras que una GPU A100 más potente cuesta 0,001400 $/segundo. Esto puede ser genial para pruebas rápidas, pero los costos pueden volverse impredecibles si escalas.

4. Northflank

Northflank es para equipos que encuentran plataformas como Fireworks AI un poco demasiado restrictivas. No es solo para inferencia; es una plataforma de despliegue full-stack donde puedes ejecutar tus cargas de trabajo de GPU justo al lado de tus APIs, bases de datos y frontends. Conecta los puntos entre una simple API de modelo y una configuración DevOps completa.

Pros:

• Te permite desplegar tu aplicación completa, no solo el modelo de IA.

• Ofrece una opción de autoservicio Trae Tu Propia Nube (BYOC) en los principales proveedores de la nube sin necesidad de un contrato empresarial.

• Tiene CI/CD integrado basado en Git para un flujo de trabajo de desarrollo moderno y adecuado.

Contras:

• No hay biblioteca de modelos; tienes que traer tus propios modelos y contenedorizarlos.

• Es más complicado que un servicio de inferencia básico y ayuda saber cómo manejar la infraestructura.

• Sigue siendo una plataforma de "construcción". Eres responsable de crear toda la lógica de la aplicación por ti mismo.

Precios:

Northflank tiene un modelo de pago por uso basado en el uso de recursos por segundo. Una GPU NVIDIA H100, por ejemplo, cuesta alrededor de 2,74 $/hora. También tienen un nivel gratuito de sandbox y un plan empresarial para necesidades más específicas.

5. Amazon SageMaker

Para las empresas que están totalmente metidas en el ecosistema de AWS, Amazon SageMaker es el peso pesado de grado empresarial. Es una plataforma MLOps masiva que cubre cada paso del proceso de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta el entrenamiento, ajuste y despliegue de modelos.

Pros:

• Se conecta profunda y fluidamente con prácticamente todos los servicios de AWS imaginables.

• Ideal para la gobernanza, la seguridad y para cumplir con los requisitos de cumplimiento empresarial.

• Es altamente escalable y te da un control increíblemente detallado sobre tus recursos informáticos.

Contras:

• La curva de aprendizaje es un acantilado, y la experiencia de usuario se siente dispersa entre docenas de servicios diferentes.

• Es mucho más de lo que necesitas para simplemente servir un modelo. La gestión diaria es una carga pesada.

• El precio es famoso por su complejidad. Tu factura final es una mezcla de costos de SageMaker, almacenamiento S3, instancias EC2 y más, lo que hace muy difícil de predecir.

Precios:

El precio de SageMaker es de pago por uso, pero se distribuye entre numerosos servicios de AWS. Pagas por el uso de instancias para notebooks, entrenamiento y alojamiento, además del almacenamiento y procesamiento de datos. Un despliegue simple puede tener fácilmente de 5 a 10 líneas de artículos diferentes en tu factura de AWS, así que buena suerte estimando los costos con precisión a menos que seas un experto.

6. Google Vertex AI

Google Vertex AI es la versión de Google de Amazon SageMaker. Es la plataforma de ML todo en uno para el mundo de Google Cloud, que se vincula estrechamente con servicios como BigQuery y te da acceso a los propios modelos de Google (como Gemini) y hardware especial (TPUs).

Pros:

• Rendimiento realmente bueno, especialmente al usar los propios modelos de Google.

• Ofrece una única plataforma para todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.

• Tiene características potentes para el procesamiento del lenguaje natural y la búsqueda semántica.

Contras:

• Alojar y gestionar modelos generales de código abierto puede parecer más torpe que en otras plataformas.

• Realmente necesitas estar comprometido con el ecosistema de Google Cloud para sacarle el máximo partido.

• No hay opción BYOC; estás atado a la infraestructura de Google.

Precios:

Al igual que SageMaker, el precio de Vertex AI es complejo y se basa en el uso. Se te factura por nodo-hora para el entrenamiento y la predicción, con tarifas que cambian según el tipo de máquina (una máquina "n1-standard-4" para entrenamiento cuesta alrededor de 0,22 $/hora). Y eso no incluye el almacenamiento u otros servicios de GCP que probablemente necesitarás.

7. Modal

Modal es una plataforma sin servidor construida para código Python. Es increíblemente flexible y a los desarrolladores parece encantarles trabajar con ella, pero también es la herramienta más "hazlo tú mismo" de esta lista. Básicamente, convierte tus funciones de Python en pequeños servicios nativos de la nube.

Pros:

• El enfoque centrado en el código se siente muy natural para los desarrolladores de Python.

• Puede escalar hasta cero, lo que es realmente rentable para cargas de trabajo intermitentes.

• Súper flexible para ejecutar cualquier tipo de trabajo de ML, no solo para servir modelos.

Contras:

• Tienes que construir todo desde cero: enrutamiento, monitorización, APIs, lo que se te ocurra.

• No hay una estructura de aplicación preconstruida para ayudarte a empezar.

• No hay soporte BYOC o en las propias instalaciones; ejecutas todo en la infraestructura de Modal.

Precios:

Modal tiene un plan Starter gratuito con 30 $/mes en créditos. El plan Team cuesta 250 $/mes más lo que uses de computación. La computación se factura por segundo, con una GPU NVIDIA H100 que cuesta alrededor de 0,001097 $/segundo.

Cómo elegir tus alternativas a Fireworks AI: ¿deberías construir o comprar tu solución de IA?

Después de analizar todas estas plataformas, la elección realmente se reduce a una pregunta: ¿tu objetivo principal es construir un producto de IA o resolver un problema de negocio?

Cuándo 'construir' con una de las alternativas a Fireworks AI

• Tienes un equipo dedicado de ingenieros internos de IA y MLOps listo para empezar.

• Tu situación es tan única que ninguna herramienta lista para usar podría resolverla.

• Tienes el presupuesto y el tiempo para un ciclo de desarrollo que llevará meses, más el mantenimiento continuo.

• Necesitas un control completo y de bajo nivel sobre el modelo y la infraestructura.

Cuándo 'comprar' una de las alternativas a Fireworks AI como eesel AI

• Tu objetivo es ver un impacto en el negocio, no empezar un proyecto de ingeniería. Necesitas reducir tu volumen de tickets, mejorar el CSAT o hacer que tus agentes sean más eficientes este trimestre.

• Quieres empoderar a tus equipos no técnicos. Tus gerentes de soporte o TI deberían poder configurar y gestionar la IA sin tener que abrir tickets con ingeniería.

• Necesitas algo que funcione con tus herramientas existentes. No puedes permitirte el lujo de deshacerte de tu centro de ayuda o tu wiki interna solo para añadir IA.

• Necesitas costos predecibles y un retorno claro. Quieres saber exactamente lo que pagarás cada mes y poder justificarlo.

Alternativas a Fireworks AI: de bloques de construcción a una solución terminada

Las plataformas para desarrolladores como Fireworks AI y sus competidores directos te dan bloques de construcción potentes. Son la elección correcta para equipos con los recursos y la misión de construir una infraestructura de IA personalizada desde cero.

Pero para la mayoría de las empresas, el objetivo no es construir un motor de IA; es solucionar un problema de negocio. Plataformas como eesel AI ofrecen una solución completa que empieza a generar valor en minutos, no en meses. Está hecha para los equipos en primera línea, dándoles el poder de la IA sin toda la complejidad.

Este video explica cómo funciona la plataforma generativa de Fireworks AI.

Si tu objetivo principal es automatizar el soporte y ayudar a tu equipo, entonces la elección es bastante clara.

¿Listo para ver qué tan rápido puedes tener un agente de IA capaz en funcionamiento? Inicia tu prueba gratuita de eesel AI o reserva una demostración con nuestro equipo.