Seamos sinceros, mirar una factura de AWS puede parecer como intentar descifrar un pergamino antiguo. Un mes, tus costes de Lambda son una miseria y, al siguiente, se han disparado y te quedas rascándote la cabeza. No eres el único.
La promesa del "pago por uso" suena genial en teoría, pero la realidad de los precios de Lambda está llena de variables que pueden pillarte por sorpresa. Esta guía está aquí para traducir ese pergamino. Vamos a descorrer el telón sobre cómo AWS calcula tu factura, señalar los costes ocultos que son fáciles de pasar por alto y darte algunas estrategias reales para poner bajo control tus gastos en serverless.
¿Qué es AWS Lambda?
En esencia, AWS Lambda es un servicio de computación "sin servidor". Ahora bien, es un término un tanto engañoso, porque definitivamente hay servidores involucrados. La parte "sin servidor" simplemente significa que tú no tienes que gestionarlos. Solo subes tu código y AWS se encarga de todo el trabajo tras bastidores para ejecutarlo y escalarlo por ti.
Aquí tienes una forma sencilla de pensarlo: imagina que quieres hacer un sándwich. Podrías alquilar una cocina de restaurante entera 24/7, pagando por ella incluso cuando estás durmiendo. O, con Lambda, puedes alquilar solo una tostadora durante los dos minutos exactos que tardas en tostar el pan. Solo pagas por lo que usas, hasta el milisegundo.
Por eso es tan bueno para tareas impulsadas por eventos, como redimensionar una imagen en el momento en que se sube o procesar una llamada a una API, porque no estás pagando para que un servidor permanezca inactivo esperando a que algo suceda.
Los componentes clave de los precios de Lambda
Bien, vayamos al meollo del asunto. El modelo de precios de Lambda se reduce realmente a dos cosas principales: cuántas veces se ejecuta tu código (solicitudes) y durante cuánto tiempo lo hace (duración). Veamos cada una de ellas.
Recurso 1: [Infografía] , Una infografía que desglosa visualmente los componentes clave de los precios de Lambda. Debería tener dos secciones principales: "Número de solicitudes" y "Duración de la computación (GB-segundos)". La sección de "Solicitudes" debería mencionar el millón de solicitudes gratuitas y la tarifa estándar. La sección de "GB-segundos" debería explicar el concepto de memoria x duración y mencionar la capa gratuita de 400.000 GB-segundos.
Número de solicitudes
Cada vez que tu función de Lambda se activa para hacer su trabajo, eso es una "solicitud". No importa si es un evento de un bucket de S3 o una llamada directa a una API, cada ejecución cuenta como una.
¿La buena noticia? AWS te empieza con un regalo bastante generoso. La Capa Gratuita de AWS te da 1 millón de solicitudes gratuitas cada mes. Para muchos proyectos pequeños o simplemente para probar cosas, eso es más que suficiente.
Después de superar esa marca del millón de solicitudes, empiezas a pagar. La tarifa estándar es de 0,20 $ por cada millón de solicitudes. Suena a céntimos, y lo son, pero si tienes una aplicación con mucho tráfico, esos céntimos pueden acumularse más rápido de lo que crees. Para conocer las cifras más recientes, siempre es mejor consultar la página oficial de precios de AWS Lambda.
Duración de la computación y memoria (GB-segundos)
Aquí es donde la cosa se pone un poco más interesante. Además de pagar por cada solicitud, también pagas por el tiempo que tu código está realmente en ejecución, medido hasta el milisegundo. Pero aquí está el truco: el precio que pagas por ese tiempo depende de cuánta memoria (RAM) le asignes a tu función.
Cuando configuras una Lambda, eliges un tamaño de memoria entre 128 MB y 10.240 MB. Darle más memoria también le proporciona más potencia de CPU, lo que puede hacer que se ejecute más rápido, pero también cuesta más por milisegundo. Esta combinación de memoria y tiempo es lo que AWS llama "GB-segundos".
Al igual que con las solicitudes, hay una capa gratuita que incluye 400.000 GB-segundos de tiempo de computación al mes. Una vez que lo agotas, pagas por lo que usas. Para que te hagas una idea, así es como cambia el precio por milisegundo a medida que añades más memoria:
| Memoria (MB) | Precio por 1 ms (x86) | Precio por 1 ms (Arm/Graviton2) |
|---|---|---|
| 128 | 0,0000000021 $ | 0,0000000017 $ |
| 512 | 0,0000000083 $ | 0,0000000067 $ |
| 1024 | 0,0000000167 $ | 0,0000000133 $ |
| 10240 | 0,0000001667 $ | 0,0000001333 $ |
Más allá de lo básico: otros factores que afectan a tu factura
Así que has calculado tus solicitudes y tus GB-segundos, pero tu factura sigue siendo más alta de lo que esperabas. ¿Qué pasa? Probablemente se deba a algunos de estos costes "ocultos" que no siempre son evidentes a primera vista. Profundicemos en los culpables habituales.
Elección de la arquitectura de la CPU
Puedes elegir el procesador para tus funciones: el estándar x86 o los propios chips Graviton2 de AWS basados en Arm. Para muchas cargas de trabajo, con solo cambiar la configuración a Graviton2 puedes obtener una mejor relación precio-rendimiento, a veces ahorrándote un buen pellizco sin tener que tocar tu código.
Concurrencia provisionada
Si tu función tiene que responder sí o sí al instante, sin ningún retraso de "arranque en frío", puedes pagar por la Concurrencia Provisionada. Esto básicamente mantiene un cierto número de tus funciones "calientes" y listas para funcionar en cualquier momento. Es una gran característica para aplicaciones críticas en cuanto a rendimiento, pero ten en cuenta que tiene su propio precio y no está cubierta por la capa gratuita.
Costes de almacenamiento de archivos temporales
Cada función de Lambda viene con un poco de espacio de almacenamiento temporal gratuito (512 MB, para ser exactos) en un directorio "/tmp". Si tu código necesita más espacio para manejar archivos o datos temporales, puedes configurar más, pero se te cobrará por cualquier almacenamiento que añadas más allá de esa cantidad inicial gratuita.
Transferencia de datos: un coste oculto
Esta es la clásica trampa en la que cae tanta gente. Mover datos de un lado a otro no es gratis. Si tu función de Lambda obtiene datos de internet, o envía datos a internet o incluso a otra región de AWS, se te facturará por ello según las tarifas estándar de transferencia de datos. Para las aplicaciones que mueven muchos datos, estos cargos pueden ser una verdadera sorpresa.
Otros servicios de AWS
Recuerda que tus funciones de Lambda rara vez viven aisladas. Suelen comunicarse con otros servicios de AWS como API Gateway, S3 o DynamoDB. Cada uno de esos servicios tiene su propia factura. Es fácil centrarse en el coste de Lambda y olvidar que todos los servicios a los que se conecta también suman a tu total mensual.
Este vídeo ofrece un desglose conciso de cómo se calculan los precios de AWS Lambda.
Precios de Lambda vs. EC2: ¿cuándo deja de ser más barato el serverless?
Esta es la gran pregunta, ¿verdad? ¿Cuándo tiene sentido usar Lambda y cuándo un buen servidor virtual EC2 de toda la vida es realmente la opción más barata?
Para cargas de trabajo con picos e impredecibles, con mucho tiempo de inactividad, Lambda es casi siempre la opción ganadora. No estás pagando para que un servidor permanezca inactivo. Pero si tienes una carga de trabajo constante y de gran volumen que mantiene un servidor ocupado 24/7, la tarifa fija por hora de una instancia EC2 acabará siendo más rentable que pagar por millones de ejecuciones individuales de Lambda.
Pero no olvides los costes ocultos de gestionar una instancia EC2. Con un servidor virtual, tu equipo es responsable de aplicar parches al sistema operativo, gestionar la seguridad y configurar el escalado. Lambda se encarga de todo eso por ti, lo que libera a tus desarrolladores para que hagan lo que mejor saben hacer: crear cosas.
El impacto empresarial de los precios impredecibles
Lo complicado de los precios de Lambda no es solo un quebradero de cabeza técnico, sino también empresarial. ¿Cómo se establece un presupuesto cuando tus costes operativos principales pueden oscilar drásticamente de un mes a otro? Una campaña de marketing exitosa o, peor aún, un ataque de bots maliciosos podría disparar tu factura por las nubes sin previo aviso.
Este tipo de incertidumbre financiera no es solo un problema de la infraestructura en la nube. Lo estamos viendo surgir con muchas nuevas herramientas de IA, especialmente en el soporte al cliente. Muchas de ellas te cobran por ticket resuelto o por conversación de IA. En cierto modo, este modelo te castiga por crecer. Cuantos más clientes ayudas, más alta es tu factura de IA, lo que hace imposible prever tus gastos.
Cómo eesel AI ofrece precios predecibles para una IA potente
Creemos que esa es una forma de hacer las cosas al revés. En eesel AI, creemos que tus herramientas deben apoyar tu crecimiento, no penalizarte por él. Por eso construimos nuestra plataforma en torno a precios predecibles y transparentes desde el primer día.
Vimos la ansiedad que causa la facturación basada en el uso y decidimos ofrecer una alternativa clara. Tenemos planes de precios sencillos y de tarifa plana que no te cobran por resolución. Eso significa que puedes gestionar una gran afluencia de preguntas de clientes sin preocuparte por una factura sorpresa a final de mes. Puedes escalar tu soporte y tu negocio con confianza.
Incluso hemos incorporado un modo de simulación en eesel AI que te permite probar la IA con tus tickets de soporte anteriores. Puedes ver una estimación sólida de tus tasas de resolución y tu ROI incluso antes de comprometerte, eliminando otra capa de incertidumbre de la ecuación.
Toma el control de tus precios de Lambda
AWS Lambda es una herramienta fantástica, pero su modelo de precios tiene una curva de aprendizaje. Una vez que entiendes bien las solicitudes, los GB-segundos y todos esos costes extra ocultos, puedes usarla de manera potente sin arruinarte.
Al fin y al cabo, ya sea que estés eligiendo un servicio en la nube o una herramienta de IA, la lección es la misma: la previsibilidad es importante. Optar por socios y plataformas con modelos de precios claros y transparentes no se trata solo de ahorrar dinero; se trata de poder hacer crecer tu negocio sin una constante ansiedad financiera. Es por eso que construimos eesel AI de la manera en que lo hicimos, para darte una cosa menos de la que preocuparte.
Preguntas frecuentes
Los componentes clave de los precios de Lambda son el número de solicitudes que procesa tu función y la duración de la computación (GB-segundos), que combina el tiempo de ejecución de la función y la memoria asignada. AWS también ofrece generosas capas gratuitas tanto para las solicitudes como para la duración de la computación.
Para estimar tus precios de Lambda, necesitas prever el número esperado de invocaciones (solicitudes) y la duración/uso de memoria promedio (GB-segundos) por invocación. AWS proporciona una calculadora de precios, y monitorizar el uso inicial puede ayudar a afinar tus proyecciones.
Más allá de las solicitudes y los GB-segundos básicos, los factores ocultos pueden incluir los costes de transferencia de datos, el gasto de la Concurrencia Provisionada, los cargos por almacenamiento de archivos temporales adicional y los costes de otros servicios de AWS con los que interactúa tu función de Lambda. Estos pueden impactar significativamente en tu factura total.
Aunque Lambda es excelente para cargas de trabajo con picos o impredecibles, una instancia EC2 tradicional puede ser más rentable para aplicaciones de alto volumen y constantes que se ejecutan de forma continua 24/7. En tales escenarios, la tarifa fija por hora de EC2 puede llegar a superar los costes por invocación de Lambda.
La asignación de memoria afecta directamente al componente de GB-segundos de los precios de Lambda. Más memoria generalmente proporciona más potencia de CPU, lo que puede llevar a tiempos de ejecución más rápidos. A veces, aumentar la memoria resulta en una duración más corta, haciendo que el coste total por GB-segundo sea menor a pesar de una tarifa por milisegundo más alta.
Sí, para muchas cargas de trabajo, migrar tus funciones de Lambda a procesadores Graviton2 basados en Arm puede llevar a ahorros de costes significativos. Graviton2 a menudo ofrece una mejor relación precio-rendimiento en comparación con los procesadores x86, reduciendo potencialmente tus costes de duración de la computación sin necesidad de cambiar el código.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
