Las 7 mejores alternativas a Modal AI para desarrolladores en 2025

Así que estás usando Modal. Es una herramienta fantástica para ejecutar código de Python, modelos de aprendizaje automático y grandes trabajos por lotes en la nube sin complicaciones. Ese enfoque sin servidor para la computación en GPU es un verdadero salvavidas para experimentos rápidos. Pero a medida que tu proyecto crece, podrías empezar a notar algunas cosas, como costes impredecibles o límites de la plataforma, que te hacen preguntarte sobre las alternativas a Modal AI.

Si estás creando una aplicación de IA y piensas, "¿Qué más hay ahí fuera?", has venido al lugar correcto. Vamos a analizar dos tipos principales de alternativas: plataformas que te ayudan a resolver problemas empresariales específicos sin tener que sumergirte en las profundidades de DevOps, y otras que te dan más potencia bruta y flexibilidad para tu código personalizado.

¿Qué es Modal AI?

Repasemos rápidamente. Modal es una plataforma sin servidor que permite a los desarrolladores ejecutar código en la nube sin tener que lidiar con la infraestructura subyacente. Literalmente, puedes tomar una función de Python, ponerle un decorador y ejecutarla en un hardware realmente potente (hola, GPUs H100). A la gente le encanta por sus arranques en frío casi instantáneos y una experiencia de desarrollo que se siente como si todavía estuvieras trabajando en tu máquina local.

Se utiliza más a menudo para cosas como:

• Ejecutar inferencias para grandes modelos de lenguaje y generadores de imágenes.

• Afinar modelos de código abierto con datos personalizados.

• Escalar trabajos de procesamiento por lotes para que se ejecuten en miles de contenedores a la vez.

Básicamente, es para cualquier desarrollador que prefiera escribir código a empantanarse en configuraciones de Kubernetes y archivos YAML interminables.

¿Por qué buscar alternativas a Modal AI?

Aunque Modal es un campeón de la simplicidad, ese enfoque conlleva algunas desventajas. A medida que los proyectos maduran de un prototipo genial a un sistema de producción real, suelen surgir algunos puntos débiles comunes.

• Es difícil crear aplicaciones completas: Modal es una bestia ejecutando funciones individuales, pero no fue realmente diseñado para orquestar una aplicación completa con un frontend, un backend y una base de datos. Intentar unir múltiples servicios puede resultar un poco engorroso.

• Los costes pueden volverse impredecibles: El modelo de pago por segundo es perfecto para tareas cortas y ocasionales. Pero para trabajos que necesitan ejecutarse durante un tiempo o requieren acceso constante a la GPU, esos segundos se acumulan rápidamente, y prever tu factura mensual puede convertirse en un verdadero juego de adivinanzas.

• Te quedas atado: La plataforma funciona con su magia usando código e infraestructura específicos de Modal. Eso es genial para empezar, pero hace que mover tu aplicación a otro proveedor de la nube sea un proyecto de refactorización importante.

• Control y redes limitados: No puedes usar tu propia cuenta en la nube (BYOC) ni desplegar en tu propia red privada (VPC). Para empresas más grandes, esto puede ser inviable debido a la seguridad de los datos, la residencia y las normativas de cumplimiento.

• Sin CI/CD ni flujos de trabajo de Git integrados: Si quieres un pipeline de desarrollo adecuado con pruebas automatizadas y despliegues activados desde Git, tienes que añadir herramientas externas. Esto añade de nuevo parte de la complejidad que se suponía que Modal te ayudaría a evitar.

Nuestros criterios para elegir las mejores alternativas a Modal AI

Para que esta lista sea realmente útil, elegimos plataformas que abordan directamente algunas de las carencias de Modal. Analizamos cada una desde varias perspectivas clave:

• Propósito principal: ¿Está diseñada para crear un producto de IA específico (como un agente de soporte), o es para programación de propósito general?

• Modelo de precios: ¿Los precios son claros y predecibles, o necesitarás una hoja de cálculo para entenderlos?

• Experiencia del desarrollador: ¿Qué tan fácil es desplegar tu código y mantenerlo en funcionamiento?

• Escalabilidad y control: ¿Puede manejar tráfico de producción real y ofrece características avanzadas como BYOC?

Una comparación rápida de las principales alternativas a Modal AI

Aquí tienes un vistazo general de cómo se comparan nuestras principales opciones entre sí.

Plataforma	Ideal para	Modelo de precios	Característica clave	Soporte BYOC
eesel AI	Automatización del soporte al cliente con IA	Por interacción (predecible)	Puesta en marcha en minutos, sin necesidad de infraestructura	No
Northflank	Despliegue de productos de IA full-stack	Basado en el uso	CI/CD basado en Git y orquestación de GPU	Sí
RunPod	Computación en GPU económica	Pago por segundo	Mercado de GPUs de bajo coste	No
Replicate	Demos de modelos públicos y APIs	Pago por segundo	La forma más fácil de desplegar modelos de código abierto	No
Baseten	Herramientas internas de ML y APIs de modelos	Basado en el uso	Creador de UI integrado para demos	No
AWS SageMaker	MLOps de nivel empresarial	Basado en el uso (complejo)	Integración profunda con AWS y seguridad	Sí
Anyscale	Entrenamiento distribuido con Ray	Basado en el uso	Computación escalable basada en Ray	Sí

Las 7 mejores alternativas a Modal AI en 2025

Bien, entremos en detalles. Aquí están las plataformas que creemos que vale la pena considerar una vez que estés listo para ir más allá de Modal.

1. eesel AI

La primera es un tipo diferente de alternativa. Si tu razón principal para usar Modal era crear una aplicación de IA específica, como un chatbot de soporte al cliente o un agente de soporte interno, entonces una plataforma como eesel AI es una ruta mucho más directa. En lugar de darte los bloques de construcción de bajo nivel, te da una solución finalizada y lista para producción.

Puedes conectar eesel AI directamente a tu helpdesk (como Zendesk o Intercom), bases de conocimiento (Confluence o Google Docs) y herramientas de chat (Slack o Microsoft Teams). Lee tus tickets de soporte anteriores para aprender a automatizar el soporte de primera línea, redactar respuestas para tus agentes humanos y clasificar problemas, todo mientras se ajusta al tono de tu marca. Puedes pasar de registrarte a tener un agente de IA funcionando en cuestión de minutos, no meses.

Por qué es una gran alternativa a construirlo tú mismo en Modal:

No necesitas hablar con un vendedor para empezar; puedes configurar, personalizar y lanzar tu agente de IA por tu cuenta. Antes de que hable con un cliente real, puedes ejecutar una simulación con miles de tus tickets históricos para ver exactamente cómo se habría desempeñado. Esto te permite calcular tu posible ROI por adelantado. Además, obtienes un motor de flujos de trabajo que te da control total sobre qué tickets maneja la IA y qué acciones puede tomar, ya sea buscar información de un pedido o escalar un problema complicado a un humano.

Una captura de pantalla de la función de simulación de eesel AI, una potente herramienta entre las alternativas a Modal AI para probar el rendimiento.

• Pros: Puesta en marcha en minutos, sin infraestructura que gestionar, un potente modo de simulación y precios claros sin costes ocultos por resolución.

• Contras: Se centra específicamente en el servicio al cliente y el soporte interno, por lo que no es una plataforma para ejecutar código de propósito general.

• Precios: Los precios de eesel AI están diseñados para ser predecibles. El plan Team cuesta 299 $/mes (239 $/mes si se factura anualmente) y cubre hasta 1,000 interacciones de IA. El plan Business cuesta 799 $/mes (639 $/mes si se factura anualmente) para 3,000 interacciones y añade características adicionales como entrenamiento con tickets pasados y clasificación impulsada por IA. Este modelo significa que tus costes se mantienen fijos, incluso si tienes un mes muy ocupado.

2. Northflank

Si ya has superado los scripts de una sola función y necesitas construir un producto de IA completo y con múltiples partes, Northflank es un candidato sólido. A diferencia del enfoque de Modal centrado en funciones, Northflank te permite desplegar cualquier servicio en contenedores, ya sea una API de backend, una interfaz de usuario de frontend o una base de datos, y conectarlos todos.

Sus mayores atractivos son el pipeline de CI/CD integrado basado en Git, los entornos de previsualización para cada pull request y la orquestación inteligente de GPU. También es compatible con traer tu propia nube (BYOC), dándote el tipo de control de infraestructura que Modal no ofrece.

• Pros: Sin dependencia del proveedor, precios claros, CI/CD integrado y diseñado para aplicaciones full-stack.

• Contras: Puede parecer un poco más complejo que Modal si todo lo que quieres es ejecutar un solo script.

• Precios: Northflank opera con un modelo de pago por uso basado en los recursos que utilizas. Se te factura por hora: la CPU cuesta 0.01667 $/hora, la memoria 0.00833 $/GB/hora, y las GPUs tienen sus propias tarifas (una NVIDIA H100, por ejemplo, cuesta 2.74 $/hora). Esto te da mucho control, pero significa que necesitas vigilar tu uso para gestionar los costes.

3. RunPod

Si la razón principal por la que buscas una alternativa es para reducir tu factura de GPU, entonces RunPod debería estar al principio de tu lista. Es una plataforma en la nube que proporciona computación en GPU bajo demanda a algunos de los precios más competitivos que encontrarás. Lo logra con un mercado que incluye tanto centros de datos seguros como una "Community Cloud" de máquinas peer-to-peer.

RunPod te da un control más directo sobre tu entorno que Modal, soportando imágenes de Docker personalizadas y almacenamiento persistente. Es una gran opción para la gente de ML que necesita ejecutar cuadernos de Jupyter, afinar modelos o desplegar APIs de inferencia sin arruinarse.

• Pros: Costes de GPU extremadamente bajos, una gran selección de GPUs disponibles y control total sobre tu entorno de ejecución.

• Contras: Requiere un poco más de configuración manual que Modal y no tiene CI/CD integrado ni soporte para crear aplicaciones full-stack.

• Precios: Los precios de RunPod son difíciles de superar, con facturación por segundo. Por ejemplo, una GPU NVIDIA H100 se puede encontrar por tan solo 1.99 $/hora en su Secure Cloud. También ofrecen instancias de GPU sin servidor con precios por segundo, lo que la convierte en una de las opciones más baratas para cargas de trabajo de inferencia con picos.

4. Replicate

Replicate está diseñado para una sola cosa: desplegar y compartir modelos de código abierto a través de una API sencilla. Si solo quieres poner en línea un nuevo y genial modelo generativo, compartirlo con el mundo o conectarlo a otra aplicación, Replicate es probablemente la forma más fácil de hacerlo. Puedes desplegar modelos populares de su extensa biblioteca con solo un par de clics.

Comparte el amor de Modal por la simplicidad, pero está hiperenfocado en el caso de uso de la inferencia. No es la herramienta adecuada para entrenar modelos, ejecutar trabajos por lotes o construir aplicaciones privadas de grado de producción.

• Pros: Alojamiento de modelos sin configuración, fácil de compartir o incluso monetizar tus modelos, y una fantástica biblioteca comunitaria.

• Contras: No está realmente diseñado para aplicaciones de producción y no ofrece infraestructura privada ni CI/CD.

• Precios: El modelo de precios de Replicate se basa en el pago por segundo de uso del hardware. Una GPU Nvidia T4 cuesta 0.000225 $/seg (lo que equivale a 0.81 $/h) y una Nvidia A100 cuesta 0.001400 $/seg (5.04 $/h). Para algunos modelos propietarios, facturan por salida (como por imagen generada), lo que puede facilitar la estimación de costes.

5. Baseten

Baseten está dirigido a equipos de aprendizaje automático que necesitan servir sus modelos como APIs rápidamente, especialmente para herramientas internas o productos en etapas iniciales. Su característica estrella es un "constructor de aplicaciones" integrado que te permite crear una interfaz de usuario sencilla para tus modelos sin tocar nada de código de frontend. Esto hace que sea súper rápido compartir tu trabajo con colegas y partes interesadas.

Es una opción fantástica para convertir un modelo en un endpoint de API listo para producción con todos los adornos como autoescalado y registro, pero no es tan flexible para construir backends más complejos o aplicaciones completas.

• Pros: Una forma increíblemente rápida de pasar de un modelo a una API en vivo, y el constructor de UI integrado es perfecto para demos.

• Contras: Tiende a estar más orientado a herramientas internas y tiene opciones limitadas para orquestar múltiples servicios.

• Precios: Los precios de Baseten son de pago por uso, facturados por minuto para máquinas dedicadas. Las instancias de GPU comienzan en 0.01052 $/minuto para una T4 y suben hasta 0.10833 $/minuto para una H100. También ofrecen APIs preempaquetadas para LLMs populares, que se facturan por millón de tokens.

6. AWS SageMaker

Para las grandes empresas que ya están completamente metidas en el ecosistema de AWS, Amazon SageMaker es el campeón de los pesos pesados. Es una plataforma de MLOps masiva que intenta hacerlo todo en el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde etiquetar datos y entrenar modelos hasta desplegarlos y monitorearlos en producción.

SageMaker se integra profundamente con otros servicios de AWS como IAM y VPC, lo que le otorga las características de seguridad y cumplimiento de nivel empresarial que Modal no tiene. Pero todo ese poder viene con una curva de aprendizaje pronunciada y puede ser una exageración para equipos más pequeños.

• Pros: Un ecosistema potente y maduro con características de seguridad y cumplimiento de primer nivel.

• Contras: Puede ser muy complejo de configurar y gestionar, y los precios son famosos por ser difíciles de predecir.

• Precios: Los precios de SageMaker son una bestia en sí mismos, con un modelo de pago por uso que abarca docenas de componentes diferentes. Se te factura por separado por el tiempo de instancia, el almacenamiento, el procesamiento de datos y más. Aunque es flexible, hace que la previsión de costes sea un verdadero dolor de cabeza, y es fácil recibir una factura sorpresa si no tienes cuidado.

7. Anyscale

Anyscale proviene de los creadores de Ray, el framework de código abierto de referencia para la computación distribuida. Esto la convierte en la plataforma perfecta para equipos que necesitan ejecutar enormes trabajos de entrenamiento e inferencia distribuidos usando Ray. Si estás alcanzando los límites de rendimiento con trabajos de una sola GPU en Modal, Anyscale te ofrece un camino directo para escalar a través de muchas máquinas.

Es una herramienta muy especializada que se centra por completo en el ecosistema de Ray, por lo que es ideal para equipos que ya están comprometidos a usar Ray para la computación paralela.

• Pros: La mejor plataforma que existe para la computación escalable basada en Ray; también es tolerante a fallos.

• Contras: Altamente especializada y no está destinada a ser una plataforma de aplicaciones de propósito general.

• Precios: Anyscale ofrece facturación basada en el uso con diferentes tarifas dependiendo de si utilizas su servicio alojado o lo despliegas en tu propia nube (BYOC). La computación alojada comienza en 0.0112 $/hora para una instancia solo de CPU y sube hasta 1.8603 $/hora para una NVIDIA H100. El modelo BYOC tiene tarifas de plataforma más bajas, pero sigues siendo responsable de las facturas de tu proveedor de la nube.

Este vídeo explora algunas de las mejores y más potentes herramientas de IA disponibles, ofreciendo más alternativas a Modal AI para diversas necesidades.

Cómo elegir entre las mejores alternativas a Modal AI para tu proyecto

Con todas estas opciones, elegir la correcta realmente se reduce a lo que intentas lograr.

Cuándo elegir alternativas a Modal AI en la capa de aplicación como eesel AI

Quieres resolver un problema de negocio, no gestionar servidores. Si tu objetivo final es lanzar un agente de soporte de IA pulido que funcione con tus herramientas existentes, elegir una plataforma como eesel AI te ahorrará meses de esfuerzo de desarrollo. Puedes dedicar tu tiempo a centrarte en la experiencia del cliente en lugar de en la pila tecnológica subyacente.

Cuándo elegir alternativas a Modal AI en la capa de infraestructura

Necesitas ejecutar código personalizado o tienes requisitos únicos. Si estás desarrollando un modelo de ML completamente nuevo, necesitas control total sobre tu entorno de contenedores o quieres construir una aplicación full-stack desde cero, entonces una plataforma como Northflank o RunPod te dará la potencia y flexibilidad que necesitas.

De bloques de construcción a soluciones de negocio

Modal hizo un gran trabajo mostrando al mundo que a los desarrolladores les encantan las herramientas que ocultan las partes engorrosas de la infraestructura. Pero el siguiente paso en esta evolución es ocultar la lógica de la aplicación en sí. Mientras que plataformas como Modal te dan los ladrillos de LEGO, soluciones como eesel AI te dan la nave espacial ya construida.

Para la mayoría de los equipos, el objetivo no es solo ejecutar código en la nube, es obtener un resultado de negocio específico. Si ese resultado es un soporte al cliente más inteligente, rápido y útil, entonces construirlo todo desde cero en una plataforma para desarrolladores es tomar el camino largo. La alternativa más inteligente es usar una solución que ya ha resuelto ese problema por ti.

¿Listo para ver qué tan rápido puedes lanzar un agente de soporte de IA de primera clase? Prueba eesel AI gratis y empieza en minutos.