Las 5 mejores alternativas a Predibase para desarrolladores y empresas en 2025

Conseguir que un modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto haga cosas geniales en tu portátil es una cosa. Pero, ¿convertirlo en una herramienta empresarial real, lista para producción y que no se caiga? Eso es harina de otro costal. Es la brecha que existe entre un experimento divertido y una aplicación fiable y escalable que realmente pueda ayudar a los clientes.

Hemos visto a desarrolladores en Reddit hablar de cómo su modelo de precios basado en el tiempo de actividad puede volverse sorprendentemente caro, y aun así necesitas una buena cantidad de conocimientos técnicos para que todo funcione sin problemas.

Reddit

Por eso hemos elaborado esta lista práctica de las mejores alternativas a Predibase para 2025. Hemos analizado opciones para todos, desde ingenieros de ML puros y duros que necesitan potencia de GPU en bruto hasta equipos de negocio que solo quieren una solución que funcione desde el primer momento.

¿Qué es Predibase y por qué considerar alternativas?

Entonces, ¿qué es exactamente Predibase? Piénsalo como un taller para desarrolladores que crean IA personalizada. Te da las herramientas para tomar un modelo fundacional, como uno de las familias Llama o Mistral, y entrenarlo con los datos de tu empresa utilizando métodos como LoRA (Adaptación de Rango Bajo). Una vez que has personalizado tu modelo, Predibase te ayuda a desplegarlo en endpoints sin servidor para que tus aplicaciones puedan usarlo.

Su público principal son los científicos de datos e ingenieros de ML que se sienten cómodos construyendo y gestionando modelos desde cero. El problema, como algunos usuarios descubren, es que al final estás gestionando un modelo, no una solución empresarial completa. Y su precio, que a menudo se basa en el tiempo que tu modelo está activo (tiempo de actividad), puede ser impredecible y acumular costes si tu uso no es constante.

Nuestros criterios para elegir alternativas a Predibase

Seamos sinceros, la "mejor" herramienta es diferente para cada uno. Lo que funciona para un gran equipo de ciencia de datos suele ser excesivo para una startup que intenta sacar un producto al mercado. Para ayudarte a decidir qué es lo adecuado para ti, hemos analizado cada plataforma a través de estos cuatro prismas:

1. Facilidad de uso y público objetivo: ¿Cuánta habilidad técnica necesitas? ¿Está diseñada para ingenieros de ML que viven en la terminal, para desarrolladores en general o para personal no técnico de un equipo de negocio?

2. Caso de uso principal: ¿Cuál es la función principal de la plataforma? ¿Es para el ajuste fino (fine-tuning) de modelos, para servir modelos preentrenados a través de una API, para alquilar GPUs baratas o para ofrecerte una aplicación empresarial acabada y lista para usar?

3. Modelo de precios: ¿Cómo te cobran? ¿Es por token, por hora de tiempo de actividad o una suscripción fija? Esto es muy importante para cualquiera que intente gestionar un presupuesto.

4. Personalización y control: ¿Cuánto puedes manipular el modelo, los datos y la configuración del despliegue?

Un vistazo a las alternativas a Predibase

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

Las 5 mejores alternativas a Predibase en 2025

Bien, vamos al grano. Algunas de estas herramientas son competidores directos de Predibase. ¿Otras? Abordan el problema desde un ángulo totalmente diferente y, quizás, más práctico para tu equipo.

1. eesel AI

¿Y si tu objetivo no es realmente construir un modelo, sino resolver un problema de negocio, ahora mismo? Si buscas automatizar el soporte al cliente o configurar una base de conocimientos interna sin un proyecto de seis meses, eesel AI es la alternativa que deberías considerar. Evita todos los dolores de cabeza de MLOps y fine-tuning y simplemente te da una aplicación lista para usar.

Por qué la incluimos: Está diseñada para obtener resultados de negocio, no para juguetear con modelos. En lugar de pasar meses intentando ajustar un modelo, puedes conectar el conocimiento existente de tu empresa y tener un agente de IA funcionando en cuestión de minutos. Es para aquellos que necesitan algo fácil de poner en marcha sin un equipo de DevOps dedicado.

Características y beneficios clave:

• Puesta en marcha en minutos: En serio. Puedes conectar tu help desk (como Zendesk, Freshdesk o Intercom) y fuentes de conocimiento (como Confluence o Google Docs) con unos pocos clics. No necesitas un desarrollador ni una llamada de ventas para empezar.

• Diseñada para tu flujo de trabajo: Viene con herramientas preconstruidas que realmente hacen cosas, como un agente de IA para tu help desk, un copiloto de IA para redactar respuestas y un chatbot interno para Slack. Todo el sistema ya está optimizado para equipos de soporte e IT.

• Prueba sin riesgos: Antes de que la IA hable con un cliente real, puedes probarla con miles de tus tickets anteriores. Esto te muestra exactamente cómo se habría desempeñado y te da una estimación clara del ROI. No encontrarás eso en la mayoría de las plataformas para desarrolladores.

La función de simulación de eesel AI permite a los usuarios probar el rendimiento de la IA en tickets pasados para estimar el ROI, un beneficio clave para quienes buscan alternativas a Predibase centradas en resultados de negocio.::

Precios:

eesel AI tiene planes de suscripción sencillos que son fáciles de predecir. No se te cobra por resolución, por lo que tu factura no se disparará de repente solo porque hayas tenido un mes ajetreado.

El veredicto: Si tu objetivo principal es automatizar el soporte o dar a tus equipos mejores herramientas ahora mismo, sin contratar a un equipo de ingenieros de ML, eesel AI es la forma más rápida de conseguirlo.

2. Together AI

Together AI es un peso pesado que compite directamente con Predibase por su público principal de desarrolladores. Es muy conocido por ofrecer algunas de las velocidades de inferencia más rápidas y los precios más competitivos para ejecutar una gran variedad de modelos de código abierto.

Por qué la incluimos: Para los desarrolladores que quieren construir sus propias aplicaciones sobre LLMs, Together AI es una opción popular por su velocidad bruta, su gigantesca biblioteca de modelos y sus precios amigables para los desarrolladores.

Características y beneficios clave:

• Una enorme biblioteca de modelos: Obtienes acceso a través de API a cientos de los últimos modelos de código abierto, desde Llama 3 hasta Mixtral, todo a través de una interfaz limpia.

• Diseñada para la velocidad: Toda la plataforma está diseñada para un alto rendimiento y baja latencia, lo que la convierte en una opción sólida para aplicaciones en producción donde la velocidad importa.

• Fine-tuning sencillo: Proporciona un servicio directo para el ajuste fino de modelos populares con tus propios datos, todo gestionado a través de su API.

Precios:

Together AI utiliza un modelo de pago por uso, cobrándote por millón de tokens. Para muchos equipos con picos de tráfico, esto es más predecible y a menudo más barato que el modelo de tiempo de actividad de Predibase, donde pagas incluso cuando el modelo está inactivo. El fine-tuning también se cobra en función de los tokens que procesas.

El veredicto: Si eres un desarrollador que quiere un acceso rápido y asequible a través de API a un montón de LLMs de código abierto para construir tus propias cosas, Together AI es una opción de primer nivel.

3. OpenPipe

OpenPipe es una plataforma que se centra en ayudar a los equipos a crear modelos altamente especializados y ajustados que pueden superar a modelos mucho más grandes y de propósito general como GPT-4 en tareas muy específicas. Recientemente fue adquirida por CoreWeave, un gran nombre en la infraestructura en la nube.

Por qué la incluimos: Recibe mucho reconocimiento en comunidades como Hacker News por su enfoque láser en hacer el proceso de fine-tuning lo más simple y efectivo posible. Está diseñada para equipos que creen que un modelo más pequeño y entrenado por expertos es mejor que uno gigante y genérico.

Características y beneficios clave:

• Fine-tuning simplificado: La plataforma está diseñada para ser lo más fácil posible. Subes tu conjunto de datos y ella se encarga del resto con un mínimo de complicaciones.

• Un enfoque en la fiabilidad: Utilizan el aprendizaje por refuerzo (RL) para ayudar a la IA a aprender de su experiencia, lo que la hace más fiable y rentable con el tiempo.

• Despliégalo en cualquier lugar: Para las empresas con requisitos de seguridad estrictos, OpenPipe te permite ejecutar toda su pila dentro de tu propia nube privada virtual, para que tus datos sensibles nunca tengan que salir de tu red.

Precios:

¿El inconveniente? La página pública de precios de OpenPipe no está disponible en este momento, lo que generalmente significa que se centran en clientes empresariales más grandes que necesitan un presupuesto personalizado. Esto puede ser un obstáculo para equipos más pequeños que solo quieren registrarse y empezar a experimentar.

El veredicto: OpenPipe es una excelente opción para equipos que tienen una tarea muy clara y específica para un modelo y necesitan un rendimiento de primer nivel en esa única tarea. Es menos una plataforma de propósito general y más una herramienta de precisión.

4. Vertex AI

Vertex AI es la enorme plataforma todo en uno de Google para el aprendizaje automático. Si tu empresa ya vive y respira en el ecosistema de Google Cloud, esta es la opción de nivel empresarial y profundamente integrada.

Por qué la incluimos: Para las grandes empresas que ya utilizan Google Cloud para sus datos e infraestructura, Vertex AI es la elección natural. Es increíblemente potente y viene con un conjunto completo de herramientas MLOps que cubren todo el ciclo de vida del modelo.

Características y beneficios clave:

• Se integra bien con Google: Se conecta sin problemas con BigQuery, Google Cloud Storage y todos los demás servicios de GCP, facilitando la vida de los equipos que ya están en la plataforma.

• Model Garden: Tienes acceso a los potentes modelos propios de Google (como Gemini) además de opciones populares de código abierto como Llama 3.

• Infraestructura gestionada: Google se encarga de todos los servidores y el hardware subyacentes, por lo que tu equipo de ciencia de datos puede centrarse en construir modelos en lugar de gestionar clústeres de servidores.

Precios:

Prepárate: Vertex AI tiene un modelo de precios basado en el uso muy complejo. Pagas exactamente por lo que usas, pero calcular tu factura mensual por adelantado puede ser un verdadero desafío. Los costes se desglosan por cada servicio individual, como el entrenamiento de modelos por hora o las solicitudes de predicción por cada 1000 caracteres.

El veredicto: Vertex AI es la opción ideal para grandes organizaciones con compromisos existentes en Google Cloud y equipos de ciencia de datos dedicados que necesitan una plataforma potente para gestionar todo, desde la preparación de datos hasta el despliegue.

5. RunPod

RunPod es para equipos que quieren un control total y el mejor precio absoluto en potencia de cómputo de GPU. Es un proveedor de GPU en la nube bajo demanda que a menudo es mucho más barato que los grandes actores como AWS o GCP.

Por qué la incluimos: Es uno de los favoritos entre startups, investigadores y desarrolladores con un presupuesto ajustado que no les importa arremangarse y gestionar la capa de software ellos mismos. Si tienes los conocimientos técnicos, el valor es increíble.

Características y beneficios clave:

• GPUs baratas: RunPod ofrece una amplia gama de GPUs NVIDIA, desde las RTX 4090 de consumo hasta los pesos pesados de los centros de datos como la H100, a algunas de las tarifas por hora más competitivas que encontrarás.

• Endpoints sin servidor: Puedes desplegar tus modelos en una infraestructura de autoescalado, lo que significa que solo pagas por el cómputo que realmente usas durante la inferencia. Esto es perfecto para cargas de trabajo con tráfico impredecible.

• Plantillas de la comunidad: Proporciona una biblioteca de plantillas preconfiguradas para frameworks y aplicaciones de IA populares, lo que puede ahorrarte mucho tiempo de configuración.

Precios:

Los precios de RunPod son refrescantemente simples: pagas por segundo por la GPU que alquilas. Esto lo convierte en una de las opciones más asequibles que existen si todo lo que necesitas es potencia de cómputo en bruto.

El veredicto: RunPod es la mejor opción para usuarios técnicos que necesitan una infraestructura de GPU potente y asequible y prefieren tener un control total sobre el software y el entorno de despliegue.

Cómo elegir la alternativa a Predibase adecuada para ti

Bien, te hemos dado mucha información. Entonces, ¿cómo eliges realmente? Todo se reduce a una simple pregunta: ¿Estás tratando de construir un modelo o de resolver un problema de negocio?

El camino "hazlo tú mismo" (Predibase, Together AI, RunPod)

Este camino es para ti si tienes un equipo técnico dedicado, un problema realmente único que una herramienta estándar no puede resolver, y el tiempo y el presupuesto para gestionar todo el ciclo de vida del modelo. La principal ventaja es el control total y un modelo personalizado perfectamente optimizado. La desventaja es la complejidad, el tiempo y el dinero que se necesita para llegar allí.

El camino de la aplicación gestionada (eesel AI)

Este camino es para los equipos que quieren resolver un problema de negocio conocido, como desviar tickets de soporte comunes o dar al personal respuestas instantáneas a preguntas internas, hoy. La plataforma se encarga de todos los modelos subyacentes, el fine-tuning y la infraestructura por ti. El beneficio es obtener valor casi de inmediato con un esfuerzo mínimo. Sacrificas algo de control a bajo nivel por una solución que simplemente funciona.

Este video explica los conceptos básicos del ajuste fino y el servicio de LLMs de código abierto, lo cual es relevante para cualquiera que esté considerando alternativas a Predibase.

Reflexiones finales: mira más allá del modelo, hacia la solución

Elegir una alternativa a Predibase es algo más que comparar especificaciones técnicas y tablas de precios. Se trata de adaptar la herramienta a las habilidades de tu equipo, tu presupuesto y, lo más importante, tus objetivos de negocio reales.

Aunque las plataformas para desarrolladores como Together AI y RunPod ofrecen una potencia y flexibilidad increíbles para construir desde cero, también requieren una gran inversión en recursos técnicos. Para muchas empresas, el objetivo no es convertirse en un experto en MLOps. Es reducir el volumen de tickets, mejorar los tiempos de respuesta al cliente o facilitar la búsqueda de conocimiento interno.

Si eso te suena familiar, una plataforma centrada en soluciones como eesel AI ofrece ese valor empresarial mucho más rápido al encargarse de todo el trabajo técnico pesado por ti. Es un buen recordatorio para centrarse en el problema que intentas resolver, no solo en la tecnología con la que quieres jugar.

¿Listo para ver cómo una plataforma de IA centrada en soluciones puede ayudar a tus equipos de soporte e IT? Inicia tu prueba gratuita de eesel AI y construye tu primer agente de IA en minutos, no en meses.