Experimentei as 5 melhores alternativas ao Anyscale e aqui está o meu veredicto para 2025

Vamos ser diretos: a Anyscale é uma plataforma monstruosa. Se a sua equipa vive e respira o framework Ray para Python distribuído, é praticamente a escolha certa. É feita pelos criadores do Ray, por isso pode apostar que foi concebida para escalar essas cargas de trabalho específicas melhor do que qualquer outra coisa no mercado.

Mas nós batemos numa parede. A questão é que as aplicações de IA modernas raramente são apenas um cluster Ray. A nossa stack precisava de uma API REST, um front-end web, uma base de dados e um pipeline de CI/CD que não parecesse um projeto secundário. O foco intenso da Anyscale no Ray começou a parecer menos uma especialidade e mais uma camisa de forças. Estávamos a passar demasiado tempo a lidar com a infraestrutura, a ficar nervosos com a dependência de um único fornecedor e a tentar adivinhar custos que eram completamente imprevisíveis.

Foi isso que me levou a mergulhar neste assunto. Decidi encontrar as melhores alternativas à Anyscale para equipas como a nossa, equipas que precisam de mais flexibilidade e de uma forma mais simples e rápida de lançar um produto de IA completo. Eis o que descobri.

O que é a Anyscale e a quem se destina?

A Anyscale é uma plataforma de nuvem gerida, construída para eliminar a dor de desenvolver e implementar aplicações que usam o Ray, um framework de código aberto para computação distribuída.

Os seus principais pontos de venda são bastante claros:

• Lida com as partes confusas da infraestrutura de gestão de um cluster Ray, como a configuração e o escalonamento.

• Está otimizada para grandes trabalhos de processamento de dados e treino de machine learning.

• Tem uma opção "traga a sua própria nuvem" (BYOC), o que é uma grande vantagem para empresas com regras rigorosas de residência de dados.

O utilizador perfeito da Anyscale é um engenheiro de ML ou uma equipa de data science cujo principal problema é escalar trabalhos complexos e nativos do Ray em Python. Estão confortáveis a gerir uma boa parte da infraestrutura e pensam em termos de sistemas distribuídos. Para o resto de nós, pode ser um exagero.

O que procurar em alternativas à Anyscale

Quando comecei a minha pesquisa, não estava apenas à procura de outro lugar para correr o Ray. Estava à procura de uma plataforma que realmente entende como as aplicações do mundo real são construídas hoje. Esta era a lista de verificação que tinha em mente:

• Suporte full-stack: Consigo correr toda a minha aplicação aqui? Estou a falar de APIs, front-ends e bases de dados, tudo num só lugar, ao lado dos meus modelos de IA. Estava farto de colar cinco serviços diferentes para lançar um produto.

• Fluxos de trabalho prontos para produção: Tem CI/CD, implementações baseadas em Git e ambientes de pré-visualização integrados? Para qualquer equipa moderna, isto não são luxos, são essenciais.

• Uma experiência de desenvolvimento mais simples: O objetivo é lançar mais rápido, não tornar-me um engenheiro de DevOps a tempo parcial. Uma alternativa deve, de facto, facilitar a minha vida.

• Preços que consigo prever: Tinha de fugir de custos de computação confusos e baseados no uso. Precisava de um modelo que pudesse prever sem precisar de uma bola de cristal.

• Uma verificação da realidade "comprar vs. construir": Para alguns dos nossos objetivos, como construir um agente de suporte com IA, comecei a questionar se devíamos sequer construí-lo de raiz. Uma solução pronta a usar poderia ser um atalho enorme.

Uma comparação rápida das principais alternativas à Anyscale em 2025

Eis uma visão geral de como os concorrentes se comparam.

Plataforma	Ideal para	Modelo de Preços	Suporte Full-Stack?	Limitação Principal
eesel AI	Equipas de atendimento ao cliente e suporte interno (a opção "comprar")	Por níveis, por interação (não por resolução)	Sim (Serviço Gerido)	Focada em casos de uso de CX/ITSM, não em ML geral
Northflank	Equipas que constroem produtos de IA full-stack com CI/CD	Baseado no uso (computação + armazenamento)	Sim	Sem otimização de desempenho especializada para modelos
Modal	Desenvolvedores que precisam de funções Python serverless e tarefas em lote	Pague por segundo de computação serverless	Não	Limitado a Python; não para serviços sempre ativos
Ray on Kubernetes	Equipas que querem controlo total sobre as implementações do Ray	Custo da sua infraestrutura subjacente	Autogerido	Elevada sobrecarga operacional e complexidade
Databricks	Empresas que precisam de uma plataforma unificada de dados + IA	Baseado no consumo (DBUs)	Sim (dentro do seu ecossistema)	Complexo e pode levar à dependência do fornecedor

As 5 melhores alternativas à Anyscale que experimentámos para construir aplicações de IA em 2025

1. eesel AI

Esta foi uma surpresa. Percebemos que uma grande razão pela qual estávamos a considerar plataformas como a Anyscale era para construir um sistema RAG personalizado para a nossa equipa de suporte. Acontece que a eesel AI oferece exatamente isso como um produto que pode ser posto a funcionar em minutos. Se o que realmente quer é um agente de IA brilhante, e não o projeto de engenharia de seis meses para o construir, esta é provavelmente a sua melhor aposta.

O que eu gostei:

• Genuinamente self-service: Não estou a exagerar, passei do registo para ter um agente de IA a funcionar, treinado no nosso centro de ajuda, em cerca de 15 minutos. Não houve demonstrações de vendas obrigatórias, o que foi um alívio enorme.

• Conecta-se a tudo: Integra-se diretamente com help desks como o Zendesk, wikis como o Confluence, e pode até aprender com os seus tickets de suporte passados. A IA soa realmente como a sua equipa logo de início.

• Pode testá-lo em segurança: Antes de o deixar falar com um único cliente, pode executá-lo contra milhares dos seus tickets antigos. Isto dá-lhe uma previsão muito clara da sua taxa de automação e mostra-lhe exatamente onde a sua documentação é fraca.

• Você está no controlo: Tem um editor de prompts simples mas poderoso para moldar a personalidade da IA, definir o que ela deve saber e decidir exatamente quando precisa de passar o caso para um humano.

O que considerar:

• É uma ferramenta especializada para atendimento ao cliente, suporte de TI e bases de conhecimento internas. Não a usaria para treinar um novo modelo de linguagem de raiz.

Preços:

A eesel AI tem planos claros, baseados em funcionalidades e um período de teste gratuito de 7 dias. A melhor parte é que não há taxas por resolução, por isso não é penalizado por a IA fazer bem o seu trabalho. Pode pagar mensalmente e cancelar quando quiser.

Plano	Preço Mensal	Preço Anual (/mês)	Funcionalidades Principais
Team	$299	$239	Até 1.000 interações/mês, 3 bots, AI Copilot para helpdesk, integração com Slack.
Business	$799	$639	Até 3.000 interações/mês, bots ilimitados, AI Agent, treino com tickets passados, AI Actions.
Custom	Contactar Vendas	Contactar Vendas	Interações ilimitadas, ações de API avançadas, orquestração de múltiplos agentes.

2. Northflank

Northflank é provavelmente a resposta mais direta para qualquer equipa que se sinta presa no mundo da Anyscale. Foi concebida para executar aplicações full-stack completas, onde um cluster Ray é apenas um componente, não o centro do universo.

O que eu gostei:

• Pode executar os seus serviços Ray, backends FastAPI e frontends React juntos numa única plataforma. Acabou-se a fita-cola.

• Tem CI/CD baseado em Git e ambientes de pré-visualização integrados, o que é uma funcionalidade enorme que falta na Anyscale.

• Lida bem com GPUs e suporta "Bring Your Own Cloud" (BYOC), o que é ótimo para qualquer pessoa numa indústria sensível a dados.

O que considerar:

• Por ser uma plataforma de propósito geral, não obtém o tipo de otimização de desempenho profunda e específica para o Ray que a Anyscale oferece.

Preços:

A Northflank tem um modelo simples de pagamento conforme o uso para computação e recursos que é fácil de entender. Há também um nível gratuito para começar a experimentar.

Recurso	Exemplo de Preço
Plano de Computação (nf-compute-50)	$12.00 / mês (0.5 vCPU partilhado, 1024 MB RAM)
GPU NVIDIA A100 (40GB)	$1.42 / hora
GPU NVIDIA H100	$2.74 / hora
Egress de Rede	$0.15 / GB

3. Modal

O Modal foi construído para o desenvolvedor que adora escrever Python e odeia escrever YAML. Aborda as cargas de trabalho de IA com uma mentalidade serverless, de função como serviço. Se o seu trabalho envolve executar tarefas em lote, scripts de processamento de dados ou APIs de inferência simples em vez de gerir clusters persistentes, o Modal é um sonho.

O que eu gostei:

• A experiência do desenvolvedor é incrivelmente fluida e parece nativa do Python. Basta adicionar um decorador a uma função e, pronto, está implementada.

• Escala de zero a milhares de contentores em segundos, o que o torna super acessível para tarefas intermitentes ou pouco frequentes.

• Trata de toda a contentorização e gestão de dependências irritantes nos bastidores.

O que considerar:

• Não foi concebido para serviços sempre ativos ou aplicações full-stack que têm front-ends e bases de dados.

• É apenas para Python, enquanto outras plataformas permitem usar qualquer linguagem que queira.

Preços:

O modelo serverless pague-por-segundo do Modal torna-o muito barato para cargas de trabalho que não estão a correr 24/7.

Plano	Taxa Mensal	Computação Incluída	Funcionalidades Principais
Starter	$0	Crédito de $30 / mês	Até 3 lugares, 100 contentores, crons limitados.
Team	$250	Crédito de $100 / mês	Lugares ilimitados, 1000 contentores, crons ilimitados, domínios personalizados.
Enterprise	Personalizado	Personalizado	Preços baseados em volume, suporte privado no Slack, SSO, HIPAA.

A computação de GPU é faturada ao segundo, pelo que uma NVIDIA A100 (80GB) fica em cerca de $0.000694/seg.

4. Ray on Kubernetes

Para equipas com uma forte cultura de MLOps, correr o Ray no seu próprio cluster Kubernetes (geralmente com o operador KubeRay) dá-lhe o controlo máximo. Seguir este caminho significa que evita completamente a dependência de um fornecedor e pode ajustar cada parte da sua implementação em qualquer nuvem ou mesmo em hardware local.

O que eu gostei:

• Tem controlo total sobre a sua infraestrutura, versões de software e segurança.

• Não há taxas de plataforma. Apenas paga pela computação subjacente do seu provedor de nuvem.

• É completamente portátil. Pode mover a sua configuração para qualquer ambiente Kubernetes.

O que considerar:

• A sobrecarga operacional é enorme. De repente, você é responsável por tudo: configuração do cluster, auto-scaling, monitorização, patches de segurança e atualizações.

• Isto não é um projeto secundário. Requer uma equipa de DevOps ou MLOps dedicada e experiente para gerir bem.

Preços:

• O custo é o que as suas instâncias na nuvem lhe custarem (como EC2 ou GKE), mais quaisquer taxas de rede e armazenamento. Depende completamente do seu uso e provedor.

5. Databricks

Se a Anyscale é uma ferramenta especializada, o Databricks é a oficina inteira. É o peso pesado no espaço de dados e IA empresarial. O Databricks fornece uma plataforma de ponta a ponta que cobre todo o ciclo de vida dos dados, desde a engenharia de dados com Spark até ao treino e serviço de modelos. É a escolha certa para grandes organizações que querem consolidar toda a sua stack de dados num só lugar.

O que eu gostei:

• É uma plataforma unificada que pode reduzir o número de ferramentas com que a sua equipa de dados tem de lidar.

• Tem funcionalidades robustas de nível empresarial para governança, segurança e colaboração.

• É excelente para processamento de dados em larga escala e cargas de trabalho de ML mais tradicionais.

O que considerar:

• Pode ser incrivelmente complexo e caro. O modelo de preços, baseado em "Databricks Units" (DBUs), é famoso por ser difícil de prever.

• Mudar para o Databricks é um grande compromisso e pode prendê-lo profundamente ao ecossistema deles.

Preços:

O Databricks usa um modelo complicado, baseado no consumo, que fatura por "Databricks Unit" (DBU), e o custo de uma DBU muda dependendo da carga de trabalho e do provedor de nuvem.

Carga de Trabalho	Preço Inicial (por DBU)
Engenharia de Dados	$0.15
Data Warehousing	$0.22
Cargas de Trabalho Interativas (Data Science)	$0.40
Inteligência Artificial (Model Serving)	$0.07

Como escolher as alternativas certas à Anyscale para si

Para nós, a decisão resumiu-se a uma pergunta simples: Está a tentar construir uma plataforma ou um produto?

• Escolha uma solução gerida como a eesel AI se: O seu principal objetivo é resolver um problema de negócio, como automatizar o suporte ao cliente. Construir toda a infraestrutura de raiz é apenas uma distração. Preocupa-se mais em chegar rapidamente ao mercado e ter custos previsíveis do que em microgerir instâncias de computação.

• Escolha uma plataforma full-stack como a Northflank se: O seu produto principal é uma aplicação de IA personalizada com diferentes partes móveis. Precisa de um pipeline de CI/CD real e de uma experiência de desenvolvimento fluida para toda a sua equipa.

• Escolha uma ferramenta serverless como o Modal se: O seu trabalho consiste principalmente em executar scripts Python sob demanda, tarefas em lote ou APIs de inferência simples, e prefere não pensar em servidores de todo.

• Escolha uma plataforma auto-hospedada ou empresarial como o Ray on K8s ou o Databricks se: Tem uma equipa de MLOps dedicada, requisitos rigorosos de governança e precisa de controlo absoluto sobre toda a sua infraestrutura.

Esta demonstração mostra como construir e escalar um copiloto baseado em LLM, fornecendo contexto para equipas que consideram diferentes alternativas à Anyscale.

A minha conclusão sobre as alternativas à Anyscale: olhe para além do framework

A Anyscale é uma ótima plataforma para uma tarefa muito específica: escalar aplicações Ray. Mas o que descobrimos é que a maioria das equipas tem necessidades muito maiores do que isso. As melhores alternativas à Anyscale não são apenas outras formas de correr o Ray; são plataformas que estão mais alinhadas com o objetivo real de lançar produtos de IA do mundo real.

A escolha depende realmente do que está a tentar fazer. Para equipas que procuram usar IA para atendimento ao cliente ou suporte interno, a decisão de "construir vs. comprar" é tudo. Uma solução especializada pode poupar-lhe meses de dores de cabeça de engenharia e dar-lhe um resultado melhor, mais rapidamente.

Pronto para saltar a dor de cabeça da infraestrutura e lançar um poderoso agente de IA para a sua equipa de suporte? A eesel AI pode colocá-lo a funcionar em minutos, não em meses. Experimente gratuitamente ou agende uma demonstração rápida para ver como funciona.