As 7 melhores alternativas ao Modal AI para desenvolvedores em 2025

A complexidade da configuração varia muito entre as alternativas ao Modal AI. Algumas, como a eesel AI, são soluções pré-construídas concebidas para uma implementação quase instantânea, enquanto outras, como o AWS SageMaker, requerem uma configuração mais extensa, mas oferecem uma personalização profunda para as necessidades empresariais.

Enquanto algumas alternativas ao Modal AI (por exemplo, RunPod, Replicate) também usam faturação por segundo, outras oferecem modelos mais previsíveis, como por interação (eesel AI) ou baseados no uso com taxas horárias mais claras para os recursos (Northflank, Baseten). No entanto, os preços do AWS SageMaker podem ser significativamente mais complexos de prever devido aos seus muitos componentes.

Muitas alternativas ao Modal AI, particularmente as focadas em infraestrutura como a Northflank, oferecem maior flexibilidade e suporte para contentorização padrão e BYOC, reduzindo a dependência do fornecedor. Plataformas mais especializadas num serviço específico podem ter alguns elementos específicos da plataforma, mas geralmente visam padrões mais abertos do que o Modal.

Para construir aplicações de IA full-stack completas, a Northflank é uma forte concorrente. Se a sua necessidade principal é computação de GPU bruta e acessível, a RunPod é uma excelente escolha. Para resolver problemas de negócio específicos como o suporte ao cliente, a eesel AI oferece uma solução abrangente e pronta a usar.

Sim, várias alternativas ao Modal AI, incluindo a Northflank, o AWS SageMaker e a Anyscale (com a sua opção BYOC), fornecem significativamente mais controlo sobre a sua infraestrutura. Isto permite a implementação na sua própria conta de nuvem ou redes privadas, o que é frequentemente crítico para conformidade e segurança a nível empresarial.

Muitas alternativas ao Modal AI, especialmente a Northflank, oferecem pipelines de CI/CD robustos e integrados, baseados em Git, implementações automatizadas e ambientes de pré-visualização. Isto aborda um ponto problemático comum do Modal, que normalmente requer a integração de ferramentas externas para um pipeline de desenvolvimento adequado.

A Anyscale, construída sobre o framework Ray, foi especificamente concebida para cargas de trabalho de treino e inferência distribuídas massivamente escaláveis, tornando-a ideal para ML de alto desempenho. O AWS SageMaker também fornece capacidades de escalabilidade extensivas para grandes necessidades de MLOps de nível empresarial.