Respuesta rápida
¿Qué opción deberías elegir?
Empieza con RunPod cuando quieras elegir, con documentación, entre Pods controlables y endpoints Serverless basados en vLLM. Empieza con Vast.ai cuando la selección en marketplace y las opciones sin servidor se adapten a un equipo técnico capaz de evaluar la fiabilidad de cada oferta. Considera Massed Compute o Cudo Compute cuando la infraestructura sostenida, dedicada o agrupada sea el requisito real. Elige solo después de definir el modelo, la cuantización, la longitud de contexto, la concurrencia y el objetivo de latencia.
Esta página contiene enlaces patrocinados claramente identificados. Si realizas una compra que cumpla los requisitos, SmarterBuyLab puede recibir una comisión; esto no aumenta tu precio ni influye en las conclusiones o el orden de las opciones.
Que un LLM se cargue correctamente no significa que esté listo para producción. Los pesos del modelo compiten con la caché KV y la sobrecarga del framework, mientras que la concurrencia, la longitud de contexto y el procesamiento por lotes cambian tanto la demanda de memoria como el tiempo de respuesta.
Compara los proveedores con la misma compilación del modelo y el mismo patrón de tráfico. Para una API, mide el coste por solicitud aceptada con la latencia requerida, no los tokens por segundo teóricos en un servidor vacío.
Datos clave verificados
RunPod documenta Pods controlables y workers vLLM compatibles con OpenAI para inferencia sin servidor.
Vast.ai documenta instancias de marketplace, plantillas reutilizables y cargas sin servidor con autoescalado.
Evalúalo para cargas sostenidas en las que importen la tenencia y la capacidad dedicada.
Una opción orientada a ventas para organizaciones que evalúan despliegues dedicados o agrupados.
Los precios, la disponibilidad y las condiciones cambian; comprueba de nuevo la página oficial antes de pagar.
Opciones consideradas
RunPod
Desarrolladores que pasan del desarrollo con GPU a la inferencia en producción
No has separado el coste del almacenamiento y los recursos inactivos del coste de computación
Vast.ai
Experimentos sensibles al precio que pueden comparar ofertas individuales del mercado
Necesitas una promesa uniforme de hardware y soporte para todo el proveedor
Massed Compute
Equipos que podrían pasar de una GPU a capacidad dedicada o agrupada
Solo necesitas una API de modelos gestionada con pago por token
| Opciones consideradas | Adecuado para | Ten en cuenta |
|---|---|---|
| RunPodEstados Unidos | Desarrolladores que pasan del desarrollo con GPU a la inferencia en producción | No has separado el coste del almacenamiento y los recursos inactivos del coste de computación |
| Vast.aiEstados Unidos | Experimentos sensibles al precio que pueden comparar ofertas individuales del mercado | Necesitas una promesa uniforme de hardware y soporte para todo el proveedor |
| Massed ComputeEstados Unidos | Equipos que podrían pasar de una GPU a capacidad dedicada o agrupada | Solo necesitas una API de modelos gestionada con pago por token |
| Cudo ComputeReino Unido | Equipos empresariales que evalúan clústeres GPU dedicados | Necesitas una cuenta GPU nueva de autoservicio |
Comprobaciones antes de comprar
- Fija el modelo, la cuantización y el contexto máximo antes de dimensionar
- Modela la memoria de la caché KV con la concurrencia prevista
- Elige entre una instancia persistente, un endpoint sin servidor y capacidad dedicada
- Compara el tiempo hasta el primer token y el rendimiento con una carga representativa
- Incluye los arranques en frío, el almacenamiento, el tiempo inactivo, los reintentos y el trabajo de ingeniería
Preguntas frecuentes
¿Qué GPU es mejor para la inferencia de LLM?
La respuesta útil empieza por la memoria necesaria y el patrón de tráfico. El tamaño del modelo, la cuantización, la longitud de contexto, la concurrencia y la latencia determinan si conviene una GPU, varias GPU o un endpoint gestionado.
¿La GPU sin servidor siempre es más barata para una API de LLM?
No. Puede adaptarse al tráfico variable con largos periodos de inactividad, mientras que una utilización sostenida puede favorecer un despliegue persistente o dedicado. Hay que medir los arranques en frío, las unidades mínimas de facturación y la latencia de las solicitudes.
¿Puede un VPS normal ejecutar un LLM?
Un VPS con CPU puede ejecutar algunos modelos pequeños o muy cuantizados, pero la velocidad de respuesta y la concurrencia pueden ser insuficientes. Usa la guía de VPS frente a nube GPU para decidir según la carga de trabajo, no según la etiqueta.
Fuentes oficiales
- Documentación oficial de Serverless vLLM de RunPod ↗
- Descripción oficial de Pods de RunPod ↗
- Documentación oficial para empezar de Vast.ai ↗
- Productos oficiales de Massed Compute ↗
- Nube GPU oficial de Cudo Compute ↗
Esta traducción se preparó con ayuda de IA; la terminología, las limitaciones y la divulgación comercial se contrastaron con el registro de investigación en inglés.
Leer la investigación en inglés →