Aparecen juntos en la guía «Plataformas e infraestructura de IA»
Cartera de AWS de modelos fundacionales y servicios creados por Amazon para texto, multimodalidad, voz, creación de modelos personalizados y agentes que automatizan la IU.
De pago
Casos de uso
- Chat, resumen y análisis multimodal sensibles al coste en AWS
- Crear un modelo de frontera personalizado con Nova Forge
- Automatizar flujos de trabajo de IU de producción con agentes Nova Act
Precios: Amazon Nova se factura a través de AWS, normalmente vía Amazon Bedrock, con precios por uso que varían según el modelo y el servicio.
Precios ↗ · Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-09-04.
Aparecen juntos en la guía «Plataformas e infraestructura de IA»
La plataforma de Google Cloud para crear y ejecutar modelos y agentes de IA, con la marca Gemini Enterprise Agent Platform (antes Vertex AI).
De pago
Casos de uso
- Entrenar e implementar modelos personalizados en entornos empresariales
- Crear y escalar aplicaciones de IA generativa en producción
- Gestionar el ciclo de vida de los modelos con prácticas de MLOps
Precios: El precio es por uso a través de Google Cloud y varía según el modelo, el entrenamiento y los recursos de servicio; los nuevos clientes reciben créditos gratuitos.
Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-09-10.
Aparecen juntos en la guía «Plataformas e infraestructura de IA»
La plataforma de Microsoft en Azure para crear, evaluar y desplegar aplicaciones y agentes de IA, con la marca Microsoft Foundry (antes Azure AI Foundry).
De pago
Casos de uso
- Crear aplicaciones de IA generativa en entornos empresariales de Azure
- Implementar y orquestar agentes de IA de varios pasos
- Evaluar y monitorear modelos antes de producción
Precios: Azure AI Foundry se cobra por uso, según el modelo y el cómputo; se integra con la facturación de Azure.
Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-10-09.
Comparados en «Fireworks AI vs Together AI vs Amazon Bedrock»
Plataforma de inferencia para servir y ajustar rápidamente modelos de IA generativa de código abierto.
De pago
Casos de uso
- Servir modelos abiertos en producción con baja latencia
- Ajustar modelos con datos personalizados
- Migrar desde API cerradas con cambios mínimos de código
Precios: Se cobra por uso, por token o volumen; hay créditos gratuitos para nuevos usuarios y la capacidad dedicada se cotiza aparte.
Precios ↗ · Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-09-10.
Comparados en «Fireworks AI vs Together AI vs Amazon Bedrock»
Plataforma en la nube para ejecutar, ajustar y alojar modelos de IA de código abierto mediante puntos de acceso sin servidor y dedicados.
De pago
Casos de uso
- Servir modelos abiertos sin gestionar GPU
- Ajustar modelos con datos propios
- Escalar la inferencia para aplicaciones en producción
Precios: El precio se basa en el uso: por token para endpoints sin servidor y por hora de GPU para capacidad dedicada; se ofrecen créditos gratuitos para nuevos usuarios.
Precios ↗ · Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-10-09.
Relacionado: comparte la tarea Ejecutar modelos propios
Plataforma de nube de IA para cargas de trabajo desde el entrenamiento hasta la inferencia, con instancias GPU de NVIDIA facturadas por hora de GPU, Kubernetes y Slurm gestionados y servicios de inferencia por tokens.
De pago
Casos de uso
- Entrenar y ajustar modelos en clústeres de GPU
- Ejecutar inferencia de producción para aplicaciones de IA
- Escalar cargas de trabajo en contenedores con Kubernetes o Slurm gestionados
Precios: El precio es por uso: cómputo de GPU por hora de GPU, más almacenamiento y red, con inferencia por tokens en Token Factory. Algunos servicios figuran como gratuitos y hay créditos promocionales, pero no existe un nivel gratuito general.
Precios ↗ · Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-10-09.
Relacionado: comparte la tarea Ejecutar modelos propios
Proveedor de nube de IA que ofrece clústeres de GPU, Kubernetes y Slurm gestionados, y una API de inferencia serverless compatible con los SDK de OpenAI.
De pago
Casos de uso
- Entrenar y ajustar modelos en clústeres de GPU
- Ejecutar inferencia a través de una API serverless compatible con OpenAI
- Operar cargas de trabajo en contenedores sobre Kubernetes o Slurm gestionados
Precios: Nscale no publica una página de precios. La inferencia serverless se factura por consumo por token o solicitud, el cómputo también está disponible mediante reservas, y las cuentas nuevas reciben un pequeño crédito gratuito según la documentación.
Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-09-10.
Relacionado: comparte la tarea Ejecutar modelos propios
Plataforma para desplegar y servir modelos de aprendizaje automático como API escalables.
De pago
Casos de uso
- Desplegar modelos personalizados como API de producción
- Escalar la inferencia sin gestionar GPU
- Servir modelos abiertos para aplicaciones
Precios: El cómputo GPU dedicado se factura por minuto sin cobrar el tiempo inactivo, las APIs de modelos se facturan por millón de tokens y las cuentas nuevas incluyen créditos.
Documentación ↗ · Fuentes
Este registro se revisó por última vez el 2026-10-09.