Groq vs Together AI vs Fireworks vs Replicate vs OpenRouter 2026

Estás construyendo una aplicación de IA. Eliges un modelo. Lo lanzas. Una semana después, la API no funciona. O la latencia se dispara. O la factura llega triplicando lo esperado. Así que cambias de proveedor. Luego a otro. Y a otro más.

Este es el estado de la inferencia de IA en 2026. Cinco plataformas afirman ser “las mejores”, pero están optimizadas para trabajos completamente diferentes. Groq construyó silicio personalizado que hace que todo lo demás parezca lento. Together AI ofrece el catálogo de modelos más profundo con agresivos descuentos por caché. Fireworks vende niveles de fiabilidad para cargas de trabajo en producción. Replicate te permite desplegar cualquier modelo, incluyendo tus propios ajustes finos. OpenRouter enruta a través de más de 60 proveedores con conmutación por error automática.

Pasamos 4 semanas probando las cinco. Comparamos la latencia, calculamos los costes reales a escala y sometimos la fiabilidad a pruebas de estrés. Aquí está la verdad honesta, y cuál deberías comprar realmente.

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El Resumen Ejecutivo

Together AI gana para la mayoría de los desarrolladores. Ofrece más de 200 modelos, los mejores descuentos por caché de prompt (hasta un 80% de descuento), ajuste fino integrado y precios serverless competitivos desde 0,03 $/1M de tokens de entrada. Es el mejor equilibrio entre selección, precio y características.

Pero “lo mejor para la mayoría” no significa “lo mejor para ti”. Aquí tienes la versión corta:

• Groq — La inferencia más rápida del planeta. El hardware LPU ofrece 840 tok/s en Llama 3.1 8B y 394 tok/s en Llama 3.3 70B. Si la latencia es tu prioridad número uno, nada más se le acerca.
• Together AI — La mejor plataforma polivalente. Más de 200 modelos, agresivos descuentos por caché, ajuste fino y precios competitivos. Empieza aquí.
• Fireworks AI — La mejor para SLAs de producción. Los niveles Priority y Fast garantizan fiabilidad bajo carga. El precio del ajuste fino es el más granular del mercado.
• Replicate — La mejor para modelos de imagen/vídeo y despliegues personalizados. Facturación por segundo de GPU y despliegue basado en Cog te dan control total.
• OpenRouter — La mejor para conmutación por error multi-proveedor. Más de 400 modelos en más de 60 proveedores con conmutación automática. Sin dependencia.

Característica	Groq	Together AI	Fireworks AI	Replicate	OpenRouter
Ideal para	Apps críticas en velocidad	La mayoría de desarrolladores	SLAs de producción	Modelos de imagen/vídeo y personalizados	Conmutación multi-proveedor
Modelo de precios	Por token + API por lotes	Por token + Endpoints dedicados	Por token + Niveles Priority/Fast	Por segundo de GPU + Por salida	Precio del proveedor + 5,5% de comisión
Nivel gratuito	30 req/min, sin tarjeta de crédito	Ninguno (requiere tarjeta)	Ninguno	Ninguno	Más de 25 modelos gratis, 50 reqs/día
Modelos disponibles	~20 modelos seleccionados	Más de 200 modelos	~50 modelos seleccionados	Más de 100 oficiales + personalizados	Más de 400 en más de 60 proveedores
Hardware	LPU (silicio personalizado)	Clústeres H100, B200	Clústeres H100, B200, B300	T4, L40S, A100, H100	Depende del proveedor
Nivel de velocidad	★★★★★ El más rápido	★★★★☆ Rápido	★★★★☆ Rápido con Priority	★★★☆☆ Variable	★★★☆☆ Sobrecarga del enrutador
¿Auto-alojado?	No (solo nube)	Endpoints dedicados	GPU bajo demanda	Sí (Cog, personalizado)	No (capa de enrutamiento)

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Groq: La Inferencia Más Rápida Disponible

Groq está haciendo algo que ninguna otra plataforma de inferencia hace: ejecutar modelos en hardware diseñado a medida llamado LPU (Unidad de Procesamiento de Lenguaje). No es una GPU. Es un chip de inferencia creado con un propósito específico, con un modelo de ejecución determinista que elimina la variabilidad de latencia que se obtiene con las GPU de NVIDIA.

El resultado es una inferencia increíblemente rápida. Llama 3.1 8B se ejecuta a 840 tokens por segundo en Groq. Llama 3.3 70B se ejecuta a 394 TPS. El tiempo hasta el primer token es inferior a 100 ms, de forma consistente, no solo en un buen día.

Lo que nos gustó:

• El hardware LPU es genuinamente innovador. Groq no alquila GPU de NVIDIA y les añade un margen. Diseñaron silicio desde cero para cargas de trabajo de inferencia. Sin contención de GPU, sin estrangulamiento térmico, sin problemas de vecinos ruidosos. Cada solicitud obtiene el mismo rendimiento determinista.
• Rendimiento de tokens increíble. 840 TPS en Llama 3.1 8B es de 5 a 10 veces más de lo que obtendrías con inferencia basada en GPU. Llama 3 70B en Groq alcanza los 2.100 TPS. Para chatbots en tiempo real, agentes de voz y aplicaciones de streaming, esta es la diferencia entre un producto que se siente “instantáneo” y uno que se siente “de IA”.
• El nivel gratuito no requiere tarjeta de crédito. 30 solicitudes por minuto, sin necesidad de información de facturación. Puedes construir un prototipo, probarlo y lanzarlo sin introducir nunca un número de tarjeta de crédito. Esto es raro en 2026.
• API por lotes con un 50% de descuento. La inferencia por lotes asíncrona cuesta la mitad de la tarifa estándar. Combinado con el almacenamiento en caché de prompts (otro 50% de descuento en tokens en caché), puedes reducir drásticamente los costes efectivos para cargas de trabajo de producción.
• Precios predecibles y sencillos. Sin niveles, sin créditos, sin fórmulas complejas. Los precios de entrada y salida se indican claramente por modelo.

Lo que no nos gustó:

• Catálogo de modelos pequeño. Groq aloja unos 20 modelos. Tienes Llama, Qwen, GPT-OSS, Whisper, Gemma y algunos otros. No encontrarás DeepSeek V4 Pro, Kimi K2 o ajustes finos especializados aquí.
• Sin ajuste fino ni entrenamiento. Groq es solo inferencia. Si necesitas ajustar un modelo, necesitarás una plataforma separada.
• Limitado solo a modelos alojados por Groq. No puedes desplegar tu propio modelo ni traer un ajuste fino personalizado. Lo que ofrecen es lo que obtienes.
• Sin endpoints dedicados ni SLAs. Todo se ejecuta en infraestructura compartida. Para la mayoría de las cargas de trabajo, esto está bien, pero si necesitas capacidad garantizada, Groq no es la respuesta.

“La LPU de Groq hace que la inferencia basada en GPU pareca de acceso telefónico. Pero su catálogo de modelos es una fracción de lo que ofrece Together AI.” — Nuestro equipo de pruebas, Semana 2

El veredicto: Si la latencia es tu prioridad número uno (chatbots en tiempo real, agentes de voz, aplicaciones de streaming), Groq es la mejor plataforma del mundo en velocidad de inferencia. Pero estás intercambiando selección de modelos por esa velocidad. Usa Groq para los modelos que tienen y enruta todo lo demás a otro proveedor.

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Together AI: La Mejor Plataforma de Inferencia Polivalente (Nuestra Ganadora)

Together AI no tiene silicio personalizado. No enruta a través de 60 proveedores. Lo que tiene es la mejor combinación de selección de modelos, precios y características en el mercado de la inferencia.

Con más de 200 modelos, agresivos descuentos por caché de prompt (hasta un 80% de descuento en tokens en caché), ajuste fino (LoRA y parámetros completos), inferencia por lotes con un 50% de descuento y endpoints dedicados desde 6,49 $/hora para una H100, Together AI cubre todos los casos de uso, desde la creación de prototipos hasta la producción.

Lo que nos gustó:

• La mayor selección de modelos entre las plataformas de inferencia dedicadas. Más de 200 modelos, incluyendo DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6, Qwen3.6-Plus, GLM 5.1, MiniMax M2.7, Llama 3.3 70B, NVIDIA Nemotron y docenas más. Si el modelo existe, probablemente esté en Together AI.
• Los mejores descuentos por caché del mercado. DeepSeek V4 Pro cuesta 2,10 $/1M de tokens de entrada estándar, pero solo 0,20 $/1M cuando está en caché: un 90% de descuento. GLM 5.1 baja de 1,40 $ a 0,26 $. Otros modelos ven descuentos del 80-95%. Si tu carga de trabajo tiene prefijos de prompt repetitivos (la mayoría de las aplicaciones de producción los tienen), esto es transformador.
• El ajuste fino está integrado, no es un añadido. LoRA SFT comienza en 0,48 $/1M de tokens de entrenamiento para modelos estándar. El ajuste fino de parámetros completos cuesta hasta 8,00 $/1M de tokens. Puedes ajustar, desplegar e inferir en la misma plataforma sin gestionar infraestructura separada.
• Precios serverless competitivos. LFM2 24B a 0,03 $/1M de entrada es la inferencia por token más barata que encontramos en las cinco plataformas. Incluso los modelos emblemáticos como DeepSeek V4 Pro a 2,10 $/1M de entrada son competitivos con Fireworks.
• Endpoints dedicados para cargas de trabajo de producción. H100 a 6,49 $/hora, B200 a 11,95 $/hora. Para producción de alto volumen, el hardware dedicado elimina el riesgo de degradación por vecinos ruidosos.
• API compatible con OpenAI. Si puedes hablar con OpenAI, puedes hablar con Together AI. La migración lleva minutos.

Lo que no nos gustó:

• Sin nivel gratuito sin tarjeta de crédito. A diferencia de Groq y OpenRouter, necesitas introducir información de facturación para empezar. Esto crea fricción para aficionados y prototipado rápido.
• Sin ventaja de hardware personalizado. Together AI se ejecuta en GPU NVIDIA estándar (H100, B200). El rendimiento es excelente, pero no es tan rápido como Groq.
• El almacenamiento en caché de prompts es automático pero opaco. No puedes controlar manualmente qué se almacena en caché. El sistema decide basándose en los patrones de uso, lo que significa que los beneficios del caché son desiguales entre modelos.

“Together AI es la opción por defecto para ‘necesito una API de modelo que simplemente funcione’. Los descuentos por caché lo hacen más barato de lo que parece sobre el papel.” — Nuestras notas de prueba

El veredicto: Para la mayoría de los desarrolladores que construyen aplicaciones de IA en 2026, Together AI es el mejor punto de partida. La combinación de más de 200 modelos, agresivos descuentos por caché, ajuste fino y precios competitivos lo convierte en la plataforma de inferencia más completa del mercado. Si solo lees una recomendación en este artículo, que sea esta.

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Fireworks AI: La Mejor para SLAs de Producción

Fireworks AI adopta un enfoque diferente para la inferencia: en lugar de un único nivel de precios, ofrecen niveles de servicio Standard, Priority y Fast con diferentes garantías de fiabilidad. Esta es la plataforma que usas cuando “la API no funciona” no es una respuesta aceptable.

Lo que nos gustó:

• Tres niveles de servicio para diferentes necesidades de fiabilidad. Standard es la línea base. Priority garantiza una mayor fiabilidad durante los picos de demanda (a aproximadamente 1,5 veces el precio estándar). Las variantes Fast están optimizadas para cargas de trabajo sensibles a la latencia. Puedes mezclar niveles por modelo: usa Fast para tu chatbot orientado al usuario y Standard para el procesamiento por lotes en segundo plano.
• Los precios del ajuste fino son los más granulares del mercado. LoRA SFT comienza en 0,50 $/1M de tokens de entrenamiento para modelos de hasta 16B de parámetros, escalando a 10,00 $/1M para modelos de más de 300B. El ajuste fino DPO está disponible a 2x la tarifa SFT. El ajuste fino de parámetros completos a 2x LoRA. Esta granularidad significa que solo pagas por lo que necesitas.
• Entrada en caché al 50% del precio estándar. Consistente en todos los modelos de lenguaje de texto y visión. No es tan agresivo como los descuentos del 80-95% de Together AI, pero es predecible y fácil de presupuestar.
• Infraestructura global distribuida. Fireworks tiene múltiples regiones de centros de datos, lo que significa menor latencia para bases de usuarios globales y redundancia incorporada.
• Despliegues de GPU bajo demanda. H100 a 7,00 $/hora, B200 a 10,00 $/hora, B300 a 12,00 $/hora. Para equipos que necesitan capacidad dedicada, esto es sencillo.

Lo que no nos gustó:

• Menos modelos que Together AI. Fireworks se centra en la calidad sobre la cantidad: unos 50 modelos seleccionados, incluyendo DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6, GLM 5.1, GPT-OSS, MiniMax y Qwen. No encontrarás modelos experimentales o de la comunidad aquí.
• Sin nivel gratuito. Al igual que Together AI, necesitas una tarjeta de crédito para empezar.
• El nivel Priority se acumula. A 1,5 veces el precio estándar, el nivel Priority puede resultar caro para cargas de trabajo de alto volumen. El nivel Standard es lo suficientemente fiable para la mayoría de los casos de uso.
• Sin diferenciación de hardware personalizado. Las mismas GPU NVIDIA que todos los demás. La diferenciación está en la infraestructura de servicio, no en el silicio.

“Fireworks es la plataforma a la que te gradúas cuando tu aplicación está generando dinero real y el tiempo de inactividad cuesta más que el nivel premium.” — Nuestras pruebas de producción

El veredicto: Fireworks AI es la mejor opción para cargas de trabajo de producción donde las garantías de fiabilidad importan. El nivel Priority te da una confianza de SLA medible que otras plataformas no ofrecen. Si estás ejecutando una aplicación de IA crítica para el negocio, la prima sobre el precio estándar es un seguro del que te alegrarás de haberlo contratado.

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Replicate: La Mejor para Modelos de Imagen/Vídeo y Despliegue Personalizado

Replicate es el caso atípico en esta comparativa. No compite en precios por token o selección de modelos para LLMs de texto. En cambio, está construido para un trabajo diferente: ejecutar cualquier modelo, incluido el tuyo propio, con facturación por segundo de GPU y un marco de despliegue robusto.

Lo que nos gustó:

• La mejor plataforma para modelos de imagen y vídeo. FLUX 1.1 Pro a 0,04 $/imagen, Wan 2.1 a 0,09-0,25 $/segundo de vídeo. Si tu carga de trabajo principal son medios generativos en lugar de texto, Replicate es el claro ganador. Ninguna otra plataforma iguala su amplitud de modelos de imagen/vídeo con precios estables y predecibles.
• Despliegue de modelos personalizados mediante Cog. Cog es una herramienta de código abierto que empaqueta cualquier modelo de ML en un contenedor desplegable. Escribes un cog.yaml, lo subes a Replicate, y ellos se encargan del escalado de GPU, la cola de solicitudes y la facturación. Esto es genuinamente útil para equipos que ejecutan ajustes finos personalizados o modelos especializados.
• Facturación por segundo de GPU. T4 a 0,81 $/hora, L40S a 3,51 $/hora, A100 a 5,04 $/hora, H100 a 5,49 $/hora. Pagas solo por lo que usas. Para modelos con tiempos de inferencia variables, esto es más rentable que el precio por token.
• Más de 100 modelos oficiales con precios estables. A diferencia de OpenRouter, donde los precios fluctúan con los cambios de proveedor, los modelos oficiales de Replicate tienen precios fijos por salida. Hacer presupuestos es sencillo.
• Ajustes finos de arranque rápido. Los modelos ajustados se inician en segundos (no minutos) y solo cobran por el tiempo de procesamiento activo, sin tarifas por inactividad. Esto es importante para equipos que despliegan múltiples ajustes finos.

Lo que no nos gustó:

• Más caro por token que los competidores serverless. Claude 3.7 Sonnet a 3 $/M de entrada y 15 $/M de salida es significativamente más caro de lo que pagarías en Together AI o Fireworks. DeepSeek R1 a 3,75 $/M de entrada y 10 $/M de salida es igualmente premium. Replicate no está construido para la optimización de costes de LLMs de texto.
• Modelo de facturación complejo. Precio por salida para modelos oficiales + facturación por segundo de GPU para despliegues personalizados + cargos por tiempo de configuración + tarifas por inactividad = una factura confusa. Es transparente pero no simple.
• Menor rendimiento que las plataformas de inferencia dedicadas. La arquitectura de Replicate prioriza la flexibilidad sobre la velocidad bruta. Para LLMs de texto, obtendrás un mejor rendimiento de Groq, Together AI o Fireworks.
• No está diseñado para inferencia de texto de alto volumen. Si tu carga de trabajo es de más de 10M de tokens de texto al día, Replicate es la herramienta equivocada. Usa Together AI o Fireworks en su lugar.

“Replicate es increíble para la generación de imágenes y el despliegue de modelos personalizados. Para LLMs de texto, es caro y tiene poca potencia.” — Nuestros resultados de evaluación comparativa

El veredicto: Replicate es la mejor plataforma para generación de imagen/vídeo y equipos que necesitan desplegar modelos personalizados. Si tu carga de trabajo principal son imágenes FLUX, vídeos Wan o tu propio modelo ajustado, Replicate es la elección correcta. Si estás ejecutando LLMs de texto, opta por Together AI o Fireworks.

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OpenRouter: La Mejor para Conmutación por Error Multi-Proveedor

OpenRouter no ejecuta ningún modelo por sí mismo. Es una capa de enrutamiento que se sitúa entre tú y más de 60 proveedores de inferencia, dándote acceso a más de 400 modelos a través de una única API. Si un proveedor falla, OpenRouter conmuta automáticamente a otro.

Lo que nos gustó:

• Más de 400 modelos en más de 60 proveedores. Este es el catálogo de modelos más grande de cualquier plataforma en el mercado. Si un modelo existe en algún sitio, probablemente esté en OpenRouter. Obtienes acceso a la velocidad de Groq, la selección de Together AI, la fiabilidad de Fireworks y docenas de otros proveedores, todo a través de una única clave de API.
• La conmutación por error automática es genuinamente útil. Cuando un proveedor falla (y lo hace; vimos 3 interrupciones durante nuestro período de prueba de 4 semanas), OpenRouter enruta tu solicitud a otro proveedor que ejecute el mismo modelo. Acceso a modelos sin tiempo de inactividad y sin necesidad de cambios en el código.
• Sin margen en los precios de los proveedores. “No aplicamos margen a los precios de los proveedores” es su política declarada.