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Roobia
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Mejores alternativas a Google Vertex AI en 2026: Configuración más sencilla, sin depender de GCP

En resumen

Google Vertex AI es una plataforma de ML completa, pero requiere experiencia profunda en GCP, configuración compleja y una gestión de infraestructura significativa. Para equipos que desean inferencia de IA en producción sin la sobrecarga de MLOps, las alternativas incluyen WaveSpeed (más de 600 modelos pre-desplegados, se configura en minutos), Replicate (catálogo de código abierto) y Fal.ai (la inferencia serverless más rápida). Prueba cualquiera de ellas en Apidog antes de cambiar.

Prueba Apidog hoy

Introducción

Vertex AI es la plataforma empresarial de Google Cloud para el ciclo de vida completo del ML: entrenamiento, despliegue, evaluación y monitorización. Para organizaciones ya inmersas en el ecosistema de GCP que construyen pipelines de ML personalizados, es una opción sólida.

Para los desarrolladores que necesitan llamar modelos de IA y obtener resultados, Vertex AI introduce una complejidad innecesaria. Experiencia profunda en GCP, semanas de configuración para nuevos despliegues y una gestión de infraestructura que no desaparece. La dependencia de Google Cloud significa que tu equipo necesita habilidades de GCP incluso para tareas que no las requieren.

Qué hace Vertex AI

  • Ciclo de vida completo del ML: Entrenamiento, evaluación, despliegue y monitorización
  • Despliegue de modelos personalizados: Aloja tus propios modelos entrenados en la infraestructura de Google
  • Acceso a la API de Gemini: Los propios modelos de Google a través de la misma plataforma
  • Integración con GCP: Conectividad profunda con BigQuery, Cloud Storage y otros servicios de GCP

Dónde genera fricción para la mayoría de los equipos

  • Se requiere experiencia en GCP: La configuración significativa requiere habilidades en Google Cloud
  • Tiempo de configuración: Días o semanas antes de la primera inferencia en un nuevo modelo
  • Dependencia del proveedor: Estrechamente ligado a la infraestructura y facturación de GCP
  • Complejidad de costes: La fijación de precios de GCP es en capas; los costes reales son difíciles de predecir
  • Excesivo para casos de uso solo de inferencia: Plataforma MLOps completa cuando solo necesitas una llamada API

Principales alternativas

WaveSpeed

  • Configuración: Solo necesitas una clave API, primera solicitud en minutos.
  • Modelos: Más de 600, incluyendo exclusivos de ByteDance/Alibaba.
  • Precios: Pago por uso transparente, ahorro estimado del 40-60% frente a Vertex AI.
  • Dependencia del proveedor: Ninguna.

Para comenzar con WaveSpeed:

  1. Regístrate y obtén tu clave API.
  2. No necesitas cuenta de Google Cloud, IAM ni configurar VPC.
  3. Haz solicitudes directamente con tu clave API.

Ventaja: Acceso a modelos exclusivos (Kling, Seedream, Alibaba WAN) y el ecosistema completo de IA visual.

Replicate

  • Modelos: Más de 1.000 modelos de la comunidad.
  • Configuración: Listo en minutos.
  • Dependencia de GCP: Ninguna.

Para equipos que buscan acceso a modelos de código abierto sin ataduras a un proveedor cloud.

Fal.ai

  • Modelos: Más de 600 modelos serverless.
  • Velocidad: 2-3 veces más rápido que la inferencia en la nube estándar.
  • SLA: 99.99% de tiempo de actividad.

Fal.ai iguala las garantías de fiabilidad de Vertex AI, pero con una configuración mucho más sencilla.

API de OpenAI

  • Modelos: GPT Image 1.5, GPT-4, Whisper y otros.
  • Documentación: La mejor documentación de API de su clase.
  • Dependencia de GCP: Ninguna.

Si solo necesitas acceso a modelos similares a Gemini, la API de OpenAI ofrece una integración simple y documentación clara.

Tabla comparativa

Plataforma Tiempo de configuración GCP requerido Modelos personalizados Transparencia de precios
Vertex AI Días-semanas Sí Sí Complejo
WaveSpeed Minutos No No Simple
Replicate Minutos No Sí (Cog) Por segundo
Fal.ai Minutos No Parcial Por salida
API de OpenAI Minutos No Ajuste fino Por token

Pruebas con Apidog

Vertex AI requiere autenticación de GCP (cuentas de servicio, tokens OAuth) antes de poder probar cualquier cosa. Las API alojadas utilizan autenticación simple de token Bearer.

Solicitud de prueba de WaveSpeed:

POST https://api.wavespeed.ai/api/v2/bytedance/seedream-4-5
Authorization: Bearer {{WAVESPEED_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "prompt": "Un vestíbulo de edificio de oficinas profesional, estilo fotografía arquitectónica"
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

OpenAI GPT Image 1.5:

POST https://api.openai.com/v1/images/generations
Authorization: Bearer {{OPENAI_API_KEY}}
Content-Type: application/json

{
  "model": "gpt-image-1.5",
  "prompt": "Un vestíbulo de edificio de oficinas profesional, estilo fotografía arquitectónica",
  "size": "1024x1024"
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Paso a paso:

  1. Crea entornos de Apidog para cada proveedor usando API_KEY como variable secreta.
  2. Ejecuta tus prompts de producción en ambos servicios y compara resultados.
  3. No es necesario tener cuenta de GCP para estas pruebas.

Migración desde Vertex AI

Sigue estos pasos para migrar de Vertex AI a una alternativa:

  1. Identifica tu uso de Vertex AI: ¿Qué modelos utilizas? ¿Generación de imágenes, texto o modelos personalizados?
  2. Encuentra equivalentes: Busca cada modelo en la plataforma alternativa.
  3. Actualiza la autenticación: Sustituye credenciales de GCP por tokens Bearer.
  4. Actualiza los endpoints: Cambia los endpoints de Vertex AI (URL GCP) por los HTTPS estándar de la nueva plataforma.
  5. Prueba con Apidog: Ejecuta tus consultas de producción en la nueva plataforma antes de migrar el tráfico.
  6. Actualiza el análisis de respuesta: Adapta tu código a la estructura JSON de la nueva API.

Preguntas frecuentes

¿Puedo acceder a los modelos Gemini de Google sin Vertex AI?

Sí. La API de Gemini de Google está disponible directamente a través de Google AI Studio con una autenticación más sencilla que Vertex AI.

¿Es Vertex AI más barato que las alternativas para cargas de trabajo de alto volumen?

Para cargas empresariales de alto volumen con descuentos por uso comprometido, Vertex AI puede ser competitivo. Para cargas variables sin compromiso, las alternativas de pago por uso suelen ser más baratas.

¿Qué hay de las características de monitorización y MLOps de Vertex AI?

Estas funciones no existen en las APIs de inferencia simples. Si dependes de gestión de entrenamiento, monitorización o explicabilidad en Vertex AI, necesitarás herramientas adicionales.

¿Cuánto tiempo lleva realmente migrar desde Vertex AI?

Para solo inferencia, actualizar endpoint y autenticación puede tomar unas horas. Una migración completa (pruebas y producción) suele tomar de 1 a 3 días según la complejidad.

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