Amazon SageMaker vs Google Vertex AI: El punto de equilibrio de $10,500 al mes
Ambas plataformas exigen entre $5,100 y $10,500 mensuales por endpoint activo para mantener caliente un modelo de 70B sin tiempos muertos. SageMaker resulta más económico en cómputo bruto mediante Savings Plans de EC2. Vertex AI destaca en arquitecturas híbridas que combinan el pago por token de Model Garden con aceleradores TPU.
Fecha de publicación: 2026.10.22
Facturación por segundo tras mínimo de 1 minuto; almacenamiento y tráfico se cobran aparte.
Facturado por hora de nodo (instancia de Compute Engine más recargo de Vertex AI).
Hasta 52% menos gasto anual con Amazon SageMaker en volumen estándar
Empresas en AWS que requieren aislamiento estricto de red y descuentos mediante Savings Plans.
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Facturación por segundo tras mínimo de 1 minuto; almacenamiento y tráfico se cobran aparte.
Facturado por hora de nodo (instancia de Compute Engine más recargo de Vertex AI).
La trampa del arranque en frío en modelos dedicados
Reducir instancias a cero ahorra dinero, pero en modelos de razonamiento de 70B es inviable en producción. El arranque toma de 5 a 12 minutos mientras la máquina se asigna y carga los pesos pesados en la memoria VRAM.
Para tráfico en tiempo real es obligatorio mantener un mínimo de una réplica activa. Esto fija un costo base mensual de $5,100 en SageMaker o $10,580 en Vertex AI, incluso con tráfico nulo en horario nocturno.
Comparativa de Alojamiento Dedicado
Fortalezas operativas principales para despliegue de modelos
Amazon SageMaker
- • Precios base de hardware más económicos con Savings Plans
- • Catálogo amplio con chips Inferentia2 y múltiples GPU
- • Control exhaustivo de escalado con métricas de CloudWatch
Google Vertex AI
- • Transición sencilla a APIs serverless desde Model Garden
- • Excelente rendimiento y costo con aceleradores TPU v5e
- • Integración fluida con BigQuery y herramientas de datos
Economía de tokens: Volumen de equilibrio para nodos dedicados
Las APIs serverless gestionadas cobran entre $0.60 y $2.00 por millón de tokens generados. En un nodo dedicado, el costo mensual es idéntico si procesas pocos miles o millones de tokens al día.
Los cálculos indican que el nodo dedicado es rentable únicamente a partir de 18 a 25 millones de tokens diarios sostenidos. Por debajo de esa cifra, la opción serverless evita pagar por capacidad inactiva.
Costo Fijo Mensual para 1 Nodo de Razonamiento 70B
Cálculo mensual de 720 horas con 1 réplica mínima activa
Amazon SageMaker vs Google Vertex AI: Puntos Fuertes y Limitaciones
Amazon SageMaker
Infraestructura de ML escalable con controles empresariales nativos de AWS.
- Amplia selección de aceleradores (A10G, A100, H100, Trainium, Inferentia).
- Políticas de escalado automático detalladas con métricas de CloudWatch.
- Integración profunda con AWS IAM, VPC y PrivateLink para entornos regulados.
- La inferencia serverless está limitada a 6 GB de RAM sin soporte de GPU dedicada.
- Los arranques en frío desde cero tardan hasta 12 minutos en modelos grandes de 70B.
- Costos ocultos adicionales en volúmenes EBS, puertas de enlace NAT y transferencia de datos.
Google Vertex AI
Plataforma unificada de IA que combina modelos abiertos gestionados, TPU y GPU.
- Model Garden permite alternar entre pago por token serverless y nodos dedicados.
- Soporte nativo de TPU v5e/v5p con excelente relación rendimiento-precio.
- Flujo de despliegue simplificado con integración directa a BigQuery y búsqueda vectorial.
- Los endpoints dedicados incluyen un recargo de gestión sobre Compute Engine estándar.
- Reducir las réplicas a cero provoca arranques en frío superiores a 5 minutos.
- La disponibilidad de cuotas de GPU de gama alta como H100 requiere compromisos previos.
Elección arquitectónica: Variedad de hardware frente a velocidad de despliegue
SageMaker ofrece un catálogo de hardware inigualable, permitiendo optimizar costos con chips Inferentia2, A10G o H100. Sin embargo, configurar servidores como vLLM o Triton requiere un esfuerzo notable de ingeniería.
Vertex AI simplifica el despliegue con Model Garden en pocos clics e integración nativa con BigQuery. Además, el uso de aceleradores TPU v5e ofrece un rendimiento competitivo sin lidiar con controladores complejos.
Precios de cómputo, especificaciones y escalabilidad
Comparativa directa de costos de hardware para desplegar modelos abiertos.
Veredicto de TCO: Alojamiento dedicado vs consumo de tokens serverless
Empresas en AWS que requieren aislamiento estricto de red y descuentos mediante Savings Plans.
Equipos que buscan alternar entre APIs serverless por token y clústeres dedicados de GPU o TPU.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
Q. ¿Es posible usar SageMaker Serverless para modelos de 70B?
No. La opción serverless de SageMaker tiene un tope de 6 GB de memoria y carece de aceleración GPU, impidiendo ejecutar modelos de lenguaje de gran tamaño.
Q. ¿Cuándo resulta más rentable un endpoint dedicado que pagar por token?
A partir de unos 18 a 25 millones de tokens procesados al día de forma sostenida. Con volúmenes inferiores, pagar por token en modo serverless resulta más económico.
Q. ¿Cómo se eliminan los arranques en frío en Vertex AI y SageMaker?
Configurando el número mínimo de réplicas en 1. Esto elimina la latencia de arranque en frío, pero requiere pagar el costo fijo de la instancia de forma ininterrumpida.
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