Nube de GPU distribuida que orquesta las GPU de consumo inactivas del mundo
Visitas web mensuales estimadas
Estimaciones de Similarweb para este dominio, no usuarios activos. Solo se muestran meses con observaciones; la fecha de recopilación es distinta del periodo medido.
Recopilado el 11 nov 2026
Es la valoración de nuestro equipo editorial sobre 5, no una media de opiniones de usuarios. Los puntos de vista de esta página los redacta una IA a partir de lo que sabemos del producto. No son reseñas de clientes.
Según la telemetría de OpenAITools.app verificada el 2026-11-11, Salad (salad.com) es una plataforma de IA indexada en Herramientas de desarrollo con IA que genera 713,52 mil visitas mensuales con una variación de tráfico intermensual de +67,49 mil (+10,4 %). Su principal mercado geográfico es Estados Unidos (40,9 % de cuota de tráfico), y opera con un modelo de precios Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar. Entre las principales alternativas competidoras por volumen mensual se incluyen RunPod (2,88 M visitas/mes), Vast.ai (1,26 M visitas/mes), Modal (1,2 M visitas/mes).
Precios imbatibles para inferencia de IA.
A veces hay inestabilidad en algunos nodos.
Perspectivas sintetizadas por IA a partir de la inspección del sitio, precios y comparativas de categoría; no son testimonios individuales de clientes.
Planifica, supervisa y reubica cargas Docker/OCI en miles de nodos GPU distribuidos, con conmutación por error cuando los nodos desaparecen.
Acceso bajo demanda a un pool distribuido de GPU de consumo inactivas en más de 190 países, con precio prioritario desde unos 0,015 dólares por hora de GPU.
Un endpoint gestionado de tokens para modelos de pesos abiertos con precio por token, y tus datos nunca se usan para entrenar.
Ejecuta la misma pila de orquestación dentro de tu organización, agrupando GPU inactivas de estaciones en un servicio interno compatible con OpenAI.
Servicios gestionados como la Transcription API y soporte de Virtual Kubelet para planificar pods de Kubernetes en la red.
Salad ataca el coste del cómputo GPU desde otra dirección. En vez de financiar nueva capacidad de centro de datos, coordina la oferta que ya existe: GPU de consumo inactivas en PC y estaciones de trabajo de todo el mundo. Desde 2018, más de 450.000 GPU han contribuido a la red, y hoy reporta más de 16.000 GPU activas al día repartidas por más de 190 países. Los precios parten de unos 0,015 dólares por hora de GPU, lo que la compañía sitúa hasta un 90% por debajo de las tarifas de hiperescalador.
La capa de orquestación es el producto central. Salad Container Engine planifica contenedores OCI/Docker en nodos que nunca ha visto, los verifica y los aísla tras un hipervisor, transmite registros y reubica el trabajo en cuanto un nodo desaparece: algo crítico, porque el hardware de consumo interrumpible se desconecta de forma impredecible. Una calificación de confianza propia puntúa el rendimiento y la disponibilidad de los nodos, y el precio prioritario empareja la oferta interrumpible barata con cargas de trabajo diseñadas para tolerarla. El mismo motor funciona en Community Cloud, en hardware reservado Salad Dedicated (RTX PRO 6000 Blackwell entre los primeros) y en una Private Cloud dentro de tu propia organización, donde las GPU inactivas de las estaciones se agrupan en un servicio de tokens compatible con OpenAI sin que los datos corporativos salgan de los dispositivos de la empresa.
Encima se sitúan varios productos gestionados: una AI Gateway compatible con OpenAI para modelos de pesos abiertos, una Transcription API y Gateway Service para túneles de IP residencial. Los benchmarks publicados por carga de trabajo respaldan el discurso: por ejemplo 5.243 imágenes Flux.1-Schnell por dólar, 95,1% de precisión en CommonVoice desde 0,16 dólares por hora de audio, y tarifas planas por hora de GPU o precios por token desde 0,06 dólares por millón de tokens de entrada para inferencia de LLM. Entre los usuarios en producción figuran Civitai, Blend, Klyne.ai, Undetectable AI, Pareto y Datasembly.
Ejecuta generación de imágenes, inferencia de LLM o voz en miles de GPU de consumo por una fracción del coste de un hiperescalador, como hacen Civitai y Blend en producción.
Lleva procesamiento por lotes a gran escala, etiquetado de visión por computador o dinámica molecular como GROMACS a capacidad interrumpible con gran ahorro.
Agrupa las GPU inactivas que ya hay en estaciones y servidores de la empresa en un servicio privado de tokens compatible con OpenAI que mantiene los datos en local.
Usa Virtual Kubelet para planificar pods de Kubernetes en GPU distribuidas, extendiendo un clúster existente por toda la red.
Comparación de telemetría lado a lado de herramientas de IA competidoras en la misma categoría principal
| Posición | Herramienta de IA | Visitas mensuales | Crecimiento intermensual | Cuota de tráfico directo | Precios | Comparativa directa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Salad | 713,52 mil | +10,4 % | 62% directo | Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar | Actual |
| 1 | RunPod Ofrece alquileres de GPU dedicadas y sin servidor confiables, pero carece del grupo de hardware de consumo P2P de ultra bajo costo de Salad. | 2,88 M | +5,9 % | 57% directo | De pago | vs RunPod |
| 2 | Vast.ai Ofrece un extenso mercado de GPU peer-to-peer con precios más bajos, pero requiere más configuración manual. | 1,26 M | +2,8 % | 75% directo | De pago | vs Vast.ai |
| 3 | Modal Ofrece ejecución sin servidor en Python sin esfuerzo para pipelines de IA, pero se centra en Function-as-a-Service en lugar de máquinas virtuales puras. | 1,2 M | +30,2 % | 71% directo | Freemium, Precio a consultar | vs Modal |
| 4 | Nebius Proporciona clústeres de GPU NVIDIA de nivel empresarial y herramientas de ML gestionadas, pero a un precio profesional más alto. | 1,15 M | +10,7 % | 39% directo | De pago, Precio a consultar | vs Nebius |
| 5 | Cerebrium Optimiza arranques en frío rápidos para la inferencia de modelos en tiempo real, pero carece de funciones generalizadas de orquestación de contenedores. | 26,97 mil | -50,8 % | 56% directo | Prueba gratuita, De pago | vs Cerebrium |
| 6 | Together AI Se especializa en API de inferencia serverless gestionadas para modelos de código abierto, en lugar de alquiler de infraestructura GPU pura. | 1,65 M | +64,9 % | 54% directo | Freemium, De pago | vs Together AI |
Ofrece alquileres de GPU dedicadas y sin servidor confiables, pero carece del grupo de hardware de consumo P2P de ultra bajo costo de Salad.
Ofrece alquileres de GPU dedicadas y sin servidor confiables, pero carece del grupo de hardware de consumo P2P de ultra bajo costo de Salad.
Ofrece un extenso mercado de GPU peer-to-peer con precios más bajos, pero requiere más configuración manual.
Ofrece un extenso mercado de GPU peer-to-peer con precios más bajos, pero requiere más configuración manual.
EspecializadoOfrece ejecución sin servidor en Python sin esfuerzo para pipelines de IA, pero se centra en Function-as-a-Service en lugar de máquinas virtuales puras.
EspecializadoOfrece ejecución sin servidor en Python sin esfuerzo para pipelines de IA, pero se centra en Function-as-a-Service en lugar de máquinas virtuales puras.
Proporciona clústeres de GPU NVIDIA de nivel empresarial y herramientas de ML gestionadas, pero a un precio profesional más alto.
Proporciona clústeres de GPU NVIDIA de nivel empresarial y herramientas de ML gestionadas, pero a un precio profesional más alto.
EspecializadoOptimiza arranques en frío rápidos para la inferencia de modelos en tiempo real, pero carece de funciones generalizadas de orquestación de contenedores.
EspecializadoOptimiza arranques en frío rápidos para la inferencia de modelos en tiempo real, pero carece de funciones generalizadas de orquestación de contenedores.
EspecializadoSe especializa en API de inferencia serverless gestionadas para modelos de código abierto, en lugar de alquiler de infraestructura GPU pura.
EspecializadoSe especializa en API de inferencia serverless gestionadas para modelos de código abierto, en lugar de alquiler de infraestructura GPU pura.
EspecializadoOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
EspecializadoOffers extremely cheap serverless model hosting via API, but does not provide raw containerized GPU instances.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
Features second-billed persistent SSH GPU instances, but lacks a distributed consumer hardware backbone.
Gives access to competitive cloud GPU virtual machines, but operates traditional data centers instead of P2P.
Gives access to competitive cloud GPU virtual machines, but operates traditional data centers instead of P2P.
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Focuses on large-scale enterprise GPU clusters for training, rather than lightweight consumer container workloads.
Delivers high-performance bare metal servers and clusters, but lacks a consumer-grade low-cost tier.
Delivers high-performance bare metal servers and clusters, but lacks a consumer-grade low-cost tier.
EspecializadoScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
EspecializadoScales distributed Ray workloads effortlessly across clusters, but is tailored for heavy data engineering and training.
