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Comparativa

Alternativa a Google Colab: comparación con VRAMfarm

Google Colab: Servicio de notebooks Jupyter alojado de Google, con nivel gratuito y unidades de cómputo de pago. VRAMfarm es alquiler de GPU por minuto con saldo prepago en euros, con 20 modelos NVIDIA y apps de IA listas. Abajo tienes una comparación lado a lado, incluido en qué casos Google Colab es mejor opción.

Datos sobre Google Colab de sus páginas públicas, revisados el 11 de noviembre de 2026. Los precios y las condiciones cambian: compruébalos en la fuente.

Google ColabVRAMfarm
TipoServicio de notebooks Jupyter alojado de Google, con nivel gratuito y unidades de cómputo de pagoAlquiler de GPU con apps de IA listas
FacturaciónUnidades de cómputo: paquetes Pay As You Go de 100 o 500, Pro 100/mes, Pro+ 600/mes; las unidades caducan a los 90 díasPor minuto, mínimo de 15 minutos por lanzamiento
MonedaMoneda local en el pago de Google; precios de EE. UU. muy citados: $9.99 (Pro) y $49.99 (Pro+) al mesEUR
PagoTarjeta mediante Google Payments, suscripción o paquetes sueltos; unidades no reembolsables. Algunos planes de Google AI incluyen ventajas de ColabSaldo prepago desde 10 €: tarjeta (incluidos Apple Pay y Google Pay) o SEPA
GPU en EuropaPlanes de pago a la venta en la mayoría de países de la UE (contrato con Google Ireland); la ubicación del runtime no se puede elegir ni se indicaAlgunas máquinas; el país de cada una se muestra antes de lanzar
Gama de GPURuntimes T4, L4, A100, H100 y G4, además de TPU; el tipo depende de la disponibilidad y no está garantizado20 modelos, de la RTX 3060 de 12 GB a la B200 de 192 GB
Apps listasSolo notebooks: entorno Python en el navegador, sin plantillas de apps, SSH ni imagen de Docker propiaComfyUI con Flux y vídeo Wan, chat privado, texto a voz; Jupyter, SSH, vLLM, Ollama, imagen de Docker propia
Datos tras pararLa VM del runtime se elimina por inactividad o al llegar a su vida máxima; los archivos hay que guardarlos en Google Drive o descargarlosEl disco se borra al parar; carpeta guardada a 0,03 € por GB al mes
Tarjeta de 24 GB, por hora—desde 0,30 € (RTX 3090)
Tarjeta de 80 GB, por hora—desde 1,46 € (A100), 3,90 € (H100)

Cuándo Google Colab es mejor opción

  • Nivel gratuito y precio de entrada muy bajo
  • Nada que configurar; notebooks guardados en Google Drive
  • Desde el 22 de septiembre de 2026, los suscriptores de planes de Google AI tienen ventajas de Colab

Lo que conviene saber de Google Colab

  • Sin tipo de GPU garantizado; el consumo de unidades de cómputo no se publica por GPU
  • Las sesiones caducan por inactividad; ejecución en segundo plano hasta 24 h solo con Pro+ o Google AI Ultra
  • No apto para servidores de larga duración ni apps web

Qué hace distinto VRAMfarm

  • Facturación por minuto desde un saldo en euros, sin suscripción
  • Apps listas que se abren en el navegador con los modelos ya descargados
  • Tarjetas de consumo y de centro de datos en una sola lista, de 12 a 192 GB
  • El país, el driver y la versión de CUDA de cada máquina, visibles antes de lanzar

Lo que VRAMfarm todavía no tiene

  • Facturas con IVA y DPA descargable (el registro de la empresa está en curso)
  • No todas las máquinas están en la UE
  • Sin IP pública dedicada: SSH y las apps pasan por nuestra dirección

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la principal diferencia entre Google Colab y VRAMfarm?

Google Colab: Unidades de cómputo: paquetes Pay As You Go de 100 o 500, Pro 100/mes, Pro+ 600/mes; las unidades caducan a los 90 días, Moneda local en el pago de Google; precios de EE. UU. muy citados: $9.99 (Pro) y $49.99 (Pro+) al mes. VRAMfarm factura por minuto desde un saldo prepago en euros y añade apps listas para imágenes, vídeo, chat y voz.

¿VRAMfarm es más barato que Google Colab?

Depende de la tarjeta y del tiempo que la uses. Compara el precio por hora de la tarjeta que necesitas y luego la duración típica de tus sesiones: con facturación por minuto, las sesiones cortas cuestan menos que con redondeo por horas.

¿Cómo me paso de Google Colab a VRAMfarm?

Sube tus modelos y datos a /workspace en un servidor nuevo por SSH, o parte de tu propia imagen de Docker. Guarda la carpeta al parar y la tendrás en la siguiente sesión.

Pruébalo con tu propia tarea

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