Créditos gratis de Fireworks AI (2026): ¿sigue habiendo crédito de registro?

Respuesta corta: Fireworks AI no anuncia créditos gratis al registrarse en 2026. Funciona con créditos prepago: añades un método de pago, compras créditos y cada solicitud se descuenta de tu saldo. La única oferta gratuita en el sitio oficial es una promoción: fine-tuning LoRA gratuito de Muse Glimmer 30B hasta el 30 de noviembre de 2026, sin necesidad de tarjeta de crédito. Si lo que quieres son sobre todo tokens gratis para inferencia, otros proveedores encajan mejor.

Marcamos el crédito de registro como no verificado: sitios de terceros antiguos mencionan un crédito inicial de 1 $, pero no encontramos ninguna mención en la página de precios ni en la documentación de Fireworks el 2026-10-17.

Qué es realmente gratis en Fireworks

Fine-tuning gratuito de Muse Glimmer 30B (hasta el 30 de noviembre de 2026)

La página de precios de Fireworks dice que Muse Glimmer 30B SFT es gratis mediante la interfaz y la Serverless Training API hasta el 11/30, y que no se requiere tarjeta de crédito. El cookbook de Muse Glimmer da los detalles:

• Qué cubre: fine-tuning supervisado (SFT) con LoRA de Muse Glimmer 30B, ejecutado como Managed SFT desde la interfaz o mediante la Serverless Training API.
• Plazo: el script inicial aplica la promoción a los trabajos LoRA SFT iniciados antes del 1 de diciembre de 2026 a las 00:00, hora del Pacífico, y se niega a lanzarlos después salvo que pases un flag que permita trabajos de pago.
• Qué no cubre: RL, DPO, entrenamiento de parámetros completos, despliegues e inferencia fuera del entrenamiento.
• Datos de ejemplo: las cuentas elegibles reciben dos conjuntos de datos de ejemplo precargados: uno de enrutamiento de prompts de 600 filas y otro de recibos de 300 filas, para que puedas lanzar un primer trabajo sin preparar datos.
• Configuración por defecto: LoRA de rango 8, modelo base accounts/fireworks/models/muse-glimmer-30b.

Es una oferta realmente útil si nunca has hecho fine-tuning de un modelo. Puedes ver todo el flujo, del conjunto de datos al adaptador ajustado y a una comparación entre el modelo base y el ajustado, sin pagar por el entrenamiento. Recuerda que servir después el modelo ajustado se factura como cualquier otro uso.

Acceso sin método de pago

La página de cuotas de cuenta de Fireworks muestra que puedes tener una cuenta sin método de pago, pero con límites estrictos: 10 solicitudes por minuto en toda la cuenta cuando no hay método de pago o no hay créditos, y 0 GPU de entrenamiento hasta que registres un método de pago. Como la facturación es prepago, la inferencia normal sigue necesitando saldo de créditos.

Cómo empezar, paso a paso

1. Crea una cuenta en fireworks.ai.
2. Solo para el fine-tuning gratuito: abre la sección de fine-tuning en la interfaz e inicia un trabajo LoRA SFT de Muse Glimmer 30B, o sigue el cookbook para ejecutarlo mediante la Serverless Training API. No necesitas tarjeta.
3. Para inferencia: añade un método de pago válido y un perfil de facturación en la página Billing. Así pasas al Tier 1.
4. Compra créditos prepago. Opcionalmente activa Auto Reload para recargar cuando tu saldo esté bajo.
5. Fija un límite de gasto mensual para que un error no dispare los costes. Fireworks te envía un correo al llegar al 80% del límite por defecto.
6. Crea una API key en el panel y llama a cualquier modelo serverless con el endpoint compatible con OpenAI.

curl https://api.fireworks.ai/inference/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FIREWORKS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "accounts/fireworks/models/gpt-oss-120b", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

Cuánto cuesta: precios serverless

Fireworks factura la inferencia serverless por token, con precios distintos para entrada, entrada en caché y salida. Estos son los precios del modo Standard por millón de tokens de la documentación de precios serverless del 2026-10-17. El modo Priority cuesta más; las variantes solo para EE. UU. de algunos modelos cuestan un 50% más.

Los modelos que no aparecen individualmente se cobran según su tamaño: 0.10 $ por millón de tokens por debajo de 4B parámetros, 0.20 $ entre 4B y 16B y 0.90 $ por encima de 16B (con tarifas aparte para los modelos mixture-of-experts). Los embeddings cuestan 0.008 $ por millón de tokens de entrada para modelos de hasta 150M parámetros y 0.016 $ entre 150M y 350M.

Ejemplo práctico: un presupuesto de prueba pequeño

Tomemos 1,000 solicitudes, cada una con 2,000 tokens de entrada y 500 de salida: 2 millones de tokens de entrada y 0.5 millones de salida en total, sin caché.

• Nemotron 3.5 Lightning: 2 x 0.05 $ + 0.5 x 0.20 $ = 0.20 $
• GPT OSS 120B: 2 x 0.15 $ + 0.5 x 0.60 $ = 0.60 $, o 0.30 $ con inferencia por lotes, que Fireworks factura al 50% de los precios serverless
• DeepSeek V4.1 Flash: 2 x 0.30 $ + 0.5 x 1.20 $ = 1.20 $
• Kimi K3: 2 x 3.00 $ + 0.5 x 15.00 $ = 13.50 $

Así, 10 $ de créditos cubren unas 16,000 solicitudes así con GPT OSS 120B a precios Standard, o unas 740 con Kimi K3. El prompt caching reduce aún más estas cifras cuando las solicitudes comparten un prefijo largo.

Niveles de gasto y límites

• Los niveles fijan tu techo de rendimiento. Controlan el máximo de tokens por minuto serverless que puede alcanzar tu cuenta. Añadir créditos prepago desbloquea un nivel superior en minutos.
• Tasa de solicitudes: 10 solicitudes por minuto sin método de pago o sin créditos; hasta 6,000 solicitudes por minuto en toda la cuenta con método de pago y créditos activos. El tope de 6,000 es fijo y se aplica a todo el uso de la API.
• Límite de gasto mensual: en las cuentas prepago mide el valor en dólares de tu uso, aunque lo paguen los créditos. Añadir créditos no sube ni reinicia el límite.
• Auto Reload es independiente del límite de gasto. Compra créditos cuando tu saldo está bajo; no cambia cuánto uso puedes acumular en un mes.

Precios de fine-tuning después de la promoción

Cuando termine la promoción de Muse Glimmer, o para cualquier otro modelo, el fine-tuning se cobra por millón de tokens de entrenamiento:

Muse Glimmer 30B está en la franja de 16.1B a 80B, así que una ejecución LoRA SFT a precio normal costaría 3.00 $ por millón de tokens de entrenamiento. Una ejecución con 5 millones de tokens de entrenamiento costaría 5 x 3.00 $ = 15.00 $ a esa tarifa, que es lo que te ahorra la promoción.

Alternativas gratuitas si quieres inferencia gratis

Fireworks y Together AI son competidores cercanos con catálogos de modelos abiertos similares, y ambos son prepago. Varios modelos cuestan lo mismo en los dos: GPT OSS 120B a 0.15 $ y 0.60 $, y GLM 5.3 a 1.40 $ y 4.40 $ por millón de tokens. Para startups, los programas con créditos más grandes, como NVIDIA Inception, se tratan en nuestra guía sobre cómo conseguir créditos de IA gratis. Para una lista completa de keys sin coste, consulta API keys de IA gratis.

Para quién encaja Fireworks

• Equipos que quieren ajustar y servir modelos abiertos en un solo lugar. La ejecución gratuita de Muse Glimmer es una forma de bajo riesgo de probar ese flujo.
• Apps que necesitan tasas de solicitudes altas. Hasta 6,000 solicitudes por minuto en toda la cuenta es mucho para un plan de autoservicio.
• Trabajos por lotes sensibles al coste. La inferencia por lotes a mitad de precio encaja con evaluaciones, etiquetado de datos y resúmenes offline.
• No encaja si necesitas inferencia gratuita continua para un proyecto personal. No hay ninguna asignación gratuita de inferencia con la que contar.

Historia y errores comunes

• El crédito de 1 $: listados antiguos de terceros dicen que las cuentas nuevas de Fireworks recibían 1 $ en crédito gratis. No lo encontramos en ninguna página oficial actual, así que considéralo una oferta pasada salvo que lo veas en tu propia consola.
• Modelo de facturación: Fireworks se describe ahora como un sistema de créditos prepago. Los límites de gasto que las guías antiguas describen para cuentas pospago ahora solo se aplican a las cuentas pospago de autoservicio heredadas.
• Error: pensar que la promoción cubre el servicio del modelo. El entrenamiento gratuito no incluye despliegues ni inferencia del modelo ajustado.
• Error: no llegar a tiempo. Los trabajos deben empezar antes del 1 de diciembre de 2026, hora del Pacífico. La página de precios no muestra el año; solo aparece en la documentación.
• Error: esperar que los créditos suban tu tope de gasto. En las cuentas prepago, añadir créditos no sube ni reinicia tu límite de gasto mensual; cambia el propio límite.