Precios AWS vs Azure vs GCP: quién gana en 2026
Si estás tratando de decidir entre AWS, Azure y Google Cloud basándote en precio, la tarifa on-demand es el peor dato posible para comparar. Los precios AWS Azure GCP reales dependen de los descuentos por compromiso, la arquitectura de tu workload y, en varios casos, las licencias que ya tenés. La diferencia entre pagar de más y optimizar bien puede ser del 40-70% del mismo servicio.
En 30 segundos
- Google Cloud es 10-20% más barato en computación general y da descuentos automáticos por uso sostenido sin que hagas nada.
- Azure gana si tu organización ya tiene licencias Windows Server o SQL Server: el Hybrid Benefit te puede dar hasta 80% de descuento en esas cargas.
- AWS tiene los descuentos más agresivos (hasta 72% a 3 años), pero la estructura de precios es la más compleja y los costos de egreso de datos son los más altos de los tres.
- En GPUs, GCP cobra USD 3/hora, AWS USD 3.90 y Azure USD 6.98 por hardware comparable.
- Kubernetes en GCP es gratis (GKE); en AWS, EKS cobra USD 73/mes por cluster.
Google es una empresa estadounidense de tecnología fundada en 1998, hoy parte de Alphabet Inc. Desarrolla Google Cloud Platform (GCP), un servicio de computación en la nube que ofrece infraestructura, almacenamiento, análisis de datos y herramientas de inteligencia artificial.
Modelos de precios: cómo estructuran las tarifas
Los tres proveedores organizan los precios en las mismas capas básicas: on-demand arriba, después descuentos por compromiso, después capacidad interrumpible, y finalmente acuerdos enterprise. La diferencia no está en qué capas existen, sino en cómo interactúan.
On-demand es el techo, no el precio de referencia. Pagás por segundo o por hora, sin compromiso de tiempo, pero es lo más caro que podés pagar. Las tarifas son region-specific: una instancia en us-east-1 puede costar sensiblemente distinto que la misma en eu-west-1. Si alguien te manda una comparativa y usa on-demand como “el precio”, descartala.
Los descuentos por compromiso son donde se arma la cancha real. Acá los tres divergen bastante, y es lo que define quién conviene para qué.
AWS: liderazgo de mercado con complejidad de precios
AWS tiene dos mecanismos principales de descuento: Reserved Instances (bloqueadas a una familia de instancia y región específica) y Savings Plans (basados en gasto, flexibles entre tipos de instancia). Según el análisis publicado en mayo de 2026, los Savings Plans son la opción más práctica para workloads modernos y pueden llegar hasta 72% de descuento contra on-demand en compromisos de 3 años.
Graviton, el procesador ARM propio de AWS, da otra capa de ahorro en computación, con precios por debajo de los equivalentes x86. Si tus cargas corren bien en ARM (y cada vez más lo hacen), es una variable que cambia los números. Para más detalles técnicos, mirá integrar APIs de Google en proyectos.
El problema de AWS es doble: complejidad y egreso. Con alrededor de 197 cambios de precio mensuales (no es un número inventado, es la cadencia real de ajustes), mantenerse al día sobre qué conviene es un trabajo en sí mismo. Y las tarifas de egreso de datos son las más altas de los tres, lo que penaliza mucho a las arquitecturas con mucho movimiento de datos hacia afuera de la nube.
Azure: la opción ganadora para ecosistema Microsoft
Si tu organización ya tiene licencias Windows Server o SQL Server, Azure Hybrid Benefit cambia toda la ecuación. Podés aplicar esas licencias para reducir hasta un 80% el costo de las cargas que corren esos sistemas. Para una empresa que viene del mundo Microsoft, eso es dinero que ya está pagado y que Azure te deja aprovechar. Los otros dos proveedores no tienen nada equivalente.
Azure ofrece Reserved VM Instances y un Savings Plan for Compute, con descuentos que también llegan hasta 72% en 3 años. Los precios son más predecibles y los cambios de tarifa ocurren con menos frecuencia que en AWS.
Eso sí: fuera del ecosistema Windows/SQL, la ventaja de Azure se achica bastante. En cargas Linux genéricas o en GPU pricing (más sobre eso abajo), Azure no compite bien en precio.
Google Cloud: la alternativa más económica para la mayoría
GCP tiene algo que ninguno de los otros dos ofrece: Sustained Use Discounts automáticos. Si usás una VM más del 25% del mes, el descuento se aplica solo, sin que configures nada ni firmes ningún compromiso. Para equipos que no tienen tiempo de gestionar reservas activamente, esto es una ventaja real. Más contexto en pipelines CI/CD en la nube.
En computación general, los números de Cast.ai muestran que GCP es 10-20% más barato que AWS y Azure en instancias comparables. Las máquinas preemptibles (el equivalente a spot) tienen precios agresivos. Y GKE (Kubernetes gestionado) no tiene costo de cluster: cero. AWS cobra USD 73 por mes por cluster en EKS. Si estás corriendo varios clusters, ese gasto se acumula.
Los precios de GCP cambian con menos frecuencia que AWS (aproximadamente cada 3 meses), lo que facilita el presupuesto. La contrapartida es que el portfolio de servicios es más chico que el de AWS, y el soporte enterprise tiene menos historia en Argentina.
Comparativa de precios por caso de uso: GPU, Kubernetes y Windows
| Caso de uso | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| GPU (NVIDIA A100 equiv.) | USD 3.90/h | USD 6.98/h | USD 3.00/h |
| Kubernetes gestionado | USD 73/mes por cluster (EKS) | Gratis (AKS) | Gratis (GKE) |
| Windows Server + SQL | Sin ventaja específica | Hasta 80% con Hybrid Benefit | Sin ventaja específica |
| Descuento máx. por compromiso | Hasta 72% (3 años) | Hasta 72% (3 años) | Hasta 57% + Sustained Use automático |
| Cambios de precio mensuales | ~197/mes | Baja frecuencia | Trimestral |
| Egreso de datos | Alto | Medio | Bajo-Medio |
El dato de GPU es el que más sorprende a quien viene de una comparativa rápida. CloudZero documentó esta diferencia en hardware comparable: Azure cobra más del doble que GCP por la misma GPU. Para inferencia de modelos o entrenamiento, ese delta importa mucho.
Savings Plans vs Reserved Instances: cuándo usar cada uno
Ponele que tu equipo tiene un workload predecible: siempre corrés tres instancias del mismo tipo en la misma región, sin variación. Ahí una Reserved Instance tiene sentido: el bloqueo es su ventaja, no su limitación, porque igual no ibas a cambiar de tipo.
Ahora, si tu arquitectura es dinámica (instancias que cambian de tipo, cargas que migran entre regiones, equipos que experimentan con distintas familias), las Reserved Instances te encierran en algo que después no podés mover sin perder el descuento. Los Savings Plans son gasto-based, no instancia-based: comprometés cuánto gastás por hora, y el descuento se aplica sobre lo que consumas dentro de eso, sin importar el tipo exacto.
¿Cuál elegir? La regla simple: si podés predecir qué instancia exacta vas a correr por 1-3 años, Reserved Instance. Si podés predecir cuánto gastás pero no exactamente cómo, Savings Plan. Si no podés predecir nada, on-demand con alertas de costo.
Azure tiene una estructura similar entre sus Reserved VM Instances y su Savings Plan for Compute. Microsoft documenta los criterios de decisión con bastante claridad: workloads estables y predecibles van a Reserved Instances; flexibilidad dinámica va a Savings Plan.
Errores comunes al calcular costos reales
Comparar solo tarifas on-demand. Es el error más frecuente. Nadie debería correr workloads de producción en on-demand si tienen más de 3 meses de historia. La tarifa on-demand es el peor caso, y usarla para comparar es comparar lo que pagarías si hicieras todo mal. Tema relacionado: bases de datos PostgreSQL en Google Cloud.
Ignorar el egreso de datos. Subir datos a la nube es gratis. Bajarlos no. Si tenés una arquitectura que genera mucho tráfico de salida (APIs, backups externos, transferencias entre regiones), ese costo puede representar 20-40% de la factura. AWS penaliza esto más que GCP.
No revisar si tenés licencias aplicables. Una empresa que ya tiene Enterprise Agreement de Microsoft y migra a Azure sin activar Hybrid Benefit está dejando dinero sobre la mesa. Antes de comparar precios, auditá qué licencias tiene tu organización.
Elegir región por precio sin considerar latencia. La región más barata puede no ser la que tiene el datacenter más cerca de tus usuarios. Si estás apuntando a usuarios en Argentina, la región de São Paulo (todas las nubes la tienen) es más cara que us-east pero da mejor latencia. El costo de red adicional suele superar el ahorro de instancia.
Asumir que el descuento del proveedor es real sin verificar la cobertura. Un Savings Plan al 60% de descuento que cubre el 40% del gasto no te da 60% de ahorro en la factura. Revisá la tasa de cobertura, no solo el porcentaje de descuento.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es más barato entre AWS, Azure y Google Cloud?
Para computación general, GCP es 10-20% más barato que AWS y Azure. Para cargas Windows o SQL Server, Azure puede ser el más económico si se aplica Hybrid Benefit (hasta 80% de descuento si tenés licencias). AWS puede ganar en precio en ciertos servicios específicos con Reserved Instances de 3 años, pero sus costos de egreso son los más altos. No hay un ganador universal: depende del tipo de carga. Esto se conecta con lo que analizamos en herramientas de automatización cloud.
¿Cuáles son los costos reales de migrar a la nube?
La migración tiene costos directos (transferencia de datos, instancias en paralelo durante el corte) e indirectos (horas de ingeniería, reconfiguración de redes, posibles redesarrollos de servicios que usan APIs propietarias del proveedor anterior). El costo de ingreso de datos suele ser gratis; el egreso no. Calculá el tráfico de salida estimado antes de firmar cualquier contrato.
¿Qué descuentos puedo obtener comprometiéndome a largo plazo?
Los tres proveedores ofrecen hasta 72% de descuento frente a on-demand en compromisos de 3 años. En 1 año, el descuento típico está entre 30-40%. GCP suma descuentos de uso sostenido automáticos sobre eso (sin compromiso adicional). Para workloads predecibles y de largo plazo, los compromisos de 3 años son la opción más agresiva en ahorro.
¿Cómo evitar costos ocultos en cloud computing?
Los tres rubros que más sorprenden en las facturas son: egreso de datos (cobrado por GB saliente, más caro en AWS), requests de API a servicios como S3 o equivalentes (cobran por millón de llamadas), y transferencia entre zonas de disponibilidad dentro de la misma región. Activá alertas de presupuesto desde el primer día y revisá el detalle de la factura por línea de servicio, no solo el total.
¿Vale la pena usar Reserved Instances o Savings Plans?
Si tenés workloads que llevan más de 6 meses corriendo de forma estable y no anticipás cambios de arquitectura en el próximo año, sí vale la pena. El punto de equilibrio suele estar antes de los 6 meses de compromiso: lo que ahorrás en descuento cubre ampliamente el lock-in. Savings Plans son más seguros para equipos que experimentan con tipos de instancia; Reserved Instances para los que tienen estabilidad total.
Conclusión
La comparativa de precios AWS Azure GCP no tiene una respuesta lineal porque los tres optimizan para perfiles distintos. AWS es el más completo en servicios pero el más complejo para gestionar costos; Azure conviene si ya estás en el ecosistema Microsoft; GCP gana en precio base para computación y GPU, y en simplicidad de descuentos automáticos.
Lo que sí aplica para todos los casos: on-demand es un punto de referencia, no un modelo de operación. Cualquier workload predecible debería tener algún tipo de compromiso activo. Y antes de elegir proveedor, el primer paso es auditar qué licencias, contratos y patrones de uso ya tiene tu organización, porque eso puede mover el número final más que cualquier tarifa de lista.
Si tu infraestructura corre en Argentina o necesitás latencia regional baja, compará siempre usando la región más cercana (São Paulo para los tres), no las tarifas de us-east que aparecen primero en los calculadores. Y si necesitás hosting confiable con soporte local para complementar tu arquitectura cloud, donweb.com tiene opciones de VPS y cloud en la región.
