FastAPI vs Flask (2026): ¿Qué framework web de Python deberías elegir?

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Soren Atelier

Updated on 10/2/2026

Estás comenzando un nuevo proyecto de API en Python y necesitas elegir un framework. Flask ha sido el framework ligero de referencia desde 2010, impulsando millones de aplicaciones. FastAPI llegó en 2018 y ha ganado adopción rápidamente con su documentación automática, validación incorporada y soporte async. Elegir el equivocado significa luchar contra limitaciones después o adoptar complejidad que no necesitas.

Esta guía compara ambos frameworks en lo que importa: rendimiento, experiencia del desarrollador, seguridad de tipos, manejo async, ecosistema y casos de uso prácticos.

Comparación rápida

Comparación Hello World

Flask

from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

FastAPI

from fastapi import FastAPI
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
# Ejecutar con: uvicorn main:app --reload

Ambos son mínimos y limpios. FastAPI usa métodos decoradores (@app.get, @app.post) en lugar del @app.route de Flask con el parámetro methods=.

Seguridad de tipos y validación

Esta es la mayor ventaja de FastAPI.

Flask: Validación manual

from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
 
    # Validación manual
    if not data or 'name' not in data:
        return jsonify({'error': 'name is required'}), 400
    if not isinstance(data.get('age'), int) or data['age'] < 0:
        return jsonify({'error': 'age must be a positive integer'}), 400
    if 'email' not in data or '@' not in data['email']:
        return jsonify({'error': 'valid email is required'}), 400
 
    # Procesar datos válidos
    return jsonify({'id': 1, **data}), 201

FastAPI: Validación automática

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, EmailStr
 
app = FastAPI()
 
class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    age: int
    email: EmailStr
 
@app.post('/users')
def create_user(user: UserCreate):
    # La validación ocurre automáticamente antes de que esta función se ejecute
    # Las solicitudes inválidas reciben una respuesta de error 422 detallada
    return {'id': 1, **user.model_dump()}

FastAPI usa type hints de Python con modelos Pydantic para validar solicitudes automáticamente. Sin verificación manual, sin boilerplate, y las respuestas de error incluyen exactamente qué campo falló y por qué.

Soporte Async

FastAPI: Async nativo

from fastapi import FastAPI
import httpx
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/data')
async def get_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # No bloqueante: otras solicitudes pueden procesarse mientras se espera
        response = await client.get('https://api.example.com/data')
        return response.json()

Flask: Síncrono por defecto

from flask import Flask
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/data')
def get_data():
    # Bloqueante: el hilo está ocupado hasta que llega la respuesta
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return response.json()

FastAPI maneja async nativamente, lo que lo hace ideal para cargas de trabajo con mucho I/O (llamadas API, consultas a bases de datos, operaciones de archivos). Flask requiere bibliotecas y configuración adicionales para soporte async.

Documentación de API

FastAPI genera documentación interactiva de API automáticamente:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
 
app = FastAPI(title="My API", version="1.0.0")
 
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool = True
 
@app.get('/items/{item_id}')
def get_item(item_id: int):
    """Recuperar un artículo por su ID."""
    return {'item_id': item_id, 'name': 'Widget'}
 
@app.post('/items')
def create_item(item: Item):
    """Crear un nuevo artículo en el inventario."""
    return {'id': 1, **item.model_dump()}
 
# Visita http://localhost:8000/docs para Swagger UI
# Visita http://localhost:8000/redoc para ReDoc

Flask requiere extensiones como flask-swagger-ui o flask-restx para funcionalidad similar, e incluso así la documentación requiere más configuración manual.

Rendimiento

FastAPI se ejecuta sobre ASGI (Uvicorn/Hypercorn), mientras que Flask se ejecuta sobre WSGI (Gunicorn/Waitress):

FastAPI es aproximadamente 2-3x más rápido para APIs JSON. La brecha se amplía para cargas de trabajo con mucho I/O donde el manejo async previene el bloqueo de hilos.

Ecosistema y extensiones

Ecosistema Flask (Maduro)

Ecosistema FastAPI (Creciendo)

Flask tiene más extensiones para cada caso de uso. El ecosistema de FastAPI es más pequeño pero crece rápidamente, y muchas bibliotecas Python funcionan con ambos frameworks.

Cuándo elegir cada uno

Elige FastAPI cuando:

• Construyas APIs REST o microservicios
• La seguridad de tipos y la validación automática importen
• Necesites soporte async para cargas con mucho I/O
• La documentación de API autogenerada sea valiosa
• Construyas proyectos nuevos sin restricciones legacy
• El rendimiento sea una prioridad

Elige Flask cuando:

• Construyas aplicaciones web full-stack con templates (Jinja2)
• Necesites un ecosistema masivo de extensiones
• Tu equipo ya tenga experiencia con Flask
• El proyecto sea simple y no necesite async
• Necesites máxima flexibilidad en la arquitectura
• Prototipado rápido con configuración mínima

Ejemplo de API para ciencia de datos

Para científicos de datos desplegando modelos ML como APIs, la validación de tipos de FastAPI es particularmente útil:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import numpy as np
 
app = FastAPI()
 
class PredictionRequest(BaseModel):
    features: list[float]
    model_name: str = "default"
 
class PredictionResponse(BaseModel):
    prediction: float
    confidence: float
 
@app.post('/predict', response_model=PredictionResponse)
def predict(req: PredictionRequest):
    # Inferencia del modelo
    features = np.array(req.features)
    prediction = float(features.mean())  # Placeholder
    return PredictionResponse(
        prediction=prediction,
        confidence=0.95
    )

Para construir y probar estos pipelines de datos interactivamente antes del despliegue, RunCell (opens in a new tab) proporciona un entorno Jupyter impulsado por IA donde puedes prototipar la lógica de servicio de modelos con asistencia de IA.

FAQ

¿Es FastAPI más rápido que Flask?

Sí, FastAPI es típicamente 2-3x más rápido que Flask para respuestas de API JSON. FastAPI se ejecuta sobre ASGI con Uvicorn, mientras que Flask usa WSGI. La brecha de rendimiento aumenta para cargas con mucho I/O donde el soporte async nativo de FastAPI previene el bloqueo de hilos.

¿Está FastAPI reemplazando a Flask?

FastAPI no está reemplazando a Flask, pero se está convirtiendo en la opción preferida para nuevos proyectos enfocados en APIs. Flask sigue siendo dominante para aplicaciones web full-stack y proyectos con necesidades complejas de extensiones. Ambos frameworks se mantienen activamente y siguen creciendo.

¿Puedo usar extensiones de Flask con FastAPI?

No, las extensiones de Flask no son compatibles con FastAPI ya que usan protocolos subyacentes diferentes (WSGI vs ASGI). Sin embargo, muchas bibliotecas Python funcionan con ambos frameworks, y FastAPI tiene su propio ecosistema creciente de herramientas.

¿Es FastAPI bueno para principiantes?

FastAPI requiere entender los type hints de Python y los modelos Pydantic, lo que añade algo de curva de aprendizaje. Flask es más simple para principiantes absolutos. Sin embargo, la validación y documentación automáticas de FastAPI reducen el código total que necesitas escribir, lo cual algunos principiantes encuentran más fácil en general.

¿Debería migrar de Flask a FastAPI?

Solo si tienes una razón convincente: necesidad de async, mejor rendimiento o validación automática. Migrar una aplicación Flask funcional tiene costos. Para nuevos proyectos, evalúa ambos. Para proyectos Flask existentes que funcionan bien, el esfuerzo de migración puede no estar justificado.

Conclusión

FastAPI y Flask sirven diferentes necesidades. FastAPI es la mejor opción para nuevos proyectos de API que se benefician de seguridad de tipos, validación automática, soporte async y documentación autogenerada. Flask es la mejor opción para aplicaciones web full-stack, prototipado rápido y equipos con experiencia existente en Flask. Ninguno es universalmente mejor -- la elección correcta depende de los requisitos de tu proyecto, las habilidades del equipo y si necesitas el ecosistema maduro de Flask o las características modernas de FastAPI.