Laravel vs FastAPI

Full-stack vs API framework: dos filosofías radicalmente distintas

Laravel y FastAPI no son competidores directos en el sentido estricto. Compararlos es como comparar un coche familiar completo con un motor de competición: ambos te llevan del punto A al punto B, pero están diseñados para contextos muy diferentes. Entender esta diferencia fundamental es clave antes de profundizar en los detalles técnicos.

Laravel es un framework web full-stack creado por Taylor Otwell en 2011. Nació con la ambición de ser el framework PHP más completo y elegante del mercado, y lo ha conseguido. Laravel incluye de serie todo lo que necesitas para construir una aplicación web moderna: un ORM potente (Eloquent), un motor de plantillas (Blade), autenticación y autorización, colas de trabajo, envío de emails, broadcasting en tiempo real, almacenamiento de archivos, testing, validación, caché, sesiones, CSRF protection, rate limiting, scheduling de tareas, y mucho más. Es el equivalente en PHP a lo que Ruby on Rails es para Ruby o Django para Python: un framework que toma decisiones por ti y te permite ser productivo desde el primer minuto.

FastAPI es un framework Python moderno creado por Sebastián Ramírez en 2018, específicamente diseñado para construir APIs de alto rendimiento. A diferencia de Laravel, FastAPI es deliberadamente minimalista en su alcance: se centra exclusivamente en servir endpoints HTTP/WebSocket con el máximo rendimiento posible, validación automática de datos y documentación auto-generada. No incluye ORM, motor de plantillas, sistema de autenticación, colas de trabajo, envío de emails ni panel de administración. FastAPI está construido sobre Starlette (para la capa HTTP/WebSocket) y Pydantic (para la validación de datos), y corre sobre servidores ASGI como Uvicorn o Hypercorn.

Esta diferencia de alcance tiene implicaciones profundas. Con Laravel, un desarrollador solo puede arrancar un proyecto completo en minutos usando laravel new y un starter kit como Breeze o Jetstream. Con FastAPI, crear una API básica también es rápido, pero en cuanto necesitas funcionalidades adicionales (autenticación, base de datos, colas, emails), debes investigar, elegir e integrar librerías de terceros. Laravel es un framework con opiniones; FastAPI es un framework con libertad.

Async: FastAPI es async-first, Laravel se acerca con Octane

Una de las diferencias técnicas más significativas entre ambos frameworks es su modelo de concurrencia.

FastAPI fue diseñado desde cero como un framework async-first. Esto significa que cada endpoint puede ser una función async def que usa await para operaciones de I/O sin bloquear el event loop. Cuando un endpoint espera una respuesta de base de datos, una API externa o una operación de disco, el servidor puede atender otras peticiones simultáneamente en el mismo hilo. Este modelo es similar al de Node.js, pero con la ventaja de la sintaxis clara de Python:

from fastapi import FastAPI
from httpx import AsyncClient

app = FastAPI()

@app.get("/users/{user_id}")
async def get_user(user_id: int):
    async with AsyncClient() as client:
        # Esta llamada no bloquea el event loop
        response = await client.get(f"https://api.example.com/users/{user_id}")
        return response.json()

@app.get("/data")
async def get_combined_data():
    import asyncio
    async with AsyncClient() as client:
        # Peticiones en paralelo
        users, posts = await asyncio.gather(
            client.get("https://api.example.com/users"),
            client.get("https://api.example.com/posts"),
        )
        return {"users": users.json(), "posts": posts.json()}

FastAPI corre sobre Uvicorn, un servidor ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) basado en uvloop (una implementación de event loop en C que es 2-4x más rápida que el event loop estándar de Python). Esta combinación le permite alcanzar rendimientos de 15.000-30.000 peticiones por segundo en endpoints simples, comparables a frameworks como Go Gin o Node.js Express.

Laravel, por su parte, usa el modelo tradicional de PHP: cada petición se procesa en un proceso separado, y todo es síncrono por defecto. PHP no tiene un event loop nativo como Python o Node.js. Sin embargo, Laravel Octane (lanzado en 2021) cambió significativamente esto. Octane usa Swoole (extensión PHP escrita en C) o RoadRunner (servidor de aplicaciones en Go) para mantener la aplicación en memoria entre peticiones, eliminando el overhead del bootstrap en cada request:

// Laravel con Octane - la aplicación se mantiene en memoria
// No hay bootstrap por cada petición
// Swoole soporta coroutines para I/O async

use Laravel\Octane\Facades\Octane;

// Tareas concurrentes con Octane
[$users, $posts] = Octane::concurrently([
    fn () => User::all(),
    fn () => Post::published()->get(),
]);

Con Octane y Swoole, Laravel alcanza 5.000-8.000 peticiones por segundo, una mejora de 3-5x sobre el modelo tradicional. Swoole también ofrece coroutines que permiten I/O asíncrono, acercándose al modelo de FastAPI. Sin embargo, hay una diferencia fundamental: en FastAPI, todo el ecosistema (drivers de base de datos, clientes HTTP, librerías) está diseñado para ser async. En Laravel con Octane, la mayoría de paquetes y el propio Eloquent siguen siendo síncronos; el async es una capa añadida, no la base del framework.

En la práctica: Si tu aplicación hace muchas llamadas a APIs externas, conexiones a bases de datos o WebSockets concurrentes, FastAPI tiene una ventaja arquitectónica real. Si tu aplicación es un CRUD típico con consultas a base de datos moderadas, la diferencia de rendimiento async/sync es marginal y Laravel con Octane es más que suficiente.

Validación: Pydantic vs Laravel FormRequest

La validación de datos entrantes es un aspecto crítico de cualquier API o aplicación web, y aquí ambos frameworks tienen enfoques brillantes pero radicalmente diferentes.

FastAPI con Pydantic utiliza los type hints de Python como sistema de validación. Defines un modelo Pydantic (una clase con atributos tipados) y FastAPI valida automáticamente que los datos entrantes coincidan con el esquema. Si no coinciden, devuelve un error 422 con detalles precisos. Este enfoque es elegante porque el mismo código sirve para validación, serialización, documentación y autocompletado en el IDE:

from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field
from fastapi import FastAPI
from datetime import datetime

app = FastAPI()

class UserCreate(BaseModel):
    name: str = Field(..., min_length=2, max_length=100)
    email: EmailStr
    age: int = Field(..., ge=18, le=120)
    role: str = Field(default="user", pattern="^(user|admin|editor)$")
    bio: str | None = Field(None, max_length=500)

class UserResponse(BaseModel):
    id: int
    name: str
    email: str
    created_at: datetime

    class Config:
        from_attributes = True  # Permite crear desde objetos ORM

@app.post("/users", response_model=UserResponse, status_code=201)
async def create_user(user: UserCreate):
    # 'user' ya está validado automáticamente
    # Si los datos no son válidos, FastAPI devuelve 422 sin llegar aquí
    db_user = await save_to_database(user)
    return db_user

Las ventajas de Pydantic son enormes: validación por tipos (un int es un int), coerción automática (convierte "42" a 42), validadores personalizados con @field_validator, modelos anidados, campos opcionales con valores por defecto, y generación automática de JSON Schema que FastAPI usa para la documentación Swagger/OpenAPI.

Laravel utiliza un sistema de validación basado en reglas declarativas definidas en FormRequest classes o directamente en el controlador con $request->validate(). Las reglas son strings o arrays que describen las restricciones:

// app/Http/Requests/CreateUserRequest.php
class CreateUserRequest extends FormRequest
{
    public function rules(): array
    {
        return [
            'name'  => ['required', 'string', 'min:2', 'max:100'],
            'email' => ['required', 'email', 'unique:users,email'],
            'age'   => ['required', 'integer', 'min:18', 'max:120'],
            'role'  => ['sometimes', 'string', 'in:user,admin,editor'],
            'bio'   => ['nullable', 'string', 'max:500'],
        ];
    }

    public function messages(): array
    {
        return [
            'name.required' => 'El nombre es obligatorio.',
            'email.unique'  => 'Este email ya está registrado.',
        ];
    }
}

// En el controlador
public function store(CreateUserRequest $request)
{
    // Si llega aquí, los datos ya están validados
    $user = User::create($request->validated());
    return new UserResource($user);
}

Las ventajas de Laravel son la enorme cantidad de reglas predefinidas (más de 90: exists, unique, confirmed, image, dimensions, mimes, after_or_equal...), los mensajes de error localizados (con soporte para español incluido), la validación condicional (required_if, required_with, exclude_unless...) y la integración directa con la base de datos (unique:users,email verifica unicidad en la tabla).

Veredicto validación: Pydantic es más elegante y type-safe; las reglas de validación son el tipo de dato. Laravel es más práctico para aplicaciones web con formularios complejos y reglas dependientes del contexto (como unique con exclusión del registro actual). Para APIs puras, Pydantic tiene ventaja. Para aplicaciones web completas, la validación de Laravel es más madura.

Documentación automática de API: la joya de FastAPI

Si hay un área donde FastAPI es claramente superior, es en la documentación automática de APIs. Este es, de hecho, el feature estrella que ha catapultado a FastAPI a la fama.

Al definir endpoints con type hints y modelos Pydantic, FastAPI genera automáticamente:

• Swagger UI en /docs: Interfaz interactiva donde puedes probar cada endpoint directamente desde el navegador, con formularios auto-generados para enviar datos.
• ReDoc en /redoc: Documentación alternativa más orientada a lectura, con navegación por secciones.
• OpenAPI JSON Schema en /openapi.json: Especificación completa que puedes usar para generar SDKs, clientes TypeScript, tests o documentación externa.

Todo esto ocurre sin escribir una sola línea de documentación. Los nombres de los parámetros, tipos, valores por defecto, descripciones (del docstring de la función y los Field(description="...")) se extraen automáticamente del código. Si cambias el código, la documentación se actualiza al instante. Esto elimina el problema clásico de documentación desactualizada.

from fastapi import FastAPI, Query, Path
from pydantic import BaseModel, Field
from enum import Enum

class SortOrder(str, Enum):
    asc = "asc"
    desc = "desc"

class ProductResponse(BaseModel):
    """Producto del catálogo."""
    id: int
    name: str = Field(..., description="Nombre del producto")
    price: float = Field(..., gt=0, description="Precio en EUR")
    category: str

@app.get("/products/{product_id}", response_model=ProductResponse)
async def get_product(
    product_id: int = Path(..., ge=1, description="ID del producto"),
):
    """Obtiene un producto por su ID.

    Devuelve toda la información del producto incluyendo precio y categoría.
    """
    ...

@app.get("/products", response_model=list[ProductResponse])
async def list_products(
    category: str | None = Query(None, description="Filtrar por categoría"),
    sort: SortOrder = Query(SortOrder.asc, description="Orden de resultados"),
    limit: int = Query(20, ge=1, le=100, description="Resultados por página"),
):
    """Lista productos con filtros opcionales."""
    ...

En Laravel, documentar una API requiere herramientas externas:

• Scribe: Genera documentación a partir de anotaciones PHPDoc y peticiones de ejemplo. Requiere configurar y mantener las anotaciones manualmente.
• Scramble (2024): Lo más cercano a FastAPI en el mundo Laravel: analiza el código de controladores, FormRequests y API Resources para generar documentación OpenAPI automáticamente. Es una mejora enorme, pero aún no alcanza la integración nativa de FastAPI.
• L5-Swagger: Requiere escribir anotaciones Swagger/OpenAPI manualmente en los docblocks PHP.

La documentación automática de FastAPI no es solo una comodidad: es una ventaja competitiva real en equipos donde el frontend y el backend trabajan en paralelo. Los desarrolladores frontend pueden consultar /docs para ver todos los endpoints disponibles, probarlos y generar tipos TypeScript automáticamente.

ORM: Eloquent maduro y elegante vs SQLAlchemy potente pero verboso

FastAPI no incluye ORM, pero en la práctica casi todos los proyectos FastAPI usan SQLAlchemy (el ORM más popular de Python) o SQLModel (creado por el propio Sebastián Ramírez como puente entre Pydantic y SQLAlchemy). Comparemos con Eloquent.

Eloquent (Laravel) es un ORM Active Record integrado en el framework. Cada modelo es una clase ligera que hereda de Model y ya tiene acceso a todas las operaciones CRUD, relaciones, scopes, eventos y factories:

// Definir un modelo: mínimo código necesario
class Post extends Model
{
    protected $fillable = ['title', 'body', 'user_id'];
    protected $casts = ['published_at' => 'datetime'];

    public function user(): BelongsTo
    {
        return $this->belongsTo(User::class);
    }

    public function tags(): BelongsToMany
    {
        return $this->belongsToMany(Tag::class);
    }

    public function scopePublished(Builder $query): void
    {
        $query->whereNotNull('published_at');
    }
}

// Uso: expresivo y fluido
$posts = Post::published()
    ->with(['user', 'tags'])
    ->where('created_at', '>', now()->subMonth())
    ->orderByDesc('published_at')
    ->paginate(15);

SQLAlchemy 2.0 (Python) es un ORM Data Mapper mucho más explícito y configurable. Es extremadamente potente pero requiere más código para operaciones que en Eloquent son una línea:

from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, ForeignKey, Table
from sqlalchemy.orm import DeclarativeBase, relationship, Mapped, mapped_column
from datetime import datetime

class Base(DeclarativeBase):
    pass

# Tabla intermedia many-to-many
post_tags = Table(
    "post_tags", Base.metadata,
    Column("post_id", ForeignKey("posts.id"), primary_key=True),
    Column("tag_id", ForeignKey("tags.id"), primary_key=True),
)

class Post(Base):
    __tablename__ = "posts"

    id: Mapped[int] = mapped_column(primary_key=True)
    title: Mapped[str] = mapped_column(String(200))
    body: Mapped[str] = mapped_column(String)
    user_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("users.id"))
    published_at: Mapped[datetime | None]
    created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(default=datetime.utcnow)

    user: Mapped["User"] = relationship(back_populates="posts")
    tags: Mapped[list["Tag"]] = relationship(secondary=post_tags)

# Uso: más explícito
from sqlalchemy import select
from sqlalchemy.orm import selectinload

stmt = (
    select(Post)
    .where(Post.published_at.isnot(None))
    .where(Post.created_at > datetime.utcnow() - timedelta(days=30))
    .options(selectinload(Post.user), selectinload(Post.tags))
    .order_by(Post.published_at.desc())
    .limit(15).offset(0)
)
posts = (await session.execute(stmt)).scalars().all()

SQLModel, creado por el mismo autor de FastAPI, intenta combinar lo mejor de ambos mundos: usa la sintaxis de Pydantic para definir modelos que son simultáneamente modelos SQLAlchemy y esquemas de validación. Es más conciso que SQLAlchemy puro, pero aún está madurando.

Otra alternativa popular es Tortoise ORM, un ORM async-first inspirado en Django ORM, con una sintaxis más familiar para desarrolladores que vienen de frameworks como Laravel o Django.

Veredicto ORM: Eloquent es significativamente más productivo para el 90% de operaciones habituales: menos código, convenciones claras, relaciones expresivas, factories para testing, migraciones con Artisan. SQLAlchemy es más potente y flexible para consultas complejas y tiene mejor soporte async, pero requiere más código y configuración. En un proyecto FastAPI, configurar la capa de base de datos es uno de los pasos que más tiempo consume, mientras que en Laravel es prácticamente automático.

Rendimiento: FastAPI es uno de los frameworks más rápidos del ecosistema web

El rendimiento es una de las razones principales por las que FastAPI ha ganado popularidad explosiva. Según los benchmarks de TechEmpower Framework Benchmarks y pruebas independientes, FastAPI se posiciona consistentemente entre los frameworks más rápidos, superando a la gran mayoría de frameworks de Python, Ruby, PHP y muchos de Java:

• FastAPI (Uvicorn + uvloop): ~15.000-30.000 req/s en JSON serialization, dependiendo del hardware. En configuraciones con múltiples workers, puede superar las 50.000 req/s.
• Starlette (base de FastAPI): ~20.000-35.000 req/s (FastAPI añade overhead de validación Pydantic).
• Express (Node.js): ~15.000-25.000 req/s.
• Go (Gin/Echo): ~30.000-80.000 req/s.
• Laravel sin Octane: ~1.500-2.500 req/s.
• Laravel con Octane (Swoole): ~5.000-8.000 req/s.
• Django (Gunicorn): ~2.000-4.000 req/s.

¿Por qué FastAPI es tan rápido? Tres razones principales:

• ASGI + uvloop: El servidor Uvicorn usa uvloop, una implementación del event loop de asyncio escrita en Cython que es 2-4x más rápida que la implementación estándar. ASGI permite manejar miles de conexiones concurrentes con pocos recursos.
• Starlette: La capa HTTP subyacente está extremadamente optimizada. Las rutas se resuelven en tiempo constante usando un router eficiente.
• Pydantic v2: Desde Pydantic v2 (2023), el core de validación está escrito en Rust (usando pydantic-core), lo que hace la serialización/deserialización JSON hasta 17x más rápida que la v1.

Sin embargo, es crucial entender que los benchmarks sintéticos no reflejan el rendimiento real de una aplicación. En un endpoint que hace 3 consultas a la base de datos, llama a una API externa y procesa los resultados, la diferencia entre FastAPI y Laravel con Octane se reduce drásticamente, porque el cuello de botella es la I/O, no el framework. Dicho esto, en aplicaciones con alta concurrencia (miles de conexiones simultáneas), WebSockets intensivos o streaming de datos, el modelo async-first de FastAPI tiene una ventaja estructural real.

Consumo de memoria: FastAPI con Uvicorn tiene un footprint de memoria muy reducido (~30-50 MB para una aplicación típica). Laravel con Octane consume más (~80-150 MB) porque mantiene toda la aplicación PHP en memoria. Sin Octane, cada worker PHP consume ~20-40 MB pero se multiplica por el número de workers.

Ecosistema: Laravel todo incluido vs FastAPI "trae tu propia aventura"

Aquí es donde la diferencia entre un framework full-stack y un micro-framework de APIs se hace más evidente.

Laravel viene con baterías incluidas. Al instalar Laravel, tienes acceso inmediato a:

• Eloquent ORM: Base de datos con migraciones, seeders, factories, relaciones.
• Blade: Motor de plantillas con componentes, layouts, slots.
• Auth: Breeze, Jetstream, Fortify, Sanctum, Passport.
• Queue: Colas con Redis, SQS, database. Horizon para monitorización.
• Mail: Envío de emails con Mailables, Markdown templates, drivers (SMTP, Mailgun, SES, Postmark).
• Notifications: Notificaciones por email, SMS (Vonage), Slack, broadcast y database.
• Broadcasting: Eventos en tiempo real con Reverb, Pusher o Ably.
• Storage: Abstracción de archivos con drivers local, S3, GCS.
• Cache: Redis, Memcached, file, database, DynamoDB.
• Testing: PHPUnit/Pest con mocks, factories, assertions HTTP.
• Scheduler: Programación de tareas cron desde código PHP.
• Artisan CLI: Generación de código, migraciones, tinker (REPL).
• Rate Limiting: Integrado con configuración fluida.
• Encryption: Encriptación AES-256-CBC con rotación de claves.

FastAPI viene con lo mínimo imprescindible para servir APIs rápidas. Para cualquier funcionalidad adicional, necesitas elegir, instalar y configurar paquetes de terceros:

• ORM: SQLAlchemy, SQLModel, Tortoise ORM o encode/databases.
• Migraciones: Alembic (para SQLAlchemy) o Aerich (para Tortoise).
• Autenticación: fastapi-users, python-jose (JWT), passlib (hashing), OAuth2 manual.
• Colas: Celery + Redis/RabbitMQ, ARQ, Dramatiq, Huey.
• Email: fastapi-mail, o directamente smtplib/aiosmtplib.
• Caché: aiocache, fastapi-cache2, o Redis directo con aioredis.
• Admin panel: SQLAdmin, FastAPI Admin, Starlette Admin.
• Rate limiting: slowapi, o implementación manual con Redis.
• CORS: CORSMiddleware incluido (heredado de Starlette).
• Archivos estáticos: Starlette StaticFiles (incluido) o S3 con boto3.
• Testing: pytest + httpx (TestClient incluido).

Esta diferencia no es necesariamente negativa para FastAPI. La libertad de elegir cada componente tiene ventajas: puedes usar exactamente lo que necesitas, sin cargar con funcionalidades que no usas. Un microservicio FastAPI que solo sirve datos JSON puede tener un footprint minúsculo. Pero para proyectos grandes con muchas funcionalidades, ensamblar todo manualmente puede ser tedioso y propenso a incompatibilidades entre librerías.

En el ecosistema más amplio, FastAPI se beneficia del inmenso catálogo de PyPI (más de 500.000 paquetes) que incluye todo el universo de Python, desde web scraping (beautifulsoup4, scrapy) hasta generación de PDFs (reportlab, weasyprint), pasando por procesamiento de imágenes (Pillow), criptografía (cryptography) y, por supuesto, el ecosistema de data science y machine learning.

Machine Learning y Data Science: la ventaja estratégica de FastAPI

Si hay un área donde FastAPI tiene una ventaja absoluta e inalcanzable sobre Laravel, es en la integración con el ecosistema de machine learning y ciencia de datos de Python.

Python es el lenguaje dominante en IA/ML. Librerías como NumPy, Pandas, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI SDK y spaCy son todas Python-first. FastAPI se integra naturalmente con todas ellas porque comparten el mismo lenguaje y runtime.

Un caso de uso típico es servir un modelo de ML como API:

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import joblib
import numpy as np

app = FastAPI()

# Cargar modelo entrenado al iniciar la app
model = joblib.load("models/price_predictor.pkl")
scaler = joblib.load("models/scaler.pkl")

class PredictionRequest(BaseModel):
    bedrooms: int
    bathrooms: int
    sqft: float
    location_score: float

class PredictionResponse(BaseModel):
    predicted_price: float
    confidence: float

@app.post("/predict", response_model=PredictionResponse)
async def predict_price(data: PredictionRequest):
    features = np.array([[
        data.bedrooms, data.bathrooms,
        data.sqft, data.location_score
    ]])
    scaled = scaler.transform(features)
    prediction = model.predict(scaled)[0]
    confidence = model.predict_proba(scaled).max()
    return PredictionResponse(
        predicted_price=round(prediction, 2),
        confidence=round(confidence, 4)
    )

Este patrón es imposible de replicar de forma nativa en Laravel/PHP. No existen equivalentes maduros de NumPy, scikit-learn o TensorFlow en PHP. La única opción con Laravel sería llamar a un servicio Python externo (lo cual añade latencia y complejidad) o usar ONNX Runtime para cargar modelos exportados (con soporte limitado).

FastAPI es la opción preferida en la industria de ML para servir modelos en producción. Empresas como Uber, Netflix, Microsoft y Explosion AI (creadores de spaCy) usan FastAPI para sus APIs de ML. La combinación de alto rendimiento, validación automática de inputs/outputs con Pydantic, documentación auto-generada y compatibilidad directa con el ecosistema de data science hace de FastAPI la elección natural para MLOps y backends de IA.

Otros casos de uso donde FastAPI brilla con Python:

• Procesamiento de lenguaje natural (NLP): Integración directa con Hugging Face, spaCy, NLTK.
• Computer vision: OpenCV, Pillow, detección de objetos con YOLO.
• Generación de texto con LLMs: LangChain, LlamaIndex, OpenAI SDK para chatbots y asistentes.
• Análisis de datos en tiempo real: Pandas para transformaciones, Plotly/Matplotlib para gráficos.
• Pipelines de datos: Apache Airflow, Prefect, Luigi: todos en Python.

Mercado laboral: FastAPI crece rápido, Laravel domina en volumen

El mercado laboral para ambas tecnologías tiene perfiles muy diferentes.

En España (datos 2024-2025):

• Laravel: Entre 800-1.200 ofertas activas mensuales que mencionan Laravel en InfoJobs, LinkedIn y otras plataformas. Es el framework PHP más demandado. Los salarios medios oscilan entre 28.000-35.000 EUR (junior), 35.000-48.000 EUR (mid) y 48.000-65.000 EUR (senior) en Madrid y Barcelona. Laravel domina en agencias digitales, consultoras, startups y empresas SaaS.
• FastAPI: Entre 100-250 ofertas activas mensuales que mencionan FastAPI específicamente, pero creciendo rápidamente año a año (se ha triplicado desde 2022). Los salarios tienden a ser superiores: 32.000-40.000 EUR (junior), 40.000-55.000 EUR (mid) y 55.000-75.000 EUR (senior), debido a la asociación con roles de backend especializado, data engineering y ML. FastAPI aparece sobre todo en startups tech, fintech, empresas de IA y scale-ups internacionales.

A nivel global (datos Stack Overflow Survey, LinkedIn, Indeed 2024):

• FastAPI ha sido uno de los frameworks con mayor crecimiento en los últimos 3 años. En la encuesta de Stack Overflow 2024, FastAPI es el tercer framework web más amado (tras Phoenix y Astro) con un 74% de satisfacción.
• En EE.UU., los salarios para ingenieros FastAPI oscilan entre 120.000-200.000 USD, especialmente en roles que combinan backend + ML. Los salarios para Laravel en EE.UU. rondan los 80.000-140.000 USD.
• Python como lenguaje tiene mucha más demanda que PHP a nivel global, lo que hace que aprender FastAPI te abra puertas a un ecosistema laboral más amplio (data engineering, DevOps, ML, backend).

Perfil de empresa típico:

• Empresas que buscan Laravel: Agencias web, consultoras de desarrollo, startups early-stage, empresas SaaS pequeñas/medianas, e-commerce, proyectos de administración interna.
• Empresas que buscan FastAPI: Startups tech, empresas de IA/ML, fintech, plataformas de datos, scale-ups, empresas que necesitan APIs de alto rendimiento o microservicios especializados.

Trabajo remoto: FastAPI abre más puertas a trabajo remoto internacional, especialmente en empresas americanas e inglesas que contratan backend Python seniors en Europa. Laravel tiene un mercado remoto fuerte en Latam y agencias europeas.

Cuándo usar cada uno: la guía definitiva

La elección entre Laravel y FastAPI depende fundamentalmente del tipo de proyecto y de las habilidades del equipo. Estas son las recomendaciones detalladas:

Elige Laravel si:

• Necesitas una aplicación web completa con frontend, autenticación, panel de admin, formularios, sesiones y base de datos.
• Tu equipo domina PHP y quiere máxima productividad con un framework que toma decisiones por ti.
• Desarrollas SaaS, MVPs, CRMs, e-commerce, dashboards o plataformas de gestión.
• Necesitas autenticación avanzada (2FA, OAuth, API tokens, equipos) sin ensamblar paquetes.
• Quieres UI reactiva sin JavaScript complejo (Livewire + Alpine.js).
• Necesitas colas, scheduling, broadcasting, emails y notificaciones integrados.
• Valoras un ecosistema educativo excepcional (Laracasts, documentación, comunidad en español).
• Necesitas hosting económico o compatibilidad con shared hosting PHP.
• Tu proyecto necesita un panel de administración rápido (Filament es espectacular).
• Trabajas en una agencia que gestiona múltiples proyectos web con clientes diversos.

Elige FastAPI si:

• Necesitas construir APIs puras de alto rendimiento (REST o GraphQL) sin UI renderizada en servidor.
• Tu proyecto es un microservicio que solo recibe y devuelve JSON.
• Necesitas máximo rendimiento con alta concurrencia y conexiones simultáneas (WebSockets, SSE, streaming).
• Tu proyecto involucra machine learning, data science o procesamiento de datos con Python.
• Necesitas documentación de API auto-generada (Swagger/OpenAPI) sin esfuerzo adicional.
• Tu equipo domina Python y los type hints.
• Estás construyendo el backend de una SPA o mobile app donde solo necesitas una API JSON.
• Necesitas validación automática y type-safe de requests y responses con Pydantic.
• Tu arquitectura es microservicios donde cada servicio hace una cosa y la hace bien.
• Necesitas servir modelos de ML, chatbots, sistemas de recomendación o pipelines de NLP.

Usa ambos juntos si:

• Tienes una app web completa en Laravel que necesita un microservicio de ML o procesamiento pesado de datos.
• Tu equipo tiene developers PHP y Python y quieres aprovechar las fortalezas de cada lenguaje.
• Necesitas migrar gradualmente funcionalidades de alto rendimiento a un servicio Python sin reescribir todo.
• Tu arquitectura separa el BFF (Backend for Frontend) en Laravel del core de datos/ML en FastAPI.

Deploy y operaciones en producción

El deploy y las operaciones en producción difieren significativamente entre ambos frameworks.

Laravel tiene un ecosistema de deploy muy maduro:

• Laravel Forge: Servicio oficial que provisiona y gestiona servidores en DigitalOcean, Linode, AWS, Hetzner. Configura Nginx, PHP-FPM, SSL, colas, schedulers y deployments automáticos. Desde 12 USD/mes.
• Laravel Vapor: Serverless en AWS Lambda. Escala automáticamente a miles de instancias. Ideal para tráfico impredecible. Desde 39 USD/mes.
• Shared hosting: Laravel puede funcionar en hostings PHP económicos (desde 3 EUR/mes) aunque no es recomendable para producción seria.
• Docker: Laravel Sail proporciona un entorno Docker preconfigurado para desarrollo, fácilmente adaptable a producción.
• Ploy: Plataforma de deploy por el equipo de Laravel, simplifica el proceso al máximo.

FastAPI se despliega típicamente con Docker y servidores ASGI:

• Docker + Uvicorn: El método más común. Un Dockerfile con Python, las dependencias y uvicorn main:app. Ligero y reproducible.
• Gunicorn + Uvicorn workers: Para producción, Gunicorn como process manager con workers Uvicorn para aprovechar múltiples cores.
• AWS Lambda (Mangum): Adaptador que permite correr FastAPI en Lambda. Menos integrado que Vapor pero funcional.
• Railway, Render, Fly.io: Plataformas PaaS que detectan automáticamente apps FastAPI y las despliegan con un git push.
• Kubernetes: Para aplicaciones grandes, FastAPI se despliega bien en clusters K8s gracias a su arranque rápido y bajo consumo de memoria.

Monitorización y observabilidad: Laravel tiene Telescope (debug), Pulse (métricas en tiempo real) y Horizon (colas) como herramientas oficiales. FastAPI se integra con herramientas genéricas de Python como Prometheus (métricas), Sentry (errores), OpenTelemetry (tracing distribuido) y Loguru (logging estructurado). Ambos ecosistemas son maduros, pero Laravel ofrece una experiencia más integrada y visualmente atractiva.

Testing: dos enfoques excelentes

Ambos frameworks tienen un soporte de testing excelente, pero con herramientas y estilos diferentes.

Laravel con Pest (el framework de testing moderno del ecosistema Laravel) ofrece una experiencia de testing expresiva y productiva:

// tests/Feature/UserApiTest.php
it('creates a user with valid data', function () {
    $response = $this->postJson('/api/users', [
        'name'  => 'Carlos',
        'email' => 'carlos@example.com',
        'age'   => 30,
    ]);

    $response
        ->assertStatus(201)
        ->assertJson(['name' => 'Carlos'])
        ->assertJsonStructure(['id', 'name', 'email', 'created_at']);

    $this->assertDatabaseHas('users', ['email' => 'carlos@example.com']);
});

it('rejects invalid email', function () {
    $this->postJson('/api/users', [
        'name'  => 'Carlos',
        'email' => 'not-an-email',
    ])->assertStatus(422)
      ->assertJsonValidationErrors(['email']);
});

FastAPI con pytest y el TestClient integrado (basado en httpx):

# tests/test_users.py
from fastapi.testclient import TestClient
from app.main import app
import pytest

client = TestClient(app)

def test_create_user_valid():
    response = client.post("/users", json={
        "name": "Carlos",
        "email": "carlos@example.com",
        "age": 30,
    })
    assert response.status_code == 201
    data = response.json()
    assert data["name"] == "Carlos"
    assert "id" in data
    assert "created_at" in data

def test_create_user_invalid_email():
    response = client.post("/users", json={
        "name": "Carlos",
        "email": "not-an-email",
    })
    assert response.status_code == 422
    assert any(
        e["loc"] == ["body", "email"]
        for e in response.json()["detail"]
    )

# Tests async
@pytest.mark.anyio
async def test_create_user_async():
    from httpx import AsyncClient, ASGITransport
    async with AsyncClient(
        transport=ASGITransport(app=app),
        base_url="http://test"
    ) as ac:
        response = await ac.post("/users", json={...})
        assert response.status_code == 201

Ambos enfoques son potentes. Laravel destaca por las factories para generar datos de prueba, los assertions de base de datos (assertDatabaseHas), los mocks de servicios y la integración con queues y notificaciones. FastAPI destaca por la velocidad de ejecución de tests (pytest es muy rápido), el soporte nativo para tests async y la integración con el ecosistema de testing de Python (pytest-cov, hypothesis, factory_boy).