¿Cuánto cuesta autoalojar un LLM frente a ChatGPT y Claude?
La IA alojada se factura por usuario y por token, así que la factura crece con cada persona y cada integración. Un servidor GPU cuesta lo mismo si atiende cien peticiones o un millón. Introduce tus propias cifras para ver dónde está el punto de equilibrio de tu empresa.
Calcula tu coste mensual
Los valores por defecto son ejemplos, sustitúyelos por tus propios presupuestos. Un servidor funciona 730 horas al mes. Con hardware propio, reparte el precio de compra a lo largo de su vida útil y suma electricidad y alojamiento. No se incluyen el tiempo del personal ni las tarifas de la plataforma Loadcore.
Cómo funciona la comparación
El coste de la IA alojada es la suma de dos partes:
- Suscripciones: el número de personas con un plan de IA de pago por el precio por puesto.
- Uso de API: los tokens que envían tus aplicaciones e integraciones cada mes por el precio combinado por millón de tokens. La entrada y la salida suelen tener precios distintos, así que usa una media acorde con tu mezcla.
El coste autoalojado es el número de servidores GPU por su coste por hora por 730 horas al mes. Para servidores alquilados, usa la tarifa por hora del proveedor. Para hardware propio, divide el precio de compra entre los meses que esperas usarlo, suma electricidad y alojamiento, y conviértelo a una tarifa por hora.
Por qué la curva favorece el autoalojamiento a escala
El precio de la IA alojada crece de forma lineal: el doble de usuarios, el doble de factura. El coste autoalojado crece por escalones: un servidor más cuando se agota el rendimiento. Cuando un servidor está ocupado buena parte del día, cada petición adicional es prácticamente gratuita.
Por eso el punto de equilibrio es sobre todo una cuestión de utilización. Un servidor parado es caro, un servidor que atiende a todo un departamento es barato.
Mantén la utilización alta
- Comparte un modelo entre equipos. Da acceso a varios departamentos a la misma instancia en lugar de ejecutar un modelo por equipo.
- Ajusta el modelo a la tarea. Un Qwen3.8 27B en una GPU de 24 a 48 GB responde a la mayoría de las preguntas cotidianas. Reserva los modelos grandes como gpt-oss 120B para los equipos que los necesiten.
- Usa modelos de mezcla de expertos. Modelos como Gemma 4 26B A4B activan solo unos pocos miles de millones de parámetros por token y sirven muchos más tokens por segundo que un modelo denso del mismo tamaño.
- Aprovecha las GPU que ya tienes. Las instancias distribuidas combinan la memoria de hasta ocho servidores de tu red local para alojar un modelo mayor.
Siguientes pasos
Descubre cómo se monta una alternativa a ChatGPT autoalojada para toda una empresa, o lee la documentación para registrar tu primer servidor.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos servidores GPU necesitamos?
Depende del modelo y de cuánta gente lo use a la vez. Un único servidor GPU con un modelo de tamaño medio puede dar servicio a un departamento, y añades servidores con el mismo modelo cuando necesitas más rendimiento. Empieza con un servidor, mide el uso en la consola y escala a partir de ahí.
¿Alquilamos o compramos las GPU?
Alquilar por horas es la forma más rápida de empezar y mantiene el coste flexible. Comprar tiene sentido cuando el uso es estable, porque el hardware suele amortizarse con creces durante su vida útil. Loadcore funciona igual en ambos casos y puedes combinarlos.
¿Qué no incluye esta calculadora?
El tiempo del personal, la electricidad y el alojamiento del hardware propio, ni las tarifas de la plataforma Loadcore. Además, los planes alojados difieren en funciones y en calidad de modelo, así que compara lo que realmente necesitas, no solo el precio.
¿De dónde salen las cifras por defecto?
Son ejemplos. El precio de suscripción representa un puesto típico de IA para empresas, el precio por token el precio por token de una mezcla 50/50 de los precios de lista de entrada y salida de GPT-6.1 Sol y Claude Sonnet 5.5 a noviembre de 2026, y el precio del servidor un H200 alquilado por horas. Sustitúyelos por tus propias ofertas.
Da a tu equipo una alternativa a ChatGPT privada en tus propios servidores GPU. Modelos abiertos, API compatible con OpenAI, acceso por departamento y ningún prompt fuera de tu red.
Ejecuta modelos abiertos con gran capacidad de razonamiento y programación en tus propios servidores GPU como alternativa privada a Claude. API compatible con OpenAI, acceso por equipo, sin tarifas por token.
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