Una alternativa a ChatGPT privada y autoalojada para toda tu empresa.
Tu gente ya usa ChatGPT, a menudo con datos que nunca deberían salir de la empresa. Loadcore te permite ejecutar modelos abiertos como gpt-oss, Qwen y Gemma en servidores GPU que controlas, y dar a cada equipo el mismo tipo de chat y API al que está acostumbrado.
Por qué las empresas buscan una alternativa a ChatGPT
ChatGPT hizo la IA útil para todos en la empresa. También creó tres problemas que aparecen en cuanto el área jurídica, de seguridad o de finanzas lo mira de cerca:
- Los datos salen del edificio. Contratos, registros de clientes, código fuente y estrategia interna acaban en prompts que se procesan en infraestructura ajena.
- Los costes crecen con la plantilla y el uso. Las suscripciones por puesto y las facturas de API por token aumentan con cada nuevo usuario y cada nueva integración.
- No controlas el modelo. Los modelos se actualizan, se retiran o se limitan según el calendario del proveedor, no el tuyo.
Una alternativa autoalojada resuelve los tres problemas llevando la inferencia a hardware que controlas.
Qué te da Loadcore
Loadcore es una plataforma de gestión de LLM autoalojados. Tiene tres partes:
- Loadcore Agent es un único binario que inicias en cada servidor GPU. Instala llama.cpp, descarga modelos de Hugging Face y sirve una API compatible con OpenAI en tu propia red.
- Loadcore Console es donde trabaja tu equipo. Los administradores registran servidores, descargan modelos e inician instancias. Los miembros chatean con los modelos que tienen permitidos y crean claves de API personales.
- La API de Loadcore es el plano de control gestionado que registra servidores, modelos, departamentos y claves. Nunca hace de proxy de la inferencia.
El resultado se parece a ChatGPT para tus usuarios, pero cada prompt y cada respuesta se quedan en tus servidores.
Elige los modelos abiertos que encajan con tu trabajo
No estás atado a un solo modelo. Opciones habituales:
| Caso de uso | Modelo | Cabe en |
|---|---|---|
| Asistente general | Qwen3.8 27B | una GPU de 24 a 48 GB |
| Razonamiento y análisis | gpt-oss 120B | una GPU de 80 GB |
| Agentes de programación | Qwen3 Coder Next | una GPU de 64 a 80 GB |
| Calidad de frontera | GLM-5.3 | un servidor multi-GPU |
Ejecuta modelos distintos en servidores distintos, o el mismo modelo en varios servidores para más rendimiento. Consulta todas las guías de modelos con los requisitos de VRAM y los ajustes recomendados.
Decide quién accede a qué modelo
Los miembros pertenecen a departamentos y a cada departamento se le conceden modelos concretos. Ingeniería puede tener el modelo de programación, Legal el modelo de razonamiento grande y todos el asistente general. Cada petición lleva una clave personal y el agente la comprueba en tu servidor antes de ejecutar nada.
Compara el coste
Un servidor GPU cuesta lo mismo si lo usan diez o mil personas. Para una empresa con cientos de usuarios, eso suele salir mejor que pagar por puesto o por token. Introduce tus propias cifras en la calculadora de costes de LLM.
Empieza ya
Registra tu primer servidor en la consola, inicia el agente con un comando y descarga un modelo. La mayoría de los equipos sirven su primer modelo privado el mismo día. La documentación explica cada paso.
Preguntas frecuentes
¿Un modelo autoalojado es tan bueno como ChatGPT?
Para la mayor parte del trabajo diario de una empresa, como redactar, resumir, traducir, responder preguntas sobre documentos y escribir código, los modelos abiertos actuales como gpt-oss 120B, Qwen3.8 y GLM-5.3 se acercan lo suficiente como para que los usuarios rara vez noten la diferencia. Y como el modelo se ejecuta en tu hardware, puedes cambiar a un modelo abierto más nuevo el mismo día en que se publique.
¿Siguen funcionando nuestras herramientas actuales?
Sí, si hablan la API de OpenAI. Apunta la URL base a tu Loadcore Agent y usa una clave personal sk-lc-. Los SDK de OpenAI, LangChain, Continue, aider, opencode y curl funcionan así.
¿Ve Loadcore nuestros prompts?
No. Las peticiones de inferencia van de tus herramientas directamente al agente de tu propio servidor. El plano de control de Loadcore solo recibe latidos, progreso de descargas, estado de instancias y comprobaciones de claves de API.
¿Qué hardware necesitamos?
Un servidor Linux con una GPU compatible con llama.cpp. Una sola tarjeta de 24 a 48 GB ejecuta modelos de tamaño medio potentes, una sola tarjeta de 80 GB ejecuta gpt-oss 120B, y varios servidores pueden compartir un modelo mayor a través de tu red local.
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.
Compara lo que pagas hoy en suscripciones de IA y APIs por token con el coste fijo de ejecutar LLM abiertos en tus propios servidores GPU. Introduce tus cifras.
Pon en marcha tu primer modelo hoy.
Registra un servidor GPU, descarga un modelo abierto y entrega a tu equipo una clave API.