LLM local vs. API cloud: privacidad, costes y potencia
Una de las primeras decisiones al implantar IA generativa es dónde vivirá el modelo: en una API cloud (GPT de OpenAI, Claude de Anthropic, Gemini de Google) o en infraestructura propia con modelos open source (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek). No hay respuesta única: hay respuesta para tu caso. Esta es la comparativa que hacemos con cada cliente.
La tabla rápida
| API cloud (GPT, Claude…) | LLM local (Llama, Mistral, Qwen…) | |
|---|---|---|
| Privacidad | Los datos salen a un tercero (con contratos de tratamiento, pero salen) | Nada sale de tu red |
| Coste | Por uso (tokens): ideal para empezar; puede crecer mucho con volumen | Coste fijo (servidor GPU): predecible, imbatible a gran volumen |
| Potencia bruta | Máxima disponible en cada momento | Alta y mejorando cada trimestre; suficiente para la mayoría de casos |
| Puesta en marcha | Días | 1-4 semanas (con GPU adecuada) |
| Dependencia | Cambios de precio, límites y condiciones del proveedor | Ninguna: el modelo es tuyo |
| Cumplimiento | Requiere DPA y valorar transferencias internacionales | RGPD por diseño |
Cuándo recomendamos API cloud
- Pruebas de concepto y MVPs: velocidad máxima, inversión mínima.
- Volumen bajo o irregular: pagar por token sale muy barato a poco uso.
- Tareas frontera: razonamiento complejo, agentes largos, multimodalidad avanzada — los modelos frontera siguen liderando.
- Datos no sensibles o ya anonimizados.
Cuándo recomendamos LLM local
- Datos sensibles: salud, legal, RRHH, financiero, propiedad industrial. Con un LLM local, documentos y conversaciones no salen jamás de tu red — ni para "mejorar el modelo".
- Volumen alto y estable: a partir de cierto uso, el coste por token de las APIs supera con creces el de un servidor GPU propio o alquilado.
- Requisitos de cumplimiento: RGPD estricto, ENS, contratos con cláusulas de residencia de datos.
- Personalización profunda: fine-tuning completo del modelo, que en open source es total.
El estado real de los modelos open source en 2026
La brecha se ha estrechado espectacularmente. Modelos como Llama, Mistral, Qwen o DeepSeek resuelven con solvencia la inmensa mayoría de casos empresariales: RAG sobre documentación, clasificación, extracción, resúmenes, redacción asistida y agentes con herramientas. Donde la frontera cloud aún marca distancia es en razonamiento muy complejo y contextos extremadamente largos — y cada nueva generación abierta recorta meses de ventaja.
Nuestra recomendación habitual: arquitectura híbrida
En la práctica, muchos de nuestros despliegues combinan ambos mundos con un enrutador de peticiones:
- Las consultas con datos sensibles van al LLM local.
- Las tareas frontera sin datos sensibles pueden ir a la API cloud.
- Todo queda registrado y medido: coste, latencia y calidad por ruta.
Así se empieza rápido con cloud, se migra lo sensible a local, y la factura y el riesgo quedan siempre bajo control.