IA local vs. costos de API
Qué cubre este artículo
- Cómo comparar los costos entre IA local y APIs en la nube.
- Factores que influyen en los costos: adquisición, operación, escalabilidad, mantenimiento.
- Cómo calcular el punto de equilibrio a partir del cual la IA local resulta rentable.
- Cuándo la IA local es más barata y cuándo la API lo es.
- Ejemplos prácticos para diferentes escenarios de uso y perfiles de carga.
Introducción: IA local vs. costos de API explicado
IA local y APIs en la nube son dos formas de utilizar modelos de lenguaje. Las APIs en la nube como OpenAI, Anthropic o Google son sencillas: pagas por token, sin configuración, sin hardware. La IA local con Ollama es más compleja: compras hardware, instalas software, mantienes el sistema. Pero no pagas por token.
Este artículo está dirigido a usuarios que quieren evaluar económicamente la IA y están decidiendo si operarla localmente o en la nube. Deberías entender qué es IA local y cómo funciona Ollama.
¿Por qué necesito este comparativo?
Imagina que quieres introducir IA en tu empresa. Puedes usar ChatGPT por 20 euros por usuario al mes, o comprar una máquina por 2000 euros y ejecutar Ollama. ¿Cuál es más barato? La respuesta depende del uso: con poco volumen, la API es más barata; con mucho volumen, la IA local es más barata.
La decisión equivocada cuesta dinero. Si compras IA local y la usas poco, pagas hardware que está inactivo. Si usas la API con mucho volumen, los costos se disparan.
IA local vs. costos de API resumido
Las APIs en la nube cobran por token: pagas por cada token de entrada y salida. La IA local cuesta hardware único y electricidad continua: pagas independientemente del uso. El punto de equilibrio es el volumen de uso a partir del cual la IA local resulta más barata.
La idea central es simple: API es pago por uso, IA local es tarifa plana.
¿Para quién es este comparativo?
- Responsables de decisiones, que introducen IA en la empresa y quieren comparar costos.
- Self-hosters, que quieren saber si su inversión se justifica.
- Desarrolladores, que evalúan costos de API contra hardware local.
- Equipos, que planifican presupuestos para IA.
Conocimientos previos en IA local y APIs en la nube son útiles.
Términos clave sobre costos
- IA local - IA en tu propio hardware. Útil cuando: quieres independencia.
- API en la nube - IA como servicio, facturación por token. Útil cuando: necesitas comenzar rápidamente.
- Token - Unidad de texto, aproximadamente 4 caracteres. Útil cuando: es la unidad de facturación en APIs.
- Punto de equilibrio - Volumen de uso a partir del cual la IA local es más barata. Útil como: ayuda para tomar decisiones.
- VRAM - Memoria de vídeo de la GPU. Útil cuando: determina qué modelos puedes ejecutar localmente.
- Cuantización - Reducción del tamaño del modelo. Útil cuando: quieres ejecutar modelos más grandes con hardware limitado.
- Costos de electricidad - Gastos continuos para IA local. Útil como: factor principal de costo además de la adquisición.
- Ollama - Servidor de modelos local. Útil como: software para IA local.
Factores de costo en el comparativo
Costos de API en la nube
Las APIs en la nube facturan por token. Los precios varían según el modelo y el proveedor:
| Proveedor | Modelo | Entrada (por 1M Token) | Salida (por 1M Token) |
|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4o | 5 $ | 15 $ |
| OpenAI | GPT-4o-mini | 0,15 $ | 0,60 $ |
| Anthropic | Claude 3.5 Sonnet | 3 $ | 15 $ |
| Anthropic | Claude 3 Opus | 15 $ | 75 $ |
| Gemini 1.5 Pro | 1,25 $ | 5 $ | |
| Gemini 1.5 Flash | 0,075 $ | 0,30 $ |
Además, pueden aplicarse costos por:
- Fine-tuning (entrenamiento por hora)
- Embeddings (por token)
- Generación de imágenes (por imagen)
- Function calling (incluido, pero los tokens cuentan)
- Almacenamiento para asistentes (por día)
Costos de IA local
La IA local tiene costos de adquisición únicos y costos operativos continuos:
Adquisición única:
| Configuración | Hardware | Precio (aprox.) |
|---|---|---|
| Básico | RTX 3060 12GB + PC | 800-1200 € |
| Intermedio | RTX 4070 12GB + PC | 1200-1800 € |
| Rendimiento | RTX 4090 24GB + PC | 2500-3500 € |
| Workstation | 2x RTX 4090 + PC | 5000-7000 € |
| Mac Mini M4 | 64GB Memoria unificada | 2000-2500 € |
| Mac Studio M2 Ultra | 192GB Memoria unificada | 8000-10000 € |
Costos continuos:
| Factor | Costo (aprox.) |
|---|---|
| Electricidad (300W, 24/7) | 30-50 €/mes |
| Electricidad (700W, 8h/día) | 20-35 €/mes |
| Internet | 20-40 €/mes |
| Mantenimiento (depreciación) | 50-100 €/mes |
| Electricidad de energía solar | 0-10 €/mes |
Cálculo del punto de equilibrio
Ejemplo 1: Usuario individual, uso moderado
Usuario: 1 persona, 100.000 tokens por día (aprox. 75.000 palabras).
API en la nube (GPT-4o):
- Entrada: 70.000 tokens/día × 30 = 2,1M tokens/mes × 5 $/M = 10,50 $
- Salida: 30.000 tokens/día × 30 = 0,9M tokens/mes × 15 $/M = 13,50 $
- Total: 24 $/mes ≈ 22 €
IA local (RTX 4070, 8h/día):
- Adquisición: 1500 €
- Electricidad: 25 €/mes
- Depreciación (3 años): 42 €/mes
- Total: 67 €/mes
Punto de equilibrio: Con 22 €/mes en costos de API, la IA local no se justifica. El hardware cuesta 67 €/mes, la API 22 €/mes.
Ejemplo 2: Equipo, uso intenso
Usuario: 10 personas, 500.000 tokens por día cada una.
API en la nube (GPT-4o):
- Entrada: 350.000 tokens/día × 30 × 10 = 105M tokens/mes × 5 $/M = 525 $
- Salida: 150.000 tokens/día × 30 × 10 = 45M tokens/mes × 15 $/M = 675 $
- Total: 1200 $/mes ≈ 1100 €
IA local (2x RTX 4090, 24/7):
- Adquisición: 6000 €
- Electricidad: 50 €/mes
- Depreciación (3 años): 167 €/mes
- Total: 217 €/mes
Punto de equilibrio: Con 1100 €/mes en costos de API, la IA local es significativamente más barata. Se alcanza el equilibrio en aprox. 6 meses.
Ejemplo 3: Flujos de agentes, uso muy intenso
Usuario: Sistema de agentes, 5M tokens por día.
API en la nube (GPT-4o):
- Entrada: 3,5M tokens/día × 30 = 105M tokens/mes × 5 $/M = 525 $
- Salida: 1,5M tokens/día × 30 = 45M tokens/mes × 15 $/M = 675 $
- Total: 1200 $/mes ≈ 1100 €
API en la nube (GPT-4o-mini):
- Entrada: 105M × 0,15 $/M = 15,75 $
- Salida: 45M × 0,60 $/M = 27 $
- Total: 42,75 $/mes ≈ 39 €
IA local (Mac Studio M2 Ultra, 24/7):
- Adquisición: 9000 €
- Electricidad: 30 €/mes
- Depreciación (3 años): 250 €/mes
- Total: 280 €/mes
Punto de equilibrio: Contra GPT-4o, lo local es más barato. Contra GPT-4o-mini, la API es más barata.
Ejemplo práctico: Cuándo es más barato cada opción
Escenario 1: Uso ocasional
Usas IA ocasionalmente, quizá 10.000 tokens por día. La API en la nube es más barata. Los costos son mínimos, sin hardware necesario.
Escenario 2: Uso regular, usuario individual
Usas IA diariamente, 100.000 tokens por día. La API en la nube es más barata, especialmente con modelos económicos como GPT-4o-mini o Gemini Flash.
Escenario 3: Equipo, uso intenso
10 personas usan IA intensamente, 5M tokens diarios en total. La IA local es más barata. El punto de equilibrio se alcanza en pocos meses.
Escenario 4: Flujos de trabajo con agentes, 24/7
Los agentes ejecutan 24/7 y generan millones de tokens diarios. La IA local es considerablemente más económica. Los costos de API se dispararían.
Escenario 5: Protección de datos crítica
Procesas datos sensibles que no pueden ir a la nube. La IA local es la única opción, independientemente del costo.
Costos ocultos
Cloud API
- Fuga de datos: Los datos sensibles van al proveedor.
- Vendor lock-in: Cambiar de proveedor requiere esfuerzo considerable.
- Aumentos de precio: El proveedor puede subir sus tarifas.
- Rate-limits: Con alto volumen, tu acceso puede ser limitado.
- Interrupciones: El proveedor puede fallar, tú no tienes control.
IA local
- Mantenimiento: Actualizaciones, drivers, gestión de modelos.
- Cortes de energía: Sin electricidad, no hay operación de IA.
- Fallo de hardware: La GPU puede dejar de funcionar.
- Espacio y ruido: El hardware ocupa lugar y genera ruido.
- Conocimiento técnico: Necesitas a alguien que administre el sistema.
Errores típicos en el cálculo de costos
- Olvidas los costos de energía: La IA local consume electricidad, especialmente en operación 24/7.
- Ignoras la depreciación: El hardware tiene una vida útil, planifica la amortización.
- No consideras aumentos de precios en APIs: Los proveedores pueden cambiar tarifas.
- Sobrestimas tu uso: Muchos sobreestiman el consumo y compran hardware demasiado caro.
- Subestimas el tamaño del modelo: Modelos más grandes requieren hardware más potente.
- Subestimas el esfuerzo de mantenimiento: La IA local necesita atención constante.
Enlaces y recursos sobre costos
- Fundamentos de IA local - Qué es IA local.
- Instalar Ollama - Configurar IA local.
- Cuantización - Reducir el tamaño del modelo.
- Calculadora de VRAM - Calcular necesidades de VRAM.
- Calculadora de costos de energía - Calcular costos de electricidad.
- Calculadora de costos en cloud - Calcular costos de API.
- Comprar vs. alquilar GPU - Comparación de hardware.
- Fundamentos de hardware de IA - Entender hardware.
Puntos clave:
- Cloud API cobra por token, IA local cuesta hardware y electricidad.
- El punto de equilibrio depende del volumen de uso.
- Poco uso: API es más económica.
- Mucho uso: IA local es más económica.
- Datos sensibles: IA local es la única opción.
FAQ: IA local vs. Costos de API - Preguntas frecuentes
¿Cuándo es rentable la IA local desde el punto de vista financiero?
¿Cuándo es la API más económica?
¿Cómo calculo el punto de equilibrio?
¿Cuanta energía consume la IA local?
¿Cómo calculo la amortización?
¿Qué modelo puedo ejecutar localmente?
¿Es la IA local mejor para la protección de datos?
¿Es la calidad igual?
¿Puedo combinar ambos enfoques?
¿Cuánto mantenimiento necesita la IA local?
Fuentes y lecturas adicionales
- OpenAI Pricing - Precios actuales de API.
- Anthropic Pricing - Precios de Claude API.
- Ollama - Servidor de modelos local.
- Calculadora de VRAM - Calcular necesidades de VRAM.