La decisión entre correr modelos de IA en tu propia infraestructura o usar APIs cloud (Claude, GPT-**4,**Gemini) es una de las decisiones de arquitectura más importantes cuando se construye sobre IA. Cada opción tiene ventajas claras y casos donde es la elección correcta.
Cuándo elegir LLMs locales
Volúmenes muy altos con coste relevante: a partir de cierto volumen de llamadas a la API, el coste de tokens supera el coste de un servidor con modelo propio. El umbral típico está entre 10.000y 50.000llamadas mensuales dependiendo del modelo.
Datos especialmente sensibles: información médica, datos financieros, secretos comerciales que no quieres que salgan de tu infraestructura. Aunque las APIs grandes (Anthropic, OpenAI) tienen acuerdos de privacidad sólidos, hay sectores donde la regulación o la política interna prohíben enviar datos a terceros.
Latencia crítica: una llamada a una API cloud tiene 200-500ms de latencia de red mínimo. Para aplicaciones de tiempo real (voice agents, asistentes interactivos), un modelo local en el mismo servidor que la aplicación elimina esa latencia.
Independencia de proveedor: no quieres depender de que Anthropic u OpenAI suban precios, cambien políticas o limiten acceso. Con un modelo local, controlas el stack completo.
Cuándo elegir APIs cloud
La mayoría de los casos: para empresas que están empezando con IA, las APIs cloud son la elección correcta el 90% de las veces. Sin infraestructura que mantener, calidad superior a los modelos open source, escalado automático.
Calidad máxima: los modelos top (Claude Opus, GPT-4) tienen una calidad consistentemente superior a los mejores modelos open source. Para tareas donde la calidad es lo más importante (escritura editorial, análisis complejo), la diferencia es relevante.
Equipos pequeños sin perfil técnico: mantener un servidor con Ollama requiere conocimiento técnico. Las APIs cloud son llamar a un endpoint.
El modelo híbrido que más funciona
En BAI Marketing usamos los dos. Tareas críticas en cloud (Claude o GPT-4): contenido editorial, propuestas comerciales, análisis estratégico. Tareas de alto volumen en local (LLaMA en servidor propio): emails de prospección, clasificación de tickets, respuestas a FAQs. La distribución de cargas según importancia y volumen optimiza tanto la calidad como el coste.