Configuraré tu propio servidor de IA privado en el sitio o en la nube

Reduce tu factura de IA: ejecuta tus propios modelos. Si tu equipo paga por token a OpenAI, Anthropic o Google, un servidor privado de IA suele pagarse solo en unos meses, y tus prompts, documentos y datos de clientes nunca salen del hardware que tú controlas.

Dos maneras de llegar allí, tú eliges:

• EN SITIO: una estación de trabajo o un servidor en rack en tu oficina. Dimensiono la GPU y la RAM para los modelos que necesites y te ayudo a comprar o reutilizar hardware.
• - EN LA NUBE: una instancia de GPU alquilada en OCI, Hetzner, RunPod, o tu proveedor preferido, con la misma configuración privada y sin cargos por token.

Qué despliego:

• Ollama o llama.cpp sirviendo modelos abiertos (Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen, Gemma)
• - Open WebUI para equipo con cuentas de usuario y SSO
• - Endpoint API compatible con OpenAI para que las herramientas existentes sigan funcionando
• - Chat de documentos (RAG) sobre tus archivos, wikis y PDFs
• - Enrutamiento híbrido opcional: primero local, una API en la nube para las preguntas difíciles
• - Monitoreo, copias de seguridad, TLS y un runbook

Nota honesta: los modelos de frontier cloud siguen siendo más fuertes en algunas tareas. Donde triunfo es en la autoalojación: costo privado y predecible, y sin dependencias de proveedores. El paquete Premium empieza con un análisis de costos para que veas los números antes de comprar nada.