Sirve modelos abiertos a tu equipo y a tus aplicaciones desde un solo servidor, con una cuota mensual fija en vez de pagar por token.
*IVA no incluido.
INCLUIDO EN CADA PLAN
Ollama descarga modelos abiertos y los sirve detrás de una API local. Un solo comando pone en marcha Llama, Qwen, Gemma, DeepSeek o gpt-oss. El endpoint del puerto 11434 habla el formato de OpenAI, así que casi todo el código de cliente que ya tienes apunta ahí con solo cambiar la URL. El proyecto tiene licencia MIT.
Open WebUI es la interfaz de chat que viene en la misma plantilla. Se encarga de los accesos, de subir documentos para RAG y de los permisos por grupo. También habla con cualquier backend compatible con OpenAI, así que Ollama no tiene por qué ser lo único que hay detrás. Ejecutar ambos en tu propio VPS mantiene los prompts, los documentos subidos y los pesos de los modelos en un disco que alquilas tú y no un proveedor.
Apunta LangChain o tu propio cliente de Python al puerto 11434 y funciona.
Descarga DeepSeek, Qwen, Gemma o gpt-oss y cambia entre ellos en segundos.
Sube documentos, dale un acceso a cada compañero y decide hasta dónde llega.
Open WebUI le da a cada persona un acceso y una interfaz que ya entiende, mientras el modelo corre en tu servidor. No se envía nada a terceros para entrenar. El administrador decide a qué modelos llega cada grupo.
Apunta LangChain, un servicio en Python o un plugin del IDE a la API de Ollama y cambia la base URL. El mismo código que corría contra un proveedor comercial sigue funcionando. Y la factura deja de crecer con el uso.
Elegir modelo es en realidad una cuestión de memoria. Las builds pequeñas cuantizadas caben de sobra en la RAM de un servidor con CPU. Las versiones más grandes piden vRAM antes de ser usables a velocidad de conversación. Empieza pequeño, mide y después dimensiona la máquina según el modelo con el que te quedes.
La imagen del contenedor mantiene el runtime separado de todo lo demás de la máquina, lo que hace sencillo fijar versiones y volver atrás. Corre igual en un VPS normal que en un Docker VPS con el runtime ya instalado.
Los agentes y los flujos de trabajo queman tokens a toda velocidad, y ahí es donde un servidor mensual fijo empieza a ganarle a las llamadas de API medidas. Una instancia de n8n o un agente de OpenClaw puede llamar a tu endpoint de Ollama en la misma red privada.
La inferencia en CPU va bien con modelos pequeños y deja de ir bien enseguida por encima de eso. Un GPU VPS con passthrough completo mueve las versiones más grandes a velocidad de conversación. Es la misma cuenta, así que subir no significa reconstruir nada.
Despliega cualquier plantilla y especialistas certificados cubren todo a nivel de servidor, 24/7 y en varios idiomas. Está incluido en cada plan, perfeccionado a lo largo de 17 años gestionando infraestructura.
Haz el prototipo en núcleos EPYC con un modelo pequeño cuantizado y luego mueve el mismo montaje a un GPU VPS cuando necesite vRAM de verdad. Todo está en una cuenta y un panel, así que no hay migración que programar.
Los ficheros de los modelos llegan a decenas de gigabytes y una biblioteca seria llena un disco en nada. Root completo sobre KVM más almacenamiento NVMe significa que tú decides qué se descarga, qué se borra y con qué runtime flags arranca Ollama.
Descargar un modelo es una bajada grande. Servir una API a un equipo es un flujo constante. El tráfico es ilimitado en un puerto de 1 Gbps, así que ninguno de los dos aparece como línea en la factura.
Los prompts y los documentos subidos viven donde está el servidor, y en inferencia eso pesa más que en casi todo lo que uno alojaría por su cuenta. Nueve ubicaciones entre Europa, Reino Unido y Estados Unidos significa que eso lo eliges tú en la página de pedido.

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