Servidores de IA y machine learning Auto-aloja cualquier herramienta de IA — desde 3,90€/mes
Servidores GPU · Tráfico ilimitado · 120+ ubicaciones

Depende de tu caso de uso. Para chatbots y asistentes IA ligeros (como OpenClaw), no se necesita GPU — un VPS o servidor Cloud es suficiente. Para ejecutar modelos de lenguaje localmente (Ollama, LocalAI con modelos 7B+), 16 GB de RAM en CPU funciona pero lentamente; un GPU da 10x de velocidad. Para generación de imágenes (Stable Diffusion, ComfyUI) e inferencia LLM en producción (vLLM), un GPU es prácticamente imprescindible.

Para la mayoría de usuarios: una RTX 4090 con 24 GB de VRAM es el mejor equilibrio entre coste y capacidad. Ejecuta todos los modelos 7–13B a plena velocidad, gestiona SDXL y Flux para generación de imágenes, y cubre la mayoría de cargas de trabajo de inferencia en producción. Para modelos 70B o rendimiento empresarial, una A100 con 80 GB de VRAM es el estándar.

OpenAI cobra por 1M de tokens — los costes escalan con el uso. Un servidor auto-alojado cuesta lo mismo independientemente de cuánto lo uses. Los usuarios intensivos suelen recuperar la inversión en el primer mes. Además obtienes privacidad total, sin límites de velocidad y la posibilidad de usar cualquier modelo open source.

Sí, dentro de los límites de tu VRAM y RAM. Una RTX 4090 con 24 GB de VRAM puede ejecutar dos modelos 7B simultáneamente, o un modelo 13B con espacio para otros procesos. Una A100 con 80 GB de VRAM puede mantener múltiples modelos grandes en memoria a la vez.

Sí, por varias razones: descarga de modelos (2–80 GB cada uno), streaming de texto generado a los clientes, servir resultados de generación de imágenes y gestionar tráfico de API de múltiples usuarios. Los límites de ancho de banda añaden costes impredecibles y pueden limitar tu rendimiento. Todos los planes Dedimax incluyen tráfico ilimitado.

Sí. Ollama y LocalAI soportan el modo solo CPU, que funciona para desarrollo y uso de bajo rendimiento. Cuando estés listo, cambia a un servidor dedicado GPU — la configuración de software es la misma y la aceleración GPU se detecta automáticamente.