De los modelos de frontera
a tu propio sistema de IA

Delegar tareas genéricas con lo que ya tienes

Fase actual

Antes de tocar hardware, delega en agentes usando las suscripciones que ya pagas. Elige tareas que no dependan de un negocio concreto, para que lo aprendido sirva sea cual sea tu sector: procesado de imágenes, locuciones (TTS), transcripción (STT), seguimiento programado de métricas.

Puerta de salida → cuando las suscripciones se queden cortas (límites, latencia, volumen) o haya presupuesto para pruebas en nube.

Simula el hardware antes de comprarlo

En evaluación

Aquí no se compra nada todavía. Se prueban modelos abiertos en proveedores de inferencia (OpenRouter, Fireworks, Together, Groq) y, si el volumen lo pide, se alquila una instancia GPU on-demand (RunPod, Vast.ai, Modal) parecida al hardware candidato. Las mismas tareas validadas en la Fase 1 sirven de banco de pruebas.

Criterio clave: si necesitas <1M tokens/mes, la API por token sale mejor; por encima, una instancia dedicada puede ganar. Presupuesto orientativo: 50–150 €/mes, sin contratos largos.

Puerta de salida → un modelo ganador (o dos finalistas) validado en condiciones parecidas al hardware final.

El hardware definitivo

Pendiente de datos

Con los datos de la Fase 2 en la mano, se compra el hardware y se migran los agentes que ya funcionan — o se decide, con números, que seguir 100% en nube es lo correcto.

Ya descartado con datos: Mac mini M4 de 16 GB — RAM unificada insuficiente para modelos >7B con calidad de producción.