¿Cuánto cuesta de verdad tu IA? Local frente a suscripción, con números
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El precio de la suscripción: 240 dólares y un techo
Los planes de pago tienen un problema que el anuncio no menciona: los límites de uso. En 2024, OpenAI fijó el máximo en 40 mensajes de GPT-4o cada tres horas para los suscriptores de Plus, y Anthropic aplica ventanas similares en Claude Pro. Cuando te topas con el techo, la salida oficial es la API o el plan superior: ChatGPT Pro, lanzado en diciembre de 2024, cuesta 200 dólares al mes. Ahí empieza a importar cuánto cuesta de verdad tu IA, porque el gasto deja de ser una cuota fija.
Las tarifas de API castigan el uso intensivo. OpenAI lanzó GPT-4o mini en 2024 a 0,15 dólares por millón de tokens de entrada y 0,60 por millón de salida; Anthropic fijó Claude 3.5 Sonnet en 3 y 15 dólares respectivamente. Un desarrollador que procesa documentos a diario supera con facilidad los 50 dólares mensuales. Las tarifas cambian cada pocos meses, así que revisa el catálogo vigente antes de decidir.
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La factura del hardware local
Un equipo local exige un desembolso único y dos costes menores. Una RTX 3060 de 12 GB de VRAM se consigue de segunda mano por unos 250 euros, memoria suficiente para modelos cuantizados: Llama 3.1 8B en formato Q4 ocupa cerca de 5 GB. El software no añade nada al precio: Ollama es open source y LM Studio es gratuito para uso personal, y ambos ejecutan modelos como Mistral 7B o Gemma 2 con un comando o un par de clics. Queda la electricidad: con el equipo a 250 vatios durante cuatro horas diarias, el consumo ronda los 30 kWh al mes, unos 6 euros si pagas 0,20 €/kWh.
El coste que no sale en la tienda es el tiempo. Instalar Ollama lleva minutos; montar un RAG con tus documentos o ajustar un modelo a tu dominio puede llevarse tardes enteras. Ese trabajo preparatorio es la parte de la ecuación que la suscripción resuelve por ti.
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El punto de equilibrio, mes a mes
El número que define cuánto cuesta de verdad tu IA es el punto de equilibrio. La suscripción ronda los 19 euros al mes; la opción local cuesta 250 euros al principio más 6 euros de luz, un ahorro de unos 13 euros mensuales. El cruce llega alrededor del mes 20, y a partir de ahí el coste cae a 6 euros al mes con el hardware ya pagado. Si tu gasto en API ronda los 60 dólares mensuales, el equilibrio baja a unos cinco meses.
Estas cifras asumen uso constante. Quien consulta el modelo tres veces por semana nunca amortiza una GPU dedicada, y para ese perfil la cuota sigue siendo la opción racional.
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Lo que no aparece en la factura
La calidad no es neutra. Un modelo 8B local rinde bien en resúmenes, extracción y clasificación, pero cede frente a los modelos frontera en razonamiento complejo y en código. Contra esa brecha pesa la privacidad: los datos nunca salen de tu equipo, un argumento directo bajo el RGPD cuando manejas material de clientes.
La suscripción arrastra su propio riesgo: OpenAI retiró de su API las primeras instantáneas de GPT-4 el 13 de junio de 2024. Si tu flujo de trabajo depende del comportamiento exacto de un modelo, esa dependencia cuesta más que la diferencia de precio. Antes de decidir, mide tu propio patrón de uso.
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Conclusión: mide antes de pagar
La respuesta a cuánto cuesta de verdad tu IA está en tu registro de uso, no en el anuncio. Prueba concreta: instala Ollama, ejecuta ollama run llama3.1, trabaja dos semanas con tus casos reales y anota cada consulta y cada pago a API o suscripción. Con esos dos datos, la comparación deja de ser una opinión. Si el uso es constante, la factura de 240 dólares anuales se convierte, tras amortizar el hardware, en unos 72 euros de luz; si no lo es, la cuota de 20 dólares paga los modelos frontera y la comodidad de cero configuración.