Hosting de LLM en 2026: Comparación entre infraestructura local, autohospedada y en la nube

Los modelos de lenguaje grandes ya no están limitados a las APIs de nube de gran escala. En 2026, puedes alojar LLMs:

  • En GPUs de consumo
  • En servidores locales
  • En entornos contenedorizados
  • En estaciones de trabajo dedicadas de IA
  • O completamente a través de proveedores de nube

La pregunta real ya no es “¿Puedo ejecutar un LLM?”
La pregunta real es:

¿Cuál es la estrategia correcta de alojamiento de LLM para mi carga de trabajo, presupuesto y requisitos de control?

Este pilar desglosa los enfoques modernos de alojamiento de LLM, compara las herramientas más relevantes y enlaza a análisis profundos a lo largo de tu pila.

¿Qué es el alojamiento de LLM?

El alojamiento de LLM se refiere a cómo y dónde ejecutas modelos de lenguaje grandes para la inferencia. Las decisiones de alojamiento afectan directamente:

  • Latencia
  • Throughput
  • Costo por solicitud
  • Privacidad de datos
  • Complejidad de la infraestructura
  • Control operativo

El alojamiento de LLM no es solo instalar una herramienta — es una decisión de diseño de infraestructura.

Matriz de decisiones de alojamiento de LLM

Enfoque Mejor para Hardware necesario Listo para producción Control
Ollama Desarrollo local, pequeños equipos GPU / CPU de consumo Escala limitada Alto
vLLM Alto throughput en producción Servidor dedicado con GPU Sí Alto
Docker Model Runner Configuraciones locales contenedorizadas GPU recomendada Medio Alto
LocalAI Experimentación de código abierto CPU / GPU Medio Alto
Proveedores de nube Escalabilidad sin operaciones Ninguno (remoto) Sí Bajo

Cada opción resuelve una capa diferente de la pila.

Alojamiento local de LLM

El alojamiento local te da:

  • Control total sobre los modelos
  • Sin facturación por token API
  • Latencia predecible
  • Privacidad de datos

Los contrapuntos incluyen restricciones de hardware, sobrecarga de mantenimiento y complejidad de escalado.

Ollama

Ollama es uno de los entornos de ejecución local de LLM más ampliamente adoptados.

Usa Ollama cuando:

  • Necesitas experimentación local rápida
  • Quieres acceso simple al CLI + API
  • Ejecutas modelos en hardware de consumo
  • Prefieres una configuración mínima

Empieza aquí:

Ángulos operativos + calidad:

Docker Model Runner

Docker Model Runner permite la ejecución de modelos en contenedores.

Ideal para:

  • Entornos centrados en Docker
  • Implementaciones aisladas
  • Control explícito de asignación de GPU

Análisis profundos:

Comparación:

vLLM

vLLM se centra en la inferencia de alto throughput. Elige cuando:

  • Sirves cargas de trabajo de producción concurrentes

  • El throughput importa más que “funciona”

  • Quieres un entorno de ejecución más orientado a producción

  • Guía rápida de vLLM

Alojamiento de LLM en la nube

Los proveedores de nube abstraen por completo el hardware.

Ventajas:

  • Escalabilidad instantánea
  • Infraestructura gestionada
  • Sin inversión en GPU
  • Integración rápida

Contrapuntos:

  • Costos recurrentes de API
  • Bloqueo por proveedor
  • Menor control

Visión general de proveedores:

Comparaciones de alojamiento

Si tu decisión es “¿con qué runtime debo alojar?”, empieza aquí:

Frontends e interfaces de LLM

Alojar el modelo es solo parte del sistema — los frontends importan.

Autohospedaje e soberanía

Si te preocupan el control local, la privacidad y la independencia de los proveedores de API:

Consideraciones de rendimiento

Las decisiones de alojamiento están estrechamente vinculadas a las restricciones de rendimiento:

  • Uso de núcleos de CPU
  • Manejo de solicitudes paralelas
  • Comportamiento de asignación de memoria
  • Compromiso entre throughput y latencia

Análisis profundos de rendimiento relacionados:

Benchmarks y comparaciones de runtime:

Compromiso entre costo y control

Factor Alojamiento local Alojamiento en la nube
Costo inicial Compra de hardware Ninguno
Costo continuo Electricidad Facturación por token
Privacidad Alta Baja
Escalabilidad Manual Automática
Mantenimiento Lo gestionas tú Lo gestiona el proveedor

Cuándo elegir qué

Elige Ollama si:

  • Quieres la configuración local más sencilla
  • Ejecutas herramientas internas o prototipos
  • Prefieres el mínimo fricción

Elige vLLM si:

  • Sirves cargas de trabajo de producción concurrentes
  • Necesitas throughput y eficiencia de GPU

Elige la nube si:

  • Necesitas escalar rápido sin hardware
  • Aceptas costos recurrentes y compromisos con proveedores

Elige híbrido si:

  • Prototipeas localmente
  • Despliegas cargas de trabajo críticas en la nube
  • Mantienes el control de costos cuando sea posible

Preguntas frecuentes

¿Cuál es la mejor manera de alojar LLMs localmente?

Para la mayoría de los desarrolladores, Ollama es el punto de entrada más sencillo. Para servir con alto throughput, considera entornos como vLLM.

¿Es más barato el autohospedaje que la API de OpenAI?

Depende de los patrones de uso y la amortización del hardware. Si tu carga de trabajo es estable y de alto volumen, el autohospedaje suele ser predecible y rentable.

¿Puedo alojar LLMs sin una GPU?

Sí, pero el rendimiento de la inferencia estará limitado y la latencia será mayor.

¿Está Ollama listo para producción?

Para equipos pequeños y herramientas internas, sí. Para cargas de trabajo de producción de alto throughput, puede requerirse un entorno de ejecución especializado y herramientas operativas más robustas.