En resumen
- Con 30 millones de tokens al mes, la API cuesta unos $22.20 y un equipo local con una GPU de $1,600, unos $66.49: con ese volumen sale más barata la API.
- El coste local es amortización más luz: $2,000 de equipo repartidos en 3 años son $55.56 al mes, y 208.3 horas de generación a 350 W suman $10.94 de luz.
- Con 500 millones de tokens al mes y una API de $3 y $15 por millón, la API cuesta $2,700 y el local unos $1,016: compensa desde unos 11.0 millones al mes.
- Una GPU que genera 40 tokens por segundo, 8 horas al día, da para unos 35.0 millones de tokens al mes; si pasas de ahí, necesitas otra GPU.
¿Qué sale más barato, IA local o API?
Depende del volumen. Con pocos tokens al mes, la API sale más barata porque no pagas equipo. Con muchos, el equipo propio puede compensar. Con 30 millones de tokens al mes, la API cuesta unos $22.20 y un equipo local con una GPU de $1,600, unos $66.49: gana la API. Con 500 millones, la API cuesta unos $2,700 y el equipo local, unos $1,016: gana el local.
Esta calculadora sirve para cualquier país y trabaja en dólares (USD), porque las APIs de IA cobran en esa moneda. Es una estimación para decidir, no una oferta ni una recomendación de ningún producto.
Cómo se calcula
Hay dos cuentas.
API. Pagas por tokens, que son trozos de texto. El proveedor cobra un precio por millón de tokens de entrada (lo que envías) y otro por millón de salida (lo que responde el modelo). Se hace una media según la parte que es salida:
precio medio = (1 − parte de salida) × precio de entrada + parte de salida × precio de salida API al mes = millones de tokens × precio medio
Si no sabes cuántos tokens usas, calcula unos 4 tokens cada 3 palabras como regla rápida.
Local. Pagas el equipo, repartido en sus años de uso, y la luz mientras genera:
horas de generación = tokens ÷ (tokens por segundo × 3.600) amortización al mes = GPU necesarias × (precio de la GPU + resto del equipo) ÷ (años × 12) luz al mes = horas de generación × kW × precio del kWh local al mes = amortización + luz
Las GPU necesarias salen de comparar las horas de generación con las horas que el equipo trabaja al mes. Si el volumen no cabe, se suma otra GPU. Para ver cuánto gasta tu equipo en la factura, mira el consumo de luz.
Ejemplo
Con los valores que trae la calculadora: 30 millones de tokens al mes, un 20 % de salida, una API de $0.30 por millón de entrada y $2.50 de salida, una GPU de $1,600 más $400 de resto del equipo, 3 años de vida, 350 W, el kWh a $0.15 y 40 tokens por segundo, 8 horas al día.
| Concepto | API | Local |
|---|---|---|
| Tokens | $22.20 | |
| Amortización ($2,000 ÷ 36 meses) | $55.56 | |
| Luz (208.3 horas × 0.35 kW × $0.15) | $10.94 | |
| Total al mes | $22.20 | $66.49 |
La API sale unos $44.29 más barata al mes. El precio medio de la API es $0.74 por millón de tokens.
A partir de qué volumen compensa el local
El equipo tiene un coste fijo al mes, aunque lo uses poco. La API solo cobra por lo que gastas. Por eso hay un volumen a partir del cual el local empieza a salir mejor: el punto de equilibrio.
Con 500 millones de tokens al mes y una API de $3 y $15 por millón, el equilibrio está en unos 11.0 millones al mes. A ese volumen, una sola GPU ya compensa. Pero con 500 millones hacen falta 15 GPU, con un uso del 95.1 % de sus horas, y recuperas la inversión en unos 11.9 meses.
Con los precios del primer ejemplo no hay equilibrio: aunque la GPU trabaje a plena carga, el equipo local sale a más de $1.90 por millón de tokens y la API cuesta $0.74. Cuando la calculadora te dice que la API gana a cualquier volumen, es eso.
Una GPU que genera 40 tokens por segundo, 8 horas al día, da para unos 35.0 millones de tokens al mes. Si pasas de ahí, la calculadora suma otra GPU. Si la tuya va más rápida o trabaja más horas, cambia los datos en las opciones avanzadas.
Costes que no entran
El resultado no cuenta:
- Tu tiempo para instalar, actualizar y vigilar el modelo.
- La luz del equipo en reposo ni la refrigeración.
- Que un modelo local suele ser menos potente que uno de pago: tendrías que comprobar si te vale para tu tarea.
- Descuentos de la API, como el procesamiento por lotes o la memoria de contexto, que bajan su precio.
- Cambios de tarifa. Los proveedores actualizan los precios; escribe los vigentes.
El precio de ejemplo de la API (entrada $0.30 y salida $2.50 por millón de tokens) es el de un modelo económico de Gemini, según la tabla de precios de la API de Gemini de Google. Los demás datos (GPU, vatios, kWh, velocidad) son ejemplos: pon los tuyos.
Consejos para no equivocarte
- Mide los tokens por segundo con tu modelo y tu GPU. Es el dato que más cambia el resultado.
- Pon el precio real de tu luz. Con la luz cara, el local pierde puntos.
- Si usas conversaciones largas, la entrada pesa mucho: cada mensaje reenvía todo el historial.
- Para saber en cuánto tiempo recuperas la compra del equipo, usa también la calculadora de payback o la de ROI.
- Comprar el equipo tiene un coste de oportunidad, y el equipo pierde valor con los años: mira los métodos de depreciación.
- Compara también otros proveedores: los precios varían mucho entre ellos.
Preguntas frecuentes
¿Compensa comprar una GPU para usar IA en local?
Solo si usas muchos tokens al mes y la GPU trabaja casi siempre. Con 30 millones de tokens al mes y los datos del ejemplo, no compensa. Con 500 millones, sí.
¿Cuántos tokens necesito para que el local sea más barato?
Lo dice el punto de equilibrio que calcula la página. Con una API de $3 y $15 por millón y los datos de ejemplo, son unos 11.0 millones de tokens al mes. Con una API muy barata, puede que no llegue nunca.
¿Qué es un token?
Un trozo de texto: una palabra corta o parte de una palabra. En español, una palabra suele ser algo más de un token. Un millón de tokens son unas 750.000 palabras, aproximadamente.
¿Por qué cuenta la parte de salida por separado?
Porque la salida cuesta varias veces más que la entrada en casi todas las APIs. Con un 20 % de salida y los precios de ejemplo, ese 20 % pesa más de la mitad de la factura.
¿Y si mi equipo ya lo tengo comprado?
Entonces el coste del equipo ya está pagado y solo cuenta la luz. Pon un precio de GPU bajo y 0 en el resto del equipo para ver cuánto te cuesta usarlo ahora.
¿Qué tan fiable es la comparación?
Es una estimación con los datos que escribes. Sirve para comparar órdenes de magnitud; repite la cuenta cuando cambien los precios o tu volumen.