Local AI vs Cloud Cost Calculator
The RunAIatHome Cost Calculator estimates how much you spend on cloud AI APIs and shows how quickly local hardware pays for itself. Compare monthly costs, break-even points, and long-term savings.
Con inferencia local en Llama 3.1 8B o Qwen2.5 14B, la calidad para tareas de código, resumen y traducción es comparable a GPT-3.5 Turbo. El ahorro anual neto tras amortización suele superar los 300 EUR considerando electricidad europea a 0.15 EUR/kWh.
— RunAIatHome Cost Calculator — cálculo con 0.15 EUR/kWh y 6h/día de usoFound this useful? Get guides like this in your inbox every week.
RunAIatHome: IA local vs API en la nube — el coste real a largo plazo
A primera vista, una API de IA parece barata: unos pocos céntimos por consulta. Pero si eres un usuario intensivo —desarrollador, investigador, escritor o simplemente alguien que usa la IA varias horas al día— los costes se acumulan rápidamente. GPT-4o cuesta entre 2 y 10 USD por millón de tokens según el plan y el momento. Con un uso de 500 000 tokens al mes (un nivel normal para trabajo profesional), estás pagando entre 1 y 5 USD al mes... o entre 12 y 60 USD al año por un solo servicio.
Con una GPU en casa, el coste marginal de ejecutar un modelo es básicamente el precio de la electricidad. Una RTX 4060 Ti consume unos 165 W durante inferencia. A 0,15 EUR/kWh, ejecutar el modelo durante 8 horas al día cuesta menos de 0,20 EUR. El coste mensual de electricidad para IA intensa rara vez supera los 5–8 EUR. El hardware se paga solo en pocos meses.
Cómo calcular el punto de equilibrio de tu inversión
El break-even es el momento en que el ahorro acumulado en APIs iguala el coste del hardware. La fórmula es simple:
Ejemplo práctico: si gastas 80 EUR al mes en APIs y compras una RTX 4060 Ti 16 GB por 450 EUR, y el coste de electricidad adicional es de 6 EUR al mes, tu ahorro neto mensual es de 74 EUR. Break-even: 450 / 74 ≈ 6 meses. A partir del mes 7, toda la IA que consumes es prácticamente gratuita.
Además del coste económico, hay ventajas intangibles: privacidad total (tus datos nunca salen de tu red), sin límites de velocidad ni colas de espera, posibilidad de modificar y ajustar los modelos, y capacidad de trabajar sin conexión a internet.
Factores que afectan al coste de IA local
- GPU: El coste más alto de la inversión inicial. Una RTX 3060 12 GB puede encontrarse nueva por unos 280–320 EUR, mientras que la RTX 4090 supera los 1700 EUR. El precio de segunda mano puede reducir la inversión un 30–40%.
- Electricidad: El coste recurrente principal. Las GPUs de gama media (RTX 4060, RTX 3060) consumen 100–170 W durante inferencia. En uso continuado de 4 horas diarias, el coste mensual adicional es de 1.80–3 EUR en España (a 0.15 EUR/kWh).
- Amortización: Una GPU dura 5–8 años de uso normal. Si amortizas la RTX 4060 Ti en 3 años, el coste mensual del hardware es de unos 12 EUR, muy por debajo del gasto típico en APIs de modelos equivalentes.
- Modelos gratuitos: Con herramientas como Ollama y modelos como Llama 3.1, Mistral, Qwen2.5 o DeepSeek R1 (todos de licencia abierta), el coste del software es cero. Solo pagas hardware y electricidad.
¿Cuándo conviene seguir usando la nube?
La IA local no siempre es la mejor opción. Si usas la IA de manera esporádica (menos de 30 minutos al día), el break-even puede tardar años y la inversión en hardware no se justifica. Del mismo modo, si necesitas modelos de gama muy alta (GPT-4.5, Claude 3.5 Sonnet) para tareas de razonamiento complejo que los modelos de 7B–14B no resuelven bien, los APIs siguen siendo la opción más práctica. La IA local brilla cuando el uso es intensivo, los datos son sensibles, o necesitas experimentar y personalizar los modelos.
GPUs recomendadas para empezar
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