Nube pública frente a VPS: por qué gana el VPS para la IA
Los servicios cloud administrados (AWS, GCP, Azure) son potentes, pero complejos de configurar y se facturan según el recurso consumido. Un simple contenedor Docker funcionando 24/7 puede costar varios cientos de euros al mes en AWS. Un VPS con los mismos recursos cuesta una fracción de ese precio, con acceso root completo y sin sorpresas en la factura.
Ventajas concretas de un VPS para sus herramientas de IA
- Costo fijo y previsible — sin facturación por recurso ni por ejecución
- Datos que se quedan en su infraestructura — sin transferencias a terceros
- Acceso root — configure el entorno exactamente como quiera
- La posibilidad de ejecutar varias herramientas en el mismo servidor
- Sin restricciones en el número de peticiones ni de usuarios
¿Qué herramienta para qué uso?
La elección depende de lo que quiera lograr. Aquí tiene una tabla de referencia rápida según sus objetivos.
Guía de elección
Desplace la tabla
| Necesidad | Herramienta recomendada | Recursos mín. del VPS |
|---|---|---|
| Interfaz de chat con un LLM | Open WebUI | 2 GB RAM |
| Crear aplicaciones LLM de forma visual | Dify | 4 GB RAM |
| Automatizar flujos de trabajo con IA | n8n + nodos de IA | 2 GB RAM |
| Orquestar agentes de IA complejos | OpenClaw | 2 GB RAM |
| Pipelines RAG y chatbots no-code | Flowise | 2 GB RAM |
| Varias herramientas en un solo VPS | Coolify o Dokploy | 4 GB RAM |
Ejecutar varias herramientas en un solo VPS
Con Docker es perfectamente posible ejecutar varias herramientas de IA en el mismo VPS. Un VPS con 8 GB de RAM puede alojar sin problema Open WebUI + n8n + una herramienta como Dify o Flowise. Use un reverse proxy (Nginx o Traefik) para dirigir cada subdominio al contenedor correcto.
Si usa modelos locales de Ollama, prevea un VPS con al menos 8 GB de RAM para un modelo 7B y 16 GB para uno de 13B. Para modelos más grandes o varios modelos simultáneos, será necesaria una GPU dedicada.
