Inferencia de IA en tu Infraestructura: el Dato No Sale y el Costo No Varía por Token
Embeddings, tool-calling, NLP y ASR en un nodo dedicado, por API directa, arriendo o housing. Referencia real: un modelo de 3.8B parámetros corriendo en 16GB de VRAM a 15-20 tok/s.
Con API externa
El dato sale en cada consulta y el costo escala por token.
Con inferencia propia
El modelo corre en tu perímetro y el costo se cotiza fijo.
De Consultas que Salen a Modelo en tu Perímetro
Hoy cada consulta a un modelo externo cruza tu red. Con un nodo dedicado, el modelo corre bajo tu control por API, arriendo o housing.
Costo Fijo, Dato en Casa
Cotización cerrada en vez de factura por token, y sin información sensible viajando a un tercero en cada consulta.
Diagnóstico Primero, Precio Después
Dimensionamos según tu carga real y te cotizamos cerrado. No publicamos tabla de precios genérica.
El Problema Real
Cada Consulta a un Modelo Externo es un Dato que Sale de tu Empresa
Usar embeddings o un modelo de lenguaje por API pública es rápido para partir, pero tus documentos y conversaciones con clientes cruzan hacia la infraestructura de un tercero en cada consulta, sin importar lo que declare su política de privacidad. Además el costo por token escala con el uso, no con un presupuesto que puedas planificar.
SONDA Tech Trends, 2025.
Cómo lo Entregamos
Cinco Formas de Tener el Modelo Bajo tu Control
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API directa
Un endpoint administrado por Cifrid: partes sin operar servidor propio, con un volumen que aún no justifica un nodo.
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Arriendo: máquina lista
Modelo y motor de inferencia ya desplegados: operativa desde el día uno.
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Arriendo: máquina vacía
Ubuntu LTS limpio: despliegas tu propio stack y mantienes el control del software.
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Arriendo: máquina dedicada
Hardware exclusivo, sin compartir recursos con otro cliente.
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Housing
Traes tu propio hardware y lo alojamos en nuestro datacenter: espacio, energía y red. El equipo sigue siendo tuyo.
Ficha base: Ubuntu LTS, arquitectura ARM, 16GB o 32GB de memoria. El dimensionamiento final sale del diagnóstico.
Deep Dive: los cuatro stacks que servimos
Cada uno tiene su reporte técnico con la evidencia detrás.
Caso propio en producción, 2023. Ver el caso completo
| Qué necesitas | API pública | GPU cloud alquilada | API/Arriendo/Housing (Cifrid) |
|---|---|---|---|
| El dato no sale de tu perímetro | No | No | Sí |
| Costo fijo, no variable por token | No | Medio | Sí |
| Sin depender de un proveedor externo | No | No | Sí |
| Dimensionado a tu carga real | No | Medio | Sí |
Fit y Límites
Cuándo Inferencia Propia NO es lo que Necesitas
Si tu volumen de uso es bajo y ocasional
Arriendo o housing probablemente no se justifican todavía: la API directa te da la misma soberanía de dato sin el compromiso de un nodo.
Si necesitas el modelo cerrado más avanzado del mercado
Un nodo propio corre modelos abiertos. Es un complemento para las cargas que quieres mantener bajo tu control, no un reemplazo de esa API.
Sin un caso de uso definido todavía
El dimensionamiento parte de tu carga real. Si aún no la tienes clara, el primer paso es el diagnóstico.
¿Necesitas además un modelo entrenado con tu información? Ver Modelo de Lenguaje Propio: el modelo es esa solución, esta es la infraestructura que lo sirve.
Inferencia IA Soberana incluye 30 días de BintelX
Dimensionamos y dejamos operando tu nodo de inferencia. Al contratar, te damos acceso a los módulos de infraestructura e IA privada en BintelX, la misma plataforma que usamos internamente.
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