Compara Modelos de IA y las GPUs para Ejecutarlos (2026)

Convly es el mejor lugar para comparar modelos de IA junto con las GPUs que los ejecutan. Nuestra base de datos de modelos lista parámetros, contexto y precios de API en vivo lado a lado, mientras que tres calculadoras gratuitas estiman la VRAM que cada modelo necesita, el costo de API por mes, y si el auto-hospedaje supera el pago por token —la vista modelo-más-hardware que ninguna otra herramienta ofrecía antes.

La mayoría de sitios de comparación responden solo la mitad de la pregunta. Los ranking de benchmark clasifican modelos pero nunca te dicen qué GPU necesitan; los sitios de hardware listan GPUs pero nunca las mapean a un modelo específico en una cuantización específica. Esta página pone ambos en una tabla, luego te entrega las herramientas para conectar tus propios números.

Modelos de IA emparejados con la GPU para ejecutarlos

La tabla de abajo empareja ~12 modelos populares con su recuento aproximado de parámetros, la VRAM mínima para ejecutarlos en cuantización 4-bit, una GPU de consumidor recomendada, y un nivel de precio de API aproximado. Las cifras de VRAM siguen la regla práctica de aproximadamente 0,5–0,6 GB por mil millones de parámetros en 4-bit, más 1–3 GB para el caché KV. Un guion largo (—) significa que el modelo es solo API o demasiado grande para ejecutarse prácticamente en hardware de consumidor. Todos los precios se obtienen de nuestro Base de datos de modelos de IA.

Dos patrones destacan. Primero, los modelos de peso abierto escalan hacia hardware que la mayoría de personas ya posee — un modelo 7–8B cabe en una tarjeta de 8 GB, mientras que un modelo 32B necesita un único RTX 4090 de 24 GB. Segundo, los modelos de frontera cerrada solo pueden alquilarse por token, y la brecha de precio es enorme: nuestro Índice de relación precio-rendimiento de IA midió una dispersión de costo mixto de 114× en el campo, desde aproximadamente $0,18 a $20 por 1M tokens.

Tres herramientas gratuitas para ejecutar tus propios números

La tabla te da la forma del compromiso. Estas tres calculadoras te permiten precisar la respuesta exacta para tu modelo, tu hardware y tu volumen.

1. Calculadora de VRAM de LLM

Elige un tamaño de modelo (o ingresa un recuento de parámetros personalizado), un nivel de cuantización y una longitud de contexto, y la Calculadora de VRAM para LLM te dice cuánta memoria GPU necesita el modelo y si cabe en una tarjeta determinada. Es la forma más rápida de verificar «¿se ejecutará un modelo 32B en mi RTX 4090?» antes de descargar 20 GB de pesos.

2. Calculadora de Costo de API de IA

Si prefieres alquilar en lugar de poseer, coloca tu volumen mensual de tokens de entrada y salida en la Calculadora de costos de API de IA y estima la factura mensual para cada modelo, usando precios obtenidos en vivo de nuestra base de datos de modelos. Es la forma más rápida de ver cuánto ahorras al cambiar de un modelo premium como GPT-5.5 a un nivel ultra-bajo como DeepSeek V4-Flash.

3. Calculadora de Auto-hospedaje vs API

La decisión de comprar versus alquilar se reduce al volumen. La calculadora de autohospedaje frente a API toma tu volumen de tokens, precio de compra de GPU, período de amortización, tarifa de electricidad y horas de utilización, luego muestra el punto de equilibrio donde poseer una GPU supera el pago por token. Por debajo de aproximadamente 50M tokens al mes, el precio por token generalmente gana; una GPU propia bien utilizada solo se adelanta a volúmenes altos y constantes.

Preguntas frecuentes

¿Cuánta VRAM necesito para ejecutar un modelo de 70B?

En cuantización 4-bit un modelo 70B necesita aproximadamente 40–48 GB de VRAM para los pesos, más otros 1–3 GB para el caché KV. En la práctica eso significa una sola tarjeta de 48 GB como un RTX 6000 Ada, o dos RTX 4090 de 24 GB en paralelo. Ejecutar en 8-bit aproximadamente duplica el requisito. Usa la Calculadora de VRAM para verificar tu longitud de contexto exacta.

¿Es más barato autohospedar o usar una API?

Por debajo de aproximadamente 50 millones de tokens al mes, el precio de API por token casi siempre gana. Una GPU de $2.000–$2.500 amortizada durante tres años, con electricidad, cuesta aproximadamente $85–$130 por mes todo incluido, por lo que solo se amortiza a volumen alto y constante — donde una GPU propia bien utilizada puede reducir el costo de inferencia hasta ~5×. Ejecuta tu propio volumen a través de la calculadora de autohospedaje frente a API para encontrar su punto de equilibrio.

¿Cuál es la mejor GPU para LLMs locales en 2026?

Para la mayoría de personas el RTX 4090 (24 GB) es el punto óptimo — ejecuta modelos 32B en 4-bit cómodamente y maneja contextos largos. Un RTX 4060 de 8 GB cubre modelos 7–8B, un RTX 3060 de 12 GB ejecuta modelos 8B con margen, y escalar a un modelo 70B requiere una tarjeta de 48 GB. Empareja tu modelo objetivo con una tarjeta usando la Calculadora de VRAM.

¿Cuál es el modelo de IA más barato por token?

DeepSeek V4-Flash es el más barato en nuestra base de datos a $0,14 entrada y $0,28 salida por 1M tokens (aproximadamente $0,18 mixtos) — aproximadamente 114× más barato que el modelo de frontera más caro y aproximadamente 37× más inteligencia por dólar que Claude Opus 4.8. Ve la clasificación completa en la Índice de relación precio-rendimiento de IA.