{"id":1738,"date":"2026-07-31T02:52:54","date_gmt":"2026-07-31T02:52:54","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/?p=1738"},"modified":"2026-08-01T06:45:58","modified_gmt":"2026-08-01T06:45:58","slug":"ollama-vs-lm-studio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-vs-lm-studio\/","title":{"rendered":"Ollama frente a LM Studio (2026): \u00bfQu\u00e9 herramienta local de modelos de lenguaje grande (LLM) deber\u00edas usar?"},"content":{"rendered":"<p><strong>LM Studio frente a Ollama<\/strong> es la primera decisi\u00f3n real que la mayor\u00eda de las personas enfrentan al decidir ejecutar modelos de IA en su propio hardware. Ambas son gratuitas, ambas ejecutan los mismos modelos de c\u00f3digo abierto y ambas mantienen cada indicaci\u00f3n (prompt) en tu equipo. La diferencia no radica en las capacidades, sino en la filosof\u00eda: una es una herramienta para desarrolladores que se controla mediante scripts, y la otra es una aplicaci\u00f3n de escritorio que se maneja haciendo clic. Esta comparaci\u00f3n explica qu\u00e9 las distingue realmente en 2026, teniendo en cuenta las realidades del hardware detr\u00e1s de ambas.<\/p>\n<div style='background:#faf9ff;border:1px solid #e6e1f5;border-left:4px solid #6d28d9;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;'>\n<p style='margin:0 0 10px;font-weight:700;color:#4c1d95;font-size:14px;letter-spacing:.5px;text-transform:uppercase;'>Quick answer<\/p>\n<p style='margin:0;'><strong>Elige Ollama si eres desarrollador<\/strong> \u2014 se ejecuta como un servicio en segundo plano con una API compatible con OpenAI, funciona sin interfaz gr\u00e1fica (headless) en servidores y se integra limpiamente en aplicaciones y contenedores Docker. <strong>Choose LM Studio if you want a graphical app<\/strong> \u2014 incluye un navegador integrado de modelos, una ventana de chat y, en equipos con chips Apple Silicon, puede aprovechar el entorno de ejecuci\u00f3n MLX de Apple para lograr una inferencia m\u00e1s r\u00e1pida que la ruta basada en llama.cpp. Ambas son gratuitas, ambas ejecutan los mismos modelos en formato GGUF, y muchas personas instalan ambas.<\/p>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a705c43ae9c8\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path 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Studio<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-vs-lm-studio\/#Speed_and_memory_mostly_the_same_with_two_exceptions\" >Velocidad y memoria: casi id\u00e9nticas, con dos excepciones<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-vs-lm-studio\/#Which_one_should_you_install_first\" >\u00bfCu\u00e1l deber\u00edas instalar primero?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-vs-lm-studio\/#Beyond_the_two_vLLM_and_llamacpp\" >M\u00e1s all\u00e1 de estas dos: vLLM y llama.cpp<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-vs-lm-studio\/#Frequently_asked_questions\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ollama_vs_LM_Studio_at_a_glance\"><\/span>Ollama frente a LM Studio a primera vista<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<div style='background:#faf9ff;border:1px solid #e6e1f5;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;overflow-x:auto;'>\n<table style='width:100%;border-collapse:collapse;font-size:15px;'>\n<tr>\n<th style='text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;'><\/th>\n<th style='text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;'>Ollama<\/th>\n<th style='text-align:left;padding:8px 10px;border-bottom:2px solid #e6e1f5;color:#4c1d95;'>LM Studio<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Interfaz principal<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>L\u00ednea de comandos + servidor en segundo plano<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Interfaz gr\u00e1fica de escritorio con ventana de chat<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Obtener un modelo<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'><code>ollama pull llama3.1<\/code><\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Buscar y hacer clic dentro de la aplicaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>API para tus propias aplicaciones<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Siempre activo, puerto 11434, compatible con la API de OpenAI<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Servidor local opcional que puedes activar manualmente<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Servidores sin interfaz gr\u00e1fica (headless) o remotos<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>S\u00ed \u2014 est\u00e1 dise\u00f1ado espec\u00edficamente para ello; existe una imagen oficial de Docker<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>No \u2014 requiere una sesi\u00f3n de escritorio<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Entorno de ejecuci\u00f3n para Apple Silicon<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>llama.cpp (Metal)<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>llama.cpp <em>o<\/em> MLX \u2014 normalmente m\u00e1s r\u00e1pido en Macs<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Descubrimiento de modelos<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Biblioteca curada, con nombres predecibles<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>B\u00fasqueda completa en Hugging Face directamente desde la aplicaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Ideal para<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Desarrolladores, automatizaci\u00f3n y servicios siempre activos<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;border-bottom:1px solid #efecf8;'>Experimentaci\u00f3n, comparaci\u00f3n de modelos y usuarios sin conocimientos de programaci\u00f3n<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style='padding:8px 10px;'>Precio<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;'>Gratis y de c\u00f3digo abierto<\/td>\n<td style='padding:8px 10px;'>Gratis (c\u00f3digo cerrado)<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Ollama_actually_is\"><\/span>Qu\u00e9 es realmente Ollama<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama instala un peque\u00f1o servicio en segundo plano y una herramienta de l\u00ednea de comandos. Descargas un modelo por su nombre, y a partir de ese momento cualquier aplicaci\u00f3n en tu equipo puede comunicarse con \u00e9l mediante un punto final HTTP local que habla el mismo dialecto que la API de OpenAI. Esta \u00fanica decisi\u00f3n de dise\u00f1o explica gran parte de su popularidad: el c\u00f3digo existente que se comunica con un modelo en la nube normalmente solo necesita cambiar la URL base para comunicarse con tu port\u00e1til en su lugar.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n es la opci\u00f3n que funciona fuera del entorno de escritorio. Ollama se ejecuta en servidores Linux sin interfaz gr\u00e1fica, dentro de contenedores Docker o en un equipo adicional ubicado en otra habitaci\u00f3n, raz\u00f3n por la cual la mayor\u00eda de las pilas de IA autohospedadas y configuraciones de laboratorios caseros se construyen sobre \u00e9l. El compromiso es que el descubrimiento de modelos es intencionalmente limitado \u2014una biblioteca curada con nombres claros, en lugar de la avalancha abierta de modelos disponibles p\u00fablicamente. Consulta nuestra <a href='\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/'>gu\u00eda completa de Ollama<\/a> y la <a href='\/es\/ollama-models-list-2026\/'>Lista de modelos de Ollama<\/a> para lo que realmente est\u00e1 disponible.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_LM_Studio_actually_is\"><\/span>Qu\u00e9 es realmente LM Studio<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>LM Studio es una aplicaci\u00f3n de escritorio. Buscas un modelo, ves c\u00f3mo se descarga con una barra de progreso y chateas con \u00e9l en una ventana: en ning\u00fan momento necesitas usar la terminal. Su navegador de modelos busca directamente en Hugging Face, por lo que ajustes finos poco conocidos y lanzamientos reci\u00e9n publicados aparecen mucho antes de llegar a una biblioteca curada, y la aplicaci\u00f3n te indica claramente si un archivo determinado cabr\u00e1 en tu memoria.<\/p>\n<p>Su ventaja silenciosa radica en el hardware de Apple. LM Studio puede ejecutar modelos mediante <strong>MLX<\/strong>, el propio marco de aprendizaje autom\u00e1tico de Apple, en lugar de la ruta llama.cpp; y, en los chips Apple Silicon, esto suele significar una generaci\u00f3n notablemente m\u00e1s r\u00e1pida para el mismo modelo. Si tu equipo es un MacBook o un Mac Studio, esta es la diferencia de rendimiento m\u00e1s concreta entre ambas herramientas.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Speed_and_memory_mostly_the_same_with_two_exceptions\"><\/span>Velocidad y memoria: casi id\u00e9nticas, con dos excepciones<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ambas herramientas ejecutan finalmente los mismos archivos de modelos cuantizados, por lo que, con configuraciones id\u00e9nticas en el mismo hardware, la diferencia de rendimiento (throughput) suele ser peque\u00f1a. No obstante, hay excepciones relevantes. Primero, MLX en Apple Silicon, como se mencion\u00f3 anteriormente. Segundo, los valores predeterminados: LM Studio expone la longitud del contexto, las capas descargadas a la GPU y el tama\u00f1o del lote en un panel de configuraci\u00f3n, mientras que los valores predeterminados de Ollama son conservadores y solo pueden modificarse mediante un modelfile o variables de entorno; as\u00ed pues, una comparaci\u00f3n \u00about-of-the-box\u00bb mide con frecuencia la configuraci\u00f3n m\u00e1s que los propios motores.<\/p>\n<p>Los requisitos de memoria son id\u00e9nticos, porque la limitaci\u00f3n la impone el modelo, no la herramienta. Un modelo de 7\u20138B en cuantizaci\u00f3n de 4 bits requiere aproximadamente 5\u20136 GB; uno de 70B, entre 40 y 48 GB, adem\u00e1s del espacio adicional necesario para el contexto. Puedes comprobar si cualquier modelo espec\u00edfico es compatible con tu GPU mediante nuestra <a href='\/es\/llm-vram-calculator\/'>calculadora gratuita de VRAM para LLM<\/a>.<\/p>\n<div style='background:#fffdf5;border:1px solid #f0e6c8;border-left:4px solid #b45309;border-radius:10px;padding:18px 22px;margin:28px 0;'>\n<p style='margin:0 0 10px;font-weight:700;color:#92400e;font-size:14px;letter-spacing:.5px;text-transform:uppercase;'>Convly&#8217;s take<\/p>\n<p style='margin:0;'>Esto no es realmente una competencia, sino una divisi\u00f3n del trabajo, y la recomendaci\u00f3n honesta es dejar de tratarla como una opci\u00f3n excluyente (\u00abo esto o aquello\u00bb). Usa LM Studio para <em>descubrir<\/em>: navega por Hugging Face, prueba tres versiones cuantizadas de un modelo nuevo y observa cu\u00e1l tolera mejor tu equipo. Luego, usa Ollama para <em>implementar<\/em>: una vez que ya sabes qu\u00e9 modelo quieres, desc\u00e1rgalo una sola vez y deja que todos tus scripts, complementos de editores y proyectos secundarios accedan al mismo punto final. Las personas que sacan mayor provecho de la IA local en 2026 casi siempre usan ambas herramientas simult\u00e1neamente \u2014y el espacio en disco resulta m\u00e1s econ\u00f3mico que el tiempo perdido eligiendo una u otra.<\/p>\n<\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Which_one_should_you_install_first\"><\/span>\u00bfCu\u00e1l deber\u00edas instalar primero?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Escribes c\u00f3digo y deseas integrar IA en tus propias aplicaciones<\/strong> \u2192 Ollama. El punto final siempre activo, compatible con OpenAI, es precisamente su raz\u00f3n de ser.<\/li>\n<li><strong>Quieres probar la IA local sin usar la terminal<\/strong> \u2192 LM Studio. Estar\u00e1s chateando menos de diez minutos despu\u00e9s de que finalice la descarga.<\/li>\n<li><strong>Usas un MacBook o un Mac Studio<\/strong> \u2192 LM Studio primero, gracias a la ventaja de velocidad de MLX; a\u00f1ade Ollama cuando empieces a desarrollar algo.<\/li>\n<li><strong>Quieres ejecutarlo en un servidor dom\u00e9stico o dentro de un contenedor Docker<\/strong> \u2192 Ollama, sin discusi\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Quieres comparar r\u00e1pidamente varios modelos<\/strong> \u2192 El navegador de LM Studio y sus advertencias sobre compatibilidad de memoria ahorran tiempo real.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Beyond_the_two_vLLM_and_llamacpp\"><\/span>M\u00e1s all\u00e1 de estas dos: vLLM y llama.cpp<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si atiendes a muchos usuarios simult\u00e1neamente, en lugar de trabajar en solitario, ninguna de estas dos herramientas representa el l\u00edmite m\u00e1ximo \u2014 <strong>vLLM<\/strong> gestiona las solicitudes concurrentes mucho mejor, y <strong>llama.cpp<\/strong> te ofrece el control m\u00e1s bajo nivel sobre la cuantizaci\u00f3n y el hardware. Comparamos las cuatro herramientas en <a href='\/es\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/'>Ollama frente a LM Studio frente a vLLM frente a llama.cpp<\/a>. Y si est\u00e1s evaluando la inversi\u00f3n en hardware local frente al pago por token, la <a href='\/es\/self-hosting-vs-api-calculator\/'>calculadora de autohospedaje frente a API<\/a> muestra exactamente d\u00f3nde se sit\u00faa tu punto de equilibrio.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Frequently_asked_questions\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfEs LM Studio m\u00e1s r\u00e1pido que Ollama?<\/h3>\n<p>En Apple Silicon, normalmente s\u00ed: LM Studio puede utilizar el entorno de ejecuci\u00f3n MLX de Apple, que generalmente supera al camino llama.cpp que emplea Ollama. En Windows y Linux con una GPU NVIDIA, ambos est\u00e1n muy cerca, y las diferencias medidas suelen atribuirse m\u00e1s a la longitud del contexto y a la configuraci\u00f3n de descarga a la GPU que a los motores en s\u00ed.<\/p>\n<h3>\u00bfPuedo usar Ollama y LM Studio al mismo tiempo?<\/h3>\n<p>S\u00ed, y muchas personas lo hacen. Se instalan de forma independiente y mantienen carpetas separadas para los modelos. La \u00fanica precauci\u00f3n pr\u00e1ctica es la memoria: no mantengas cargado un modelo grande en ambos simult\u00e1neamente, y si ejecutas ambos servidores locales, as\u00edgnalos a puertos distintos.<\/p>\n<h3>\u00bfTiene LM Studio una API como la de Ollama?<\/h3>\n<p>S\u00ed: LM Studio incluye un modo de servidor local con un punto final compatible con OpenAI. La diferencia radica en que este modo debe activarse manualmente dentro de la aplicaci\u00f3n de escritorio en ejecuci\u00f3n, mientras que el servicio de Ollama inicia autom\u00e1ticamente con el sistema y espera estar siempre disponible.<\/p>\n<h3>\u00bfSon gratuitos Ollama y LM Studio?<\/h3>\n<p>Ambos son gratuitos para descargar y usar, incluso con fines comerciales. Ollama es de c\u00f3digo abierto; LM Studio es gratuito pero de c\u00f3digo cerrado. Tu \u00fanico costo real, en cualquier caso, es el hardware y la electricidad.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l consume menos RAM, Ollama o LM Studio?<\/h3>\n<p>Ninguno de forma significativa: el uso de memoria est\u00e1 determinado por el archivo del modelo y la longitud del contexto, no por la herramienta. Un modelo determinado en cuantizaci\u00f3n de 4 bits requiere la misma cantidad de memoria en ambas plataformas. LM Studio simplemente hace m\u00e1s visible ese requisito antes de que descargues el modelo.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ollama and LM Studio both run large language models on your own machine, and both are free \u2014 but they are built for different people. Here is an honest comparison of interface, performance, API access and hardware use, plus which one to pick for your setup.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":1789,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[740,260,256,259,1047],"class_list":["post-1738","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-tools","tag-ai-tools","tag-lm-studio","tag-local-llm","tag-ollama","tag-self-hosting"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1738","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1738"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1738\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1864,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1738\/revisions\/1864"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1789"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1738"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1738"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1738"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}