{"id":792,"date":"2026-06-06T01:59:16","date_gmt":"2026-06-06T01:59:16","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/"},"modified":"2026-06-19T16:39:52","modified_gmt":"2026-06-19T16:39:52","slug":"what-is-ollama-complete-guide-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es Ollama? Gu\u00eda completa para ejecutar modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o localmente en 2026"},"content":{"rendered":"<p>Si has pasado algo de tiempo alrededor de la IA local durante los \u00faltimos dos a\u00f1os, seguramente ya hayas o\u00eddo ese nombre. Ollama es la herramienta que transform\u00f3 la frase \u00abejecutar un modelo de lenguaje de gran tama\u00f1o en tu propia m\u00e1quina\u00bb de un fin de semana plagado de errores de CUDA a un \u00fanico comando: <code>ollama run llama3.3<\/code>.<\/p>\n<p>Esta gu\u00eda explica exactamente qu\u00e9 es Ollama, c\u00f3mo funciona bajo el cap\u00f3, qu\u00e9 puede y qu\u00e9 no puede hacer, y si es la herramienta adecuada para ti en 2026.<\/p>\n<div class=\"convly-tldr\">\n<h3>Conclusiones clave<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>\u00bfQu\u00e9 es?:<\/strong> una herramienta gratuita y de c\u00f3digo abierto que descarga, gestiona y ejecuta modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o abiertos de forma local con un solo comando: sin nube, sin claves de API y sin que tus datos salgan de tu equipo.<\/li>\n<li><strong>C\u00f3mo funciona:<\/strong> envuelve el motor <code>llama.cpp<\/code> (y MLX de Apple en Mac desde la versi\u00f3n 0.19) y se encarga de descargar modelos, realizar su cuantizaci\u00f3n, asignar recursos de GPU y exponer una API REST en el puerto <code>11434<\/code>.<\/li>\n<li><strong>A qui\u00e9n va dirigido:<\/strong> desarrolladores y entusiastas que desean la forma m\u00e1s sencilla de prototipar con modelos locales. Es el punto de entrada con \u00abmenor arrepentimiento\u00bb en 2026.<\/li>\n<li><strong>A qui\u00e9n no va dirigido:<\/strong> servicio en producci\u00f3n con alta concurrencia; para ello, <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/\">vLLM es aproximadamente 16\u201320 veces m\u00e1s r\u00e1pido bajo carga<\/a>.<\/li>\n<li><strong>Coste:<\/strong> 0 USD. Est\u00e1 licenciado bajo la licencia MIT y se ejecuta \u00edntegramente en tu hardware.<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_84 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38af0477c2f\" 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 d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a38af0477c2f\"  aria-label=\"Alternar\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#What_Ollama_actually_is\" >Qu\u00e9 es realmente Ollama<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#How_it_works_under_the_hood\" >C\u00f3mo funciona bajo el cap\u00f3<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#What_you_can_build_with_it\" >Qu\u00e9 puedes construir con \u00e9l<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Where_Ollama_fits_among_the_alternatives\" >D\u00f3nde encaja Ollama entre las alternativas disponibles<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Getting_started_in_two_minutes\" >Empezar en dos minutos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#What_hardware_do_you_actually_need\" >\u00bfQu\u00e9 hardware necesitas realmente?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#FAQ\" >Preguntas frecuentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Bottom_line\" >Conclusi\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/what-is-ollama-complete-guide-2026\/#Related_articles\" >Art\u00edculos relacionados<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/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 es un entorno de ejecuci\u00f3n de c\u00f3digo abierto para modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o que se ejecuta en tu propio ordenador \u2014Mac, Windows o Linux\u2014. Piensa en \u00e9l como el \u00abDocker para modelos de lenguaje de gran tama\u00f1o\u00bb: en lugar de lidiar con entornos de Python, pesos de modelos y controladores de GPU, simplemente escribes un comando y \u00a1el modelo ya est\u00e1 funcionando.<\/p>\n<p>La propuesta es sencilla: <strong>mantener tus datos en tu equipo, no pagar nada por cada token y trabajar sin conexi\u00f3n.<\/strong> Cuando ejecutas <code>ollama run gemma4<\/code>, Ollama descarga el modelo, lo carga en la memoria de tu GPU (o en la memoria RAM del sistema si no dispones de GPU) y te coloca directamente en un entorno interactivo de chat. Eso es todo.<\/p>\n<p>Detr\u00e1s de esa simplicidad, Ollama realiza mucho trabajo por ti:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Gesti\u00f3n de modelos<\/strong> \u2014 descarga, versionado y almacenamiento de modelos desde su registro, tal como un gestor de paquetes maneja el software.<\/li>\n<li><strong>Cuantizaci\u00f3n<\/strong> \u2014 utiliza autom\u00e1ticamente versiones comprimidas (GGUF) de los modelos, de modo que un modelo de 27 000 millones de par\u00e1metros cabe en la memoria de equipos de consumo.<\/li>\n<li><strong>Asignaci\u00f3n de capas a la GPU<\/strong> \u2014 decidir cu\u00e1nta parte del modelo reside en la GPU frente a la CPU, seg\u00fan la VRAM disponible.<\/li>\n<li><strong>Gesti\u00f3n del contexto y de la cach\u00e9 KV<\/strong> \u2014 gestionar la memoria que aumenta a medida que la conversaci\u00f3n se alarga.<\/li>\n<li><strong>Una API REST<\/strong> \u2014 exponerlo todo en <code>http:\/\/localhost:11434<\/code> para que tus propias aplicaciones puedan comunicarse con ella.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_it_works_under_the_hood\"><\/span>C\u00f3mo funciona bajo el cap\u00f3<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama no es, en s\u00ed mismo, un motor de inferencia. Es una <strong>capa de experiencia<\/strong> envuelta alrededor de uno. En su interior utiliza <code>llama.cpp<\/code>llama.cpp, el motor en C++ que realiza las operaciones matem\u00e1ticas reales para ejecutar eficientemente un modelo cuantizado en CPUs y GPUs. A partir de la versi\u00f3n v0.19 (marzo de 2026), Ollama tambi\u00e9n emplea <strong>el backend MLX de Apple<\/strong> en los chips Apple Silicon \u2014un cambio que ha proporcionado aceleraciones enormes (en un M5 Max ejecutando Qwen 3.5, el rendimiento de decodificaci\u00f3n casi se duplic\u00f3).<\/p>\n<p>El flujo de trabajo tiene este aspecto:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Ejecutas un comando<\/strong> \u2014 <code>ollama run qwen3<\/code> desde la terminal o una solicitud a la API.<\/li>\n<li><strong>Ollama resuelve el modelo<\/strong> \u2014 si a\u00fan no est\u00e1 descargado, recupera los pesos en formato GGUF desde el registro.<\/li>\n<li><strong>Carga el modelo en memoria<\/strong> \u2014 dividiendo las capas entre GPU y CPU seg\u00fan la VRAM disponible.<\/li>\n<li><strong>Proporciona respuestas<\/strong> \u2014 ya sea de forma interactiva en tu terminal o como JSON mediante la API REST.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Esta API REST es la parte que m\u00e1s interesa a los desarrolladores. Cualquier aplicaci\u00f3n capaz de realizar una solicitud HTTP puede usar un modelo local a trav\u00e9s de Ollama; y, dado que Ollama incorpora un punto final compatible con OpenAI, gran parte del c\u00f3digo existente funciona simplemente cambiando la URL base.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_you_can_build_with_it\"><\/span>Qu\u00e9 puedes construir con \u00e9l<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama es el motor que impulsa una amplia gama de proyectos de IA local en 2026:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Chatbots privados<\/strong> que nunca env\u00edan una sola palabra a la nube.<\/li>\n<li><strong>Asistentes de programaci\u00f3n<\/strong> \u2014 el nuevo comando <code>ollama launch<\/code> configura autom\u00e1ticamente herramientas como Claude Code, OpenCode y Codex con un modelo local o en la nube, sin necesidad de archivos de configuraci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Sistemas RAG<\/strong> que usan la API de incrustaciones por lotes de Ollama para indexar tus propios documentos.<\/li>\n<li><strong>Agentes y automatizaciones<\/strong> que invocan modelos locales para clasificaci\u00f3n, extracci\u00f3n o res\u00famenes, sin coste marginal adicional.<\/li>\n<li><strong>Pipelines de salida estructurada<\/strong> \u2014 Ollama ahora puede restringir la salida de un modelo a un esquema JSON, lo que lo hace fiable para uso program\u00e1tico.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Where_Ollama_fits_among_the_alternatives\"><\/span>D\u00f3nde encaja Ollama entre las alternativas disponibles<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama no es la \u00fanica forma de ejecutar modelos localmente, ni siempre es la mejor opci\u00f3n. Este es el panorama realista:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<thead>\n<tr>\n<th>Herramienta<\/th>\n<th>Ideal para<\/th>\n<th>Compromiso<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Ollama<\/strong><\/td>\n<td>Prototipado por un solo desarrollador en cualquier sistema operativo<\/td>\n<td>Lento bajo alta concurrencia<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>LM Studio<\/td>\n<td>Una interfaz gr\u00e1fica pulida para explorar y chatear con modelos<\/td>\n<td>Menos automatizable; centrada en escritorio<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>vLLM<\/td>\n<td>Servicio multiusuario en producci\u00f3n sobre GPUs<\/td>\n<td>Configuraci\u00f3n compleja; no orientada inicialmente a entornos locales<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>llama.cpp<\/td>\n<td>M\u00e1xima velocidad y hardware integrado o perif\u00e9rico<\/td>\n<td>Nivel m\u00e1s bajo; t\u00fa mismo ensamblas los componentes<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Si eres una sola persona experimentando, Ollama destaca por su comodidad. En cuanto necesites atender a muchos usuarios simult\u00e1neamente, querr\u00e1s consultar nuestro an\u00e1lisis completo de <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-vs-lm-studio-vs-vllm-vs-llama-cpp-2026\/\">Ollama frente a LM Studio frente a vLLM frente a llama.cpp<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Getting_started_in_two_minutes\"><\/span>Empezar en dos minutos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La barrera de entrada es realmente m\u00ednima:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Inst\u00e1lalo<\/strong> \u2014 descarga la aplicaci\u00f3n para tu sistema operativo (consulta nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/how-to-install-ollama-2026\/\">gu\u00eda paso a paso para la instalaci\u00f3n<\/a>).<\/li>\n<li><strong>Descarga y ejecuta un modelo<\/strong> \u2014 <code>ollama run gemma4<\/code> para un modelo equilibrado y vers\u00e1til, o <code>ollama run qwen3<\/code> para programaci\u00f3n.<\/li>\n<li><strong>Habla con \u00e9l<\/strong> \u2014 chatea desde la terminal o apunta tu aplicaci\u00f3n a <code>http:\/\/localhost:11434<\/code>.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Antes de elegir un modelo, verifica que tu equipo pueda manejarlo \u2014 consulta nuestra gu\u00eda sobre <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-system-requirements-2026\/\">los requisitos del sistema de Ollama<\/a> asigna los tama\u00f1os de los modelos a la memoria RAM y VRAM que realmente necesitas.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_hardware_do_you_actually_need\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 hardware necesitas realmente?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama iniciar\u00e1 en casi cualquier m\u00e1quina con una CPU y 8 GB de RAM, pero \u00abinicia\u00bb y \u00abresulta usable\u00bb son preguntas distintas. El \u00fanico n\u00famero que determina tu experiencia es cu\u00e1nta memoria cabe el modelo, ya que el modelo completo debe residir en la RAM (o, idealmente, en la VRAM de la GPU) mientras se ejecuta. Una regla general fiable es aproximadamente <strong>0,6 GB de memoria por mil millones de par\u00e1metros<\/strong> a la cuantizaci\u00f3n predeterminada Q4_K_M, m\u00e1s un peque\u00f1o margen adicional para el contexto.<\/p>\n<p>Esta estimaci\u00f3n te proporciona una gu\u00eda r\u00e1pida de dimensionamiento para las clases de modelos m\u00e1s comunes:<\/p>\n<table class=\"convly-vs\">\n<tr>\n<th>Clase del modelo<\/th>\n<th>Descarga aproximada (Q4_K_M)<\/th>\n<th>Memoria recomendada<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>7\u20138B (Llama 3.x, Mistral)<\/td>\n<td>~5 GB<\/td>\n<td>8 GB+<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>13\u201314B (Qwen, Phi)<\/td>\n<td>~9 GB<\/td>\n<td>16 GB+<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>32B<\/td>\n<td>~20 GB<\/td>\n<td>24 GB+<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>70B (Llama 3.3)<\/td>\n<td>~43 GB<\/td>\n<td>64 GB+<\/td>\n<\/tr>\n<\/table>\n<p>Para la mayor\u00eda de las personas, el punto \u00f3ptimo pr\u00e1ctico es una GPU o una Mac con aproximadamente <strong>16 GB de VRAM o memoria unificada<\/strong> \u2014suficiente para ejecutar modelos de 7B a 14B a velocidades que parecen instant\u00e1neas. Tanto una tarjeta RTX de 16 GB como una Mac Apple Silicon de 16 GB entran claramente en esta categor\u00eda.<\/p>\n<p>Dos aspectos arquitect\u00f3nicos son clave al elegir. Una GPU NVIDIA discreta tiene una ventaja decisiva siempre que el modelo quepa \u00edntegramente en su VRAM, ofreciendo la mayor velocidad de generaci\u00f3n de tokens por segundo. Por otro lado, la <strong>memoria unificada<\/strong> memoria unificada de Apple Silicon representa un compromiso opuesto: comparte toda la memoria del sistema con la GPU, por lo que una Mac de 64 GB o 128 GB puede ejecutar modelos de 32B a 70B que simplemente no cabr\u00edan en una tarjeta gr\u00e1fica de consumo \u2014aunque con menor rendimiento. El punto de inflexi\u00f3n se sit\u00faa alrededor de los modelos de 24 GB.<\/p>\n<p>T\u00fa <em>puede<\/em> puedes ejecutar Ollama sin GPU alguna. Una CPU moderna de varios n\u00facleos maneja un modelo de 7B a velocidades aceptables (unos pocos a bajos dobles d\u00edgitos de tokens por segundo), pero los modelos grandes de 70B en CPU caen por debajo de un token por segundo \u2014aceptable para trabajos por lotes nocturnos, pero inc\u00f3modo para conversaciones interactivas. Si la velocidad interactiva es importante, la aceleraci\u00f3n mediante GPU o Apple Silicon es el factor determinante.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"FAQ\"><\/span>Preguntas frecuentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3>\u00bfEs Ollama gratuito?<\/h3>\n<p>S\u00ed. Ollama es de c\u00f3digo abierto bajo la licencia MIT y completamente gratuito. El \u00fanico \u00abcoste\u00bb es el hardware en el que lo ejecutas y la electricidad que consume; no hay cargos por token porque nada se env\u00eda a un proveedor en la nube.<\/p>\n<h3>\u00bfEnv\u00eda Ollama mis datos a alguna parte?<\/h3>\n<p>No. Por dise\u00f1o, la inferencia se realiza \u00edntegramente en tu m\u00e1quina. El \u00fanico tr\u00e1fico de red ocurre al descargar un modelo la primera vez que lo extraes (\u00abpull\u00bb). Esta es la raz\u00f3n principal por la que equipos de salud, sector legal y finanzas lo utilizan: los prompts sensibles nunca salen del edificio.<\/p>\n<h3>\u00bfNecesito una GPU para ejecutar Ollama?<\/h3>\n<p>No, pero s\u00ed ayuda mucho. Ollama se ejecuta \u00fanicamente en CPU para modelos peque\u00f1os (un modelo de 2\u20133 mil millones de par\u00e1metros funciona c\u00f3modamente en un port\u00e1til moderno) y utiliza autom\u00e1ticamente tu GPU cuando est\u00e1 disponible. Para modelos con m\u00e1s de ~13 mil millones de par\u00e1metros, una GPU o Apple Silicon con memoria unificada marca una gran diferencia. Consulta nuestra <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-system-requirements-2026\/\">gu\u00eda de requisitos del sistema<\/a> para detalles espec\u00edficos.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 modelos puede ejecutar Ollama?<\/h3>\n<p>Over 100 open models, including Meta&#8217;s Llama 3.3 and Llama 4, Google&#8217;s Gemma 4, Alibaba&#8217;s Qwen 3 series, DeepSeek V3 and R1, Mistral, and Microsoft&#8217;s Phi-4. Our pick of the <a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/best-local-llms-to-run-on-ollama-2026\/\">mejores modelos de lenguaje local (LLM) para ejecutar en Ollama<\/a> explica cu\u00e1l usar para cada tipo de tarea.<\/p>\n<h3>\u00bfEs Ollama mejor que ChatGPT?<\/h3>\n<p>Son herramientas distintas. ChatGPT te ofrece un modelo puntero sin configuraci\u00f3n previa, pero env\u00eda tus datos a la nube y cobra una suscripci\u00f3n. Ollama ejecuta modelos abiertos m\u00e1s peque\u00f1os localmente, de forma gratuita y privada, aunque incluso el mejor modelo local sigue quedando atr\u00e1s frente a los mejores modelos en la nube en las tareas m\u00e1s exigentes. En cuanto a privacidad, costo y uso sin conexi\u00f3n, Ollama gana; pero en capacidad bruta para razonamiento complejo, la vanguardia en la nube sigue liderando.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1l es el puerto de la API de Ollama?<\/h3>\n<p>Ollama expone su API REST en <code>http:\/\/localhost:11434<\/code> de forma predeterminada. Tambi\u00e9n ofrece un punto final compatible con OpenAI, por lo que gran parte del c\u00f3digo existente basado en los SDK de OpenAI funciona simplemente redirigiendo la URL base a tu instancia local de Ollama.<\/p>\n<h3>\u00bfPuede Ollama reemplazar la API de OpenAI en mi aplicaci\u00f3n existente?<\/h3>\n<p>Para la mayor\u00eda de las aplicaciones, s\u00ed. Ollama expone un punto final compatible con OpenAI en <strong>http:\/\/localhost:11434\/v1<\/strong>, incluida la ruta <code>\/v1\/chat\/completions<\/code> que la mayor\u00eda de las herramientas invocan. Basta con apuntar el par\u00e1metro \u00abbase_url\u00bb del cliente de OpenAI a esa direcci\u00f3n, pasar una clave API ficticia y establecer el campo \u00abmodel\u00bb con una etiqueta de Ollama instalada. Tambi\u00e9n se admiten incrustaciones (embeddings), visi\u00f3n y llamadas a herramientas (tool-calling), por lo que muchos proyectos realizan la migraci\u00f3n modificando solo dos l\u00edneas. Cubre partes de la API de OpenAI, pero no todos sus par\u00e1metros; verifica, por tanto, cualquier campo especializado del que dependa tu aplicaci\u00f3n. <code>base_url<\/code> at it, pass any placeholder API key, and set the model field to an installed Ollama tag. Embeddings, vision, and tool-calling are supported too, so many projects switch by changing two lines. It covers parts of the OpenAI API rather than every parameter, so verify any exotic fields your app relies on.<\/p>\n<h3>\u00bfPuedo ejecutar Ollama sin GPU?<\/h3>\n<p>S\u00ed. Ollama se ejecuta \u00edntegramente en CPU cuando no hay una GPU compatible disponible \u2014solo necesitas suficiente memoria RAM del sistema para alojar el modelo. Una CPU moderna de varios n\u00facleos ejecuta un modelo de 7B a velocidades utilizables, pero el rendimiento disminuye dr\u00e1sticamente a medida que los modelos crecen, y los modelos de clase 70B en CPU son demasiado lentos para uso interactivo. Para conversaciones cotidianas, una GPU o una Mac Apple Silicon marcan la diferencia entre una respuesta lenta y una \u00e1gil.<\/p>\n<h3>\u00bfCu\u00e1nto espacio en disco ocupan los modelos de Ollama y d\u00f3nde se almacenan?<\/h3>\n<p>Plan para los tama\u00f1os de descarga indicados anteriormente: un modelo de 7B ocupa aproximadamente 5 GB en disco, un modelo de 70B alrededor de 43 GB, y descargar varios modelos suma r\u00e1pidamente espacio. De forma predeterminada, se almacenan en <code>~\/.ollama\/models<\/code> (o <code>C:\\Users\\\\.ollama\\models<\/code> en Windows). Puedes cambiar la ubicaci\u00f3n de ese directorio mediante la variable de entorno <code>OLLAMA_MODELS<\/code> y eliminar cualquier elemento que ya no necesites con el comando <code>ollama rm <\/code>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Bottom_line\"><\/span>Conclusi\u00f3n<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ollama conquist\u00f3 el espacio de los LLM locales en 2026 al hacer una sola cosa excepcionalmente bien: eliminar fricciones. Es gratuito, privado, se ejecuta en el hardware que ya posees y te lleva desde \u00abquiero probar un modelo local\u00bb hasta un modelo en funcionamiento en unos dos minutos. No es la opci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida bajo carga intensa, y un modelo local no superar\u00e1 al mejor modelo en la nube en los problemas m\u00e1s dif\u00edciles; pero como puerta de entrada a la inteligencia artificial local, ninguna otra soluci\u00f3n se le acerca. Si est\u00e1s comenzando, empieza aqu\u00ed.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Art\u00edculos relacionados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/gpt-5-6-what-we-know-2026\/\">GPT-5.6: Lo que sabemos frente a lo filtrado (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/kimi-k2-7-code-explained-2026\/\">Kimi K2.7 Code explicado: el modelo abierto de programaci\u00f3n de Moonshot con 1 bill\u00f3n de par\u00e1metros<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/glm-5-2-explained-2026\/\">GLM 5.2 explicado: el codificador abierto de Zhipu con contexto de 1 mill\u00f3n de tokens<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/ollama-vs-jan-2026\/\">Ollama frente a Jan: \u00bfQu\u00e9 aplicaci\u00f3n de IA local gana en 2026?<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/lm-studio-complete-guide-2026\/\">LM Studio: La gu\u00eda completa (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/es\/claude-5-new-ai-models-june-2026\/\">\u00bfExiste una Claude 5? 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