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Daedalus Grid

desarrollado por

¿Comprar el hardware, alquilarlo o pagar por uso? Planifique la forma correcta de ejecutar la IA en su empresa.

Daedalus Grid compara todas las formas de ejecutar la IA — comprar GPU, alquilarlas, GPU serverless, endpoints gestionados y API por token — y recomienda la configuración que encaja con su escala, la sensibilidad de sus datos y su presupuesto. Preguntas en lenguaje de negocio, una respuesta con cifras en minutos.

Gratis · Sin registro · Todo en su navegador

Comparado en seis arquitecturas
  • GPU propia
  • GPU alquilada
  • GPU serverless
  • Endpoint gestionado
  • API de modelo abierto
  • API de vanguardia

Cómo funciona

Del caso de uso a la arquitectura en tres pasos

No requiere conocimientos técnicos. Responda en términos de negocio; el motor hace el modelado.

  1. Describa su caso de uso

    Qué debe hacer el asistente, quién lo usa y el nivel de calidad — en lenguaje claro.

  2. Añada escala, datos y cumplimiento

    Volúmenes, crecimiento, fuentes documentales, sensibilidad de los datos y los regímenes que le aplican.

  3. Obtenga una recomendación clasificada

    La arquitectura más adecuada con coste, energía, punto de equilibrio y las señales de cumplimiento que apliquen.

Bajo el capó: filtros de cumplimiento → dimensionado → coste y energía → una puntuación transparente. Determinista, con cada supuesto a la vista.

Qué obtiene

Una imagen completa del proyecto — no solo un nombre de modelo

Cada recomendación incluye las cifras y advertencias necesarias para defender la decisión.

  • Arquitecturas clasificadas

    Las seis opciones puntuadas para su caso, con ventajas, inconvenientes y compensaciones claras.

  • Coste y economía unitaria

    Rangos mensuales más €/solicitud y €/usuario, para que finanzas dé el visto bueno.

  • Energía y carbono

    kWh y kg CO₂e al mes, con una base honesta medida o estimada.

  • Punto de equilibrio y retorno

    El volumen de tokens donde alquilar supera a las API, y un retorno comprar-vs-alquilar a 3 años.

  • Señales de RGPD y Ley de IA

    Residencia, categorías especiales y deberes de transparencia mostrados con fechas actuales.

  • Encaje de RAG y herramientas

    Dimensionado de recuperación y conectores a sus herramientas actuales, indicados como integración MCP.

Las opciones

Seis formas de ejecutar un LLM — comparadas con honestidad

Cada una tiene su punto óptimo. El planificador encuentra el suyo; este es el panorama.

  1. GPU propia

    Compre el hardware. Coste más bajo a volumen alto y estable; asume el capex y la operación.

  2. GPU alquilada

    Horas de GPU dedicadas en la nube. Cómputo gestionado sin desembolso de capital.

  3. GPU serverless

    GPU de modelo abierto scale-to-zero, facturadas por segundo. Ganan en volumen irregular o bajo.

  4. Endpoint gestionado

    Endpoints en su tenant (Bedrock, Azure, Vertex). Su nube, su frontera de datos.

  5. API de modelo abierto

    Modelos abiertos tras una API por token (Together, Groq). Sin infraestructura que gestionar.

  6. API de vanguardia

    Modelos de vanguardia cerrados, por token. Máxima calidad, inicio más rápido, menor control.

Privado por diseño — sus datos siguen siendo suyos

La recomendación se calcula en su navegador, así que sus respuestas nunca salen de su dispositivo mientras planifica. Solo se envían si guarda explícitamente un enlace compartible o solicita el informe completo por correo — ambos opcionales, ambos explicados en nuestra política de privacidad.

Leer la política de privacidad →

FAQ

Preguntas, respondidas

¿Es realmente gratis?

Sí. Daedalus Grid es una herramienta de planificación gratuita de Ozymind. No hay registro para usarla; solo comparte sus datos de contacto si nos pide que le enviemos el informe completo.

¿Guardan mis respuestas?

No mientras planifica. El motor se ejecuta en su navegador y sus respuestas permanecen en su dispositivo. Solo se nos envían si guarda explícitamente un enlace compartible o solicita el informe completo.

¿Qué precisión tienen las estimaciones de coste?

Los costes se muestran como rangos, construidos con precios de proveedores que verificamos con regularidad, con cada supuesto visible. Tómelos como una primera base sólida de comparación — no como un presupuesto.

¿Cuáles son las seis arquitecturas?

GPU propias, GPU alquiladas, GPU serverless (scale-to-zero), endpoints gestionados en su tenant, API por token de modelos abiertos y API por token de vanguardia. El planificador clasifica las seis para su caso.

¿Es asesoramiento legal o financiero?

No. Las señales de RGPD y Ley de IA y las cifras de coste son orientación para alimentar una conversación con sus propios equipos legal, de seguridad y financiero — no sustituyen el asesoramiento profesional.

¿Quién está detrás?

Ozymind, un estudio de ingeniería de datos e IA. Creamos Daedalus Grid para hacer transparente la decisión de construir o comprar — y podemos ayudarle a implementar el camino que elija.

¿Puedo guardar o compartir mi plan?

Sí. Guarde un plan para obtener un enlace privado y compartible, o solicite el informe completo por correo. Reabrir un enlace recalcula el resultado en su navegador con el catálogo actual.

¿Deberíamos comprar GPUs o alquilarlas?

Una regla con décadas de historia funciona sorprendentemente bien: pague por uso hasta que lo gastado en alquiler iguale aproximadamente el precio de compra, y entonces compre. Seguida a ciegas, nunca cuesta más de aproximadamente el doble de lo que habría gastado una previsión perfecta en esa elección — y ningún plan fijo puede prometer algo mejor sin conocer el futuro. El planificador calcula su mes de cambio a partir de sus propios números, muestra cada supuesto que hay detrás y le permite adelantar el cambio si confía en su previsión de demanda.

Planifique su proyecto LLM con confianza

Obtenga en minutos una recomendación defendible y centrada en la arquitectura — con coste, cumplimiento y carbono incluidos.

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