Correr IA en el computador de la oficina, sin API ni costo por token

Un programa mira tu computador, te dice qué modelos de IA puede correr bien y a qué velocidad, los descarga y los deja listos. Para datos que no pueden salir de la empresa y para trabajar sin conexión.

Nivel
Sin código
Se hace desde claude.ai o ChatGPT, sin programar.
Tiempo
Cuarenta y cinco minutos, la mayoría esperando la descarga del modelo
Publicada

Cuánto cuesta

Cero. El software es open source y los modelos abiertos se descargan gratis. El costo es el computador que ya tienes; cuanto mejor su memoria y su tarjeta gráfica, mejor el modelo que podrás correr.

modo guiado // te pregunto, tú respondes

listo para empezar

Hazla conmigo, paso a paso

Te haré 3 preguntas sobre tu negocio, con tus respuestas dejo el prompt listo para copiar, y después te acompaño en los 5 pasos, uno a la vez. Como una Thermomix: tú solo respondes y avanzas.

También desde Claude o ChatGPT con el MCP del Recetario Magistral: di «empieza la receta correr-ia-en-tu-propio-computador-sin-pagar-por-token».

Para quién es

Empresas con datos que no pueden salir (contratos, fichas de clientes, información financiera), profesionales que trabajan en terreno sin conexión, y cualquiera que quiera entender qué puede hacer la IA sin depender de una suscripción.

El problema

Cada consulta a un modelo en la nube envía tus datos afuera y cuesta por uso. Probar IA local ha sido a ciegas: descargas un modelo enorme, no corre, pruebas otro, y así.

Qué cambia

Un asistente de IA corriendo en tu propio computador, elegido a tu medida, que no envía nada a internet y no cobra por pregunta. Según el README, Magnitude perfila la máquina, estima la velocidad de cada modelo antes de descargarlo y lo afina para tu hardware.

Ingredientes

  • Un computador con al menos 16 GB de RAM (con tarjeta gráfica dedicada, mucho mejor); macOS, Windows o Linux
  • Espacio en disco: los modelos pesan varios gigabytes
  • Una conexión para la descarga inicial; después funciona sin internet

Paso a paso

  1. 1

    Descarga e instala la app

    Desde el repositorio, baja el instalador para tu sistema. Al abrirla, perfila tu computador y muestra qué modelos recomienda para él, con la velocidad estimada de cada uno.

  2. 2

    Elige un modelo recomendado y descárgalo

    En la sección Discover, toma uno de los primeros recomendados: el mejor equilibrio entre calidad y velocidad para tu máquina. Mientras baja, sigue con el paso siguiente.

  3. 3

    Prepara una prueba con datos reales pero no sensibles

    Tres tareas que hagas seguido: resumir un correo largo, redactar una respuesta, extraer datos de un texto. Con eso vas a medir si el modelo local te sirve.

  4. 4

    Conecta la app que ya usas o chatea directo

    Según el README, en la sección Connections conectas con un clic agentes y aplicaciones compatibles. Si no usas ninguna, la propia app te deja conversar con el modelo.

  5. 5

    Decide qué va local y qué va a la nube

    Regla simple: lo confidencial y lo repetitivo, local; lo que exige máxima calidad y no es sensible, nube. Anótalo para el equipo.

El prompt

Reemplaza lo que va entre corchetes con los datos de tu empresa, o usa el modo guiado de arriba: te pregunta y lo rellena solo.

# Rol
Eres un asistente que corre en el computador de [NOMBRE DE LA EMPRESA], sin conexión a internet. Trabajas con documentos confidenciales de [TIPO DE DOCUMENTOS CONFIDENCIALES, POR EJEMPLO «contratos y fichas de clientes»] y nunca sugieres enviarlos a un servicio externo.

# Contexto
El equipo te usa para [TAREAS FRECUENTES, POR EJEMPLO «resumir contratos, redactar respuestas a clientes y extraer datos de correos»]. Tus respuestas deben ser útiles aunque el modelo sea más pequeño que los de la nube: prefiere la precisión sobre la extensión.

# Tarea
Realiza la tarea que te pida el usuario con el texto que pegue. Si el texto es demasiado largo para procesarlo bien, pide que lo divida en partes en vez de resumir mal.

# Formato de salida
Respuestas breves y estructuradas. Para resúmenes: cinco viñetas máximo. Para extracción de datos: una tabla con las columnas que el usuario indique. Para redacciones: el texto listo, sin comentarios.

# Ejemplos
Usuario: «Resume este contrato de arriendo y dime plazo, renta y multa por salida anticipada». Salida esperada: tres viñetas con esos datos y la cláusula donde aparece cada uno.

Lo que suele salir mal

  • Descargar el modelo más grande porque «es mejor». Si no cabe en la memoria de tu máquina, no corre o corre a una palabra por segundo; sigue la recomendación de la app.
  • Esperar la misma calidad que en la nube. Los modelos locales son más chicos; sirven muy bien para tareas acotadas y repetitivas.
  • Mezclar todo. Define qué tareas van local y cuáles a la nube, o el equipo terminará usando lo más cómodo y no lo más seguro.

Cuándo no usar esta receta

Si tu computador tiene menos de 16 GB de RAM y no tiene tarjeta gráfica dedicada, el modelo que corra será pequeño y lento: úsalo para probar, no para trabajo serio. Y para tareas de máxima calidad (redacción compleja, análisis largo), los modelos de nube siguen siendo mejores.

Fuente y caso real

Transversal · privacidad y costos

El repositorio, en tendencia mensual en GitHub al momento de la revisión, describe un motor de inferencia open source para hardware de consumo que perfila la máquina, estima la velocidad de cada modelo antes de descargarlo, recomienda los mejores y los afina, sin costo por token ni claves. La receta lo usa como la vía más simple para que una pyme pruebe IA local con criterio.

Repositorio en tendencia:magnitudedev/magnitude — Run the best local models for your machine · GitHub

Última verificación:README del repositorio leído el 22-09-2026 (perfila el hardware, estima velocidad antes de descargar, recomienda y afina modelos, sin costo por token); la URL respondió 200.

IA localPrivacidadModelos abiertosSin conexión

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