Usa Ollama en VPS Rollin si:
Corres chat o RAG con modelos hasta 13B en portugues, volumen previsible. Privacidad critica. Quieres latencia minima para usuarios en Brasil.
Comparativa tecnica
Ollama, Together.ai o RunPod: cual elegir para LLM open-source?
Hospedar Llama 3, Mistral, Qwen y otros modelos open-source se volvio estrategia comun en 2026 — por costo, privacidad o customizacion. Las tres opciones principales: correr Ollama en VPS/CPU, usar API gestionada como Together.ai o alquilar GPU on-demand en RunPod.
TL;DR
Ollama en VPS Rollin (CPU) corre modelos pequenos cuantizados (Llama 3 8B, Phi-3, Qwen 2.5 7B) con latencia 30-80ms para Brasil y costo fijo de R$ 89,90-199,90/mes. Together.ai es API gestionada con inferencia rapida y precios por token, sin operacion. RunPod ofrece GPU on-demand para modelos grandes (70B+) o fine-tuning.
Tabla comparativa
| Recurso | Ollama en VPS Rollin | Together.ai | RunPod |
|---|---|---|---|
| Tipo de servicio | Self-hosted CPU | API gestionada (serverless) | GPU on-demand (IaaS) |
| Hardware | AMD EPYC + NVMe (CPU) | GPUs gestionadas | RTX 4090 / A100 / H100 |
| Modelos soportados | Llama 3 8B, Mistral 7B, Qwen 2.5, Phi-3 | Llama 3 70B, Mixtral, DeepSeek, +100 | Cualquier modelo open-source |
| Latencia para Brasil | 30-80ms (datacenter SP) | 200-400ms (US/UE) | 150-350ms (varia) |
| Costo entrada | R$ 89,90/mes (Pro 10) | Pay-per-token | US$ 0.30-3.50/hora GPU |
| Costo por millon de tokens | Diluido en fijo | ~US$ 0.20-0.90 | Calculado por hora de GPU |
| Modelos grandes 70B+ | Inviable en CPU | Soportado nativamente | Si, GPU adecuada |
| Fine-tuning | Limitado (CPU lento) | Si, gestionado | Si, control total en GPU |
| Privacidad (donde estan los datos?) | Tu VPS en Brasil (LGPD) | Servidores Together (US, +DPA) | Servidores RunPod (US/UE) |
| Cold start | Cero | ~1-5s (serverless) | 30-120s (boot GPU) |
| Throughput tokens/seg | 20-60 tok/s (8B en CPU) | 50-200 tok/s | 100-500 tok/s |
| Cobro | Fijo en reales (R$) | Por uso en USD | Por hora en USD |
| Vendor lock-in | Cero (open-source) | Medio (API propietaria) | Bajo |
| Operacion | Tu gestionas Ollama | Cero — solo la API | Tu subes Docker + container |
| Soporte humano en portugues | Si, 24/7 via Rollin | Solo ingles | Solo ingles |
Pros de Ollama en VPS Rollin
- Costo fijo previsible en reales
- Latencia minima para Brasil
- Datos nunca salen de tu VPS
- Corre en la misma maquina que n8n, EvolutionAPI, Qdrant
- Cero cold start
- Soporte humano 24/7 en portugues
- Open-source: Llama, Mistral, Qwen, Phi
Pros de Together.ai
- Acceso inmediato a 100+ modelos
- Inferencia rapida con GPU
- Pay-per-token
- Sin ops
- Excelente para cargas variables
- Documentacion buena y SDKs
- Soporta fine-tuning gestionado
Pros de RunPod
- GPU on-demand: RTX 4090, A100, H100
- Pricing horario flexible
- Corre cualquier modelo
- Ideal para fine-tuning
- Modo serverless tambien disponible
- Comunidad activa, templates Docker
Contras de Ollama en VPS Rollin
- CPU limita modelos grandes
- Throughput menor que GPU
- Sin auto-scaling
- Fine-tuning serio necesita GPU
- Tu gestionas updates de Ollama
Contras de Together.ai
- Latencia 200-400ms desde Brasil
- Cobro en USD con IOF
- Datos en servidores Together — DPA para LGPD
- En volumen alto y estable, mas caro que self-hosted
- Sin soporte en portugues
- Limites de rate en modelos populares
Contras de RunPod
- Cold start de 30-120s
- Cobro en USD por hora
- Tu eres responsable por Docker
- Disponibilidad variable de GPUs
- Sin soporte en portugues
- Sin region BR
Cuando elegir cada
Usa Together.ai si:
Necesitas Llama 3 70B sin invertir en GPU. Cargas variables — prototipos, picos. Equipo pequeno sin DevOps.
Usa RunPod si:
Vas a hacer fine-tuning. Necesitas GPU para workloads especificos. Quieres control total del ambiente.
Usa combinacion si:
Ollama en VPS Rollin para produccion + Together.ai para fallback en modelos grandes + RunPod para fine-tuning.
Veredicto
Para la mayoria de casos brasilenos, Ollama en VPS Rollin entrega el mejor costo-beneficio con privacidad total y latencia minima. Honestamente, si necesitas modelo 70B+, Together.ai es claramente superior. RunPod es la herramienta correcta para fine-tuning. Rollin Host no ofrece GPU dedicada en 2026, asi que si tu caso es fine-tuning serio, usa RunPod sin culpa.
Preguntas frecuentes
Puedo correr Llama 3 8B en CPU?
Si. Con cuantizacion Q4 o Q5 (GGUF), Llama 3 8B corre en VPS con 8-16 GB RAM y AMD EPYC entrega 20-40 tokens/segundo.
Cuanto cuesta Together.ai en 2026?
Together.ai cobra por token. Llama 3 8B cuesta ~US$ 0.20/M tokens, Llama 3 70B en torno de US$ 0.90/M tokens.
RunPod tiene datacenter en Brasil?
En 2026, RunPod no tiene region en Brasil. Las regiones mas usadas son US-East, US-West y EU.
Ollama soporta function calling?
Si, desde la version 0.3+ Ollama soporta tool/function calling con modelos compatibles.
Puedo hacer fine-tuning en Ollama?
Tecnicamente si, pero impractico en CPU. Para fine-tuning serio, usa RunPod con GPU.
Together.ai es LGPD compatible?
Together.ai ofrece DPA firmable. Como datos pasan por servidores en EE.UU., revisa el caso con tu DPO.
Cual VPS Rollin recomendada para Ollama?
Pro 10 (R$ 89,90/mes) corre Llama 3 8B Q4. Para Mistral 7B + RAG simultaneo, Pro 20.
Cual el throughput de Llama 3 70B en RunPod?
En una A100 80GB, Llama 3 70B FP8 entrega ~80-150 tokens/segundo. En H100, sube a ~200-400 tok/s.
Puedo embedar con Ollama?
Si. Ollama soporta modelos de embedding como nomic-embed-text y mxbai-embed-large.
Together.ai tiene chat playground?
Si, Together.ai tiene playground web para probar modelos antes de integrar via API.
Como subir Ollama en una VPS Rollin?
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh — luego ollama pull llama3.1:8b-instruct-q4_K_M.
RunPod vs Vast.ai, cual es mejor?
RunPod tiene UX mas pulida y templates oficiales. Vast.ai es mas barato pero con mas friccion. Para equipos sin DevOps, RunPod.
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