El mismo framework del curso — los 5 casos reales, y qué cambia con los datos de hoy
No existe solución universal. Propietarios ganan en calidad + simplicidad. Open source gana en control + compliance. La decisión depende de volumen, regulación, budget, equipo y criticidad — en ese orden.
| Dimensión | Propietarios | Open source |
|---|---|---|
| Coste directo | Pay-per-token ($1-5/M input) | Gratis (descarga) + infraestructura |
| Calidad | Suele liderar benchmarks de punta | Competitiva, brecha variable por tarea |
| Control | Cero (API externa) | Total (tu infraestructura) |
| Privacidad de datos | Datos pasan por el proveedor | Total (datos nunca salen) |
| Customización | Solo prompt engineering | Fine-tuning completo posible |
| Vendor lock-in | Alto | Cero |
| Time-to-market | Rápido (~2 semanas) | Lento (2-4 meses) |
| Mantenimiento | Cero (proveedor actualiza) | Alto (tu equipo) |
20 empleados, budget €500/mes, 5M tokens/mes. Self-hosting quedaba 18x sobre budget.
Regulación bancaria prohíbe datos fuera de su infraestructura — descartado por regulación, no por coste.
Sin internet, latencia <100ms crítica — API cloud técnicamente imposible.
La brecha de calidad (6,7 pts SWE-bench) costaba ~€20K/mes en bugs — justificaba pagar 5x más.
Soberanía digital obligatoria — el propietario ni se evaluó.
La decisión de enero se apoyaba en un número: -6,7 puntos de brecha en SWE-bench justificaban pagar 5x. Ese número ya no es sólido — en SWE-bench Pro (agosto 2026), Qwen3.8 Max (67,7%) supera a GPT-5.6 Sol (64,6%). Volvería a calcularse con benchmarks y precios actuales.
Los Casos 2, 3 y 5 no cambian — dependen de restricciones duras (regulación, ausencia de internet, soberanía), no de la brecha de calidad. El Caso 1 mantiene su patrón, aunque el proveedor específico cambiaría.
La lección real: el framework (tabla, árbol, orden de prioridades) es lo duradero. Los benchmarks y precios que le dan de comer caducan en semanas, no en años.