¿Cuál es la diferencia entre asistentes de IA local y en la nube?

Los asistentes de IA local ejecutan en tu propio hardware usando modelos de código abierto, mientras que los asistentes en la nube ejecutan en servidores del proveedor (enviando tu código a su IA). Las herramientas locales ofrecen más privacidad y sin tarifas recurrentes, mientras que las herramientas en la nube (como Copilot o Cursor) ofrecen conveniencia, configuración fácil y a menudo modelos de IA ligeramente más avanzados.

¿Qué es más barato, un modelo de IA local o un servicio como Copilot?

A corto plazo, servicios como GitHub Copilot (alrededor de $10/mes) son más baratos que comprar una GPU de alta gama. Pero si ya tienes una PC potente o planeas usar IA intensivamente, un modelo local puede ahorrar dinero con el tiempo ya que no pagas tarifas mensuales. Es esencialmente un intercambio entre costo inicial de hardware y costo de suscripción continuo.

¿Los modelos de código de código abierto funcionan tan bien como los modelos de OpenAI o Anthropic?

Se están poniendo al día rápidamente pero aún están ligeramente atrasados en las tareas más difíciles. Por ejemplo, un modelo de código abierto superior como Qwen-32B obtuvo aproximadamente 0.8 en relación al 1.0 de Claude en un benchmark de código agéntico. Eso significa que puede manejar la mayoría de tareas de código bien, pero los modelos propietarios más avanzados (GPT-4, Claude 2) aún tienen ventaja en precisión y capacidades. Sin embargo, la brecha se está reduciendo cada pocos meses.

¿Mi código está seguro con servicios de IA en la nube como Copilot o Cursor?

Los proveedores principales tienen políticas para no retener o usar mal tu código, y los planes empresariales ofrecen privacidad extra. Sin embargo, por diseño tu código *sí* se envía a sus servidores para análisis. Siempre hay algún riesgo (o al menos necesidad de confianza) al usar IA en la nube. Con modelos locales, tu código nunca sale de tu máquina, lo cual es inherentemente más seguro para proyectos sensibles.

¿Qué es Google Gemini Code Assist y es gratuito?

Gemini Code Assist es la oferta de IA de Google para codificación. Incluye un plugin de VS Code y una herramienta CLI de Gemini que se conectan al modelo Gemini de Google. Únicamente, Google está ofreciendo un nivel gratuito generoso – los desarrolladores individuales pueden usar Gemini 2.5 Pro con hasta 1,000 solicitudes por día y una ventana de contexto enorme de 1 millón de tokens sin cargo. Esencialmente, la IA en la nube de Google es gratuita para uso personal (al menos durante la vista previa), a diferencia de Copilot o Cursor que requieren planes pagos para acceso completo.

¿Cuál debo elegir: IA local o un servicio en la nube?

Depende de tus prioridades. Elige local si te importa la privacidad de datos, quieres evitar tarifas, y no te importa configurar tu propia configuración (y tienes hardware decente). Elige nube si prefieres una solución plug-and-play con calidad de modelo de primer nivel y características listas para usar, y estás dispuesto a pagar una suscripción por ello. Muchos desarrolladores usan una combinación: local para trabajo personal o confidencial, nube para conveniencia en otras tareas.

Asistentes de IA Local vs Nube: ¿Cuál Deberías Elegir en 2025?

TL;DR para fundadores ocupados

Herramientas en nube (Copilot/Cursor) → configuración más fácil, mejor calidad de IA, pero código enviado a servidores; $10-20/mes costo continuo; ideal para conveniencia y rendimiento superior.
IA local (VS Code + Qwen) → privacidad completa, sin tarifas mensuales, pero necesita hardware potente; RTX 4090 recomendado para mejor experiencia; perfecto para proyectos sensibles.
Google Gemini Code Assist → nivel gratuito generoso (1000 solicitudes/día), contexto de 1M tokens, pero requiere cuenta de Google; mejor opción gratuita en nube para desarrolladores individuales.
Enfoque híbrido → usa local para trabajo privado, nube para conveniencia; muchos desarrolladores combinan ambos para flujo de trabajo óptimo.

¿Cómo difieren fundamentalmente los asistentes de IA local y en la nube?

La diferencia fundamental es dónde ejecuta el modelo de IA y quién lo controla. Un asistente de IA local ejecuta en tu propia máquina usando modelos que instalas (a menudo de código abierto), mientras que un asistente en la nube ejecuta en los servidores de un proveedor y lo accedes a través de internet.

Usar una configuración local significa que tu código y consultas permanecen en tu computadora (mejor privacidad), pero necesitas hardware suficiente y esfuerzo de configuración. Usar un servicio en la nube (como GitHub Copilot o Cursor) significa que tu editor envía tu código a una API en la nube y devuelve sugerencias de IA – esto es muy conveniente, pero estás confiando en un tercero con tu código y típicamente pagando una suscripción.

Los asistentes locales generalmente están impulsados por modelos de código abierto (ej. Code Llama, Qwen, etc.) y configurados a través de extensiones o herramientas como describimos en nuestra guía de configuración de asistente de IA local. Los asistentes en la nube aprovechan modelos propietarios (como GPT-4 de OpenAI o Claude de Anthropic) ejecutándose en servidores masivos.

Como resultado, las herramientas en la nube a menudo aún tienen una ventaja en capacidad de IA pura, ya que empresas como OpenAI pueden desplegar modelos de 100B+ parámetros que podrías no ejecutar factiblemente en casa. Sin embargo, los modelos locales se están poniendo al día rápidamente, y para muchas tareas un buen modelo abierto puede ser casi tan efectivo.

La decisión a menudo se reduce a privacidad vs. conveniencia: si mantener el código interno y ahorrar costo es importante, local gana; si el poder sin complicaciones y máxima calidad es el objetivo, nube gana.

Para una comparación práctica de herramientas específicas en la nube, ve nuestro Cursor vs Codex: Eligiendo la Herramienta de Codificación Asistida por IA Correcta.

¿Cuáles son los principales asistentes de IA en la nube en 2025?

El panorama de herramientas de IA en la nube se ha expandido significativamente. Aquí están los principales jugadores y lo que ofrecen:

GitHub Copilot (Microsoft)

Un plugin popular de VS Code (y otros IDE) que usa los modelos de OpenAI para sugerir código e incluso ayudar con tareas como pruebas unitarias. Copilot se siente como un programador de pares de IA que ofrece completaciones de código en línea y un modo de chat (GitHub Copilot).

Precios: Copilot ahora tiene niveles: Gratuito, Pro $10/mes, y Pro+ $39/mes (que incluye características avanzadas como GitHub Spark). El plan Pro da uso ilimitado de los últimos modelos (GPT-4 para chat, GPT-3.5 para completaciones) y es la elección estándar para profesionales.

La integración con GitHub es perfecta, y es mantenido por Microsoft/GitHub.

Cursor AI Editor

Un editor de código independiente (un IDE modificado) que está construido alrededor de IA desde cero. Cursor usa una mezcla de modelos frontera (GPT-4, Claude, Gemini, etc.) para proporcionar tanto completaciones estilo tabnine como un agente de chat de IA en el editor (Cursor).

Puede ingerir toda tu base de código para contexto e incluso tiene una característica llamada “Bugbot” para arreglar errores autónomamente.

Precios: Cursor tiene un nivel Gratuito (Hobby) con completaciones/solicitudes limitadas, un plan Pro a $20/mes para uso ilimitado de modelos estándar, y un Ultra a $200/mes para usuarios de poder que necesitan límites de uso más altos y acceso más rápido.

Cursor es de código cerrado, pero enfatiza opciones de privacidad (puedes deshabilitar el almacenamiento en la nube de tu código). Muchos desarrolladores encuentran su autocompletado de IA excepcionalmente bueno – a menudo descrito como “lo que Copilot debería haber sido.”

Claude Code (Anthropic)

Este es un asistente de IA que vive en tu terminal. Es proporcionado por Anthropic (los creadores de Claude AI). Claude Code se conecta al modelo Claude (conocido por su ventana de contexto grande y diálogo amigable) y es agéntico, lo que significa que puede llevar a cabo tareas de múltiples pasos como refactorizar código a través de archivos o ejecutar comandos de prueba por sí mismo (Claude Code).

Interactúas con él vía CLI: podrías decir “Claude, crea una nueva función en utils.py que haga X,” y editará el archivo en consecuencia.

Precios: La herramienta CLI de Claude Code en sí es de código abierto, pero para usarla necesitas acceso a la API de Claude. El Claude 2 de Anthropic se accede vía API (pago, o prueba gratuita limitada) o plataformas como AWS Bedrock.

No hay una suscripción plana para Claude en este momento – es pago por uso a menos que tengas un trato. Esto hace que Claude Code sea un poco nicho (necesitas una clave API), pero es muy poderoso, especialmente para bases de código más grandes ya que Claude puede manejar hasta 100K tokens en contexto.

A las empresas les gusta por su enfoque en inofensividad y controles de privacidad (Claude Code envía código directamente a la API de Anthropic sin intermediarios y puede configurarse con alcances de permiso).

Google Gemini Code Assist

Anunciado a mediados de 2025, el Gemini Code Assist de Google es tanto un plugin de IDE como una herramienta CLI (Gemini CLI) que proporcionan ayuda de codificación de IA usando el modelo Gemini de Google (el sucesor de PaLM, afinado para codificación) (Gemini Code Assist).

El gran trato aquí es que Google está ofreciendo un nivel extremadamente generoso para desarrolladores individuales: al iniciar sesión con una cuenta de Google, obtienes usar Gemini 2.5 Pro con hasta 60 solicitudes/minuto y 1000 solicitudes/día gratis. Esto efectivamente significa uso personal ilimitado.

Gemini es muy poderoso (comparable a la clase GPT-4 en muchas tareas) y tiene una ventana de contexto masiva (hasta 1 millón de tokens en la vista previa). Con Gemini Code Assist, puedes resaltar código en VS Code y pedir explicación o arreglos, similar a Copilot Chat, y el CLI de Gemini te permite chatear en la terminal o incluso ejecutar comandos.

Como es Google, también tiene la capacidad de hacer búsquedas web sobre la marcha para información relevante.

Precios: Actualmente gratuito para individuos (Google podría monetizarlo más tarde o para uso de equipo). La herramienta es de código abierto (Apache-2.0 para el CLI), pero el modelo es de código cerrado — estás llamando a la API de Google cuando lo usas.

Si quieres más o versiones específicas del modelo, hay una opción para usarlo con una clave pagada de Google Cloud Vertex AI, pero la mayoría de personas no necesitarán eso para codificación personal.

Estas opciones en la nube cada una tiene sus fortalezas, pero todas comparten el rasgo de que el cálculo pesado de IA se hace en servidores en la nube. Ahora, veamos cómo se comparan contra soluciones locales en factores clave de decisión.

Para una perspectiva completa de emprendedor sobre elegir la herramienta de codificación correcta, ve ¿Qué Herramienta de Codificación de IA Usar? Una Opinión Sincera de Emprendedor a Emprendedor para 2025.

¿Cómo se comparan los asistentes de codificación local de código abierto con estas herramientas en la nube?

En el lado local, los principales contendientes no son servicios con marca sino más bien combinaciones de herramientas abiertas:

VS Code + Continue o Cline + LLM Local (ej. Qwen)

Esta es una pila hazlo-tú-mismo. Usando extensiones gratuitas como Continue o Cline, los conectas a un backend de IA local. La IA podría ser un modelo grande ejecutándose en tu PC (como Qwen3, Code Llama, etc.) o incluso un modelo pequeño para autocompletado (como algunos configuran un modelo de 3B para sugerencias rápidas y uno más grande para respuestas más profundas).

La experiencia en el editor es cada vez más pulida: Continue te da una barra lateral de chat y completaciones en línea, muy parecido a la UI de Copilot, y Cline actúa como un agente que puede modificar código por comando. La gran diferencia es que tú estás alojando el modelo.

Esta configuración es de código abierto y gratuita (aparte de costos de hardware y electricidad). La calidad depende del modelo que elijas – con algo como Qwen-14B o 32B, puedes obtener rendimiento sorprendentemente fuerte, aunque tal vez una muesca por debajo de GPT-4.

La configuración requiere más trabajo inicial, pero una vez que está funcionando, tienes control total y no hay tarifas continuas. El rendimiento depende de tu hardware – una GPU decente (como una RTX 3060 o mejor) puede ejecutar modelos de 7B-14B cómodamente, mientras que modelos más grandes como Qwen-32B requieren más potencia.

Ollama + Continue

Ollama es una herramienta que facilita ejecutar modelos de IA localmente. Puedes descargar modelos como Code Llama, Qwen, o incluso versiones de Claude y ejecutarlos localmente. Cuando se combina con Continue en VS Code, obtienes una experiencia muy similar a Copilot pero con tu modelo local.

Ventajas: Control total, sin tarifas, privacidad completa. Desventajas: Requiere configuración, hardware decente, y los modelos pueden ser ligeramente menos capaces que los mejores modelos en la nube.

Tabnine (Híbrido)

Tabnine ofrece tanto una versión en la nube como una versión local. La versión local ejecuta modelos de IA en tu máquina, proporcionando autocompletado sin enviar código a servidores externos.

Precios: Tabnine tiene un plan gratuito limitado y planes pagos que incluyen la versión local. Es una buena opción si quieres la conveniencia de una herramienta establecida pero con la opción de ejecutar localmente.

Comparación directa: Factores clave de decisión

Privacidad y Seguridad

Local: ✅ Tu código nunca sale de tu máquina
Nube: ⚠️ Código enviado a servidores de terceros (aunque con políticas de privacidad)

Costo

Local: 💰 Costo inicial de hardware, luego gratuito
Nube: 💰 Tarifas mensuales ($10-200/mes dependiendo del servicio)

Facilidad de Configuración

Local: 🔧 Requiere configuración técnica
Nube: ✅ Plug-and-play, configuración mínima

Calidad de IA

Local: 🟡 Buena, pero ligeramente por debajo de los mejores modelos en la nube
Nube: ✅ Los modelos más avanzados disponibles

Confiabilidad

Local: ✅ No depende de conexión a internet
Nube: ⚠️ Requiere conexión estable, puede tener tiempo de inactividad

Personalización

Local: ✅ Control total sobre modelos y configuración
Nube: 🟡 Limitado a lo que ofrece el proveedor

Recomendaciones por caso de uso

Elige Local Si:

Trabajas con código confidencial o propietario
Quieres evitar tarifas continuas
Tienes hardware decente (GPU con 8GB+ VRAM)
Te gusta la configuración técnica
Trabajas offline frecuentemente

Elige Nube Si:

Quieres configuración inmediata sin complicaciones
Necesitas la mejor calidad de IA disponible
No te importa pagar una suscripción
Trabajas en equipo y quieres herramientas estándar
No tienes hardware potente

Considera Híbrido Si:

Quieres lo mejor de ambos mundos
Usa local para proyectos confidenciales
Usa nube para conveniencia en otros proyectos
Tienes presupuesto para ambos

El futuro: Convergencia

Es probable que veamos más convergencia entre local y nube. Ya vemos herramientas como Tabnine ofreciendo ambas opciones, y es posible que más proveedores en la nube ofrezcan versiones locales de sus modelos.

Para 2025, la brecha de calidad entre modelos locales y en la nube probablemente se reduzca aún más, haciendo que la elección se base más en preferencias de privacidad y conveniencia que en capacidades técnicas.

Conclusión

No hay una respuesta única para todos. La elección entre local y nube depende de tus prioridades específicas:

Privacidad y control → Local
Conveniencia y potencia → Nube
Costo a largo plazo → Local
Configuración fácil → Nube

Muchos desarrolladores exitosos usan una combinación: herramientas en la nube para desarrollo general y configuración local para proyectos que requieren máxima privacidad o control.

La buena noticia es que ambas opciones son excelentes en 2025, y puedes cambiar entre ellas según tus necesidades. Lo importante es empezar con algo y iterar basado en tu experiencia real.

¿Quieres ayuda configurando tu propio asistente de IA local? Ve nuestra guía completa de configuración para empezar.