{"id":15205,"date":"2026-07-09T17:49:19","date_gmt":"2026-07-09T15:49:19","guid":{"rendered":"https:\/\/code10it.com\/?p=15205"},"modified":"2026-07-10T09:56:41","modified_gmt":"2026-07-10T07:56:41","slug":"prueba-de-privacidad-comparativa-entre-la-ia-local-y-amazon-bedrock","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/code10it.com\/es\/local-ai-vs-amazon-bedrock-cost-privacy-test\/","title":{"rendered":"IA local frente a IA en Bedrock: una prueba real"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201c\u00bfPodemos ejecutar esto en nuestra propia infraestructura, sin enviar datos a terceros?\u201d es una pregunta que surge cada vez con m\u00e1s frecuencia en los proyectos en los que se utiliza un ERP. En la oficina tenemos un NVIDIA DGX Spark, as\u00ed que he preparado una prueba concreta con cifras reales: ejecutar <a href=\"https:\/\/deepmind.google\/models\/gemma\/gemma-4\/\"><strong>Gemma 4 de Google<\/strong><\/a> a nivel local, en comparaci\u00f3n con la ejecuci\u00f3n del mismo modelo en Amazon Bedrock.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-what-i-didn-t-test-on-purpose\" class=\"wp-block-heading\"><strong>Lo que no prob\u00e9 (a prop\u00f3sito)<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si la tarea consistiera en \u201cextraer el proveedor, el n\u00famero de factura, las partidas y los totales de un PDF con un dise\u00f1o conocido\u201d, no utilizar\u00eda ning\u00fan modelo de lenguaje. Utilizar\u00eda Textract, Azure AI Document Intelligence (antes Form Recognizer) o simples reglas de dise\u00f1o: es m\u00e1s r\u00e1pido, m\u00e1s barato, determinista y no depende de que un modelo \u201cinterprete\u201d un valor que se encuentra en una posici\u00f3n fija del documento. Utilizar un modelo de lenguaje grande (LLM) para eso es como usar un martillo neum\u00e1tico para colgar un cuadro.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-the-task-worth-testing\" class=\"wp-block-heading\"><strong>La tarea que merece la pena probar<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un modelo de lenguaje grande (LLM) empieza a demostrar su utilidad all\u00ed donde las herramientas de extracci\u00f3n cl\u00e1sicas se quedan cortas: cuando hay una nota de texto libre que hay que interpretar y no existe un campo espec\u00edfico para ello. Cre\u00e9 varias facturas sint\u00e9ticas (con datos inventados), cada una con una l\u00ednea de observaciones que describ\u00eda un caso extremo diferente: una entrega parcial, datos de acceso que el mensajero necesita para la entrega, unidades a\u00fan pendientes de recepci\u00f3n; nada de ello en un campo estructurado.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Le ped\u00ed a Gemma 4 31B que devolviera un JSON con los campos de la factura, adem\u00e1s de un campo de alertas para cualquier discrepancia que se encontrara en el texto libre. Se trata de una evaluaci\u00f3n de contenido no estructurado, el tipo de tarea que hoy en d\u00eda sigue realizando una persona al leer la factura completa durante una comprobaci\u00f3n de coincidencia a tres bandas.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-round-1-local-on-the-spark\" class=\"wp-block-heading\"><strong>Ronda 1: local, en el Spark<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">He instalado Ollama, he descargado gemma4:31b (20 GB) y he ejecutado el prompt con la API local.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En todos los ejemplos extrajo todos los campos correctamente y, en las alertas, se\u00f1al\u00f3 aspectos como la entrega parcial y las unidades pendientes, extrayendo esta informaci\u00f3n del texto libre en lugar de un campo espec\u00edfico. Los resultados fueron correctos. El tiempo de respuesta, no tanto. En el caso de una factura representativa:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Carga del modelo en la GPU<\/strong> (primera ejecuci\u00f3n): unos 35 segundos<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Generaci\u00f3n de respuestas:<\/strong> ~168 segundos, a ~10 fichas por segundo<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Total:<\/strong> ~3 minutos y 20 segundos por factura<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hab\u00eda un dato que no cuadraba: la respuesta visible es de unos 1.150 caracteres, pero el modelo gener\u00f3 unos 1.720 tokens para llegar a ella. Repet\u00ed la extracci\u00f3n con las dem\u00e1s facturas y tambi\u00e9n prob\u00e9 con una indicaci\u00f3n de texto sin formato, sin JSON ni n\u00fameros, y en todos los casos la proporci\u00f3n entre tokens y caracteres sigui\u00f3 siendo extra\u00f1a. La orden \u201collama show\u201d revel\u00f3 la causa: gemma4:31b viene con la opci\u00f3n \u00abthinking\u00bb activada por defecto. Genera un razonamiento interno antes de la respuesta (en una ejecuci\u00f3n, incluso en ingl\u00e9s, a pesar de que la solicitud estaba en espa\u00f1ol), y ese razonamiento consume tiempo y tokens sin aparecer en el resultado final.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Repet\u00ed la extracci\u00f3n con \u00abthink: false\u00bb: los resultados fueron los mismos, incluidas las alertas, en aproximadamente 1 minuto en lugar de 3 minutos y 20 segundos. Aproximadamente <strong>3,4 veces m\u00e1s r\u00e1pido<\/strong>, a la misma velocidad de generaci\u00f3n por token. Toda la diferencia radicaba en un razonamiento oculto que no aportaba nada a esta tarea concreta. Merece la pena probar esa opci\u00f3n antes de dar por definitiva la latencia predeterminada de un modelo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"768\" src=\"https:\/\/code10it.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Nvidia-Spark-Founders-Edition-1024x768.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-15206\" srcset=\"https:\/\/code10it.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Nvidia-Spark-Founders-Edition-1024x768.webp 1024w, https:\/\/code10it.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Nvidia-Spark-Founders-Edition-300x225.webp 300w, https:\/\/code10it.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Nvidia-Spark-Founders-Edition-768x576.webp 768w, https:\/\/code10it.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Nvidia-Spark-Founders-Edition-1536x1152.webp 1536w, https:\/\/code10it.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Nvidia-Spark-Founders-Edition-16x12.webp 16w, https:\/\/code10it.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Nvidia-Spark-Founders-Edition.webp 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3 id=\"h-round-2-the-same-model-on-bedrock\" class=\"wp-block-heading\"><strong>Ronda 2: el mismo modelo, en Bedrock<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Gemma 4 31B est\u00e1 disponible en Amazon Bedrock desde junio de 2026, en cuatro regiones, incluida Europa (Fr\u00e1ncfort). Esto permite realizar una comparaci\u00f3n sin conjeturas sobre el cambio de tokenizador: el mismo modelo, dos formas de ejecutarlo. (En Bedrock, el modo de razonamiento est\u00e1 desactivado por defecto, lo que coincide con la ejecuci\u00f3n \u00abthink: false\u00bb anterior.)<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bedrock cobra ~$0,12 \/ $0,35 por cada mill\u00f3n de tokens de entrada\/salida para este modelo. Con las cifras reales de tokens que he calculado (883 de entrada y 621 de salida por factura), 100 facturas cuestan aproximadamente <strong>$0.03<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En una empresa, \u201cejecutarlo por cuenta propia\u201d significa utilizar una instancia de GPU en la nube, no comprar un DGX Spark: por ejemplo, una g6.xlarge en AWS (GPU L4, 24 GB, suficiente para ejecutar este modelo), a un precio aproximado de $0,80 por hora. Procesar 100 facturas all\u00ed, incluso en el mejor de los casos (la GPU ocupada el 100% del tiempo sin segundos de inactividad, lo cual no es realista para lotes peque\u00f1os y espor\u00e1dicos), cuesta aproximadamente <strong>$1.34<\/strong> (unas 40 veces m\u00e1s caro que el mismo modelo en Bedrock).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La raz\u00f3n es sencilla: un proveedor de servicios en la nube reparte el coste de esa GPU entre miles de clientes. En cambio, si compras o alquilas tu propia instancia, se te facturar\u00e1 el importe \u00edntegro aunque solo la utilices cinco minutos al d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-the-fine-print-of-the-data-doesn-t-leave-my-network\" class=\"wp-block-heading\"><strong>La letra peque\u00f1a de \u201clos datos no salen de mi red\u201d<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Normalmente, aqu\u00ed es donde se acaba la conversaci\u00f3n (\u201cVoy a ejecutar algo a nivel local y ya est\u00e1\u201d), y donde merece la pena analizarlo con m\u00e1s detalle. He comprobado dos cosas:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Bedrock no transfiere autom\u00e1ticamente tus datos fuera de la UE.<\/strong> La forma en que se canalizan los datos depende de c\u00f3mo se invoque el modelo, y existen tres modos distintos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>ID del modelo regional (dentro de la regi\u00f3n): esta es la opci\u00f3n predeterminada.<\/strong> La solicitud nunca sale de la regi\u00f3n desde la que realizas la llamada. No hay que configurar nada: a menos que elijas expl\u00edcitamente otra opci\u00f3n, el procesamiento se realiza en tu regi\u00f3n de origen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Perfil de inferencia geogr\u00e1fica de la UE (<code>eu.<\/code> prefijo).<\/strong> Las solicitudes se pueden distribuir entre las distintas regiones de AWS, pero solo <em>en<\/em> la UE (Fr\u00e1ncfort, Irlanda, Par\u00eds). Los datos siguen sin salir de la UE. Esta es la opci\u00f3n recomendada por AWS para la residencia de datos en la UE y, en el caso de algunos modelos m\u00e1s recientes, es la \u00fanica forma de ejecutarlos bajo demanda.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Perfil de inferencia global (<code>global.<\/code> prefijo).<\/strong> Las solicitudes pueden redirigirse a regiones comerciales de AWS de todo el mundo, incluidos los EE. UU. Este es el \u00fanico modo que realmente saca datos de la UE, y su uso requiere una aceptaci\u00f3n expl\u00edcita.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Por lo tanto, \u201cinterregional\u201d no es sin\u00f3nimo de \u201csalir de la UE\u201d.\u201d<\/strong>: el perfil de la UE mantiene todo dentro de la UE, y solo el perfil global traspasa esa frontera. Hay dos salvedades que conviene tener en cuenta: cuando se utiliza un perfil interregional y el modelo est\u00e1 sujeto a la detecci\u00f3n de abusos, AWS puede almacenar las entradas y los resultados en la regi\u00f3n de destino (no solo transmitirlos en memoria); y AWS afirma que no almacena tus entradas y salidas, ni las utiliza para entrenar modelos, ni las comparte con proveedores de modelos externos, en ning\u00fan caso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un aspecto relacionado que a menudo se pasa por alto: una regi\u00f3n de la UE de un proveedor con sede en EE. UU. resuelve <em>geogr\u00e1fico<\/em> residencia, pero los datos pueden seguir estando sujetos a la jurisdicci\u00f3n de EE. UU. (por ejemplo, la Ley CLOUD). Se trata de un aspecto distinto de \u201cen qu\u00e9 pa\u00eds se encuentran los servidores\u201d, y es parte del motivo por el que \u201csin terceros\u201d y \u201cen la UE\u201d no son el mismo requisito. (Esto no constituye asesoramiento jur\u00eddico\u2026 cons\u00faltalo con tu equipo de cumplimiento normativo).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u201cConforme al RGPD\u201d y \u201clos datos nunca pasan por infraestructuras de terceros\u201d no son lo mismo.<\/strong> Bedrock en Fr\u00e1ncfort, si se configura correctamente, resuelve la cuesti\u00f3n de la residencia geogr\u00e1fica (los datos se procesan y almacenan en la UE), que es lo que exige el RGPD en la mayor\u00eda de los casos. Sin embargo, no resuelve otro requisito diferente y m\u00e1s estricto: que los datos nunca pasen por una infraestructura que no se controle, independientemente del pa\u00eds. Este segundo requisito aparece en contratos con cl\u00e1usulas de \u201csin subencargados del tratamiento\u201d, en algunos sectores regulados (defensa, determinados organismos p\u00fablicos) o con clientes que, sencillamente, no conf\u00edan en una nube de terceros m\u00e1s all\u00e1 de lo que figura por escrito. Nada de esto constituye asesoramiento jur\u00eddico: cada caso debe validarse con el equipo de cumplimiento normativo pertinente, pero la distinci\u00f3n entre \u201cen la UE\u201d y \u201cen mi propia infraestructura\u201d es lo que, en la pr\u00e1ctica, determina si Bedrock es suficiente.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-so-when-does-running-this-locally-actually-make-sense\" class=\"wp-block-heading\"><strong>Entonces, \u00bfen qu\u00e9 casos tiene sentido ejecutarlo localmente?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Teniendo en cuenta las cifras anteriores, casi nunca por motivos de coste: un modelo alojado en tu propia regi\u00f3n, debidamente configurado, ya cumple la mayor\u00eda de los requisitos normativos reales por una fracci\u00f3n del precio. Los casos en los que sigue teniendo sentido ejecutarlo localmente (o en tu propia nube privada) son m\u00e1s limitados de lo que sugiere el discurso de los \u201cmodelos abiertos\u201d:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>El requisito contractual o normativo es, literalmente, \u201csin terceros\u201d,\u201d<\/strong> no \u201cen esta regi\u00f3n\u201d: defensa, determinados organismos p\u00fablicos o cl\u00e1usulas de prohibici\u00f3n de subcontrataci\u00f3n que Bedrock no puede cumplir en ninguna configuraci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>El entorno carece de conectividad fiable o est\u00e1 aislado f\u00edsicamente por dise\u00f1o<\/strong> (plantas industriales, entornos de tecnolog\u00eda operativa, emplazamientos remotos).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ya gestionas la infraestructura de GPU por otro motivo<\/strong> (no lo compras solo por esto), por lo que el coste marginal de a\u00f1adir esta carga de trabajo es bajo y la comparaci\u00f3n anterior ya no es v\u00e1lida.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aparte de esos casos, antes de justificar la adquisici\u00f3n de tu propio hardware, conviene comprobar si la necesidad real tiene que ver con la regi\u00f3n o con terceros. Son cosas diferentes, y comprar una GPU solo resuelve la segunda.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fuentes<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/bedrock\/latest\/userguide\/geographic-cross-region-inference.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Inferencia geogr\u00e1fica entre regiones \u2014 Gu\u00eda del usuario de Amazon Bedrock<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/bedrock\/latest\/userguide\/global-cross-region-inference.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Inferencia global entre regiones \u2014 Gu\u00eda del usuario de Amazon Bedrock<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/bedrock\/latest\/userguide\/cross-region-inference.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Aumenta el rendimiento con la inferencia entre regiones \u2014 Gu\u00eda del usuario de Amazon Bedrock<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/aws.amazon.com\/blogs\/machine-learning\/unlocking-ai-flexibility-in-europe-a-guide-to-cross-region-inference-for-eu-data-processing-and-model-access\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Aprovechar la flexibilidad de la IA en Europa: gu\u00eda sobre la inferencia interregional para el tratamiento de datos de la UE \u2014 Blog de AWS Machine Learning<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/docs.aws.amazon.com\/bedrock\/latest\/userguide\/data-protection.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Protecci\u00f3n de datos \u2014 Gu\u00eda del usuario de Amazon Bedrock<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/repost.aws\/knowledge-center\/amazon-bedrock-model-data-use\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">C\u00f3mo utiliza Amazon Bedrock los datos de entrada y salida de los modelos \u2014 AWS re:Post<\/a><\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Prueba en condiciones reales de la IA local frente a Amazon Bedrock 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