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# Calculadora de costos

Estima los costos de tu carga de trabajo de IA en Clore.ai

Estima los costos de tu carga de trabajo de IA en CLORE.AI.

{% hint style="success" %}
Los precios son estimaciones. Consulta [Marketplace de CLORE.AI](https://clore.ai/marketplace) las tarifas actuales.
{% endhint %}

## Referencia rápida de costos

### Tarifas por hora de GPU

| GPU              | Bajo demanda | Spot (típico) |
| ---------------- | ------------ | ------------- |
| RTX 3060 12GB    | $0.03-0.05   | $0.02-0.03    |
| RTX 3070 8GB     | $0.03-0.04   | $0.02-0.03    |
| RTX 3080 10GB    | $0.04-0.06   | $0.03-0.04    |
| RTX 3090 24GB    | $0.05-0.08   | $0.04-0.06    |
| RTX 4070 Ti 12GB | $0.05-0.07   | $0.03-0.05    |
| RTX 4080 16GB    | $0.07-0.10   | $0.05-0.07    |
| RTX 4090 24GB    | $0.10-0.15   | $0.07-0.10    |
| RTX 5090 32GB    | $0.15-0.20   | $0.10-0.15    |
| A100 40GB        | $0.15-0.22   | $0.12-0.17    |
| A100 80GB        | $0.22-0.35   | $0.18-0.25    |
| H100 80GB        | $0.45-0.70   | $0.35-0.50    |

***

## Costo por tarea

### Inferencia de chat/LLM

**Costo por 1 millón de tokens generados:**

| Tamaño del modelo | GPU       | Velocidad (tok/s) | Costo/1M tokens |
| ----------------- | --------- | ----------------- | --------------- |
| 7B (Q4)           | RTX 3060  | 25                | $0.33           |
| 7B (Q4)           | RTX 3090  | 45                | $0.37           |
| 7B (Q4)           | RTX 4090  | 80                | $0.35           |
| 13B (Q4)          | RTX 3090  | 30                | $0.56           |
| 13B (Q4)          | RTX 4090  | 55                | $0.51           |
| 30B (Q4)          | RTX 4090  | 25                | $1.11           |
| 70B (Q4)          | A100 40GB | 25                | $1.89           |
| 70B (Q4)          | A100 80GB | 35                | $1.98           |

**Costos de ejemplo:**

* 1 hora de chat (\~50K tokens): $0.02-0.10
* Procesar 100 documentos (1M tokens): $0.33-2.00
* Ejecutar chatbot durante 24 horas: $0.72-4.00

***

### Generación de imágenes

**Costo por 1000 imágenes:**

| Modelo       | Resolución | GPU       | Tiempo/imagen | Costo/1000 |
| ------------ | ---------- | --------- | ------------- | ---------- |
| SD 1.5       | 512x512    | RTX 3060  | 4 sec         | $0.33      |
| SD 1.5       | 512x512    | RTX 3090  | 2 sec         | $0.28      |
| SD 1.5       | 512x512    | RTX 4090  | 1 sec         | $0.28      |
| SDXL         | 1024x1024  | RTX 3090  | 7 sec         | $0.97      |
| SDXL         | 1024x1024  | RTX 4090  | 3 sec         | $0.83      |
| FLUX schnell | 1024x1024  | RTX 4090  | 5 sec         | $1.39      |
| FLUX schnell | 1024x1024  | RTX 5090  | 3.5 sec       | $1.46      |
| FLUX dev     | 1024x1024  | RTX 4090  | 15 sec        | $4.17      |
| FLUX dev     | 1024x1024  | A100 40GB | 10 sec        | $4.72      |

**Costos de ejemplo:**

* Generar 100 imágenes SDXL: $0.08-0.10
* Generar 1000 imágenes SD 1.5: $0.28-0.33
* Lote de 500 imágenes FLUX: $0.70-2.40

***

### Generación de video

**Costo por minuto de video:**

| Modelo      | Longitud | Resolución | GPU       | Tiempo  | Costo/min de video |
| ----------- | -------- | ---------- | --------- | ------- | ------------------ |
| SVD         | 4 sec    | 576x1024   | RTX 4090  | 1.5 min | $0.38              |
| SVD         | 4 sec    | 576x1024   | A100 40GB | 1 min   | $0.43              |
| AnimateDiff | 3 sec    | 512x512    | RTX 3090  | 2 min   | $0.53              |
| Wan2.1      | 5 sec    | 480p       | RTX 5090  | 2 min   | $0.80              |
| Wan2.1      | 5 sec    | 720p       | A100 40GB | 2 min   | $0.85              |
| Hunyuan     | 5 sec    | 720p       | A100 80GB | 5 min   | $3.13              |

**Costos de ejemplo:**

* 1 minuto de clips SVD: $0.38-0.50
* 5 minutos de AnimateDiff: $2.65
* 1 minuto de video Hunyuan: $3.00-4.00

***

### Procesamiento de audio

**Costo por hora de audio:**

| Tarea                | Modelo           | GPU      | Tiempo de procesamiento | Costo/hora de audio |
| -------------------- | ---------------- | -------- | ----------------------- | ------------------- |
| Transcripción        | Whisper large-v3 | RTX 3060 | 10 min                  | $0.05               |
| Transcripción        | Whisper large-v3 | RTX 4090 | 3 min                   | $0.05               |
| TTS                  | Bark             | RTX 3090 | Tiempo real             | $0.06               |
| TTS                  | XTTS             | RTX 3090 | Tiempo real             | $0.06               |
| Generación de música | Stable Audio     | RTX 3090 | 2x tiempo real          | $0.12               |

**Costos de ejemplo:**

* Transcribe 10 horas de pódcasts: $0.50
* Genera 1 hora de TTS: $0.06
* Crea 30 minutos de música: $0.06

***

### Entrenamiento de modelos

**Estimaciones de costo para tareas comunes de entrenamiento:**

| Tarea                     | Conjunto de datos | GPU       | Tiempo      | Costo total |
| ------------------------- | ----------------- | --------- | ----------- | ----------- |
| Ajuste fino LoRA (7B)     | 10K muestras      | RTX 4090  | 2-4 horas   | $0.20-0.50  |
| Ajuste fino LoRA (13B)    | 10K muestras      | A100 40GB | 3-6 horas   | $0.50-1.00  |
| Ajuste fino completo (7B) | 50K muestras      | A100 80GB | 24-48 horas | $5-12       |
| SD LoRA                   | 100 imágenes      | RTX 3090  | 1-2 horas   | $0.05-0.12  |
| DreamBooth                | 20 imágenes       | RTX 4090  | 30-60 min   | $0.05-0.10  |

***

## Calculadoras de costos

### Calculadora de inferencia LLM

```
Tokens a generar: ________
Tamaño del modelo: 7B / 13B / 30B / 70B
Elección de GPU: ________

Fórmula:
Tiempo (horas) = Tokens ÷ (tokens_por_segundo × 3600)
Costo = Tiempo × tarifa_horaria

Ejemplo: 1M de tokens con 70B en A100 40GB
Tiempo = 1,000,000 ÷ (25 × 3600) = 11.1 horas
Costo = 11.1 × $0.17 = $1.89
```

### Calculadora de generación de imágenes

```
Número de imágenes: ________
Modelo: SD 1.5 / SDXL / FLUX
Elección de GPU: ________

Fórmula:
Tiempo (horas) = Imágenes × segundos_por_imagen ÷ 3600
Costo = Tiempo × tarifa_horaria

Ejemplo: 1000 imágenes SDXL en RTX 4090
Tiempo = 1000 × 3 ÷ 3600 = 0.83 horas
Costo = 0.83 × $0.10 = $0.083
```

### Calculadora de generación de video

```
Duración del video (segundos): ________
Modelo: SVD / AnimateDiff / Wan2.1
Elección de GPU: ________

Fórmula:
Clips necesarios = segundos totales ÷ duración_del_clip
Tiempo (horas) = Clips × tiempo_de_generación ÷ 60
Costo = Tiempo × tarifa_horaria

Ejemplo: 60 segundos con SVD (clips de 4 segundos) en RTX 4090
Clips = 60 ÷ 4 = 15 clips
Tiempo = 15 × 1.5 ÷ 60 = 0.375 horas
Costo = 0.375 × $0.10 = $0.04
```

***

## Planificación presupuestaria

### Proyecto pequeño (\~$5)

Lo que puedes hacer:

* Generar más de 5,000 imágenes SD 1.5
* Generar más de 500 imágenes SDXL
* Procesar más de 100 horas de transcripción de audio
* Ejecutar un chatbot 7B durante más de 100 horas
* Entrenar 5+ modelos LoRA

### Proyecto mediano (\~$25)

Lo que puedes hacer:

* Generar más de 25,000 imágenes SDXL
* Generar más de 5,000 imágenes FLUX
* Procesar más de 500 horas de audio
* Ejecutar un modelo 70B durante más de 100 horas
* Entrenar múltiples modelos personalizados
* Generar más de 30 minutos de video

### Proyecto grande (\~$100)

Lo que puedes hacer:

* Ajuste fino completo de modelo 7B
* Generar más de 100,000 imágenes
* Ejecutar una API LLM de producción durante una semana
* Generar horas de contenido de video
* Entrenar múltiples modelos DreamBooth

***

## Consejos para optimizar costos

### 1. Usa órdenes Spot

Spot supera a on-demand en aproximadamente un tercio de los servidores, mediana \~13% de descuento:

* Ideal para trabajos por lotes
* Guarda el trabajo con frecuencia
* Evítalo para tareas críticas en tiempo

### 2. Ajusta el tamaño de tu GPU

No pagues de más por potencia sin usar:

| Si necesitas... | No uses  | Usa en su lugar |
| --------------- | -------- | --------------- |
| chat 7B         | A100     | RTX 3060        |
| imágenes SD 1.5 | RTX 4090 | RTX 3060        |
| imágenes SDXL   | A100     | RTX 3090        |
| Pruebas rápidas | A100     | RTX 3060        |

### 3. Usa cuantización

Reduce los requisitos de GPU:

* Q4: 4 veces menos VRAM, calidad ligeramente inferior
* Q8: 2 veces menos VRAM, pérdida mínima de calidad
* AWQ/GPTQ: Optimizado para inferencia

### 4. Procesamiento por lotes

Procesa más en menos tiempo:

* Solicitudes API por lotes
* Usa tamaños de lote más grandes
* Ejecuta trabajos nocturnos

### 5. Descarga los modelos previamente

Evita pagar mientras descargas:

* Usa imágenes Docker con modelos precargados
* Almacena modelos en caché en almacenamiento persistente
* Descarga antes de iniciar la orden pagada

***

## Comparación: CLORE.AI vs. alternativas

### vs. proveedores de nube (AWS, GCP, Azure)

| Factor                  | CLORE.AI              | Proveedores de nube  |
| ----------------------- | --------------------- | -------------------- |
| RTX 4090 por hora       | $0.14–0.42            | $1.50–3+             |
| Tiempo de configuración | Minutos               | Horas                |
| Compromiso mínimo       | Ninguno               | A menudo por hora    |
| Ahorro Spot             | \~13% donde se ofrece | 60-90% pero complejo |

**Ventaja de CLORE.AI:** 10-20 veces más barato para la mayoría de las cargas de trabajo de IA.

### vs. RunPod, Vast.ai

| Factor                  | CLORE.AI    | Otros    |
| ----------------------- | ----------- | -------- |
| Precio                  | Competitivo | Similar  |
| Variedad de GPU         | Amplia      | Amplia   |
| Órdenes spot            | Sí          | Sí       |
| Pagos con criptomonedas | Sí (nativo) | Limitado |

### vs. hardware local

| Factor              | CLORE.AI      | RTX 4090 local       |
| ------------------- | ------------- | -------------------- |
| Costo inicial       | $0            | $1,600+              |
| Mensual (8 h/día)   | \~$24         | \~$15 (electricidad) |
| Punto de equilibrio | -             | \~3 meses            |
| Flexibilidad        | Cualquier GPU | Una GPU              |
| Mantenimiento       | Ninguno       | Tú                   |

**Cuándo alquilar:** Pruebas, cargas de trabajo variables, necesidad de GPUs de gama alta **Cuándo comprar:** Uso diario constante, 4+ horas/día durante 3+ meses

***

## Ejemplos del mundo real

### Startup: chatbot de IA

**Requisitos:** Modelo 70B, 8 horas/día, 30 días

```
GPU: A100 40GB
Horas: 8 × 30 = 240 horas
Costo: 240 × $0.17 = $40.80/mes

Con spot: ~$28/mes
```

### Creador: generación de imágenes

**Requisitos:** 1000 imágenes SDXL/día, 30 días

```
GPU: RTX 4090
Tiempo por día: 1000 × 3 seg = 50 minutos
Horas mensuales: 25 horas
Costo: 25 × $0.10 = $2.50/mes
```

### Investigador: entrenamiento de modelos

**Requisitos:** Ajuste fino de modelo 13B con 100K muestras

```
GPU: A100 80GB
Tiempo estimado: 48 horas
Costo: 48 × $0.25 = $12.00

Con spot: ~$8.00
```

### Agencia: producción de video

**Requisitos:** 10 minutos de video de IA/semana

```
GPU: A100 40GB
Tiempo por minuto: ~5 minutos de generación
Semanal: 10 × 5 = 50 minutos
Mensual: 200 minutos = 3.3 horas
Costo: 3.3 × $0.17 = $0.56/semana = $2.24/mes
```

***

## Siguientes pasos

* [Comparación de GPU](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/gpu-comparison.md) - Especificaciones detalladas de GPU
* [Compatibilidad de modelos](/guides/guides_v2-es/primeros-pasos/model-compatibility.md) - Requisitos de VRAM
* [Guía de inicio rápido](/guides/guides_v2-es/quickstart.md) - Empieza ahora


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## Querying This Documentation
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`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.