Calculadora de Fine-Tuning — ¿Cuánto cuesta entrenar tu propio modelo?
Calcula el costo de hacer fine-tuning a modelos de IA según datos, tokens y proveedor.
¿Cuándo vale la pena hacer fine-tuning?
El fine-tuning tiene sentido cuando necesitas comportamiento muy específico que el prompting no logra, tienes casos de uso repetitivos con formato muy definido, o quieres reducir el costo de inferencia con prompts largos. Para la mayoría de las PYMES, el prompting bien optimizado es suficiente.
Fine-tuned Llama 3.1 8B models regularly match GPT-4o on narrow classification, extraction, and format-adherence tasks in 2026 benchmarks — at 0.5–2% of the API cost. The engineering investment to get there is the real barrier, not model capability.
Training cost estimates based on OpenAI platform published rates, Google Vertex AI pricing, and self-hosted GPU costs from RunPod/Lambda Labs A100 ($2/hr) and A10G ($0.75/hr) instances. Inference costs scaled from tokens-per-second benchmarks by model size.
