LocalAI vs vLLM: ¿cuál elegir en 2026?
Ambas son alternativas open source a OpenAI API. Comparamos licencia, stack técnico y funcionalidades para ayudarte a decidir cuál se ajusta mejor a tu equipo.
| LocalAI | vLLM | |
|---|---|---|
| Categoría | Inteligencia Artificial | Inteligencia Artificial |
| Licencia | MIT | Apache-2.0 |
| Estrellas en GitHub | ~26k | ~29k |
| Stack técnico | Go, C++ | Python, CUDA |
| Sustituye a | OpenAI API | OpenAI API |
vLLM tiene más estrellas en GitHub, lo que suele indicar una comunidad más grande (no necesariamente que sea la mejor opción para tu caso de uso).
LocalAI
API compatible con OpenAI corriendo modelos locales, sin costes por token.
ℹ️ La imagen base ocupa poco, pero los modelos que descargues (GGUF/GGML) pueden sumar decenas de GB aparte — no están incluidos en esta estimación. Funciona en CPU; detecta y usa GPU NVIDIA/AMD/Intel automáticamente si está disponible.
Ventajas
- Migración casi directa desde código que ya usa la API de OpenAI
A tener en cuenta
- Requiere hardware decente (idealmente GPU) para modelos grandes
vLLM
Motor de inferencia LLM de alto rendimiento, alternativa a la API de OpenAI en producción.
Ventajas
- Pensado específicamente para servir LLMs en producción a escala
A tener en cuenta
- Requiere GPU con VRAM suficiente para el modelo elegido
Funcionalidades principales
LocalAI
- API compatible con el SDK de OpenAI
- Chat, imágenes, embeddings y audio
- Corre modelos GGUF, GGML y más
vLLM
- Throughput muy superior gracias a PagedAttention
- API compatible con OpenAI
- Soporta decenas de arquitecturas de modelos
¿Ya sabes cuál prefieres?
Añádela a tu Stack Builder y genera un docker-compose.yml listo para desplegar junto al resto de tu stack.
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