Comparativa
Alternativa on-premise a ChatGPT Enterprise en España
ChatGPT Enterprise no se instala en tus servidores: puede guardar los datos en Europa, pero el modelo corre en la infraestructura de OpenAI. Si el modelo tiene que correr dentro de tu empresa, hay tres caminos: Mistral Vibe Enterprise en tu infraestructura, montar tú modelos abiertos con vLLM o un servicio gestionado en tu oficina, como el nuestro. Debajo tienes la comparativa con las fuentes de cada proveedor, dónde gana cada uno y una cuenta hecha con nuestra calculadora.
Comparativa: dónde corre el modelo y quién lo mantiene
| Opción | Dónde corre el modelo | Modelos | Datos en Europa | Cómo se contrata | Quién lo mantiene |
|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT Enterprise | En la nube de OpenAI | Los de OpenAI | Se guardan en Europa si el espacio de trabajo se crea con esa opción; para clientes elegibles, también se procesan allí | Por usuario y mes, con plan anual, a través de su equipo de ventas | OpenAI |
| ChatGPT Business | En la nube de OpenAI | Los de OpenAI | La ayuda de OpenAI reserva la residencia de datos a Enterprise y Edu | Por usuario y mes, mensual o anual, desde 2 usuarios | OpenAI |
| Microsoft Copilot en Microsoft 365 | En la nube de Microsoft | De OpenAI y Anthropic, entre otros; el administrador decide cuáles usar | Es un servicio del EU Data Boundary; los modelos de Anthropic quedan fuera de ese perímetro | Licencia por usuario que se añade a un plan de Microsoft 365; el plan E7 ya la incluye | Microsoft |
| Mistral Vibe Enterprise (antes Le Chat) | En tus instalaciones, en nube privada o en la nube de Mistral | Los de Mistral y modelos a medida | Sí: residencia de datos en su nube o despliegue en tus instalaciones | Plan Enterprise, a través de su equipo de ventas | Mistral, con soporte dedicado y acuerdos de nivel de servicio |
| Montarlo tú: vLLM y una interfaz de chat | En tu servidor | Los modelos abiertos que elijas | Sí: no salen de tu red | vLLM es software libre (Apache 2.0); pagas el hardware y las horas de tu equipo | Tu equipo técnico |
| IA on-premise de Urbano DX | En tu oficina, en un equipo que es tuyo | Abiertos (DeepSeek V4, Qwen3.8, GLM-5.2, Kimi K3), ajustados con tus datos | Sí: las consultas no salen del edificio | Propuesta calculada sobre tu caso, sin precios públicos | Nosotros, como servicio gestionado |
Fuentes, leídas el 17 de octubre de 2026: planes de ChatGPT, privacidad para empresas de OpenAI, residencia de datos de ChatGPT, licencias de Microsoft Copilot, privacidad de Microsoft Copilot, precios de Mistral, Mistral Vibe y la documentación de vLLM.
No copiamos importes: cambian a menudo, dependen del contrato y en esta web no publicamos listas de precios. Cada enlace lleva a la tarifa vigente del proveedor. Lo que sí cambia la cuenta es la forma de cobro: en la nube pagas por cada usuario; en local, el equipo se dimensiona por la memoria del modelo y por las conversaciones simultáneas.
Dónde gana cada alternativa
ChatGPT Enterprise gana en lo que hoy no iguala ningún modelo abierto: el razonamiento general de frontera. Además es un producto completo, con GPTs propios y aplicaciones conectadas a tus herramientas, y se despliega sin hardware. Según OpenAI, no entrena con los datos de empresa por defecto, el administrador decide cuánto tiempo se conservan y firma un acuerdo de encargo de tratamiento (DPA) para el RGPD.
Microsoft Copilot gana si tu empresa ya trabaja en Microsoft 365. Responde con tus correos, chats y documentos, respeta los permisos que ya tienes y es un servicio del EU Data Boundary. Esa misma regla es su condición: Microsoft indica que Copilot muestra lo que cada usuario puede ver, así que una carpeta compartida con toda la empresa también queda al alcance de sus respuestas.
Mistral Vibe Enterprise es el rival más parecido a lo que hacemos: un fabricante europeo que, según su web, despliega su asistente en tus instalaciones, en nube privada o en su propia nube con residencia de datos, y ofrece ajuste fino para empresas. Si quieres el producto empaquetado del propio fabricante de modelos y tienes dónde alojarlo, merece estar en tu lista.
Montarlo tú gana en licencias y en control: vLLM es software libre y sirve una API compatible con OpenAI. A cambio, el hardware, la seguridad, las actualizaciones y las evaluaciones de calidad corren de tu cuenta. La propia documentación de vLLM avisa de que su clave de API no protege todas las rutas del servidor y recomienda ponerlo detrás de un proxy inverso.
Qué elegir según tu caso
Elige ChatGPT Enterprise si lo que más pesa es tener el mejor modelo general, tus datos pueden tratarse en la nube de OpenAI con su contrato y no quieres hardware.
Elige Microsoft Copilot si tu trabajo vive en Outlook, Teams y SharePoint, tus permisos están ordenados y tu política admite que los datos queden en la nube de Microsoft.
Elige Mistral Vibe Enterprise si quieres el producto de un fabricante europeo instalado en tu infraestructura y tienes equipo para alojarlo.
Elige montarlo tú si tienes personas con tiempo para operar GPU, seguridad y evaluaciones, y ese trabajo es parte de su puesto, no un extra.
Elígenos si las consultas no pueden salir de tu edificio, tus tareas se repiten y se pueden medir, y quieres que otro instale, ajuste con tus datos y mantenga el sistema en tu oficina. Si tu uso es razonamiento de frontera sobre tareas distintas cada día, te diremos que sigas en la nube.
Una cuenta con nuestra calculadora: 60 personas conectadas
En la nube pagas por cada persona con cuenta. En local, lo que dimensiona el equipo es la memoria del modelo y cuántas conversaciones se generan a la vez. Hicimos la cuenta el 17 de octubre de 2026 con nuestra calculadora de VRAM: 60 usuarios conectados y un modelo denso de 70B en FP8.
Resultado: 70 GB de pesos, de 8,1 a 20,1 GB de caché para 6 a 15 conversaciones activas (entre el 10 y el 25% de los usuarios) y 9 GB de margen del servidor, de 87,1 a 99,1 GB en total. Por memoria cabría en Starter, con 230 GB útiles. El salto a Pro lo piden los usuarios: Starter está dimensionado para 10 a 25 usuarios simultáneos y Pro para 25 a 60, cifras medidas sobre DGX Spark.
Es una cuenta de memoria, no una medición de velocidad con tu carga; esa se hace en la evaluación, con tus ejemplos. La propuesta depende de los mismos factores: tareas, usuarios simultáneos, modelo y precisión, y alcance del ajuste con tus datos.
¿Qué pierdo si cambio ChatGPT Enterprise por un modelo local?
Pierdes el modelo de frontera y las funciones que estrena su producto, y pasas a tener un equipo en tu oficina. Ganas que las consultas no salgan del edificio, un modelo que no cambia sin tu permiso y el ajuste con tus datos. En tareas repetidas y medibles, un modelo abierto ajustado puede igualarlo: compruébalo antes con tus ejemplos.
¿Puedo combinar ChatGPT Enterprise con una IA local?
Sí. La nube puede quedarse con las tareas sin datos sensibles o que necesitan el modelo de frontera, y la IA local con lo que no debe salir. Como nuestra instalación expone una API compatible con OpenAI, muchas integraciones solo cambian la URL y la clave. La línea entre las dos la marca tu mapa de datos.