Para usuarios de modelos locales
Conduit no ejecuta, descarga ni gestiona modelos — es una app de escritorio que se conecta al servidor local que ya tienes corriendo: Ollama o LM Studio directamente, o cualquier endpoint compatible con OpenAI, como un servidor vLLM o SGLang autoalojado. Sin clave, sin factura, y el resto de la app — documentos, herramientas MCP, artefactos, skills, memoria — funciona exactamente igual que con un modelo en la nube.
El problema
Ya tienes un modelo corriendo — descargado en Ollama, cargado en LM Studio, o servido desde tu propio servidor vLLM. Lo que falta no es un modelo. Es todo lo que lo rodea: un lugar donde buscar conversaciones antiguas, adjuntar un archivo, llamar a una herramienta, o llegar a un modelo en la nube sin cambiar del todo de ventana.
Qué obtienes
Conduit no toca los archivos de tu modelo. Es el cliente, y tu servidor local sigue siendo el que hace la inferencia.
Conduit no descarga ni gestiona modelos — se conecta al servidor que ya tienes corriendo, así que no hay una credencial que pegar ni un uso que medir. Los modelos locales cuestan $0 en la gráfica de costos, porque no te cuestan nada.
Documentos con embeddings de Ollama, herramientas MCP, artefactos, skills, prompts guardados, búsqueda de texto completo, apps y flujos de trabajo — todo funciona igual sin importar si el modelo detrás está en tu máquina o en la nube.
Cuando una pregunta necesita un modelo de frontera, cambia de proveedor sin salir de la conversación. Quédate en el proveedor local y esa opción simplemente nunca se usa.
Cómo funciona
Tres pasos. No hay ningún modelo que descargar a través del propio Conduit en ningún momento.
Lanza Ollama, LM Studio o tu propio servidor vLLM o SGLang como ya lo haces, con el modelo que quieras cargado o descargado.
En Settings → Providers & Keys, elige Ollama o LM Studio directamente, o selecciona el proveedor compatible con OpenAI y pega la URL base de tu servidor. Ninguno de los dos proveedores locales necesita una clave.
Selecciónalo de la lista que Conduit obtiene de tu servidor. Documentos, herramientas MCP, artefactos y todo lo demás en la app funcionan exactamente igual que con un modelo alojado.
Elige tu entorno de ejecución
Las pantallas exactas, y cualquier valor precargado, están en la documentación — esto es lo que necesita cada una de ti.
| Entorno | Qué pegas | Credencial |
|---|---|---|
| Ollama | Su URL base — editable si cambiaste el puerto o lo ejecutas en otro lugar | Ninguna — local |
| LM Studio | La URL base de su servidor local | Ninguna — local |
| Cualquier servidor compatible con OpenAI — vLLM, SGLang, un proxy como LiteLLM | La URL base de ese endpoint | Opcional, solo si el endpoint la exige |
Los tres son proveedores con URL base editable, así que apuntar Conduit a un puerto distinto o a otra máquina de tu red es un cambio de ajustes, no una recompilación. Conduit frente a la app propia de Ollama profundiza en qué aporta un cliente aparte por encima de Ollama en concreto.
Límites
El desglose completo de red, para cada función, está en la página de privacidad.
No — Conduit nunca ejecuta, descarga ni gestiona los pesos de un modelo por sí mismo. Es una app de chat de escritorio que se conecta a un servidor local que ya tienes corriendo — Ollama o LM Studio directamente, o cualquier endpoint compatible con OpenAI, como un servidor vLLM o SGLang autoalojado. Descargar, borrar y actualizar modelos sigue siendo cosa de ese servidor, no de Conduit.
Es un cliente que se sitúa encima de Ollama, no una interfaz construida por el propio proyecto Ollama. Ollama tiene que seguir instalado y corriendo — Conduit llama a su API para listar los modelos que descargaste y transmitir el chat contra ellos, sin necesidad de una clave o cuenta aparte. Consulta Conduit frente a la app propia de Ollama para ver cuándo conviene más cada una en el día a día.
Sí. Elige LM Studio en la lista de proveedores de Settings, igual que Ollama — no hace falta credencial, y Conduit obtiene la lista de los modelos que esté sirviendo. Apunta el campo de URL base a la dirección del servidor local de LM Studio si no usas la que viene por defecto.
Sí, a través del proveedor compatible con OpenAI — el decimoséptimo proveedor que trae Conduit, hecho justo para esto. Apúntalo a la URL base de tu servidor y añade una clave solo si tu configuración la exige; la misma vía cubre cualquier proxy autoalojado que hable la API de chat completions de OpenAI.
Con un proveedor local elegido y las comprobaciones de actualización dejadas en su ajuste manual por defecto, sí — el modelo corre en tu máquina, y el modo solo local además desactiva la búsqueda web y la indexación de documentos en la nube, así que nada más en la app se conecta por su cuenta. Activar las comprobaciones en segundo plano, o elegir un proveedor en la nube, es lo que cambia eso.
El uso de herramientas y la visión dependen del modelo, no de Conduit — las herramientas MCP e integradas funcionan con cualquier modelo cuyo adaptador admita llamadas a herramientas, y los adjuntos de imagen van a los modelos que las aceptan; un modelo de solo texto como DeepSeek recibe la imagen adjunta descartada con un motivo explícito en lugar de una respuesta inventada. La generación de imágenes en sí solo corre hoy en OpenAI, Gemini u OpenRouter, nunca en un modelo local.
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