> Markdown twin of https://conduitllm.com/es/use-cases/local-llm.html > Chatea con el modelo que ya ejecutas en Ollama, LM Studio o vLLM desde una app de escritorio completa. Sin clave, sin factura, con documentos y herramientas. --- 1. [Conduit](https://conduitllm.com/es/) 2. [Casos de uso](https://conduitllm.com/es/use-cases.html) 3. Modelos locales Para usuarios de modelos locales # Modelos locales, con *una app de verdad* alrededor 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. [Descargar Conduit](https://conduitllm.com/es/#get) Ver qué entorno de ejecución te conviene - Sin clave, sin factura para modelos locales - Puede funcionar sin ninguna conexión a internet - Ollama, LM Studio o cualquier endpoint compatible con OpenAI Tu servidor ejecuta el modelo; Conduit es la app que lo rodea. Con el modo solo local activado, la búsqueda web y la indexación de documentos en la nube quedan desactivadas. 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 ## El motor que ya ejecutas, con una app de verdad alrededor Conduit no toca los archivos de tu modelo. Es el cliente, y tu servidor local sigue siendo el que hace la inferencia. ### Sin clave, sin factura, nada que descargar 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. ### La app entera, no solo una caja de chat 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. ### Un modelo en la nube, a una tecla de distancia 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. [Cada función, con sus límites](https://conduitllm.com/features.html) Cómo funciona ## Apunta Conduit al servidor que ya tienes Tres pasos. No hay ningún modelo que descargar a través del propio Conduit en ningún momento. ### Arranca tu servidor local Lanza Ollama, LM Studio o tu propio servidor vLLM o SGLang como ya lo haces, con el modelo que quieras cargado o descargado. ### Apunta Conduit hacia él 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. ### Elige el modelo y empieza a hablar 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 ## Tres formas de entrar, una sola pantalla de ajustes Las pantallas exactas, y cualquier valor precargado, están en [la documentación](https://conduitllm.com/es/docs.html#first-run) — 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](https://conduitllm.com/compare/ollama.html) profundiza en qué aporta un cliente aparte por encima de Ollama en concreto. Límites ## Qué hace, y qué no hace El desglose completo de red, para cada función, está en [la página de privacidad](https://conduitllm.com/es/privacy.html). ### Qué hace - Se conecta directamente a Ollama, LM Studio o cualquier servidor compatible con OpenAI — vLLM, SGLang, un proxy — a través de su propia API - El modo solo local desactiva la búsqueda web y la indexación de documentos en la nube con un solo interruptor - Con un proveedor local y las comprobaciones de actualización en manual, no hace ninguna solicitud a internet - Los documentos pueden generar embeddings totalmente en local con Ollama, así que con un modelo de chat local una colección nunca sale de la máquina - Herramientas MCP, artefactos, skills, memoria y búsqueda de texto completo funcionan igual que con un modelo en la nube - Un proveedor en la nube está a una tecla de distancia cuando quieres uno — el proveedor que elijas es el que responde ### Qué no hace - No descarga, instala, actualiza ni gestiona modelos — eso sigue siendo cosa de Ollama, LM Studio o tu propio servidor - No finge visión en un modelo de solo texto — una imagen adjunta se descarta con un motivo explícito en su lugar - No genera imágenes en local — la generación de imágenes solo corre en OpenAI, Gemini u OpenRouter - No hace que un modelo pequeño razone como uno grande — la velocidad y la calidad dependen de tu hardware y del modelo que cargaste - No garantiza la llamada a herramientas — eso depende de si el modelo que elegiste fue entrenado para llamar herramientas siquiera - Todavía no ofrece instaladores firmados por el sistema operativo — espera un aviso de SmartScreen o Gatekeeper en el primer inicio ## Preguntas sobre modelos locales **¿Conduit ejecuta modelos en local?** 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. **¿Conduit es una GUI de Ollama?** 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](https://conduitllm.com/compare/ollama.html) para ver cuándo conviene más cada una en el día a día. **¿Puedo usar Conduit con LM Studio?** 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. **¿Conduit funciona con vLLM o SGLang?** 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. **¿El modo solo local es realmente offline?** 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. **¿Un modelo local puede usar herramientas, ver imágenes o generar imágenes?** 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. Relacionados ## Otras formas de usar Conduit Para usuarios intensivos de IA ### Paga por token, no por asiento Tus propias claves API para cada proveedor alojado, para los días en que un modelo local no basta. [Trae tu propia clave](https://conduitllm.com/es/use-cases/bring-your-own-key.html) Para desarrolladores ### Un cliente MCP que pregunta antes Servidores locales y remotos, OAuth y un consentimiento graduado por lo que puede hacer cada herramienta — para un modelo local con algo que hacer. Conduit como tu cliente MCP Para investigación y análisis ### Pregúntale a tus propios archivos Indexa una colección con embeddings de Ollama y la recuperación se queda tan local como el modelo de chat. Chatea con tus documentos ## Apúntalo al modelo que ya ejecutas Gratis y código abierto. Sin cuenta, sin clave necesaria para Ollama o LM Studio. [Descargar Conduit](https://conduitllm.com/es/#get) [Leer la documentación de instalación](https://conduitllm.com/es/docs.html) Una release candidate: los instaladores todavía no están firmados por el sistema operativo, así que espera un aviso de SmartScreen o Gatekeeper en el primer inicio.