Plan Builder de Ertas ($25/mes): Para Quién Es, Qué Incluye, Reseña Honesta

El plan Builder de Ertas cuesta $25 por mes. Este es un desglose detallado de lo que obtienes, para quién es ideal, cuándo no es suficiente, y cómo funcionan las cuentas contra los costos de API que típicamente reemplaza.

Sin adornos. Si Builder no es el plan correcto para tu situación, esta reseña lo dice.

Qué Incluye Builder

100 créditos por mes. Los créditos se consumen cuando ejecutas trabajos de entrenamiento. Una ejecución típica de fine-tuning en un modelo 7B con 500-1,000 ejemplos de entrenamiento cuesta 8-15 créditos. Con 100 créditos, puedes ejecutar de forma realista 7-12 trabajos de entrenamiento por mes — suficiente para experimentación regular, mejora iterativa, o mantener 2-3 proyectos activos con re-entrenamiento mensual.

Exportación de modelo completo. Activa "Export full model" en la Training Config y la ejecución te devuelve un checkpoint safetensors de 16 bits ya fusionado, no solo el adaptador LoRA. Este es el mayor salto respecto a Free, donde recibes el adaptador y tienes que fusionarlo tú mismo contra el modelo base antes de poder usarlo en ningún sitio. El checkpoint completo entra directo en un stack de serving y te deja a ti las decisiones de cuantización en lugar de dejar Q4_K_M fijado.

Continuar entrenando desde tus propios modelos. El checkpoint completo es también lo que vuelves a entrenar. Elige un modelo que ya entrenaste como base de la siguiente ejecución con "Continue from your models" en lugar de partir del modelo base cada vez. Cuando una ejecución acierta con el tono pero el modelo todavía divaga, construyes sobre ella en vez de tirarla y pagar un reentrenamiento desde cero.

Modelos hasta 14B parámetros. El tier gratuito limita a modelos de menos de 5B. Builder desbloquea modelos 14B (Qwen 2.5 14B, Llama 3.1 14B, etc.). Para la mayoría de aplicaciones de tareas específicas, 7B es suficiente. 14B se vuelve relevante cuando necesitas mejor razonamiento o capacidad multilingüe mientras aún ejecutas localmente en un VPS de gama media.

50 GB de almacenamiento. Cubre tus datasets subidos y archivos GGUF exportados. Un GGUF ajustado de 7B (cuantizado Q4) pesa aproximadamente 4-5 GB. 50 GB almacena cómodamente 8-10 modelos exportados más los datasets que los produjeron.

Data Craft y Prompt Studio. Prompt Studio construye un prompt de generación a partir de tu propio contexto, que ejecutas en la herramienta de IA que ya pagas y reimportas como JSONL. Útil cuando tienes datos reales limitados.

Tres muestras de inferencia en cada ejecución. Cuando termina una ejecución, Studio pasa un pequeño conjunto fijo de prompts por el modelo recién entrenado para que veas que produce texto coherente y con el formato correcto antes de descargar nada. Evaluarlo en serio significa ejecutar tu propio conjunto de pruebas contra el modelo exportado, algo que cubre la guía Verificar exportaciones. Una suite de evaluación integrada está en la hoja de ruta.

El Sistema de Créditos en la Práctica

Con 100 créditos por mes, puedes ejecutar aproximadamente 6-12 trabajos de entrenamiento dependiendo del tamaño del modelo y dataset. Para un desarrollador independiente típico ejecutando un modelo ajustado con re-entrenamiento mensual, eso es margen considerable.

Para Quién Es Ideal Builder

Desarrollador independiente reemplazando una factura de API de OpenAI. Tienes una app SaaS gastando actualmente $80-400/mes en llamadas API. Quieres ajustar un modelo en tu dominio, exportar GGUF, ejecutar localmente. Builder + un VPS de Hetzner de $26/mes reemplaza esa factura a $51/mes en total — y los ahorros crecen con el uso ya que tu costo de inferencia ahora es cero.

Constructor individual con 1-3 proyectos activos. Estás experimentando con fine-tuning para diferentes casos de uso, ejecutando experimentos de entrenamiento cada 1-2 semanas, manteniendo 2-3 modelos activos. Los 3 proyectos y 100 créditos por mes de Builder encajan en este patrón.

Fundador no técnico agregando funciones de IA. No tienes ingenieros de ML. La interfaz visual de Ertas te permite ajustar sin código. Builder desbloquea el presupuesto de créditos y los tamaños de modelo que necesitas para hacer esto seriamente, no solo una vez.

Alguien validando un caso de uso de fine-tuning. No estás seguro aún de si el fine-tuning es correcto para tu aplicación. Builder te permite ejecutar múltiples experimentos, comparar resultados y evaluar calidad antes de comprometerte con inversión en infraestructura.

Caso de Uso: Desarrollador Independiente Reemplazando API de OpenAI

Aquí están las cuentas para un escenario concreto.

La situación: Construiste una app de asistente de escritura usando la API de OpenAI. Con 800 usuarios, estás gastando $130/mes en costos de API (aproximadamente 2M tokens/mes). Esperas llegar a 3,000 usuarios en 6 meses, punto en el cual la factura de API será $480/mes.

La migración:

• Mes 1: Exporta 600 pares de entrada/salida de tus logs de API de OpenAI como JSONL. Sube a Ertas, ajusta Qwen 2.5 7B. 8 créditos usados.
• Mes 2: Prueba el modelo ajustado contra tu conjunto de prueba. La calidad iguala a GPT-3.5, cerca de GPT-4 para tu tarea específica. Despliega en VPS de Hetzner ($26/mes).
• Mes 3: Cambia el endpoint de API en tu app de OpenAI a Ollama local. Cancela (o reduce) suscripción de OpenAI.

La economía:

Los ahorros mensuales a 3,000 usuarios: $439.50. A 10,000 usuarios: $1,533.50. Builder se paga solo en el primer mes.

Cuándo Builder No Es Suficiente

Tienes más de 3 modelos de clientes activos. Si estás haciendo trabajo de agencia y gestionando modelos para múltiples clientes simultáneamente, necesitas el plan Pro ($50/mes, 200 créditos, 100 GB de almacenamiento de modelos).

Necesitas modelos mayores a 14B. 14B cubre la mayoría de casos de uso de fine-tuning en producción. Si estás trabajando con modelos de 30B-70B o necesitas capacidades de fine-tuning de clase frontier, necesitas Business o Enterprise.

Estás borrando modelos para hacer sitio. Builder te da 50 GB de almacenamiento de artefactos de modelo y 2 GB para datasets. Si estás eliminando exportaciones que todavía quieres para liberar espacio para la siguiente ejecución, Pro los lleva a 100 GB y 5 GB.

Tienes más de 100 créditos de necesidades de entrenamiento mensuales. Si estás ejecutando muchos experimentos o manteniendo muchos modelos que necesitan re-entrenamiento frecuente, los créditos de Builder pueden quedarse cortos. Monitorea tu uso en el primer mes para evaluar.

Estás esperando en la cola de GPU. Builder va por detrás de Pro y Business cuando la cola está cargada. Si el tiempo de cola te está costando tiempo de entrega, la programación prioritaria de Pro es la solución.

Free vs Builder: ¿Vale la Pena la Actualización?

Free es genuinamente útil para aprender fine-tuning y probar el flujo de trabajo. El muro con el que choca casi todo el mundo es la renovación diaria, y es más duro de lo que parece: los 5 créditos se renuevan en lugar de acumularse, así que una ejecución que cuesta más de 5 créditos queda fuera de alcance por muchos días que esperes. Una ejecución de 12 créditos sobre un modelo más grande es permanentemente inalcanzable en Free. Builder te entrega 100 créditos por adelantado y acumula los no usados durante un mes, y junto con el nivel de GPU superior es lo que hace posibles los modelos grandes y las ejecuciones largas. Si tienes un caso de uso real — reemplazar una factura de API, construir una función de producto, ajustar para un cliente — Builder es el tier correcto.

Precios Mensuales Predecibles

Builder cuesta $25/mes.

• Ahorro en 12 meses: $240
• Ahorro en 24 meses: $480
• Ahorro en 36 meses: $720

Pagas mensualmente, cancelas cuando quieras, garantía de reembolso.

Cómo Saber Si Estás Listo para Builder

Estás listo para Builder si:

• Tienes un caso de uso específico en mente (no "quiero probar fine-tuning")
• Tienes o puedes generar más de 300 ejemplos de entrenamiento en formato JSONL
• Actualmente gastas más de $40/mes en llamadas API para una tarea específica
• Tienes un VPS o estás dispuesto a crear uno para inferencia local

Si aún no estás en esta etapa, usa el tier Free hasta que lo estés. Builder es para cuando tienes un problema real que resolver.

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Lectura Adicional

• Ajustar Modelos de IA Sin Código — Cómo funciona el flujo de trabajo de fine-tuning de principio a fin
• Costos de Modelos de IA para Desarrolladores Independientes 2026 — El precipicio de costos de API y cuánto cuesta a diferentes cantidades de usuarios
• Modelo 7B Supera a la Llamada API — Cuándo un modelo pequeño ajustado supera a una API en la nube
• Ejecutar Modelos de IA Localmente — Configurando Ollama para inferencia local
• Reseña del Plan Pro de Ertas — Cuándo actualizar más allá de Builder