Desarrollo con LLM: empresas y proveedores
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Before you shortlist anyone
All calculatorsThe short answer
1,179 Desarrollo con LLM companies are listed. 61% publish a minimum project budget; the median floor is $10k. Most work starts in the $3–10k range. Median published rate is $25/hr across 69 companies.
Best supplied: EE.UU. (182) · India (131) · Ucrania (59)
Recalculated 2026-10-20 from live profiles.
What it costs, by country
Each cell counts companies whose published minimum project budget falls in that band. Only countries with at least 5 listed companies appear.
| Country | under $3k | $3–10k | $10–20k | $20–30k | $30k+ | Median rate |
|---|---|---|---|---|---|---|
| España3 | — | — | — | — | — | — |
| EE.UU.182Widest choice | 4 | 28 | 23 | 16 | 55 | $35/hr |
| India131 | 1 | 22 | 13 | 13 | 19 | $18/hr |
| Ucrania59 | — | 14 | 5 | 10 | 4 | — |
| Alemania31 | — | 2 | — | 5 | 1 | — |
| Reino Unido30 | — | 4 | 4 | 4 | 9 | — |
| Países Bajos28 | — | 4 | 4 | 4 | 10 | — |
| Polonia27 | — | 4 | 4 | 5 | 6 | — |
| Canadá9 | 1 | — | — | — | 3 | — |
| Armenia9 | — | 3 | 2 | — | — | — |
| Australia8 | 1 | 1 | — | 3 | — | — |
| Rumanía7 | — | 2 | 1 | — | — | — |
| Israel5 | — | 2 | — | — | — | — |
How this table is built
- Figures are minimum project budgets companies publish on their own profiles — the floor below which they decline work, not the price of a finished project.
- USD only. Companies quote in six currencies and averaging across them produces a number nobody charges.
- Budgets outside $300–$2,000,000 and rates outside $5–$500/hr are dropped as data-entry errors.
- A country needs 5 listed companies for a row, and 5 published rates before a median rate is shown.
What will your budget reach?
Move the slider. Every figure below is a count of companies whose published minimum project budget sits at or under that amount.
240 of 719 companies (33%) take projects at this size.
Where the entry thresholds sit
- under $3k
- 21
- $3–10k
- 219
- $10–20k
- 163
- $20–30k
- 137
- $30k+
- 179
Goes furthest in EE.UU. — 32 companies
This says who will engage, not what your scope should cost. A budget that reaches most of the market still buys very different things depending on what you are building.
Who is focused, and who has proved it
Horizontal: how concentrated a company is on Desarrollo con LLM. Vertical: how much checkable evidence stands behind it. 60 of 1179 companies are plotted — the rest have fewer than 2 evidence signals, so placing them would be guesswork.
- Big Drop IncLeaders
- FueledLeaders
- The Digital EmbassyLeaders
- Vergani&GascoLeaders
- IntellectsoftLeaders
- moodleyLeaders
How a company is placed
- Focus is the inverse of how many categories a company claims, blended with the share of its portfolio tagged with this one. A firm listing three technologies is concentrated; a firm listing forty also appears here.
- Proven delivery adds published reviews (to 20), portfolio projects (to 25), Ahrefs Domain Rating (to 60) and years listed (to 10). Each is capped so no single signal carries a company to the top.
- Positions are relative to the other companies on this page: the median company sits at the centre of each axis, so a quadrant boundary means "ahead of half the companies listed here". Raw scores are in each bubble's tooltip.
- Deliberately excluded: the star rating, which sits in too narrow a band to separate anyone; the editorial rank, which is a hand-assigned sort weight; and paid verification, which does not move anything on this chart.
- Leaders:
- Concentrated on this work and with the record to show for it.
- Specialists:
- This is most of what they do, but the public evidence is still thin.
- Established generalists:
- A substantial track record, spread across many categories.
- Emerging:
- Building both focus and evidence.
Opiniones de clientes sobre Desarrollo con LLM
Anadea
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Real professionals! Absolutely recommend WeTarget Agency.
Futuro Studio
Great team!
Qué incluye un proyecto con LLM
La mayor parte del trabajo con LLM es recuperación, evaluación y operación, no entrenamiento. Un proyecto típico toma un corpus que ya posees, lo hace consultable, coloca un modelo encima y luego dedica casi todo el tiempo a demostrar que las respuestas son lo bastante buenas para confiar en ellas.
- Recuperación (RAG). Fragmentación, embeddings, búsqueda híbrida, reordenación y citas — la diferencia entre una demo y un sistema en el que la gente confía.
- Ajuste fino y adaptadores. LoRA y ajuste completo para tono y formato, más destilación para bajar coste y latencia cuando el comportamiento ya es estable.
- Evaluación. Conjuntos de referencia, puntuación con modelo juez, suites de regresión en CI y ciclos de revisión humana.
- Operación. Inferencia autoalojada con vLLM o TensorRT, enrutado de modelos, caché, cuantización y autoescalado.
- Seguridad. Defensa frente a inyección de prompts, depuración de datos personales, filtrado de salidas y registro para auditoría.
Qué preguntar a un proveedor de LLM
- ¿Cómo medís la calidad de las respuestas y puedo ver el conjunto de evaluación?
- ¿Cuánto cuestan mil consultas a mi volumen y qué reduce esa cifra?
- ¿Cómo os defendéis de la inyección de prompts cuando el modelo lee documentos no confiables?
- ¿Puede funcionar por completo en mi cuenta de nube o en mis servidores, y cuánto cuesta eso en calidad?
- ¿Qué pasa cuando el proveedor retire la versión del modelo con la que lanzamos?
Proyectos de portfolio
Preguntas frecuentes
¿RAG o ajuste fino?
¿Cuánto cuesta un proyecto con LLM?
¿Conviene autoalojar un modelo de pesos abiertos?
¿Cómo se evitan fugas de datos a través de un LLM?
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