Desarrollo con LLM: empresas y proveedores

Los desarrolladores de LLM construyen sistemas de recuperación, modelos ajustados, bancos de evaluación y la infraestructura de inferencia que hay detrás. Compara proveedores verificados y pide presupuestos.

Calificaciones actualizadas:
Verificamos reseñas y evaluamos empresas.

Ofrecemos un ciclo de desarrollo completo: desde la idea hasta el lanzamiento del proyecto en producción.

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The 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.

Countryunder $3k$3–10k$10–20k$20–30k$30k+Median rate
España3——————
EE.UU.182Widest choice428231655$35/hr
India131122131319$18/hr
Ucrania59—145104—
Alemania31—2—51—
Reino Unido30—4449—
Países Bajos28—44410—
Polonia27—4456—
Canadá91———3—
Armenia9—32———
Australia811—3——
Rumanía7—21———
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.

$10k
$1k$250k

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.

LeadersEstablished generalistsSpecialistsEmergingFocus on Desarrollo con LLM →Proven delivery →Double — 4 reviews, 13 projects, DR 23, 1.2 yrs listedSiberian.pro — 0 reviews, 18 projects, DR 17, 1.2 yrs listedAtwinta — 0 reviews, 105 projects, 1.2 yrs listedSimbirSoft — 26 reviews, 30 projects, DR 22, 1.2 yrs listedBureauBureau — 1 reviews, 12 projects, DR 52, 1.2 yrs listedBig Drop Inc — 1 reviews, 2 projects, DR 66, 1.2 yrs listedBig Drop IncFusion Tech — 4 reviews, 36 projects, DR 28, 1.2 yrs listedFueled — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedFueledThe Digital Embassy — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedThe Digital EmbassyVergani&Gasco — 0 reviews, 3 projects, DR 64, 1.2 yrs listedVergani&GascoIntellectsoft — 0 reviews, 3 projects, DR 67, 1.2 yrs listedIntellectsoftmoodley — 0 reviews, 3 projects, DR 68, 1.2 yrs listedmoodleyCodestetic — 3 reviews, 2 projects, DR 32, 1.2 yrs listedDELUCKS — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedArticul — 1 reviews, 0 projects, DR 55, 1.2 yrs listedndave — 0 reviews, 1 projects, DR 66, 1.2 yrs listedDMI (Digital Management, Inc.) — 0 reviews, 1 projects, DR 68, 1.2 yrs listedLOOP — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listedApadmi — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedIflexion — 0 reviews, 2 projects, DR 63, 1.2 yrs listedBASICS09 — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedLounge Lizard — 0 reviews, 2 projects, DR 61, 1.2 yrs listediOnline — 0 reviews, 0 projects, DR 65, 1.2 yrs listedOpenXcell — 0 reviews, 3 projects, DR 56, 1.2 yrs listedE-sites — 0 reviews, 1 projects, DR 61, 1.2 yrs listedpooliestudios — 0 reviews, 1 projects, DR 60, 1.2 yrs listedNewism — 0 reviews, 2 projects, DR 57, 1.2 yrs listedY Media Labs — 0 reviews, 2 projects, DR 59, 1.2 yrs listedSFCD — 0 reviews, 2 projects, DR 55, 1.2 yrs listedroyalkomm — 0 reviews, 2 projects, DR 54, 1.2 yrs listedIQ Dev — 0 reviews, 11 projects, DR 22, 1.2 yrs listedAnadea — 1 reviews, 8 projects, DR 38, 1.2 yrs listedDefa — 0 reviews, 6 projects, DR 50, 1.2 yrs listedUZIK — 0 reviews, 2 projects, DR 60, 1.2 yrs listedINTERSOG — 0 reviews, 3 projects, DR 52, 1.2 yrs listedworry free labs — 0 reviews, 1 projects, DR 58, 1.2 yrs listedProxation GmbH — 0 reviews, 1 projects, DR 55, 1.2 yrs listedMetropolis Creative — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedACCROACHCODE — 0 reviews, 2 projects, DR 52, 1.2 yrs listedfimbim — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedPush. — 0 reviews, 4 projects, DR 41, 1.2 yrs listedSofteq Development — 0 reviews, 2 projects, DR 50, 1.2 yrs listedQulix Systems — 0 reviews, 2 projects, DR 51, 1.2 yrs listedNewedge — 0 reviews, 0 projects, DR 58, 1.2 yrs listedNetbasics — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedParasol Island — 0 reviews, 2 projects, DR 53, 1.2 yrs listedHyperlink InfoSystem — 0 reviews, 3 projects, DR 70, 1.2 yrs listedMubaloo — 0 reviews, 3 projects, DR 49, 1.2 yrs listedStanfy — 0 reviews, 3 projects, DR 47, 1.2 yrs listedVITEB — 0 reviews, 3 projects, DR 46, 1.2 yrs listedGlobo — 0 reviews, 0 projects, DR 54, 1.2 yrs listedkoombea — 0 reviews, 2 projects, DR 46, 1.2 yrs listedNFM — 0 reviews, 2 projects, DR 45, 1.2 yrs listedOliver Brux — 0 reviews, 2 projects, DR 49, 1.2 yrs listedNew Bamboo — 0 reviews, 2 projects, DR 48, 1.2 yrs listedImpressionDP — 0 reviews, 3 projects, DR 42, 1.2 yrs listedGaj Somasundaram — 0 reviews, 1 projects, DR 47, 1.2 yrs listedconvoy — 0 reviews, 1 projects, DR 49, 1.2 yrs listedInfinity Infoway Pvt Ltd — 0 reviews, 1 projects, DR 70, 1.2 yrs listedxyzettgraphix. — 0 reviews, 0 projects, DR 47, 1.2 yrs listed
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

Velostreet

WeTarget

Molipse Agency

Real professionals! Absolutely recommend WeTarget Agency.

Futuro Studio

Water Elements

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?

Preguntas frecuentes

¿RAG o ajuste fino?
RAG para el conocimiento: se actualiza en cuanto cambian tus documentos y aporta citas. Ajuste fino para el comportamiento: formato constante, tono o clasificación estrecha a gran volumen. Muchos sistemas en producción combinan recuperación para los hechos y un modelo pequeño ajustado para la estructura.
¿Cuánto cuesta un proyecto con LLM?
Un asistente con recuperación sobre un corpus existente suele costar entre 25.000 y 90.000 $. Con ajuste fino, alojamiento propio y una tubería de evaluación completa, lo habitual son 100.000–300.000 $, más costes de inferencia que crecen con el uso.
¿Conviene autoalojar un modelo de pesos abiertos?
Compensa cuando la residencia de datos lo exige, cuando el volumen hace que el precio por token domine, o cuando necesitas controlar la versión del modelo. Por debajo de unos pocos millones de tokens diarios, las API comerciales suelen salir más baratas una vez contado el tiempo de ingeniería.
¿Cómo se evitan fugas de datos a través de un LLM?
Aplicando permisos en el momento de la recuperación para que el modelo solo vea documentos autorizados al usuario, depurando datos personales antes del envío, usando planes que excluyan tus datos del entrenamiento y registrando cada petición y respuesta para auditoría.

Por qué confiar en Wadline

Wadline es una plataforma confiable para encontrar empresas y agencias de TI. Ayudamos a las empresas a tomar decisiones informadas a través de reseñas verificadas e información transparente.

Reseñas de clientes verificadas

Cada reseña en Wadline pasa por verificación. Confirmamos la autenticidad de los comentarios de los clientes verificando los detalles del proyecto, los plazos y los resultados.

Rankings basados en datos

Nuestros rankings de empresas se basan en datos. Cada empresa se evalúa según su experiencia, portafolio y satisfacción del cliente.

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Wadline conecta empresas de todo el mundo con socios tecnológicos confiables. Nuestra plataforma presenta empresas de múltiples países.

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Evaluamos a los proveedores de servicios utilizando una metodología estructurada que combina entrevistas con clientes, análisis de portafolio y evaluación de presencia en el mercado.

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