Jan AI frente a LM Studio: modelos locales, privacidad y tu propia clave de API

Jan AI y LM Studio ya no son dos aplicaciones comparables, y cualquier comparación de 2026 que no lo diga se equivoca tanto con el precio como con la cuestión de la API. Jan Desktop es una única aplicación gratuita con licencia Apache-2.0. LM Studio ahora son dos productos de escritorio: LM Studio (Classic), actualmente en la versión 0.4.25, el gestor gratuito de modelos locales y servidor compatible con OpenAI al que siempre se ha referido el nombre, y LM Studio Bionic, una aplicación de agentes independiente anunciada el 16 de julio de 2026 con planes de $0, $20 y $100. Todas las comparaciones de terceros que actualmente aparecen para esta consulta son anteriores a esa división.

La respuesta breve. Si quieres una sola ventana de escritorio que ejecute un modelo local y se comunique con un modelo alojado usando tu propia clave, Jan Desktop es la opción que lo hace de primera parte: Settings > Model Providers > Add Provider acepta una URL base y una clave. Si quieres el gestor de modelos locales más sólido y un servidor al que pueda llamar otro software, LM Studio (Classic) es la mejor herramienta y no cuesta nada, incluso para uso laboral. Ninguna de las dos aplicaciones de LM Studio documenta un campo general de URL base para un endpoint de terceros; el registro de cambios de Classic sí menciona un modo no documentado de «enterprise internal network model endpoint», que se explica más adelante.

Una aclaración antes de entrar en detalles, porque los resultados de búsqueda los mezclan: Jan, la aplicación de IA local disponible en jan.ai y desarrollada por Menlo Research, no es Janitor AI, el sitio de chat de roleplay. Y «Jan API key» normalmente no es una clave que compres: Jan no vende nada. Consulta las preguntas frecuentes para saber qué significa casi siempre esa expresión.

Cuál deberías elegir

La decisión es la misma tanto si buscaste Jan vs LM Studio como LM Studio vs Jan, porque depende de una sola pregunta: ¿la aplicación necesita acceder a un modelo por el que pagas en otro lugar? Recorre esta tabla y detente en la primera fila que te describa. Está ordenada por la importancia decisiva de la diferencia, no por el número de funciones.

Dos cosas que no son diferencias, aunque aparezcan en comparaciones antiguas. Ambas ejecutan archivos de modelos de pesos abiertos en tu propio hardware —el descargador integrado de LM Studio obtiene «cualquier modelo compatible de Hugging Face», y la documentación de Jan menciona llama.cpp y MLX como sus motores locales—, por lo que los pesos que ya tienes no quedan inutilizados al cambiar. La migración consiste en volver a apuntar una aplicación a los archivos del disco y volver a introducir una clave, no en exportar un formato propietario. Además, ambas son gratuitas para uso laboral: Jan por su licencia y Classic por la política del proveedor del 8 de julio de 2025, que establece que no es necesario rellenar ningún formulario ni ponerse en contacto con ellos previamente.

Hardware: un único mínimo publicado, no dos

Esta sección tiene una sola columna deliberadamente. LM Studio publica una página de requisitos del sistema; la documentación de escritorio de Jan no tiene un equivalente: no se encontró ninguna página de hardware o requisitos del sistema en la navegación de su documentación cuando se comprobó para este artículo. Por tanto, no existe una cifra simétrica de Jan que mostrar, e inventarla sería la mentira más fácil de esta página.

Tómalos como una guía para ambas aplicaciones, no para una sola. Como ambas cargan los mismos archivos de modelos de pesos abiertos, la limitación determinante es el modelo que elijas y la memoria que necesite, no el lanzador que hayas abierto. Jan sigue un enfoque por modelo: su guía de inicio rápido indica que cada modelo del Hub «muestra si es compatible con tu hardware, para que puedas elegir uno que tu máquina ejecute cómodamente»; es una comprobación en el momento de la descarga, en lugar de una tabla que consultar de antemano.

Ambas incluyen un servidor local; y eso es lo que significa «Jan API key»

La pregunta más buscada sobre Jan tiene una respuesta prosaica. El servidor de API local de Jan se inicia desde Settings > Local API Server, usa por defecto el puerto 1337 y expone http://127.0.0.1:1337/v1/chat/completions. La clave de API es una que inventas tú: «Set any string (e.g., a-secure-password)», enviada como una cabecera Authorization: Bearer. Se enlaza a 127.0.0.1 de forma predeterminada, por lo que nada de tu red puede acceder a él hasta que cambies esa configuración.

LM Studio (Classic) hace lo mismo en un puerto diferente. Su documentación del servidor describe cómo servir modelos locales «ya sea en localhost o en la red», y sus ajustes del servidor incluyen un Server Port configurable, un interruptor para «Allow other devices on the same local network to access the API server» y una opción «Require Authentication» que exige a los clientes «provide a valid API token via the Authorization header». La página de compatibilidad con OpenAI proporciona la URL base predeterminada http://localhost:1234/v1.

Fíjate en la dirección. En este modo, ambas aplicaciones sirven una API compatible con OpenAI; ninguna la consume. Es lo contrario de lo que trata la sección siguiente, y confundir ambas cosas es el error más común de esta comparación. Si quieres el patrón en el que un servidor local y una pasarela alojada se sitúan detrás del mismo cliente, la documentación sobre endpoints locales explica exactamente esa configuración.

Qué sale realmente de tu máquina

La página de privacidad de Jan afirma «Cero recopilación de datos hasta que tú lo indiques», limita los análisis opcionales a usuarios activos y la retención frente a un ID aleatorio procesado mediante PostHog EU, y es clara respecto al caso de la nube: los modelos en la nube «necesitan ver tus mensajes para funcionar. Eso es entre tú y ellos; Jan simplemente facilita la introducción». Desde v0.8.4, las credenciales de los proveedores se trasladaron del localStorage de la vista web a un almacén backend con secretos en el llavero del sistema operativo, migrado automáticamente en el primer inicio.

Hay una carencia que merece mencionarse en lugar de disimularse. Esa misma versión añadió las herramientas integradas web_search y web_fetch, «respaldadas por un tauri-plugin-websearch nativo», y el registro de cambios no indica qué proveedor de búsqueda las impulsa, si se necesita una clave ni qué servidores ven la consulta. La página de privacidad de Jan tampoco cubre la búsqueda web. Si tu motivo para ejecutar una aplicación local es que las consultas permanezcan locales, trata esas herramientas como conectadas a la red hasta que el proveedor documente lo contrario.

En el lado de LM Studio, la ruta de datos depende por completo de la fuente de modelos que elijas en Bionic. Su documentación sobre créditos afirma que «los modelos locales y los modelos remotos de LM Link no consumen créditos ni requieren configurar la facturación», y que los modelos Cloud se ejecutan en lo que LM Studio denomina su Secure Cloud, un servicio que la página empresarial del proveedor describe como su «nube ZDR (Zero Data Retention) con sede en EE. UU.». Esa es la descripción del proveedor sobre su propia nube, no una conclusión independiente. Remote significa LM Link hacia otro de tus propios dispositivos, por lo que la inferencia se desplaza, pero la conversación permanece donde estás escribiendo.

Cuánto cuesta cada uno

Cada fila siguiente nombra el producto, porque una frase que simplemente diga «LM Studio» ahora es falsa para una de las dos aplicaciones.

Precios consultados en lmstudio.ai/pricing, la página de descargas y jan.ai el 19 de septiembre de 2026. Esa línea de transcripción corresponde al plan Free de Bionic y se ejecuta en el dispositivo del usuario; Kunavo no ofrece modelos de conversión de voz a texto ni de embeddings, por lo que nada de esa fila tiene un equivalente en Kunavo.

Dos advertencias. Primero, varios sitios de terceros publican tarifas por token y tablas de niveles para la inferencia en la nube de LM Studio. La propia página de precios del proveedor no publica ni una tarifa por token ni el tamaño de la asignación incluida, y solo indica que «los créditos Cloud cubren el uso que supera la asignación incluida con tu plan». Cualquier cifra concreta que encuentres en otro sitio no se ha tomado de lmstudio.ai. Segundo, la situación para equipos sigue realmente sin resolverse: la misma página ofrece facturación centralizada mediante una organización, pero afirma «Subscription plans for teams coming soon», algo distinto del plan «Teams» que la publicación del 8 de julio de 2025 decía que llegaría más tarde ese mismo mes. Confírmalo en el proceso de pago antes de presupuestar una plaza.

Conectar cualquiera de las dos aplicaciones a una API alojada

Esta es la verdadera asimetría, y merece expresarse con precisión en lugar de decir simplemente «LM Studio no puede hacerlo».

Jan Desktop dispone de una vía de primera parte sin restricciones de plan. Su documentación sobre endpoints personalizados la sitúa en Settings > Model Providers > Add Provider, con un selector de formato que ofrece «OpenAI-compatible» o «Anthropic-compatible» —la segunda opción se añadió en v0.8.1, el 29 de mayo de 2026— y tres campos: nombre del proveedor, URL base y clave de API.

Esa última fila es el punto de fricción que encuentran los usuarios y que después atribuyen al endpoint. Jan no sondea las capacidades de tu proveedor; un modelo recién añadido aparece con las herramientas y la visión desactivadas, y debes configurarlas por modelo. Antes de pegar nada, solo hace falta un comando para confirmar que el endpoint responde a la solicitud que realizará el descubrimiento de Jan:

# Does the endpoint answer the request Jan's auto-discovery makes?
curl https://api.kunavo.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $KUNAVO_API_KEY"

# Base URL to paste into Jan: https://api.kunavo.com/v1
# Dropping the /v1 is the documented way to get a 404.

Deja claro qué es esto: un procedimiento derivado de la documentación publicada por Jan y de los propios endpoints de Kunavo, no una prueba de compatibilidad. Aquí no se ha probado Jan en tiempo de ejecución contra api.kunavo.com, así que mantén disponible una ruta operativa mientras lo intentas. La opción Anthropic-compatible se deja deliberadamente sin completar: la documentación de Jan describe el formato, pero no indica si la aplicación Jan añade la ruta Messages a tu URL base, y un sufijo supuesto solo produce un 404 en tu aplicación. Si quieres usar el protocolo Messages, lee la documentación sobre la URL base de Anthropic y pruébalo tú mismo.

Ninguna de las dos aplicaciones de LM Studio documenta ese campo. Classic obtiene sus modelos de Hugging Face y los ejecuta localmente; en la documentación de la aplicación no aparece ninguna configuración de URL base o clave de proveedor para un servicio de terceros. La única vía de escape documentada es el sistema oficial de plugins: un generador es «un sustituto de los LLM locales» que resulta «útil para implementar adaptadores para modelos externos, como usar una instancia remota de LM Studio u otros modelos en línea», y un plugin que contenga uno «aparecerá en el desplegable de modelos y actuará como un modelo». El mecanismo es oficial; los adaptadores que lo utilizan son publicados por la comunidad, por lo que esa vía implica entregar tu clave de API a un plugin de terceros. Evalúa esa contrapartida por sus propios méritos.

Bionic no tiene esa posibilidad en absoluto. Su documentación de modelos enumera exactamente tres fuentes: Cloud (alojada, necesita una cuenta y créditos), Local (en el dispositivo) y Remote (otro de tus dispositivos mediante LM Link), sin URL base personalizada ni clave del usuario. La extensibilidad que menciona la propia documentación de Bionic son las skills, que le enseñan acciones repetibles en lugar de proporcionarle un backend de modelo. Hay una salvedad a ese «no» categórico: la entrada del registro de cambios de LM Studio 0.4.20 menciona «Support for enterprise internal network model endpoint», por lo que en Classic sí existe un modo de endpoint que no procede de Hugging Face. Ninguna página de documentación localizada para este artículo describe cómo se configura ni quién puede activarlo, así que considéralo real pero no documentado, no una vía en la que puedas basar tus planes.

La dirección que sí funciona con LM Studio es la inversa: mantén Classic sirviendo en localhost:1234/v1 y deja que el cliente que realiza la llamada elija entre ese servicio y una puerta de enlace según la tarea. La guía de la API compatible con OpenAI explica ese cambio y, si comparas interfaces de chat en lugar de runtimes locales, AnythingLLM frente a Open WebUI y LibreChat frente a Open WebUI cubren dos opciones que aceptan una URL base de la misma forma que Jan.

Una estimación práctica si añades un modelo alojado

Estas son operaciones ilustrativas con tokens, no costes medidos ni un límite superior de la factura. Supongamos un mes ligero de chat de escritorio: 300 mensajes, cada uno enviando unos 3.000 tokens de entrada una vez que se reenvía la conversación hasta ese momento, y recibiendo 600 tokens de salida: 900.000 de entrada y 180.000 de salida. La columna pesada mantiene la misma proporción con cinco veces el volumen. Las tarifas son los precios vigentes del catálogo de Kunavo por millón de tokens.

Con estas suposiciones, la fila más pesada asciende a $18.90, por debajo de Bionic+ a $20 al mes. Esa es una lectura real de estas cifras y también una lectura limitada. Se aplica a este patrón de uso, estos cuatro modelos y estas tarifas, y compara una factura medida con un plan que también incluye funciones del producto y los modelos abiertos alojados propios de LM Studio, que Kunavo no ofrece. Los tokens medidos solo compran tokens: el coste sigue lo que envías, tanto al alza como a la baja. Además, una tarifa publicada más baja no equivale a un total menor: un modelo que necesita tres intentos para completar una tarea puede costar más que uno que la resuelve correctamente a la primera, así que preselecciona el modelo más barato que termine tu trabajo, no la fila más barata. La optimización de costes de IA explica este método.

El importe del catálogo de Kunavo es un mínimo de facturación, no un tope: cuando el proveedor ascendente informa de su cargo, la factura es el mayor valor entre el coste del catálogo y el coste del proveedor ascendente multiplicado por el margen aplicable. Los cargos de caché y las herramientas externas quedan fuera de este ejemplo. La recarga mínima es de $10 en crédito prepagado, lo que constituye un mínimo de financiación, no una tarifa por tarea ni una suscripción; con ese importe caben aproximadamente 7 meses ligeros de chat de Claude Haiku 4.5, una estimación basada en las suposiciones anteriores y no una garantía de cuánto durará ningún saldo. Consulta los detalles de facturación.

Comparación de funciones de un vistazo

Dos filas merecen una nota al pie. No está claro si Classic puede chatear con los modelos alojados en la nube de LM Studio: ninguna página de documentación lo confirma en uno u otro sentido, así que la celda dice "no documentado" en lugar de "no". Además, las dos filas de versiones se leen de registros de cambios separados de LM Studio: uno para Classic y uno para Bionic, ambos avanzan más rápido que esta página, así que considéralos como lo que estaba vigente cuando se comprobaron, no como la versión que se te ofrecerá.

Si decides añadir una clave alojada

Kunavo no publica ninguna página de integración específica para Jan, por lo que la ruta honesta es la genérica: crea una clave, apunta el proveedor personalizado de Jan a https://api.kunavo.com/v1, deja que el descubrimiento complete la lista de modelos y habilita manualmente las herramientas o la visión para cada modelo. Empieza por la guía de inicio rápido para obtener la clave y la URL base, y crea una cuenta de Kunavo cuando estés listo para financiarla. Mantén configurado tu modelo local junto a ella: la razón principal para ejecutar Jan o LM Studio es que la ruta sin conexión siga disponible cuando no merezca la pena pagar por la alojada.

Preguntas frecuentes

Páginas de proveedores, documentación y registros de cambios obtenidos el 19 de septiembre y comprobados de nuevo el 21 de septiembre de 2026: la página de inicio, la guía de inicio rápido, las páginas de endpoint personalizado, servidor de API, privacidad y registro de cambios de jan.ai, además del archivo LICENSE de janhq/jan; las páginas de precios, descarga, empresa, términos, registros de cambios de Classic y Bionic, requisitos del sistema, descarga de modelos, documentación de la aplicación, modelos y créditos de Bionic, plugin generador, servidor y configuración del servidor, compatibilidad con OpenAI, ejecución sin interfaz y uso profesional gratuito de lmstudio.ai; y la API de GitHub para janhq/jan y la organización lmstudio-ai. Los números de versión y de estrellas son los que mostraban esas páginas en la fecha posterior. No se realizó ninguna prueba en tiempo de ejecución de ninguna de las dos aplicaciones contra Kunavo, y cada cifra en dólares calculada en esta página es una operación ilustrativa con tokens a las tarifas vigentes del catálogo.