¿Cuánta RAM necesita Open WebUI?

Open WebUI en sí funciona con aproximadamente 1 GB. Si solo habla con APIs remotas, basta un plan de 2 GB. Lo que necesita memoria son los modelos locales con Ollama: 4 GB para modelos pequeños de 3B, 6 GB o más para modelos de 7–8B.

¿Puedo ejecutar modelos locales en un VPS sin GPU?

Sí, pero con expectativas realistas. Los modelos pequeños cuantizados responden en CPU a unos pocos tokens por segundo. Para tareas cortas y experimentos privados vale; para un chat ágil con respuestas largas, no.

¿Puedo usarlo en un plan NAT?

Sí, mediante un túnel SSH por tu puerto SSH personal. Para una dirección HTTPS pública que tu equipo pueda abrir en el navegador, necesitas un plan con IP dedicada.

¿Quién puede crear cuentas?

La primera cuenta que registres se convierte en administradora. Después, deja los registros nuevos como pendientes o desactívalos en los ajustes de administración; si no, cualquiera que encuentre la URL podrá crear una cuenta.

¿Dónde se guardan mis chats?

En un volumen de Docker en tu servidor. A terceros solo les llegan los prompts que envías a la API del modelo que conectes.

VPS para Open WebUI: un chat privado para LLM

Aloja Open WebUI en un VPS como chat privado para cualquier API compatible con OpenAI o modelos locales de Ollama: instalación con Docker, acceso seguro, recursos y compromisos.

Usas tres proveedores de modelos distintos, cada uno con su ventana de chat, su suscripción y su historial. Open WebUI los reúne en una sola interfaz que alojas tú: eliges el modelo en cada conversación, guardas todo el historial en tu servidor, lo compartes con tu equipo y conectas modelos locales cuando no quieres que nada salga de la máquina.

Dos formas de usarlo

Como interfaz para APIs. Open WebUI se conecta a cualquier API compatible con OpenAI: proveedores alojados, un proxy de LiteLLM o tu propio endpoint. El servidor apenas trabaja; un plan pequeño sobra.

Con modelos locales. Añade Ollama en el mismo servidor y ejecuta modelos abiertos en local. Ahora la RAM es el límite y la inferencia en CPU es lenta. El compromiso honesto: privacidad total, velocidad modesta.

Configuración	Plan
Interfaz de API, uso personal	Micro — 1 vCPU, 2 GB, $5/mes (túnel SSH)
Interfaz de API, acceso del equipo por HTTPS	Micro-IP — 1 vCPU, 2 GB, $10/mes
Modelos locales de 3B con Ollama	AI-Agent — 2 vCPU, 4 GB, $10/mes
Modelos locales de 7–8B	Medium — 4 vCPU, 6 GB, $12/mes, o planes Pro para modelos mayores

Instalación con Docker

En un servidor con Docker instalado:

docker run -d --name open-webui --restart always \
  -p 127.0.0.1:3000:8080 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Vincularlo a 127.0.0.1 lo mantiene fuera de internet hasta que decidas cómo exponerlo. Los chats, usuarios y ajustes viven en el volumen open-webui.

Accede de forma segura

Túnel SSH, válido en cualquier plan, incluido NAT:

ssh -p 22 -N -L 3000:127.0.0.1:3000 you@203.0.113.10

Abre http://localhost:3000. En un plan NAT, usa tu puerto SSH personal.

HTTPS en tu dominio, para un equipo en un plan con IP dedicada. Apunta un subdominio al servidor (guía) y haz proxy con nginx, incluidas las cabeceras de WebSocket:

location / {
    proxy_pass http://127.0.0.1:3000;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
    proxy_set_header Connection upgrade;
    proxy_read_timeout 300s;
}

Luego ejecuta certbot --nginx -d chat.example.com. El timeout de lectura largo importa: los modelos lentos transmiten respuestas durante minutos.

Primeros pasos dentro

Regístrate enseguida. La primera cuenta pasa a ser administradora. No dejes una instalación nueva a la vista: otra persona podría quedársela.
Cierra los registros. Ajustes de administración → rol por defecto de los usuarios nuevos en pendiente, o desactiva el registro.
Añade una conexión. Ajustes → Conexiones → pega la URL base de la API y la clave. Los modelos de ese proveedor aparecen en el selector de modelos.

Añadir modelos locales

Instala Ollama en el host (nuestra guía), descarga un modelo pequeño y arranca Open WebUI para que pueda alcanzarlo:

ollama pull llama3.2:3b
docker rm -f open-webui
docker run -d --name open-webui --restart always \
  -p 127.0.0.1:3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main

El volumen conserva tus chats tras el reinicio. Cuenta con unos pocos tokens por segundo en CPU: bien para resúmenes y notas privadas, lento para textos largos. Para inferencia local más seria, mira VPS para Ollama.

Conviene saber

Las actualizaciones son frecuentes. docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main y recrea el contenedor. Haz copia del volumen antes.
Los costes de API son tuyos. Por defecto Open WebUI no limita el uso por usuario; vigila el gasto si lo compartes con un equipo.
Es una app de chat, no un modelo. La calidad de las respuestas depende por completo del modelo que haya detrás.

Los límites de los planes y las ampliaciones están en la documentación de planes.