Modelos frontier, precio justo, sin ceder datos.
Acceso a los últimos modelos abiertos a un coste razonable, sin compartir datos, a través de la comunidad NaN.
nan.builders →// opendata
Las cifras reales
de la plataforma.
Datos de uso de la plataforma de inferencia, agregados y anonimizados. Sin prompts, sin contenido; solo contadores a nivel de petición.
Actualización semanal · 9 Aug 2026788.5B
Tokens procesados
acumulado
76M
Peticiones servidas
acumulado
15
Modelos activos
en producción
// modelos
Tokens por modelo.
Tokens acumulados por modelo. Un modelo abierto concentra la mayor parte de la carga, el stack completo está siempre disponible.
01 Qwen 3.6 56%
02 MiMo V2.5 16.4%
03 DeepSeek V4-Flash 15.7%
04 deepseek-v4-flash-0731 4.8%
05 glm5.2 4.7%
06 Gemma 4 2%
07 Qwen3 Embedding 0.5%
08 Qwen3 Coder <0.1%
09 claude-fable-5 <0.1%
10 claude-haiku-4-5 <0.1%
11 Whisper Large v3 <0.1%
12 gpt-5.6-luna <0.1%
13 gemini-3.5-flash-lite <0.1%
// tokens
Entrada vs. salida.
La inferencia es mayoritariamente de lectura, prompts largos, recuperación y contexto, con una fracción menor de tokens generados.
Entrada · prompt 771.4 B 97.8%
Salida · generado 17.1 B 2.2%
// uso
Tokens por día.
Tokens procesados a diario en los últimos 90 días, con pico en 15.9 B/day.
hace 90 díashoy
// más allá del texto
Voz y reranking.
El stack va más allá de los LLM, transcripción, síntesis y reranking funcionan sobre la misma API.
Texto a voz Kokoro 59.6 K peticiones
Reranking Qwen3 Reranker 40.1 K peticiones
// clientes · últimos 7 días
Cómo se conectan los equipos.
Compatibilidad drop-in con OpenAI en producción real, el SDK oficial y OpenCode concentran la gran mayoría del tráfico.
OpenAI SDK (Python) 32.5%
curl 17.9%
OpenAI SDK (JS) 16.3%
Node.js 8.8%
Python httpx 5.8%
Vercel AI SDK 5.8%
Go HTTP client 5.5%
Python requests 4%
Otros 3.5%
// geografía · últimos 7 días
Origen de las peticiones.
El 71.3% del tráfico se origina en la UE, la audiencia para la que se ha construido esta infraestructura.
España 51.6%
Colombia 14.4%
Alemania 9.8%
Estados Unidos 8.1%
Finlandia 6%
Francia 3.3%
México 2.8%
Argentina 1.5%
Países Bajos 0.5%
Chile 0.4%
Peru 0.3%
Irlanda 0.2%
Otros 1.2%
// rendimiento
Latencia y throughput.
Mediana de tiempo hasta el primer token y throughput sostenido por modelo, medido el 9 Aug 2026.
Modelo TTFT p50 Throughput
Qwen 3.6 n/a 15611 rpm
DeepSeek V4-Flash n/a 12992 rpm
Gemma 4 n/a 12963 rpm
MiMo V2.5 n/a 12934 rpm
Whisper Large v3 n/a 16.3 rpm
Kokoro n/a 16.3 rpm
deepseek-v4-flash-0731 n/a 13.9 rpm
Qwen3 Embedding n/a 10 rpm
glm5.2 n/a 3.9 rpm
Qwen3 Reranker n/a 1.1 rpm
TTFT p50 = mediana de tiempo hasta el primer token · Throughput = peticiones sostenidas por minuto.
// para quién
Dos formas de usar este stack.
Estas cifras vienen de cargas de trabajo reales, tanto de comunidad como de despliegues privados.
Inferencia privada y dedicada con SLAs.
Infraestructura dedicada, soporte y SLAs contractuales, tarifa plana, datos en la UE, compatible con OpenAI.
ver_precios →Metodología. Las cifras son contadores agregados y anonimizados recogidos a nivel de petición. Helmcode no guarda logs, nunca se almacena contenido de prompts ni respuestas. Las métricas acumuladas cubren toda la vida de la plataforma; las métricas por ventana se indican en cada sección.
// empezar
EMPIEZA A QUEMAR TOKENS
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.