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 · 22 Jun 2026333.8B
Tokens procesados
acumulado
27.6M
Peticiones servidas
acumulado
9
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 76.1%
02 DeepSeek V4-Flash 12.4%
03 MiMo V2.5 8.6%
04 Gemma 4 2.4%
05 Qwen3 Embedding 0.5%
06 Qwen3 Coder <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 329 B 98.6%
Salida · generado 4.8 B 1.4%
// uso
Tokens por día.
Tokens procesados a diario en los últimos 90 días, con pico en 3.1 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.
Voz a texto Whisper Large v3 18.5 K peticiones
Texto a voz Kokoro 15.8 K peticiones
Reranking Qwen3 Reranker 2.9 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) 49.2%
OpenAI SDK (JS) 12.4%
Node.js 8.2%
curl 6.5%
Python httpx 6.1%
Vercel AI SDK 5.3%
Python aiohttp 4%
Python requests 3.6%
Otros 4.6%
// geografía · últimos 7 días
Origen de las peticiones.
El 84.1% del tráfico se origina en la UE, la audiencia para la que se ha construido esta infraestructura.
España 30.5%
Finlandia 27.5%
Alemania 23.9%
Colombia 5.1%
Estados Unidos 4.9%
Reino Unido 2.1%
Argentina 1.7%
México 1.4%
Francia 1.1%
Países Bajos 0.4%
Irlanda 0.4%
Polonia 0.3%
Otros 0.8%
// rendimiento
Latencia y throughput.
Mediana de tiempo hasta el primer token y throughput sostenido por modelo, medido el 22 Jun 2026.
Modelo TTFT p50 Throughput
Qwen 3.6 1.4 s 468 rpm
DeepSeek V4-Flash 6.6 s 33.3 rpm
Gemma 4 174 ms 14.4 rpm
MiMo V2.5 1.4 s 9.5 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.