Para una empresa europea, la pregunta no es qué modelo es «el mejor», sino por qué camino lo contratas. Los cuatro grandes proveedores no entrenan por defecto con los datos que envías por su API de pago, pero difieren en dónde procesan esos datos: OpenAI y Mistral ofrecen procesamiento en Europa en su propia API, mientras que la API directa de Anthropic, a septiembre de 2026, solo permite fijar Estados Unidos. Si necesitas que todo se quede en la UE, la vía suele ser la nube que ya usas: Azure, AWS Bedrock o Google Cloud.
Todo lo de esta tabla está comprobado en la documentación oficial de cada proveedor en septiembre de 2026; los enlaces están en «Fuentes».
| Proveedor | Entrenamiento con datos de la API | Procesamiento en la UE en su propia API | Otras vías de contratación |
|---|---|---|---|
| OpenAI | No por defecto | Sí, para clientes elegibles, en proyectos nuevos con región Europa | Azure (Microsoft Foundry), con zona de datos de la UE |
| Anthropic (Claude) | No por defecto | No: la inferencia se puede fijar en EE. UU. o dejar global | AWS Bedrock y Google Cloud, con opciones en la UE; Microsoft Foundry |
| Google (Gemini) | No en servicios de pago; en la UE, tampoco en la cuota gratuita | Vía Google Cloud, eligiendo región | Google Cloud (antes Vertex AI) |
| Mistral | En la API de pago, el cliente controla ese uso y puede excluirse | Sí: los datos se alojan en la UE por defecto | Consulta su web para despliegues en nubes y en tus servidores |
| Modelos abiertos | Depende de dónde los ejecutes | Donde tú los alojes | Tu infraestructura o una nube europea |
En la API de pago, la respuesta documentada es no por defecto, con diferencias de detalle:
Que no entrenen con tus datos no significa que no los guarden. Casi todos conservan las peticiones un tiempo para detectar abusos. Si tratas datos sensibles, lo que tienes que preguntar es cuánto tiempo se conservan, dónde y si puedes pedir retención cero.
Aquí están las diferencias reales entre proveedores a septiembre de 2026:
inference_geo, pero solo
con dos valores: global o Estados Unidos. El almacenamiento del
espacio de trabajo solo está disponible en Estados Unidos. En su API
directa no hay opción europea.
Para una empresa española, el procesamiento fuera de la UE no está prohibido, pero exige base legal para la transferencia y documentarlo. Lo explicamos en RGPD e IA en la empresa.
Los modelos de varios proveedores se pueden contratar a través de las grandes nubes. Tiene tres ventajas: un solo contrato y una sola factura con un proveedor que probablemente ya tienes, las condiciones de datos de esa nube y, sobre todo, la elección de región.
| Nube | Modelos que interesan aquí | Opción para quedarse en la UE |
|---|---|---|
| Microsoft Azure (Foundry) | OpenAI, entre otros | Despliegues «Data Zone» de la UE, que procesan dentro del EU Data Boundary; los despliegues globales pueden procesar en cualquier región |
| AWS Bedrock | Claude, entre otros | Perfiles de inferencia con alcance geográfico UE, además de regiones europeas; los globales pueden enrutar a cualquier región comercial |
| Google Cloud (antes Vertex AI) | Gemini y Claude, entre otros | Para Claude, endpoint multirregión «eu» o regiones concretas, con un 10 % de sobreprecio frente al endpoint global |
Dos matices. En AWS Bedrock, los proveedores de los modelos no tienen acceso a tus peticiones ni a tus respuestas, según la documentación de AWS. Y la disponibilidad cambia por modelo y por región: en Google Cloud, por ejemplo, los modelos de Claude más recientes se sirven por los endpoints global y multirregión, no por regiones concretas. Comprueba el modelo exacto en la región exacta antes de diseñar nada.
Otro matiz: la API directa suele estrenar funciones antes que las nubes. La documentación de Anthropic, por ejemplo, lista funciones que no están disponibles en Google Cloud. Si una función concreta es imprescindible, compruébala en la vía que vayas a usar.
Hay modelos cuyos pesos se publican y se pueden ejecutar en tu propia infraestructura o en una nube europea. Su gran ventaja es el control: los datos no salen de donde tú decidas y no dependes de que un proveedor mantenga un modelo concreto.
El coste está en otro sitio: necesitas máquinas con GPU o un proveedor que las ponga, alguien que las mantenga y que evalúe si el modelo rinde lo suficiente para tu tarea. Y «abierto» no siempre significa uso comercial libre: cada modelo tiene su licencia, y hay que leerla. Para tareas acotadas —clasificar, extraer campos de documentos— un modelo abierto pequeño puede bastar; para tareas abiertas y razonamiento largo, conviene medirlo antes con casos reales.
Si lo que buscas es un asistente para toda la plantilla y no un modelo para construir, la comparativa que te sirve es ChatGPT vs Copilot vs Gemini para empresas.
Porque cambia cada pocos meses y porque depende de la tarea. Un modelo que redacta mejor puede extraer peor los datos de una factura. Los rankings genéricos miden tareas genéricas; tu proceso no lo es. La única comparación que vale es la que haces con tus propios casos, y es la que hacemos al diseñar un agente de IA o una automatización con IA. Cómo encaja todo en un proyecto está en cómo implantar IA en una empresa.
No hay uno mejor en general. Si necesitas que los datos se procesen en la UE, OpenAI y Mistral lo ofrecen en su propia API, y los modelos de Anthropic y Google se pueden usar con opciones europeas a través de AWS Bedrock o Google Cloud. Después, prueba dos o tres modelos con tus propios casos y compara aciertos y coste por tarea.
Según su documentación a septiembre de 2026, OpenAI y Anthropic no entrenan por defecto con los datos de su API. Google no lo hace en los servicios de pago y, en el Espacio Económico Europeo, tampoco en la cuota gratuita. En la API de pago de Mistral el cliente controla ese uso y puede excluirse.
En la API directa de Anthropic no, a septiembre de 2026: solo permite fijar la inferencia en Estados Unidos o dejarla global. A través de AWS Bedrock hay perfiles de inferencia con alcance UE, y en Google Cloud hay un endpoint multirregión de la UE con un 10 por ciento de sobreprecio frente al global.
Un solo contrato y una sola factura con una nube que probablemente ya usas, sus condiciones de datos y la posibilidad de elegir región. A cambio, algunas funciones llegan más tarde que a la API directa del fabricante, así que conviene comprobar las que necesitas.
Merece la pena cuando el control de los datos es prioritario y la tarea es acotada, como clasificar o extraer campos de documentos. A cambio, necesitas infraestructura con GPU, alguien que la mantenga y revisar la licencia de cada modelo. Para tareas abiertas, mide antes con casos reales.
Consultadas el 25 de septiembre de 2026. Los precios y las condiciones de terceros cambian: comprueba la fuente antes de decidir.
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