Un VPS para tus agentes de IA, funcionando 24/7
Pon tu agente de IA en una VPS y sigue trabajando aunque cierres el portátil o lo apagues. Claude Code, agentes de programación y automatizaciones con n8n se ejecutan en el servidor 24/7, no en tu ordenador.
Tu portátil puede apagarse. La VPS sigue funcionando
Una VPS es un servidor Linux remoto encendido de forma continua, así que un agente de IA lanzado ahí sigue ejecutándose sin depender de que tu ordenador personal permanezca encendido.
Tu agente dentro de tu portátil
- Cierras la tapa y el proceso se detiene
- Un reinicio o un corte de luz y no vuelve solo
- Cambias de red, cambia la IP y los webhooks dejan de llegar
- Depende de tu batería, tu wifi y tu horario
Tu agente dentro de una VPS de CubePath
- Encendida de forma continua, con energía y red redundantes
- IP fija propia para tus webhooks, tus bots y tu SSH
- Root completo para instalar Docker, Python o Node
- El proceso sigue con la sesión cerrada, bajo systemd o en un contenedor
- Red propia AS26141 con protección DDoS incluida
¿Qué servidor necesita un agente de IA?
Depende sobre todo de dónde se ejecuta el modelo. Lo que verás debajo son configuraciones recomendadas para empezar, no requisitos: el consumo real lo marca lo que ejecute tu agente.
El modelo vive en una API externa
Los agentes que llaman al modelo mediante una API externa, como las de Anthropic u OpenAI, normalmente no necesitan GPU en la VPS: la inferencia del modelo ocurre en la infraestructura del proveedor. Tu servidor se dedica a todo lo demás.
- El runtime del agente y tu propio código
- Contenedores de Docker y sus dependencias
- Base de datos, colas y memoria del agente
- Builds, tests y navegador headless
Con vCPU, RAM y disco corrientes suele ser suficiente. Ahí empieza la gama de uso general, desde $5.56 al mes.
Quieres el modelo dentro del servidor
Si ejecutas el propio modelo en local, con Ollama o similar, los requisitos son distintos y los marca el tamaño del modelo, no el agente.
- Modelos pequeños cuantizados: bastante más RAM y CPU
- Modelos grandes: suelen pedir aceleración por GPU
- Disco para los pesos de cada modelo
- Latencia y coste distintos a los de una API
Para esto mira IA self-hosted o el AI Gateway, que te deja usar varios modelos con una sola clave y una sola factura.
Configuraciones recomendadas para empezar
Tres puntos de partida habituales. Puedes empezar por el más pequeño y redimensionar cuando el agente crezca, porque la facturación es por horas.
gp.nano
- 1 vCPU
- 2 GB RAM
- 40 GB NVMe
- 3 TB de tráfico
Un agente que llama al modelo por API, con cron y avisos a Telegram o Slack.
Desplegar esta VPSgp.micro
- 2 vCPU
- 4 GB RAM
- 80 GB NVMe
- 5 TB de tráfico
Docker, n8n y un agente de programación conviviendo sin apreturas.
Desplegar esta VPSgp.starter
- 4 vCPU
- 8 GB RAM
- 100 GB NVMe
- 10 TB de tráfico
Varios agentes o workers, navegador headless y base de datos propia.
Desplegar esta VPSDe qué depende el consumo real
Dos agentes que llaman a la misma API pueden consumir muy distinto según lo que hagan entre llamada y llamada. Empieza por una configuración pequeña, mira el consumo y redimensiona.
| Lo que vas a ejecutar | Configuración típica | Recursos | Desde | Desplegar |
|---|---|---|---|---|
| Un agente ligero, cron y avisos a Telegram | gp.nano | 1 vCPU / 2 GB | $5.56/mes | Desplegar |
| n8n con Docker y un par de agentes conviviendo | gp.micro | 2 vCPU / 4 GB | $9.61/mes | Desplegar |
| Varios agentes, navegador headless y base de datos | gp.starter | 4 vCPU / 8 GB | $16.71/mes | Desplegar |
| Builds, tests y varios workers en paralelo | gp.small | 8 vCPU / 16 GB | $30.90/mes | Desplegar |
| Modelos pequeños ejecutados en local con Ollama | gp.medium | 12 vCPU / 32 GB | $57.26/mes | Desplegar |
Precios mensuales con la IPv4 dedicada incluida (tarifa por hora × 730 + $1.50), las mismas cifras que muestra /pricing. Los planes de uso general llegan hasta 48 vCPU y 192 GB de RAM. Ver todos los planes y precios o todo sobre el VPS.
Cómo funciona un agente que no se apaga
El agente se ejecuta en el servidor, no en tu sesión. Por eso sigue trabajando cuando cierras el portátil.
Te conectas por SSH cuando quieres, das instrucciones y te desconectas. El proceso pertenece al servidor, así que sigue con la tapa cerrada, con el móvil en el bolsillo o de vacaciones.
Debajo hay un Linux normal y corriente. Instalas Python, Node o Docker y dejas el agente bajo systemd o dentro de un contenedor con reinicio automático.
La IP no cambia, así que los webhooks de GitHub, Telegram o tu CRM siguen llegando al mismo sitio meses después. Cuando vuelves, lo que encuentras es trabajo hecho.
Tu portátil
Solo lo usas para conectarte cuando quieres. Puedes cerrarlo en cualquier momento.
Tu VPS de CubePath
Encendida las 24 horas en Barcelona, Houston o Miami, con IP fija propia.
Docker o el runtime del agente
Contenedores, entornos de Python o Node y procesos bajo systemd que se levantan solos.
Tu agente de IA
El bucle que decide, ejecuta y espera al siguiente evento sin interrupciones.
APIs, GitHub, bases de datos
Llama al modelo, hace commits, consulta datos y te avisa por Telegram o Slack.
Todo lo que hay por debajo de la primera capa sigue corriendo aunque apagues el portátil.
Qué puede hacer tu agente mientras no estás
Tareas continuas o largas que solo tienen sentido si nunca se paran a mitad.
Que siga programando con el portátil cerrado
Claude Code, otros agentes de código o el tuyo hecho a medida necesitan lo mismo: una máquina que no se duerma a mitad de la tarea.
Deja el agente trabajando y cierra el portátil
Lanzas la sesión dentro de tmux o como servicio y el proceso pertenece al servidor, no a tu terminal. Vuelves horas después y lees lo que ha hecho.
Tareas de fondo sobre tu repositorio
Migraciones, tests, actualización de dependencias o refactors largos que acaban en una rama esperándote.
Builds y tests sin ocupar tu máquina
Las compilaciones y las suites largas corren en el servidor, con sus vCPU y su disco NVMe, mientras tú sigues trabajando en local.
Trabajos programados de madrugada
Un cron a las 03:00 lanza al agente, revisa lo que haga falta y deja el informe listo para cuando te levantes.
Varios agentes o workers a la vez
Un contenedor por agente o por proyecto, aislados entre sí, compartiendo el mismo servidor y la misma factura.
Agentes siempre alcanzables
Un webhook de GitHub o un mensaje en Slack despiertan al agente porque la IP no cambia y el puerto sigue abierto.
Workflows, avisos y vigilancia sin pausas
Automatizaciones con n8n
Workflows corriendo sin interrupciones, con webhooks siempre accesibles en una IP fija que no cambia.
Triaje de correo
Revisa la bandeja cada pocos minutos, resume lo importante y te avisa por Telegram o Slack solo cuando toca.
Monitorización y vigilancia
Mira precios, webs o disponibilidad las 24 horas y reacciona en el minuto exacto en que algo cambia.
Memoria que sobrevive a la sesión
Postgres, Redis o una base vectorial en el mismo servidor, con disco NVMe y snapshots antes de cada cambio grande.
Tu agente también puede gestionar la infraestructura
CubePath publica una API REST y un CLI de código abierto que incluye servidores MCP. Un agente compatible con MCP puede crear un servidor para una prueba, redimensionarlo y apagarlo cuando termine, sin que tú toques el panel.
Claude Code y Anthropic, OpenAI, n8n, Docker, Coolify, Dokploy y Ollama son marcas de sus respectivos propietarios. CubePath ofrece servidores donde ejecutar ese software y no mantiene ninguna asociación ni integración oficial con esas empresas.
Por qué CubePath para agentes de IA
No es la lista de especificaciones. Es lo que cada una significa cuando el proceso tiene que durar meses.
Energía y red redundantes
Tu agente corre sobre AS26141, la red propia de CubePath, con protección DDoS incluida. Un agente que se cae a mitad de una tarea pierde el contexto de lo que estaba haciendo.
Barcelona, Houston y Miami
Eliges dónde vive el agente: España si necesitas el dato aquí, Estados Unidos si tu agente habla sobre todo con APIs alojadas allí.
Root completo sobre Linux
Ubuntu, Debian, AlmaLinux, Rocky Linux o Fedora con acceso root. Instalas Docker, Python, Node o lo que pida tu agente, sin sandbox ni librerías vetadas.
Snapshots y backups automáticos
Un agente con permisos de escritura puede romper cosas. Haces un snapshot antes de darle más libertad y programas backups automáticos con hasta 7 días de retención.
API REST y CLI con servidores MCP
Tu propio agente puede crear, redimensionar o apagar servidores por su cuenta: el CLI de CubePath es de código abierto e incluye servidores MCP.
Por horas y sin permanencia
Pruebas un agente una tarde y pagas por las horas que ha estado encendido. Si crece, subes hasta 48 vCPU y 192 GB y vuelves a bajar cuando pase el pico.
El mismo servidor sostiene el resto de tu stack
Un agente rara vez vive solo. Acaba rodeado de contenedores, bases de datos, APIs y un panel para desplegarlo todo, y eso encaja entero en la misma máquina.
n8n
Workflows con IA, webhooks y cron.
Ollama
Modelos abiertos ejecutándose en tu propio servidor.
Coolify & Dokploy
Paneles para desplegar tus proyectos sobre Docker.
Portainer
Gestión visual de los contenedores del servidor.
Supabase
Base de datos y auth para lo que construya tu agente.
Uptime Kuma
Vigila que tu agente sigue vivo y te avisa si no.
Todas se despliegan en 1 clic desde el marketplace de CubePath, o las instalas tú a mano: el servidor es tuyo y tienes root.
Preguntas frecuentes
Lo que la gente pregunta antes de mover su agente a un servidor.
¿Puedo tener un agente de IA funcionando 24/7 en una VPS?
Sí. Una VPS es un servidor Linux remoto que permanece encendido de forma continua, así que un agente lanzado ahí sigue ejecutándose aunque apagues el ordenador, cierres el portátil o te quedes sin conexión. Esa es la diferencia entre un script que corre mientras lo miras y un agente que trabaja solo.
¿Qué diferencia hay entre ejecutar un agente en mi portátil y en una VPS?
En el portátil el agente depende de tu sesión: al cerrar la tapa, reiniciar o cambiar de red, el proceso se detiene y la IP cambia. En una VPS el agente vive en una máquina remota siempre encendida, con IP fija, así que los webhooks siguen llegando y las tareas largas terminan aunque tú no estés delante.
¿Necesito una GPU para ejecutar agentes de IA?
Normalmente no. Los agentes que llaman al modelo mediante una API externa, como las de Anthropic u OpenAI, no necesitan GPU en la VPS: la inferencia ocurre en la infraestructura del proveedor del modelo y el servidor solo ejecuta el runtime del agente, su código, sus contenedores y su base de datos. La GPU o mucha más RAM entran en juego si quieres ejecutar el propio modelo dentro del servidor.
¿Puedo dejar un agente de programación como Claude Code trabajando con el portátil cerrado?
Sí. Te conectas por SSH, lanzas el agente dentro de tmux, screen o un servicio de systemd y cierras la sesión: el proceso pertenece al servidor y no a tu terminal. Cuando vuelves te reconectas y ves todo lo que ha hecho mientras no estabas. CubePath ofrece los servidores donde ejecutarlo y no está afiliada a Anthropic ni a ningún otro proveedor de modelos.
¿Qué plan me conviene para empezar?
Como punto de partida, gp.nano (1 vCPU y 2 GB) suele bastar para un agente ligero con cron y avisos; gp.micro (2 vCPU y 4 GB) va cómodo con Docker, n8n y desarrollo; y gp.starter (4 vCPU y 8 GB) deja margen para varios agentes, un navegador headless y una base de datos propia. Son recomendaciones, no requisitos: el consumo real depende de las herramientas que ejecutes, del número de agentes, de los builds y tests y de los contenedores que levantes. Puedes empezar por abajo y redimensionar después.
¿Cuántos agentes puedo ejecutar en el mismo servidor?
No hay un límite por plan: caben tantos como permitan la CPU, la RAM y el disco que hayas contratado. Lo habitual es aislar cada agente en su propio contenedor de Docker y subir de plan cuando el servidor se quede corto, ya que el redimensionado se hace desde el panel o desde la API.
¿Puedo usar Docker y desplegar n8n?
Sí. Tienes acceso root completo sobre Ubuntu, Debian, AlmaLinux, Rocky Linux o Fedora, así que instalas Docker y lo que necesites. n8n, Ollama, Coolify, Dokploy, Portainer y Supabase también están en el marketplace de CubePath como despliegue en 1 clic.
¿Qué pasa si el servidor se reinicia?
El servidor vuelve a arrancar y, si dejaste el agente como servicio de systemd o dentro de un contenedor con política de reinicio, el proceso se levanta con él. Además puedes crear un snapshot antes de cualquier cambio grande y programar backups automáticos con hasta 7 días de retención.
¿Puedo cambiar de plan cuando mi agente crezca?
Sí. Los planes de uso general van desde 1 vCPU y 2 GB hasta 48 vCPU y 192 GB, y el servidor se redimensiona desde el panel o desde la API. Como la facturación es por horas, subir de plan durante una temporada de mucha carga y volver a bajar después cuesta poco.
¿Dónde están los servidores?
CubePath despliega VPS en Barcelona (España), Houston (Texas) y Miami (Florida) sobre su propia red AS26141. Eliges la ubicación en el momento de desplegar, según dónde prefieras tener el dato y la latencia.
¿Cuánto tarda en estar listo?
Menos de 30 segundos. Eliges ubicación, plan y sistema operativo, y recibes la IP y el acceso root para lanzar tu agente en el momento.
¿Puede el propio agente gestionar la infraestructura?
Sí. CubePath publica una API REST y un CLI de código abierto que incluye servidores MCP, de modo que un agente compatible con MCP puede crear, redimensionar o apagar servidores por su cuenta con las credenciales que le entregues.
¿Te queda alguna? Escríbenos o pásate por las preguntas generales.
Dale a tus agentes de IA un servidor que no se apaga
Lista en menos de 30 segundos, sin permanencia y con pago por horas.