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Modelos na nuvem do Ollama: execute modelos enormes com os mesmos comandos

Os modelos que você consegue executar localmente são limitados pela memória da GPU. Modelos grandes, com centenas de bilhões de parâmetros, simplesmente não cabem em um computador comum. Os modelos na nuvem do Ollama permitem executar esses modelos grandes nos servidores do Ollama usando o mesmo comando ollama run e a mesma API.

Modelos locais vs. modelos na nuvem

Modelo localModelo na nuvem
Onde é executadoNo seu computadorNos servidores do Ollama
Precisa baixarSim, possivelmente dezenas de GBNão
Tamanho do modeloLimitado pela sua memóriaVocê pode usar modelos muito grandes
Precisa de internetNãoSim
Precisa de contaNãoÉ necessária uma conta em ollama.com
DadosNão saem do seu computadorSão enviados aos servidores do Ollama para processamento
CustoGrátisHá limites de uso, dependendo do plano

Como identificar modelos na nuvem

Nas páginas de modelos em ollama.com, os modelos compatíveis com execução na nuvem são marcados como cloud, e o nome da tag também inclui cloud. Use o filtro da categoria Cloud na busca de modelos do ollama.com para ver os modelos na nuvem disponíveis no momento.

Comece a usar

1. Faça login

ollama signin

Siga as instruções no navegador para entrar na sua conta do ollama.com. Na primeira execução, as versões mais recentes do Ollama também guiam você pela configuração do login.

2. Execute

ollama run nome-do-modelo:tag-com-cloud

O uso é exatamente igual ao de um modelo local. Você também pode usar o nome do modelo na nuvem pela API local (http://localhost:11434); o Ollama encaminha as solicitações para a nuvem automaticamente. Isso significa que você pode usar o Open WebUI ou seu próprio programa sem fazer nenhuma alteração.

Chame a API da nuvem diretamente

Você também pode chamar a API do ollama.com diretamente, sem instalar o Ollama:

  1. Crie uma chave de API nas configurações da sua conta no ollama.com.

  2. Defina a variável de ambiente:

    export OLLAMA_API_KEY="sua-chave"
  3. Chame a API:

    curl https://ollama.com/api/chat \
      -H "Authorization: Bearer $OLLAMA_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "nome-do-modelo-na-nuvem",
        "messages": [{ "role": "user", "content": "Olá" }],
        "stream": false
      }'

Com o pacote Python:

import os
from ollama import Client

client = Client(
    host="https://ollama.com",
    headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["OLLAMA_API_KEY"]},
)
response = client.chat(model="nome-do-modelo-na-nuvem", messages=[{"role": "user", "content": "Olá"}])
print(response.message.content)

O endpoint compatível com OpenAI é https://ollama.com/v1.

Não inclua a chave de API no código do frontend nem a envie para o Git.

Liste os modelos na nuvem disponíveis no momento:

curl https://ollama.com/api/tags

Uso e planos

Os modelos na nuvem têm limites de uso. Consulte o uso atual nas configurações da sua conta no ollama.com e confira a página de preços oficial para ver os detalhes dos planos. Os modelos na nuvem também podem ser descontinuados com o tempo. As configurações da conta mostram quais modelos serão removidos em breve; os modelos já baixados para o computador não são afetados.

Considerações sobre privacidade

Ao usar modelos na nuvem, os prompts e as respostas são enviados aos servidores do Ollama para processamento. O Ollama afirma que não usa esses dados para treinar modelos. Mas, se você trabalha com dados confidenciais (dados pessoais de clientes ou informações comerciais não divulgadas), use um modelo local ou consulte primeiro a política de dados da sua empresa.

Desative completamente os recursos de nuvem

Em ambientes que permitem apenas processamento local, você pode desativar todos os recursos de nuvem (modelos na nuvem e pesquisa na internet):

OLLAMA_NO_CLOUD=1

Consulte Variáveis de ambiente e configuração para saber como definir essa opção.

Quando usar modelos na nuvem

  • A qualidade dos modelos locais não é suficiente e você precisa de um modelo maior
  • Você usa um notebook ou um computador sem placa de vídeo dedicada
  • Você quer experimentar primeiro um modelo grande antes de decidir se vale a pena investir em hardware

Para tarefas do dia a dia, de grande volume ou que envolvam dados confidenciais, ainda recomendamos usar um modelo local.

Atualizado 12 de outubro de 2026