Open WebUI

open-webui/open-webuiRevisado por IA

Qué hace

Open WebUI es una interfaz de chat que instalas en tu propia computadora o servidor y luego abres en el navegador. Se conecta con modelos que corren localmente mediante Ollama y con cualquier servicio compatible con OpenAI, así que tus conversaciones y los documentos que subas permanecen en la máquina donde lo ejecutas. Además del chat, incluye búsqueda de documentos, búsqueda web, notas, calendario, llamadas de voz, generación de imágenes y cuentas de usuario con permisos. Se instala con un solo comando usando Python (pip) o Docker, y de todas formas necesitas un modelo local o una clave de API para obtener respuestas.

Facilidad de instalación

C · instalar 1 o 2 herramientas · Windows

Windows C
macOS C
Linux C

No hay instalador: en los tres sistemas instalas Python 3.12 y ejecutas `pip install open-webui` y luego `open-webui serve`, o usas el comando de Docker de una sola línea que indica el README. Después abres http://localhost:8080 en el navegador, creas la primera cuenta y la conectas con Ollama o pegas una clave de API.

Números en GitHub

Estrellas: 157.407el 31 oct 2026
Descargas: —todas las versiones
Crecimiento: +550estrellas en 5 días

Estrellas a lo largo del tiempo

Datos

Funciona en: Windows, macOS, Linux
Necesitas instalar: Python, Docker
Para compilar desde el código: Python, Node.js, Docker
Espacio en disco: 250 MB–950 MB · estimación
Cuentas o claves: OpenAI
Costo: Freemium · Gratis para instalar y usar por tu cuenta. El proyecto también vende un Plan Enterprise, y la licencia solo permite cambiar o quitar la marca "Open WebUI" si tienes menos de 50 usuarios, salvo que compres una licencia empresarial. Cualquier servicio de IA de pago que conectes se cobra por separado.
Licencia: BSD-3-Clause (Permisiva)
Puede reemplazar: ChatGPT Plus, TypingMind, NotebookLM
Última actualización: 29 oct 2026

Señales de riesgo (6)

AtenciónLa licencia prohíbe quitar la marca
El archivo LICENSE no es una BSD común: la cláusula 4 dice que los licenciatarios "are strictly prohibited from altering, removing, obscuring, or replacing any 'Open WebUI' branding", salvo en instalaciones de como máximo "fifty (50)" usuarios en una ventana de 30 días, con permiso por escrito o con una licencia empresarial. GitHub indica la licencia como NOASSERTION y pyproject.toml la clasifica como "License :: Other/Proprietary License".
revisión con IA
AtenciónAjustes de red demasiado abiertos en el ejemplo
.env.example trae `CORS_ALLOW_ORIGIN='*'` y `FORWARDED_ALLOW_IPS='*'`, con la advertencia del propio archivo: "WARNING: * trusts forwarded headers from every connection. Use only behind a trusted proxy". Si lo pones en internet abierto con los ajustes del ejemplo tal como están, esa advertencia va para ti.
revisión con IA
AtenciónLos plugins instalan su propio código
.env.example describe un "Master switch for internal Tools/Functions and external OpenAPI/MCP/Open Terminal plugins" con `ENABLE_PLUGINS=true` por defecto, y `ENABLE_TOOLS` controla "workspace Tools and their dependency installation". Por eso, las herramientas que agregues desde la comunidad pueden traer y ejecutar código adicional en tu equipo.
revisión con IA
AtenciónAcceso opcional de la IA a una terminal
README: Open Terminal "Give your agents a terminal and filesystem to carry out multi-step tasks. Let them analyze data, run scripts, fix errors". Esta pieza complementaria es opcional, pero una vez conectada la IA puede ejecutar comandos en el equipo que la aloja.
revisión con IA
InfoSe exige un acuerdo para contribuir
LICENSE: "By contributing to this project, you agree to the project's Contributor License Agreement", y el repositorio tiene un archivo CONTRIBUTOR_LICENSE_AGREEMENT además de un LICENSE_HISTORY que registra que el código anterior estaba bajo otros términos.
revisión con IA
InfoTelemetría desactivada en los ajustes incluidos
Tanto .env.example como el Dockerfile establecen `SCARF_NO_ANALYTICS=true`, `DO_NOT_TRACK=true` y `ANONYMIZED_TELEMETRY=false`, y el Dockerfile escribe un identificador de ceros en el archivo de telemetría de la base de datos vectorial incluida.
revisión con IA

La evidencia aparece en su idioma original.

Lo que Radar no pudo verificar

Si realmente se instala y funciona en cada sistema, ya que Radar no lo ejecutó
El uso real de disco, que crece mucho una vez que se descargan los modelos de voz y de búsqueda de documentos en el primer uso (el Dockerfile descarga modelos de Whisper y sentence-transformers)
Qué hace una Tool, Function o servidor MCP de la comunidad una vez instalado, y qué paquetes extra trae
El costo mensual real, que depende del servicio de IA, la búsqueda web o el proveedor de almacenamiento que conectes
Si tu instalación termina siendo accesible desde internet, lo cual depende de cómo configures Docker, los puertos y cualquier proxy