Conclusiones clave
- Autoalojado vía Docker, gratis para siempre; licencia BSD-2-Clause según el archivo LICENSE del propio repositorio, copyright de Zansat Technologies Private Limited
- Un constructor de flujos visual, basado en nodos, para diseñar qué dice y hace un agente de voz en cada turno de una conversación
- Integraciones de telefonía incorporadas, según la documentación de dograh: Twilio, Vonage, Telnyx, Plivo, Cloudonix, Exotel y Vobiz
- Inferencia LLM local mediante cualquier endpoint compatible con OpenAI, incluyendo explícitamente Ollama y vLLM, según la documentación de LLM de dograh
- STT y TTS locales y autoalojados mediante Speaches, un servidor compatible con la API de OpenAI que dograh nombra directamente en su documentación de voz y transcripción; Speaches a su vez funciona, según su propia página de proyecto, con faster-whisper para transcripción y Piper/Kokoro para generación de voz
- También se conecta a docenas de proveedores en la nube con tus propias claves de API —OpenAI, Deepgram, ElevenLabs, Cartesia, AssemblyAI y más— para equipos que prefieren modelos gestionados en lugar de autoalojados
- 5,636 estrellas y 1,398 forks en GitHub, verificado mediante la API de GitHub el 12/09/2026; última versión etiquetada v1.46.0, fechada el 3 de septiembre de 2026
- Una opción de nube gestionada aparte en app.dograh.com cuesta $0.01/minuto más el uso de los proveedores de LLM/STT/TTS conectados
📍 En una frase
dograh es una plataforma gratuita y open source (BSD-2-Clause) para construir agentes de voz que autoalojas vía Docker, con inferencia LLM local mediante Ollama/vLLM y reconocimiento/síntesis de voz local mediante Speaches, junto a docenas de proveedores en la nube con tus propias claves.
💬 En términos simples
En lugar de pagarle a un proveedor alojado como Vapi o Retell por minuto por un bot telefónico con IA, dograh te permite operar todo —el constructor de flujos, la telefonía y los modelos de IA con los que habla— en tu propio servidor, incluyendo modelos de voz y lenguaje totalmente locales si no quieres que ningún dato de conversación salga de tu infraestructura.
📌Nota: Esta review es el complemento de la ficha de dograh en el directorio de software de IA local — consulta esa página para ver de un vistazo cómo se compara dograh con docenas de otras herramientas de IA local.
¿Qué es dograh?
dograh es una plataforma para construir "voice agents" — sistemas de IA que responden o realizan llamadas telefónicas (o gestionan sesiones de voz por web), escuchan lo que dice quien llama, deciden qué hacer, y responden por voz en tiempo real. Su propio repositorio de GitHub la describe como una alternativa open source y autoalojada a plataformas como Vapi y Retell, pensada para equipos que quieren la misma categoría de producto sin entregar por defecto el audio y las transcripciones de las conversaciones a un proveedor externo.
- Función principal: un constructor de flujos visual para diseñar conversaciones de voz de varios turnos, conectado a un proveedor de telefonía por un lado y a proveedores de LLM/STT/TTS por el otro
- Modelo de despliegue: una pila de Docker Compose que operas tú mismo, en un portátil para desarrollo o en un servidor (la documentación de dograh especifica un mínimo de 8 GB de RAM y 4 vCPU para un despliegue remoto) para producción
- Arquitectura de proveedores: "bring your own" LLM, STT y TTS — configura una clave de API en la nube, un endpoint local compatible con OpenAI, o uno de los modelos gestionados propios de dograh, por flujo
- Desarrollador: dograh-hq en GitHub; el archivo LICENSE del repositorio indica a Zansat Technologies Private Limited como titular de los derechos de autor
- Repositorio canónico: github.com/dograh-hq/dograh, creado en septiembre de 2025 según los metadatos propios de GitHub
Instalar dograh: despliegue Docker autoalojado
dograh se despliega con Docker Compose usando un script de instalación de una línea, según su propia documentación de despliegue. No hay un instalador de escritorio empaquetado para descargar — autoalojarlo significa ejecutar este script en tu propia máquina o servidor.
- La instalación local/de desarrollo abre la aplicación en
http://localhost:3010una vez que los contenedores terminan de iniciarse, según la documentación de dograh - Windows usa un script de PowerShell equivalente (
start_docker.ps1), obtenido de la misma manera, según la misma página de documentación - Un script
setup_remote.shaparte apunta a un despliegue en servidor de producción y requiere acceso root/sudo, además de Docker y Docker Compose ya instalados - La documentación de dograh indica que un despliegue en servidor remoto necesita un mínimo de 8 GB de RAM y 4 vCPU, más los puertos TCP entrantes 80, 443, 3478 y 5349, y los puertos UDP 3478, 5349 y 49152–49200 para el tráfico de telefonía (WebRTC/SIP)
- Ejecutar varios workers de FastAPI detrás de nginx para mayor rendimiento está documentado por separado en la guía de escalado de dograh
curl -o docker-compose.yaml https://raw.githubusercontent.com/dograh-hq/dograh/main/docker-compose.yaml && curl -o start_docker.sh https://raw.githubusercontent.com/dograh-hq/dograh/main/scripts/start_docker.sh && chmod +x start_docker.sh && ./start_docker.shSoporte de modelos locales: LLM, STT y TTS
dograh no requiere ningún proveedor de IA en la nube — un despliegue autoalojado puede ejecutar su LLM, reconocimiento de voz y síntesis de voz completamente en tu propio hardware, aunque requiere algo más de configuración que simplemente añadir una clave de API alojada. La documentación propia de dograh es específica sobre cómo funciona esto, y PromptQuorum no encontró afirmaciones de soporte local más allá de lo documentado a continuación — esta no es una plataforma que "lo soporta todo" de entrada.
¿Qué puedes construir con dograh?
Las funciones de dograh se centran en el pipeline completo que necesita un agente de voz: entra una llamada, se transcribe el audio, un LLM decide qué decir, se sintetiza la voz, y la llamada se transfiere o termina — con un constructor visual para la lógica intermedia. Según el README de GitHub y la documentación propios de dograh.
- Constructor de flujos visual — diseñar lógica de conversación de varios turnos (qué pregunta el agente, cómo se ramifica según la respuesta) sin escribir a mano una máquina de estados completa
- Integraciones de telefonía — conectores incorporados para Twilio, Vonage, Telnyx, Plivo, Cloudonix, Exotel, Vobiz y Asterisk ARI, según la documentación de integraciones de dograh
- Bring-your-own LLM/STT/TTS — configurar proveedores por flujo, mezclando componentes en la nube y locales/autoalojados según sea necesario
- Modo speech-to-speech — según la documentación de configuración de dograh, una vía alternativa que omite los pasos separados de STT/LLM/TTS a favor de un único modelo de voz a voz, cuando el proveedor subyacente lo admite
- Seguimiento de disposición de llamada — desde la versión v1.46.0, dograh puede deducir una disposición de llamada estructurada (p. ej. "resuelto", "transferido", "sin respuesta") directamente de la conversación
- Transferencia asistida a un humano — pasar una llamada a un agente humano en mitad de la conversación, con disposiciones configurables tras una transferencia exitosa
- Uso de herramientas nativo con MCP, según la propia descripción del repositorio de dograh, para conectar un agente a herramientas externas durante una llamada
- Autenticación y dominios personalizados en autoalojamiento — la documentación de despliegue propia de dograh cubre la configuración de inicio de sesión y SSL para una instancia autoalojada, separada del producto en la nube gestionada
Precios de dograh: autoalojado gratis vs. nube gestionada
Autoalojar dograh vía Docker es gratis, bajo la licencia BSD-2-Clause, sin ninguna función bloqueada que PromptQuorum haya encontrado en el repositorio open source. Existe un producto de nube gestionada aparte en app.dograh.com para equipos que quieren el mismo software sin operar su propio servidor.
Opción | Costo | Qué incluye |
|---|---|---|
| Autoalojado (Docker) | Gratis | Plataforma completa; BSD-2-Clause; servidor y claves de API/modelos a tu cargo |
| Nube gestionada (app.dograh.com) | $0.01/min + uso de proveedores | Infraestructura alojada; el uso de LLM/STT/TTS/telefonía se sigue facturando por separado |
La cifra de $0.01/minuto y el posicionamiento de "autoalojado gratis para siempre" provienen de la propia ficha de directorio y materiales públicos de dograh — confirma los precios actuales de la nube gestionada directamente en app.dograh.com antes de presupuestar, ya que los precios por uso de un producto joven pueden cambiar. Los costos de proveedores (un proveedor de LLM, STT, TTS o telefonía en la nube facturado por separado) aplican en ambas modalidades, salvo que uses modelos totalmente locales mediante Ollama/vLLM y Speaches.
Ejemplos de uso
Estos son flujos de trabajo construidos a partir de las funciones documentadas de dograh arriba, no casos de uso hipotéticos.
¿Quién debería usar dograh?
Que dograh encaje depende de si necesitas específicamente una plataforma de agentes de voz autoalojable, y de si tu equipo se siente cómodo operando un despliegue Docker.
dograh frente a otras herramientas de voz
dograh se ubica en el segmento de agentes de voz en tiempo real, junto a herramientas centradas en la entrada/salida de voz más que en plataformas completas de gestión de llamadas. Así se compara con otras opciones cubiertas por PromptQuorum — consulta el directorio de software de IA local para el catálogo completo.
- Voxa — un asistente de voz en tiempo real centrado en uso personal/de escritorio en lugar de gestión de llamadas telefónicas; ver la review de Voxa si quieres un asistente de voz conversacional, no un constructor de agentes telefónicos.
- Jarvis para Mac — un asistente de voz nativo de macOS; ver la review de Jarvis como alternativa centrada en escritorio frente a la plataforma de dograh, desplegada en servidor y orientada a telefonía.
- faster-whisper — el motor de transcripción sobre el que funciona Speaches (la opción de STT/TTS local documentada de dograh); ver la review de faster-whisper si solo necesitas reconocimiento de voz local, no una plataforma completa de agentes.
- Whisper.cpp — otro motor de reconocimiento de voz local y autoalojado; ver la review de Whisper.cpp para una opción de solo transcripción, más ligera que desplegar toda la pila de dograh.
Errores comunes al evaluar dograh
La mayor parte de la confusión sobre dograh viene de tratarlo como una app descargable, o de suponer que funciona totalmente sin conexión sin ninguna configuración.
Preguntas frecuentes
¿Qué es dograh?
dograh (dograh.com, código fuente en github.com/dograh-hq/dograh) es una plataforma open source y autoalojada para construir agentes de voz — bots conversacionales telefónicos o basados en web —, posicionada como alternativa a plataformas alojadas como Vapi y Retell.
¿Es gratis dograh?
Autoalojar dograh vía Docker es gratis, bajo la licencia BSD-2-Clause. Un producto de nube gestionada aparte en app.dograh.com cobra $0.01/minuto más el uso de los proveedores de LLM/STT/TTS conectados.
¿Es dograh open source? ¿Qué licencia usa?
Sí. El propio archivo LICENSE del repositorio es la licencia BSD 2-Clause "Simplified", copyright de Zansat Technologies Private Limited.
¿dograh admite modelos de IA locales, fuera de línea?
Sí, para el componente de LLM, dograh se conecta, según su propia documentación, a cualquier endpoint local compatible con OpenAI, incluyendo explícitamente Ollama y vLLM. Para reconocimiento y síntesis de voz locales, dograh se integra con Speaches, un servidor local open source que a su vez funciona con faster-whisper para transcripción y Piper/Kokoro para generación de voz.
¿Cómo instalo dograh?
Ejecuta el script oficial de instalación de Docker Compose de una línea desde una terminal: curl -o docker-compose.yaml https://raw.githubusercontent.com/dograh-hq/dograh/main/docker-compose.yaml && curl -o start_docker.sh https://raw.githubusercontent.com/dograh-hq/dograh/main/scripts/start_docker.sh && chmod +x start_docker.sh && ./start_docker.sh. El despliegue local se abre en http://localhost:3010.
¿Qué proveedores de telefonía admite dograh?
Integraciones incorporadas para Twilio, Vonage, Telnyx, Plivo, Cloudonix, Exotel, Vobiz y Asterisk ARI, según la propia documentación de integraciones de dograh.
¿Cuántas estrellas de GitHub tiene dograh?
dograh tenía 5,636 estrellas y 1,398 forks en GitHub, verificado mediante la API de GitHub el 12/09/2026. Consulta el repositorio en vivo para el conteo actual, ya que las estrellas cambian continuamente.
¿Cuál es la última versión de dograh?
Al 12/09/2026, la última versión etiquetada en GitHub era v1.46.0, fechada el 3 de septiembre de 2026, que añadió la deducción de disposición de llamada a partir del contenido de la conversación y el modelo TTS Sonic-3.6 de Cartesia, entre otros cambios — consulta GitHub Releases para la versión actual.
¿Cuáles son los requisitos mínimos de servidor para autoalojar dograh?
La documentación de despliegue propia de dograh especifica un mínimo de 8 GB de RAM y 4 vCPU para un despliegue en servidor remoto, más los puertos TCP entrantes 80, 443, 3478 y 5349, y los puertos UDP 3478, 5349 y 49152–49200 para el tráfico de telefonía.
¿Quién desarrolla dograh?
dograh es desarrollado por dograh-hq en GitHub; el archivo LICENSE del repositorio indica a Zansat Technologies Private Limited como titular de los derechos de autor. El repositorio se creó en septiembre de 2025, según los metadatos propios de GitHub.