ローカルLLMとAPIの費用比較

ローカルLLMが得になるかは、機材を新しく買うかと、必要な品質を満たせるかで大きく変わります。 手元のPCで小さな作業を処理する場合と、大型GPUを新規に購入する場合では、同じ比較になりません。

この記事は費用の計算方法と評価の進め方をまとめます。APIの速度・品質との比較実測や、消費電力の測定は行っていません。下の計算例はサービスの公表価格ではなく、計算方法を示すための仮定です。

月額費用を同じ単位へ揃える

ローカル側の費用は次のように整理できます。

月額 = 追加機材費 ÷ 使用予定月数
     + 増分の消費電力(kW) × 稼働時間(h) × 電気料金(円/kWh)
     + 追加ソフトウェア・保守費
     + 運用時間 × 時間単価

既存PCを使う場合、過去の購入額を追加支出としてもう一度数えるかは、判断したいことによります。新たな現金支出を比べる計算と、機材の占有や買い替えを含む総費用は分けて示します。

API側では、次を合計します。

月額USD = 入力量 ÷ 100万 × 入力単価
        + 出力量 ÷ 100万 × 出力単価
        + 検索・ツール・保存・固定料金等
月額円 = 月額USD × 為替レート + 該当する税・手数料

キャッシュ料金やBatch等を使う場合は、それぞれ適用条件を確認します。本サイトの料金計算機は確認済みの基準単価を使う入口です。自分が使うモデルの単価と一致するかを確認してください。

仮定を固定して損益分岐を求める

次は実際の製品価格ではありません。ローカルの固定費を月3,000円、作業1件あたりの増分費用を1円、APIの同じ作業を4円と仮定します。

ローカル: 3,000 + 1 × 件数
API:             4 × 件数
損益分岐: 3,000 ÷ (4 - 1) = 月1,000件

この結論は上記の仮定でだけ成り立ちます。APIよりローカルの1件あたり費用が高い場合、この式のような損益分岐は生じません。ローカルの修正作業や待ち時間が増えれば、費用差も変わります。

品質を満たした件数で割る

安いモデルが指示を守らず、人が直しているなら、生成回数だけでは比較できません。要約なら次の判定項目を先に決めます。

• 金額・期限・固有名詞が原文と一致する。
• 必須の注意事項を落とさない。
• 原文にない内容を追加しない。
• 指定した形式を守る。

合格1件あたり費用 = 試験全体の費用 ÷ 合格件数

同じ入力文書、同じ指示、同じ採点基準を使い、モデルID、量子化、コンテキスト、再試行回数も記録します。入力に機密情報を使わず、まず公開文書や架空文書で測ります。

速度も実際の作業で測る

必要なのは生成速度だけではなく、モデルの読込、文書の検索、応答完了、同時利用時の待ち時間です。Ollamaの生成API ↗（外部サイト・新しいタブで開きます）は処理時間と生成量の情報を返すため、同じ条件を記録して比較できます。

編集部のローカルRAGの最小試験では、Linux・Ollama 0.40.6と1.5Bのローカルモデルで短い回答を生成しました。しかし一回の短い試験は、長文処理やAPIとの速度差を判断するベンチマークにはなりません。

費用以外の判断も残す

外部へ送れない文書なら、APIの費用が低くても要件を満たさない場合があります。反対に、必要な品質をローカル機材で得られなければ、ZDR対応APIやTEE等を含む構成を検討します。

最初は既存機材と小さな試験で、品質、待ち時間、費用を記録します。追加の機材購入は、その記録を使って判断する方が見積もりやすくなります。メモリの制約はメモリとVRAMの見積もりを参照してください。

計算例と評価方法の最終確認日: 2026-11-08（0日前）