記事の要約
- ローカルLLMの費用は「初期費用（GPU・サーバー）」と「運用費用（電気代・保守・人件費）」に分かれ、金額はモデルの規模（パラメータ数）でほぼ決まります。
- 規模別の相場は、個人検証ならGPU1枚（RTX 5090の米国希望小売価格は1,999ドル）、小規模PoCならクラウドGPUで月十数万〜30万円前後、本番運用の8GPU構成は月数百万円規模です（2026年10月7日時点の公式価格から試算）。
- クラウドAPIの従量課金と比べるときは、月の推論量と稼働率で損益分岐を計算し、まず軽量モデルのPoCで実測値を取ってから投資を決める手順が安全です。
「ローカルLLMを入れたいが、結局いくらかかるのか分からない」。機密データを外に出さずにAIを使いたい企業ほど、費用の見積もりで止まりがちです。
本記事では、ローカルLLMの費用を「初期費用」と「運用費用」に分解し、規模別に相場を整理します。GPUやクラウドの価格は、NVIDIA・AWS・さくらインターネットの公式ページで2026年10月7日に確認した値だけを使っています。
書き手は、東京大学松尾研発のAIスタートアップとして多数の企業のAI導入に伴走してきた弊社EQUESです。クラウドAPIとの損益分岐や費用を抑える進め方まで、見積もりの材料を揃えました。
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目次
ローカルLLMの費用の内訳｜初期費用と運用費用に分けて考える
ローカルLLMの費用は、最初に払う「初期費用」と、使い続ける限り発生する「運用費用」に分けると見積もりやすくなります。項目は主に4つで、GPU・サーバー、モデルとソフトウェアのライセンス、電気代、保守・運用の人件費です。
振れ幅が最も大きいのはGPU・サーバーです。動かしたいモデルの規模が決まれば、必要なGPUメモリが決まり、費用の上限もほぼ決まります。
1. GPU・サーバーの初期費用
モデルの規模はパラメータ数（8B＝80億など）で表されます。Ollamaの公式ライブラリでは、Llama 3.1の8Bモデルが4.9GB、70Bが43GB、405Bが243GBと公開されています（2026年10月7日確認）。
モデルのファイルはGPUメモリ（VRAM）に載せて動かすため、このサイズがVRAMの下限になります。8Bなら24〜32GB級のGPU1枚で収まり、70Bになると80GB級のGPUや複数枚の構成が必要です。
個人向けGPUでは、NVIDIAがGeForce RTX 5090（VRAM 32GB）を1,999ドル（米国希望小売価格）で発表しています。一方、H100などサーバー向けGPUやサーバー本体は公開価格がなく、見積もりが必要です。
2. モデルとソフトウェアのライセンス費用
ローカルLLMの主要モデルは、重み（学習済みデータ）が無償で公開されているものが多く、モデル本体の購入費はかからないのが一般的です。ただし商用利用の条件はモデルごとに違うため、ライセンス条項の確認は法務部門と行う必要があります。
Meta社のLlama 3.1は8B・70B・405Bの3サイズがあり、予算に合わせて規模を選べます。無償で入手できるため、費用の差は動かすGPUの側に出ます。
Alibaba CloudのQwen 3は日本語を含む多言語に強く、重みが公開されているためライセンス費用は発生しません。
GoogleのGemma 3は小さな計算資源で動く設計で、GPU要件が下がる分だけ初期費用と電気代を抑えられます。
ELYZAや東京科学大学のSwallowなどの国産モデルは、日本語の精度を重視する場合の候補です。実行ツールのOllamaやLM Studio、推論サーバーのvLLMも無償です。
- 参照元：Meta Llama 公式 / Qwen GitHub / Google Gemma 3 ブログ / ELYZA LLM 公式 / Swallow 公式
3. 電気代（GPUの消費電力×稼働時間）
電気代は「消費電力（kW）×稼働時間×単価」で見積もれます。単価は、全国家庭電気製品公正取引協議会の目安単価31円/kWh（税込、2022年7月22日改定）を使えば概算できます。
例えばRTX 5090のTotal Graphics Powerは575Wです。常に全負荷で24時間動かした場合、575W×24時間×30日≒414kWhとなり、GPU単体で月12,800円ほどになります。実際の負荷率はこれより低いことが多く、PC本体の消費電力は別途かかります。
サーバー級では桁が変わります。仮に消費電力5kWのGPUサーバーを24時間動かすと、3,600kWh×31円で月11万円を超える計算です（弊社の仮定による試算）。
4. 保守・運用の人件費
見落とされやすいのが人の費用です。モデルの更新、脆弱性への対応、RAGで参照する社内文書の更新など、運用が始まると定常的な作業が発生します。
外部に委託すれば、その委託費が運用費用の大部分を占める場合もあります。GPU代だけで見積もると本番運用の総費用を大きく外すため、人件費は最初から項目に入れます。
ローカルLLMの費用相場｜個人検証・PoC・本番運用の規模別目安
ここからは、規模別に費用相場を整理します。金額は2026年10月7日に各社の公式ページで確認した価格から算出し、ドル建ては1ドル150円と仮定して円換算しています。
| 規模 | 想定モデル | 構成例 | 費用の目安（2026年10月7日確認） |
| 個人検証 | 〜8B | GeForce RTX 5090（32GB）1枚 | GPU単体 1,999ドル（約30万円）＋PC本体 |
| 個人検証 | 〜8B | AWS g6.xlarge（NVIDIA L4 24GB×1、東京） | 1.1672ドル/時。常時稼働で月約840ドル（約12.6万円） |
| 小規模PoC | 8B〜30B | AWS g6e.xlarge（NVIDIA L40S 48GB×1、東京） | 2.699ドル/時。常時稼働で月約1,943ドル（約29万円） |
| 小規模PoC | 8B〜70B | さくらインターネット 高火力 DOK（H100 80GB×1） | 1,008円/時（税込）。月160時間で約16万円、常時稼働で約73万円 |
| 本番運用 | 70B以上・複数ユーザー | AWS p5.48xlarge（H100 80GB×8、東京） | 68.80ドル/時。常時稼働で月約49,536ドル（約743万円） |
表の3段階を順に説明します。
1. 個人検証（〜8B）：GPU1枚か時間課金のクラウドで十分
まず試すだけなら、VRAM24〜32GBのGPUを1枚積んだPCで8Bクラスのモデルが動きます。RTX 5090の米国希望小売価格は1,999ドルで、円換算では約30万円にPC本体の費用が加わります。
購入せずに済ませるなら、AWSのg6.xlarge（東京リージョン）が1時間1.1672ドルです。月40時間だけ使えば約47ドル（約7,000円）で済み、買うより圧倒的に安く始められます。
2. 小規模PoC（8B〜30B）：月十数万〜30万円前後が目安
数名の部門で業務データを使って検証する段階では、VRAM48GB以上が欲しくなります。AWSのg6e.xlarge（L40S 48GB）は1時間2.699ドルで、常時動かすと月約29万円です。
H100（80GB）を1基使えるさくらインターネットの高火力 DOKは1時間1,008円（税込）です。営業時間中だけ動かす想定（月160時間）なら約16万円で、常時稼働の約73万円と比べると稼働時間の設計が費用を4分の1以下に変えます。
3. 本番運用（70B以上）：8GPU構成は月数百万円規模
全社で70Bクラスを使う本番環境では、H100を8基搭載したサーバーが候補になります。AWSのp5.48xlarge（東京）は1時間68.80ドルで、常時稼働なら月約49,536ドル、円換算で約743万円です。
この水準になると、クラウドを借り続けるより自社でGPUサーバーを購入した方が安くなる可能性が出てきます。サーバー本体の価格は構成ごとの見積もりになるため、購入と月額の損益分岐は次章の手順で計算してください。
ローカルLLMの料金をクラウドAPIと比較｜損益分岐の考え方
ここまでの費用相場を踏まえ、ChatGPTやClaudeなどのクラウドAPIと比べてどちらが安いのかを考えます。結論から言うと、「月にどれだけ推論するか」と「GPUをどれだけ遊ばせずに使えるか」で決まります。
従量課金と固定費の違いを整理する
クラウドAPIの料金は、処理したトークン数に応じて増える従量課金です。使った分だけ払うので、利用量が少ないうちは安く、初期費用もかかりません。単価は各社の公式料金ページで最新の値を確認してください。
一方、ローカルLLMの費用は、GPUの購入費か月額利用料に電気代と人件費を足した固定費です。利用量が増えても費用が増えないため、推論量が多いほどトークンあたりの単価は下がります。
ただし固定費は使わなくても発生するため、稼働率を上げる設計が前提になります。
損益分岐を計算する手順
損益分岐の計算は、次の3段階で進めます。
- 月の推論量を見積もる：ユーザー数×月間利用回数×1回あたりのトークン数。
- クラウドAPIの月額を出す：推論量に各社公式の単価を掛ける。
- ローカルLLMの月額換算を出す：購入なら「初期費用÷償却月数＋電気代＋人件費」、クラウドGPUなら「月額利用料＋人件費」。
推論量は最も不確かな数字なので、PoCで実測した1回あたりのトークン数を使うのが確実です。そのうえでAPIの月額とローカルLLMの月額換算を並べます。APIの月額がローカルLLMの月額換算を上回る点が損益分岐で、そこを超える利用量が見込めるならローカル化に費用面の合理性があります。
ローカルLLMの費用を抑えるモデルの選び方と進め方
費用の上限はモデルの規模で決まると述べました。この章では、費用を抑える観点からモデルの選び方を要約し、投資前に取るべき手順を説明します。モデルごとの詳しい比較は別記事に譲り、ここでは費用に直結する点だけを扱います。
モデルの規模と量子化で必要メモリが変わる
同じモデルでも、計算精度を下げてファイルを圧縮する「量子化」を使うと必要なVRAMを減らせます。OllamaのLlama 3.1 8Bが4.9GBで済むのは、量子化済みの形式で配布されているためです。
GGUF形式のモデルならGPUを買う前にノートPCで試せます。必要な精度を満たす最小の規模を選ぶことが、費用を抑える最も効果の大きい手段です。
用途別にどのモデルを選ぶべきかは、ローカルLLMのおすすめモデルの記事で、Llama 3.1・Qwen 3・Gemma 3・ELYZA・Swallowを解説しています。最新モデル同士の性能差はローカルLLMの比較の記事で比較しているので、費用の目安が付いたらそちらで候補を絞ってください。
PoCから始めて補助金の対象も確認する
高額な投資の前に、小さく検証するPoC（概念実証）を挟むのが基本です。LM StudioやOllamaを使えば、手元のPCで8Bクラスのモデルを動かし、自社の文書で回答精度と応答速度を測れます。
PoCで取る数字は、回答の正確さ、1秒あたりの出力トークン数、1回あたりの入出力トークン数の3つです。この3つが揃うと、前章の損益分岐が推定ではなく実測で計算できます。
費用の一部を補助金でまかなえる場合もあります。中小企業向けには、IT導入補助金を前身とする「デジタル化・AI導入補助金2026」が公募されています。ローカルLLMの構築費やGPU購入費が対象になるか、補助率や上限額は申請枠ごとに異なるため、公募要領で確認してください。
ローカルLLM導入の費用相談はEQUESへ
ここまで費用の内訳と相場、損益分岐の考え方を見てきました。とはいえ自社の推論量や必要なGPUの規模は、検証しないと決まりません。その検証に伴走するのが弊社EQUESです。
EQUESは東京大学松尾研発のAIスタートアップとして、製薬分野など厳格なセキュリティ要件が求められる領域でAI実装の実績があります。経済産業省主導の生成AI開発支援プログラム「GENIAC」にも採択されています。
月額20万円から専門家に相談できる「AI×DX寺子屋」
「要件定義や費用見積もりができる専門人材が社内にいない」という企業様向けに、東大出身のAI専門家がチャットで技術的な疑問に答えるサービス「AI×DX寺子屋」を提供しています。
プランA（月額20万円）ではチャット相談が回数無制限で、月1回のオンラインミーティングを行います。プランBでは個別セミナーや技術者の派遣など、要件に応じた対応が可能です。
PoC支援「ココロミ」と製薬向けSaaS
本格的なシステム開発の前に技術検証を行うPoC支援サービス「ココロミ」（スタンダードプラン 月額250万円〜）では、自社データでのローカルLLMの精度検証から本番構成の見積もりまでを一括で支援します。
また、製薬分野のGMP文書業務を効率化するSaaS「QAI Generator」では、文書作成時間を5割、レビュー時間を7割以上短縮した実測値があります。
ローカルLLMの費用に関するよくある質問
最後に、費用についてよく寄せられる質問に答えます。
A. 手元のPCで8Bクラスの量子化モデルを試すだけなら、追加費用はほぼかかりません。クラウドならAWS g6.xlargeが1時間1.1672ドルで、月40時間の利用なら約7,000円です（2026年10月7日確認）。
A. 消費電力×稼働時間×31円/kWh（家電公取協の目安単価）で概算できます。RTX 5090（575W）を常時全負荷で動かすとGPU単体で月約12,800円です。負荷率が下がれば比例して減ります。
A. 利用量次第です。少ないうちは従量課金のAPIが安く、推論量が増えて固定費を上回る時点でローカルLLMが安くなります。機密データを外に出せない場合は、費用に関わらずローカル化が前提です。
まとめ
ローカルLLMの費用を見積もるときは、次の4点を押さえてください。
- 費用は初期費用と運用費用に分け、モデルの規模から必要なGPUメモリを先に決める。
- 規模別の相場は、個人検証がGPU1枚か時間課金のクラウド、小規模PoCが月十数万〜30万円前後、本番の8GPU構成が月数百万円規模。
- クラウドAPIとの比較は、月の推論量を実測し、損益分岐で判断する。
- 最小規模のモデルを選び、PoCで実測してから投資する。補助金の対象も確認する。
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