ローカルLLMを動かしたいけど、VPSと自宅PCのどっちがいいんだろう？正直、これは多くの人が最初に詰まるポイントです。
結論から言うと、コストだけで見れば自宅PCのほうが圧倒的に安いです。ただしVPSにしか出せないメリットもあります。本記事では Ubuntu 24.04 LTS の Docker 環境で実際にコマンドを動かし、Vultr 公式APIから取得したプラン料金、sysbench の実測ベンチ、そして ollama run の実推論スピード（tok/s）まで、すべて自分で計測した一次データで両者を正直に比較します。
「月額コスト」「必要なRAM量」「推論速度」の3軸で整理するので、あなたの用途に合った判断ができるようになります。
この記事のポイント
- 7Bモデルを動かすには最低8GBのRAMが必要。Vultr 東京リージョンの8GBプラン（vc2-4c-8gb）は実取得で月$40（約6,000円）
- 自宅PCは電気代のみ。ノート/Macクラス（30W）なら24時間稼働でも月約713円
- Apple Silicon Mac上のDockerで sysbench CPU は3回平均15,516 events/sec を実測
- Ollama の実推論スピードは qwen2.5:0.5b で86.4 tok/s、llama3.2:1b で45.9 tok/s（CPU推論・実測）
- Ollama は apt に入っていないので公式インストーラを使う。Open WebUI はVPS・自宅PCどちらでも同じ操作感
目次
- 比較の前提条件（実測環境・計測日）
- Vultr 東京リージョンのプランと料金（公式API実取得）
- ローカルLLMに必要なRAMと各プランの適合性
- 自宅PC運用の電気代試算
- sysbench CPUベンチの実測
- Ollama の実推論スピードを計測してみた
- Open WebUI を動かしてみる
- VPS vs 自宅PC：用途別の選び方
- まとめ
比較の前提条件
まず、本記事の検証環境を明記しておきます。コマンドはすべて Docker 公式イメージ上で実行し、実出力（stdout）を保存しています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 自宅側OS | Ubuntu 24.04.4 LTS（Docker公式イメージ ubuntu:24.04 / Apple Silicon Mac上で実行） |
| 検証日 | 2026年6月15日 |
| 料金データ取得 | Vultr 公式API（api.vultr.com/v2/plans）を実取得。ConoHa は公式掲載料金を参照 |
| LLM実行環境 | 公式 ollama/ollama イメージ（Ollama 0.30.8）/ Open WebUI v0.9.6 |
| 為替レート | 1ドル≒150円で換算（参考値） |
| 電力単価 | 33円/kWh（標準的な一般家庭料金の目安） |
まずは検証環境そのものを確認します。Docker で Ubuntu のバージョン・アーキテクチャ・CPU・メモリを表示したコマンドと実出力です。
PRETTY_NAME=”Ubuntu 24.04.4 LTS”
NAME=”Ubuntu”
VERSION_ID=”24.04″
VERSION=”24.04.4 LTS (Noble Numbat)”
VERSION_CODENAME=noble
aarch64
5
total used free shared buff/cache available
Mem: 11Gi 3.7Gi 5.4Gi 166Mi 3.0Gi 8.0Gi
Ubuntu 24.04.4 LTS（Noble Numbat）、アーキテクチャは aarch64（Apple Silicon ARM64）、CPU 5コア、メモリ 11GiB という環境です。この「自宅Mac側」の実測値を、VPSの料金・スペックと並べて比較していきます。
Vultr 東京リージョンのプランと料金
VPSでローカルLLMを動かすには、最低でも4GB、7Bモデルなら8GB以上のRAMが必要です。Vultr の公式API api.vultr.com/v2/plans?type=vc2 を叩いて、東京リージョン（nrt）に対応するプランの実料金を取得しました。
| プランID | vCPU / RAM | ディスク | 月額（税抜） | 動かせるモデルの目安 |
|---|---|---|---|---|
| vc2-1c-1gb | 1 / 1GB | 25GB SSD | $5 | 実質不可（OS常駐でメモリ不足） |
| vc2-1c-2gb | 1 / 2GB | 55GB SSD | $10 | 1B（qwen2.5:0.5b〜1b）がギリギリ |
| vc2-2c-4gb | 2 / 4GB | 80GB SSD | $20 | 最小推奨：3B（llama3.2:3b）が実用 |
| vc2-4c-8gb | 4 / 8GB | 160GB SSD | $40 | 7〜8B（llama3.1:8b）が動く |
| vc2-6c-16gb | 6 / 16GB | 320GB SSD | $80 | 13〜14Bクラスまで |
| vc2-8c-32gb | 8 / 32GB | 640GB SSD | $160 | 複数モデルの常駐に |
API取得時点で、東京（nrt）対応の vc2 プランは9種類（最小$5〜最大$640/月）ありました。7Bモデルを快適に動かす下限は8GBの vc2-4c-8gb（$40/月・約6,000円）です。日本語サポートを重視するなら ConoHa の8GBプラン（公式料金で月3,278円）も有力な選択肢で、こちらは国内最安水準です。
ローカルLLMに必要なRAMと各プランの適合性
正直なところ、VPSでローカルLLMを動かす最大のボトルネックはRAMです。モデルサイズの目安を先に把握しておきましょう。
①必要RAMの目安
Ollama でモデルを動かす際は、量子化済みモデルファイル（GGUF）のサイズ ＋ 約1〜2GB のシステム用メモリが必要です。今回の検証でも、qwen2.5:0.5b の実ファイルサイズは ollama list で397MB、llama3.2:1b は1.3GBと確認できました。
- 1Bモデル（qwen2.5:1b など）：約2〜3GB — VPS 4GBプランで動く
- 3Bモデル（llama3.2:3b など）：約3〜4GB — VPS 4GBプランがギリギリ
- 7〜8Bモデル（qwen2.5:7b / llama3.1:8b など）：約5〜8GB — VPS 8GBプラン必須
- 14Bモデル（qwen2.5:14b など）：約10〜12GB — VPS 16GBプラン以上
注意
VPS 1GBプランはOSやデーモンで数百MBが埋まるため、LLM実行は実質不可能です。「安いから試したい」場合も最低4GBプランを選んでください。
②aptでOllamaは直接入らない
Ubuntu の apt リポジトリには Ollama は含まれていません。実際に apt-cache policy で確認すると、候補（Candidate）すら表示されませんでした。
(ollama の出力は空 — apt にパッケージが存在しない)
Candidate: 8.5.0-2ubuntu10.9
curl は標準で候補があります（8.5.0）。インストールは公式の curl ワンライナーを使います。VPS でも自宅でも手順は同じです。今回の検証では公式 ollama/ollama イメージを使い、/api/version で 0.30.8 が動いていることを確認しました。
>>> Installing ollama to /usr/local
>>> The Ollama API is now available at 127.0.0.1:11434.
$ curl -s http://localhost:11434/api/version
{“version”:”0.30.8″}
自宅PC運用の電気代試算
自宅PCでローカルLLMを動かす場合、コストは電気代のみです（サーバー本体は既に持っているとして）。24時間365日稼働させた場合の月額を、電力単価33円/kWhで試算しました。
| PCタイプ | 消費電力 | 月間消費電力量 | 月額電気代（33円/kWh） |
|---|---|---|---|
| ノートPC / Mac（省電力） | 30W | 21.6 kWh | 約713円 |
| デスクトップPC（ミドル） | 100W | 72.0 kWh | 約2,376円 |
| デスクトップPC（GPU搭載・高負荷時） | 200W | 144.0 kWh | 約4,752円 |
M2/M3搭載の Mac mini や MacBook Air クラスなら月713円。8GB以上のメモリがあれば小〜中型モデルを動かせますから、VPS 8GBプラン（3,278〜6,000円）と比べると4〜8倍のコスト差になります。なお、これは「24時間つけっぱなし」での試算です。使うときだけ起動するなら電気代はさらに下がります。
正直、コストだけ見たら自宅PCの圧勝です。ただしこれは本体をすでに持っている前提の話。新規にPCを買うなら初期費用が乗るので、その分はVPSの「月額だけで始められる」身軽さが効いてきます。
sysbench CPUベンチの実測
LLMのCPU推論はコア数とメモリ帯域に依存します。まずは自宅Mac側（Apple Silicon / Docker）で sysbench のCPUベンチを3回取りました。
sysbench 1.0.20 (using system LuaJIT 2.1.0-beta3)
Number of threads: 2
CPU speed:
events per second: 15585.86
General statistics:
total time: 10.0001s
実測結果：3回平均 15,516 events/sec（最小15,457 / 最大15,586）。これは Apple Silicon Mac（ARM64）上のDockerコンテナでの結果です。一般的なクラウドVPS（x86_64 共有vCPU）の同条件での目安は800〜3,000 events/sec程度とされ、ARM64ネイティブ環境とは数倍の開きが出るのが通説です。この差が、次に見る実推論スピードにそのまま効いてきます。
ついでに、モデルファイルの読み込みに関わるディスクI/Oも dd で計測しました。
書込み1.6 GB/s、読込み1.7 GB/s（512MB）でした。GGUFファイルがギガ単位でも、NVMe SSDなら初回ロードは数秒で済みます。VPSの共有ストレージはこれより遅い場合があり、モデルの初回ロード時間に差が出ることがあります。
Ollama の実推論スピードを計測してみた
ここが本記事の核心です。公式 ollama/ollama イメージ（Ollama 0.30.8）を起動し、実際にモデルを pull して ollama run --verbose で生成スピード（eval rate）を計測しました。GPUを使わないCPU推論での実測値です。
total duration: 2.090959084s
load duration: 1.226028917s
prompt eval rate: 290.09 tokens/s
eval count: 62 token(s)
eval rate: 86.42 tokens/s
実測スピードは qwen2.5:0.5b で86.4 tok/s、llama3.2:1b で45.9 tok/s。どちらも実際に応答を生成させたうえでの eval rate（生成速度）です。注意してほしいのは、これは0.5B〜1Bの小型モデルでの数字だということ。モデルが大きくなるほどtok/sは下がり、7Bクラスになると同じCPU環境では一桁台まで落ちるのが一般的です。
| 環境 | モデル | 推論速度 | 備考 |
|---|---|---|---|
| Apple Silicon Mac / Docker（実測） | qwen2.5:0.5b | 86.4 tok/s | CPU推論・本記事で実測 |
| Apple Silicon Mac / Docker（実測） | llama3.2:1b | 45.9 tok/s | CPU推論・本記事で実測 |
| VPS 4vCPU（x86_64） | 7Bクラス | 5〜15 tok/s（目安） | 共有vCPU・実測値ではなく一般的な目安 |
| GPU搭載PC / Apple Metal | 7Bクラス | 20〜80 tok/s（目安） | GPU加速時・一般的な目安 |
数字の読み方
上の表で「実測」と書いた2行（qwen2.5:0.5b / llama3.2:1b）だけが本記事の計測値です。VPSやGPUの7Bクラスの数字は環境差が大きく、ここでは一般的な目安として参考までに併記しています。実際の用途のモデルサイズで必ず試してから判断してください。
Open WebUI を動かしてみる
Ollama のチャットUIとして最も普及しているのが Open WebUI です。VPSでも自宅PCでもインストール手順は同じで、Docker 1コマンドで起動できます。今回は v0.9.6 を実際に起動しました。
-p 3000:8080 \
-e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
–add-host=host.docker.internal:host-gateway \
-v open-webui:/app/backend/data \
–restart always \
ghcr.io/open-webui/open-webui:main
$ curl -s http://localhost:3000/health
{“status”:true}
ブラウザでアクセスすると、Ollama で取得したモデル（ここでは qwen2.5:0.5b）がそのまま選べる状態で起動します。実際に起動した画面がこちらです。
VPSの場合は、ブラウザから http://<VPSのIPアドレス>:3000 でアクセスできます。ただし、VPSで公開する場合はファイアウォールでIP制限するか、Nginx + Basic認証を必ず設定してください（Open WebUI はデフォルトで誰でもアカウント作成が可能です）。
VPS で Open WebUI を公開するときの注意
VPSのポート3000をそのままインターネット公開すると、見知らぬ人がアカウント登録できてしまいます。ufw allow from <自分のIPのみ> to any port 3000 でIP制限するか、Nginxリバースプロキシで Basic 認証をかけましょう。
VPS vs 自宅PC：用途別の選び方
どちらが正解というわけではなく、使い方によって最適解が変わります。
①自宅PCが向いているケース
- 開発・実験・PoC用途で、使うときだけ起動したい
- 大きなモデルやGPU加速（NVIDIA CUDA / Apple Metal）を使いたい
- 月額コストを抑えたい（電気代のみで済む）
- インターネット公開は不要、ローカルLAN内で使えればOK
- Apple Silicon Mac や NVIDIA GPU搭載PCがすでにある
②VPSが向いているケース
- 24時間365日稼働で、外部からAPIアクセスしたい
- 自宅の回線・電力・騒音が気になる
- Slack BotやDiscord BotにローカルLLMを組み込みたい
- 自宅PCがない、または性能が不足している
- ConoHa などの日本語サポートがある環境で始めたい
| 比較項目 | 自宅PC | VPS |
|---|---|---|
| 月額コスト | 電気代のみ（約700〜4,800円） | 3,278〜6,000円（8GBプラン） |
| 推論速度（小型モデル） | 46〜86 tok/s（本記事で実測） | 環境依存（共有vCPU） |
| RAM上限 | 16〜128GB（PC次第） | 〜96GB（高額になる） |
| 24時間稼働 | △（電気代・騒音・熱） | ◎（データセンター管理） |
| 外部公開 | △（固定IP・ポート開放が必要） | ◎（グローバルIPあり） |
| GPU加速 | ◎（自前GPU/Apple Metal） | △（GPU VPSは別途高額） |
| 初期費用 | PC代（既存ならゼロ） | なし（月額のみ） |
VPSの料金やリージョンをもっと細かく比較したい人は、VPS各社のコスト比較記事もあわせて読むと、自分に合ったプランが選びやすくなります。
まとめ
「ローカルLLMはVPSと自宅PCどちらで動かすべき？」という問いへの答えは、用途次第です。本記事で実測した内容を振り返ります。
- コストを抑えて実験・開発したいなら自宅PCが有利（電気代のみ。ノート/Macなら月約713円）
- 外部公開・常時稼働・手間ゼロを優先するならVPS（ConoHa 8GBが国内最安水準で月3,278円）
- 7Bモデルには最低8GBのRAMが必須。Vultr東京の8GBプランは公式API実取得で$40（約6,000円）
- Ollamaの実推論は qwen2.5:0.5b で86.4 tok/s、llama3.2:1b で45.9 tok/s（CPU推論・実測）。大型モデルでは大きく低下する
- Ollama は apt に無いので公式インストーラを使う。Open WebUI はVPS・自宅PCどちらでも同じ操作感
まずは自宅PCで Ollama を試して、「常時稼働させたい」「外から使いたい」となった段階でVPSに移行するのが現実的なステップです。
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