比較
FastMetalとセルフホストLLM（Ollamaなど）の比較
OllamaやvLLMでオープンウェイトのモデルを自社のGPUで動かす方法と、FastMetalのようなAPIゲートウェイは、そもそも解いている問題が少し違います。
ローカル運用の強みは、データが外に出ないことと、固定費で回せることです。ゲートウェイの強みは、最新のクローズドモデルを含む幅広い選択肢を、ハードウェアなしの従量課金で使えることです。両方を併用するチームも多くあります。
ひと目で比較
| 観点 | FastMetal | セルフホストLLM |
|---|---|---|
| 課金と請求 | 円建ての従量課金。初期費用なし | GPUの初期費用または時間貸し。推論そのものの従量課金はなし |
| API互換性 | OpenAI互換とAnthropic互換 | OllamaはOpenAI互換のエンドポイントを提供 |
| モデルと提供元 | クローズドモデルを含む200以上 | オープンウェイトのモデルのみ |
| 運用の手間 | 運用は不要 | GPU、モデルの更新、スケーリングを自前で |
| 表示言語とサポート | 日本語サポート | OSSコミュニティ |
| データの流れ | リクエストは各提供元に中継されます | データは自社インフラの外に出ない |
セルフホストLLMが向いているケース
- データを社外に一切出せない要件がある場合。ローカル推論なら、リクエストは自社インフラの外に出ません。
- 利用量が安定して多く、GPUの固定費の方が従量課金より安くつく場合。
- オフライン環境で動かしたい場合や、レイテンシを物理的に近づけたい場合。
FastMetalが向いているケース
- ClaudeやGPT、Geminiなど、クローズドな最上位モデルを使いたい場合。オープンウェイトだけでは届かない品質帯があります。
- GPUの調達や運用を持ちたくない場合。試すのに必要なのはAPIキーだけです。
- テキストに加えて、画像や動画の生成まで1つのAPIで使いたい場合。
コストの実際: 自前GPUとホスティングAPIの損益分岐
オープンウェイトモデルは、同じモデルをホスティングAPIで使うこともできます。そのため「ローカルで動かせば安いのか」は、ホスティングの単価と、自前GPUをどれだけ使い続けられるかの比較で決まります。
下のグラフは、100Bクラスのオープンウェイトモデルを、H100 1台の自社サーバーで運用する場合と、同じクラスのモデルをホスティングAPIで使う場合の月間コストの例です。前提は2026年8月時点の実勢の概算で、人件費は含みません。
前提（2026年8月時点の概算）
- 自社サーバー: H100 1台構成を約500万円で購入し3年償却、電力等を含めて月額約17万円。人件費は含みません
- スループット: バッチ推論で合計約8,000トークン/秒、月間上限は約200億トークン（稼働率100%時）
- ホスティング単価: 同クラスのオープンウェイトモデルの実勢で、標準を100万トークンあたり約30円、最安級を約8円とした入出力込みの概算
- 為替: 1ドル150円
- 自社サーバー側には、この他に運用・保守の人件費がかかります。実際の総コストはGPU費用の3〜5倍になるという調査報告もあります
つまり、コストだけを理由にローカル運用を選ぶには、GPUが高い稼働率で回り続ける確かな見込みが必要です。バーストのある開発用途や、日中しか使わない社内ツールでは、ホスティングの方が安くつくことがほとんどです。
逆に、データを外に出せない、オフラインで動かす、固定予算で運用するといった理由があるなら、稼働率に関係なくローカル運用には価値があります。上に書いた通り、これは二者択一ではありません。
開発はローカルの小型モデル、本番や品質検証はゲートウェイ経由の上位モデル、という併用は現実的な構成です。どちらかを選ばなければいけないものではありません。
この比較は2026年8月時点の情報に基づきます。
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