オープンウェイトのAIモデル152個は、APIで借りるといくらか｜ローカル実行を検討する前の価格表
この記事の要点
- 追跡中の326モデルのうち152件（47%）がオープンウェイトとして公開されている
- 入力単価の中央値は OW $0.200 対 クローズド $1.100 で5.5倍の差
- オープンウェイトの半数（75件）が中国発
- 13モデルはAPIでも無料で使える
- この記事はGPUや量子化の話ではなく、ローカル実行を検討する前の比較基準としての価格表です
「ローカルLLM」を調べている方の多くは、GPUや量子化、Ollamaの使い方を探していると思います。この記事はその話ではありません。
代わりに書くのは、その手前で必要になる比較基準です。ローカルで動かそうとしているモデルは、たいていAPIでも借りられます。自前で動かす価値があるかを判断するには、借りた場合の値段を知っておく必要があります。 手元のデータから、その価格表を作りました。
なお、当サイトはGPUを持たず、ローカル実行の速度や精度は検証していません。書けるのは価格だけです。
集計方法
- データ取得日: 2026年8月3日
- 取得元: OpenRouterの公開API（
/api/v1/models） - オープンウェイトの判定:
hugging_face_idが設定されているもの。Hugging Face にモデルが公開されていることを意味します - 対象: エイリアスを除く326モデル。うちオープンウェイトは152件
- 単価は100万トークンあたりのUSD建て、中央値で比較
結果
| オープンウェイト | 152 / 326（47%） |
| うちAPIが有料で提供されている | 139件 |
| うちAPIでも無料 | 13件 |
| うち中国発 | 75件（半数） |
価格の差
| オープンウェイト | クローズド | 差 | |
|---|---|---|---|
| 入力単価の中央値 | $0.200 | $1.100 | 5.5倍 |
| 出力単価の中央値 | $0.750 | $4.000 | 5.3倍 |
オープンウェイトのほうが5倍あまり安い、という結果です。ただしこれは同じ性能で5倍安いという意味ではありません。ラインナップの構成が違うだけの可能性があります。この点は後述します。
提供元の内訳
| 提供元 | モデル数 | |
|---|---|---|
| Qwen | 32 | 中国 |
| DeepSeek | 12 | 中国 |
| Mistral AI | 10 | フランス |
| NVIDIA | 10 | 米国 |
| Z.ai (GLM) | 10 | 中国 |
| Google (Gemma) | 9 | 米国 |
| Meta (Llama) | 8 | 米国 |
| Moonshot AI (Kimi) | 7 | 中国 |
上位8社のうち4社が中国勢で、モデル数でも約半数を占めます。オープンウェイトの世界では中国発の存在感が特に大きい、という構図がはっきり出ています。
安い順トップ10
| モデル | 入力 /1M | コンテキスト長 |
|---|---|---|
| IBM: Granite 4.0 Micro | $0.017 | 131K |
| Mistral: Mistral Nemo | $0.019 | 131K |
| Nex AGI: Nex-N2-Mini | $0.025 | 262K |
| Meta: Llama 3.2 1B Instruct | $0.027 | 60K |
| OpenAI: gpt-oss-20b | $0.030 | 131K |
| OpenAI: gpt-oss-120b | $0.037 | 131K |
| Sao10K: Llama 3 8B Lunaris | $0.040 | 8K |
| Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507 | $0.048 | 262K |
| Google: Gemma 3 12B | $0.050 | 131K |
| Google: Gemma 3 4B | $0.050 | 131K |
APIでも無料で使えるもの
13モデルは単価が0でした。コンテキスト長の大きいものを挙げます。
| モデル | コンテキスト長 |
|---|---|
| NVIDIA: Nemotron 3 Ultra (free) | 1,000K |
| Google: Gemma 4 31B (free) | 262K |
| Google: Gemma 4 26B A4B (free) | 262K |
| NVIDIA: Nemotron 3 Super (free) | 262K |
| Cohere: North Mini Code (free) | 256K |
無料枠にはレート制限があるのが通例です。継続的な利用の可否は各提供元の条件をご確認ください。
ローカルで動かすか、借りるか
価格データから言えることだけを書きます。
借りる場合の下限は、驚くほど低い。 Granite 4.0 Micro なら100万トークンの入力で$0.017、日本円で3円未満です。月に1億トークン処理しても$1.7（約270円）。この水準だと、電気代だけでローカル実行のほうが高くつく可能性があります。
一方で、ローカル実行にはAPIにない理由があります。データを外に出せない、レート制限を受けたくない、オフラインで動かしたい。 これらは価格では判断できません。
つまり、コストだけを理由にローカル実行を選ぶのは、この価格水準では成立しにくいということです。ローカルを選ぶなら、それ以外の理由が必要になります。
この数字の限界
- 性能を測っていません。 安いモデルが同じ仕事をこなせるかは、この集計とは別の問題です。
- 中央値の差はラインナップ構成を含みます。 オープンウェイト側に小規模モデルが多いことが、5.5倍という差の一部を作っています。同性能どうしの比較ではありません。
- ライセンスを確認していません。
hugging_face_idがあることは公開の事実を示すだけで、商用利用が可能かは別途モデルごとに確認が必要です。 特に中国発モデルは独自ライセンスが多く、注意が要ります。 - ローカル実行の速度・精度・必要VRAMは検証していません。 当サイトはGPUを持っていません。
結論
- 追跡中の326モデルのうち152件（47%）がオープンウェイト
- 入力単価の中央値は $0.200 対 $1.100 でオープンウェイト側が5.5倍安い
- 半数の75件が中国発。提供元上位8社のうち4社が中国勢
- 13モデルはAPIでも無料
- 価格水準を見るかぎり、コストだけを理由にローカル実行を選ぶのは難しい。選ぶなら機密性・制限回避・オフラインといった別の理由が必要
各モデルの単価とコンテキスト長はAI料金比較表で毎日更新しています。オープンウェイトには「OW」のバッジを付けています。
ライセンスの確認機能は準備中です。必要な方はお問い合わせからご要望をお寄せください。優先順位の参考にします。