ローカルLLMを1年動かす電気代はいくらですか？

RTX 3090の定格350Wを、負荷60%、1日8時間、0.6 CNY/kWhで計算すると年約370 CNYです。RTX 4090の450Wでは約470 CNYです。電気代は主な費用ではなく、GPUの減価が中心です。

どれくらい使えばローカルのほうがAPIより安くなりますか？

比較するAPIによります。DeepSeek V4 Flash（出力$0.28 / 100万token）なら3090の3年分の費用で90億token以上買え、3090では3年間フル稼働してもその量を出せません。Claude Sonnet 5やGPT-5.6 terraのように出力100万tokenあたり$10〜$12のモデルなら、1日30万〜50万token以上でローカルが安くなり始めます。

ローカルモデルとAPIモデルの能力は同じですか？

同じではありません。24GBカードで動かせるのは32B級で、APIの軽量帯（DeepSeek V4 Flash、GPT-5.6 luna）におおむね相当し、Sonnet 5やV4 Proには届きません。最先端APIの価格でローカルの採算を計算すると、ローカルの価値を過大評価します。

どのような場合にGPUを買うべきですか？

データを端末から出せない場合（法務、医療、内部コード）、オフラインが必要な場合、LoRAファインチューニングや数十万件のバッチを実行する場合、またはもともとゲーム用GPUを買う場合です。API料金を節約するだけのためにGPUを買うと、多くの人は採算が合いません。

ローカルLLM導入にはいくらかかる？ハードウェア、電気代、APIの3年間総費用（2026年）

イメージ図：壁のコンセントに差した電力計から太い電源ケーブルがぼかしたPCケースへ伸びている

ローカル導入の費用項目は？

GPU、PC本体の残り、電気代、減価償却の四つで、GPUだけで6割以上を占めます。

GPU：中古価格はサイト内のリアルタイムデータを参照します。本稿ではRTX 3090（入門24GB）、RTX 4090（主流）、RTX PRO 6000 Blackwell（96GBハイエンド）の三帯を例にし、Mac Studio M4 Max 128GBもPC全体の比較対象に含めます。
PC本体の残り：CPU、マザーボード、32GBメモリ、850W電源、ケースで、2026年には一式約4,700 CNY（$700）です。MoEのエキスパートオフロードには128GBメモリが必要で、さらに約2,000 CNYかかります。既存のデスクトップPCがあればこの項目はゼロです。
電気代：GPUの定格消費電力 × 実負荷係数 × 使用時間 × 電力料金です。推論時の負荷は通常定格の50〜70%に留まるため、60%、1日8時間、住宅用電力料金で計算します。
減価償却：GPUは3年後にも約3〜4割の価値が残り、3090のような古いカードは値下がりが遅いです。下表は残存価値を引いていないため、実際の費用は表より1〜2割低くなります。

三つの構成の3年間総費用

入門の3090搭載PCは3年間で約13,000 CNY、4090搭載PCは約29,000 CNY、RTX PRO 6000搭載PCは130,000 CNYを超えます。 GPU価格は現在の中古価格中央値をリアルタイムに取得します。

モデル	eBay	本体のその他	3 年分の電気代	3 年合計	1 日あたり
GeForce RTX 3090	¥253,781	¥109,321	¥57,0281,840 kWh	¥420,130	¥384
GeForce RTX 4090	¥499,753	¥109,321	¥73,3212,365 kWh	¥682,395	¥623
RTX PRO 6000 Blackwell	¥2,652,597	¥109,321	¥97,7623,154 kWh	¥2,859,679	¥2,612
Mac Studio M4 Max 128GB	—	¥0	¥78,2092,523 kWh	—	—

電気代は ¥31/kWh、1 日 8 時間、カードの定格電力の 60% で計算。「本体のその他」は CPU、マザーボード、RAM、電源、ケースを一律 ¥109,321 としています。ユニファイドメモリ機は完成品なので 0 です。残存価値は含みません。

Mac StudioはPC全体であるため、「PC本体の残り」はゼロとして扱います。定格480Wに対し推論時の実使用は100W強で、電気代はこの表では過大に見積もられますが、表での位置づけは変わりません。

同じ使用量ならAPIはいくらかかるか？

APIの価格差はハードウェアの差より大きく、出力100万tokenあたりDeepSeek V4 Flashは$0.28、Claude Sonnet 5は$10で、35倍の差があります。 2026年9月の各社公式価格（100万tokenあたり、入力 / 出力）：

モデル	入力	出力	対応するローカル帯
DeepSeek V4 Flash	$0.14	$0.28	32B高密度または30B級MoE
DeepSeek V4 Pro	$0.435	$0.87	家庭用の対応なし
GPT-5.6 luna	$0.20	$1.20	32B級
GPT-5.6 terra	$2.00	$12.00	家庭用の対応なし
Claude Sonnet 5	$2.00	$10.00	家庭用の対応なし

入力と出力が半々と仮定した三つの典型的な使用量の3年間API費用：

1日の平均token	3年間の総量	DeepSeek V4 Flash	GPT-5.6 luna	Claude Sonnet 5
5万（軽い個人利用）	5,500万	$12	$39	$330
30万（ヘビーな個人利用 / 小チーム）	3.3億	$69	$231	$1,970
100万（バッチ処理 / プロダクト導入）	11億	$231	$770	$6,570

損益分岐点はどこか？

損益分岐となる1日の平均token数 = ローカル3年間総費用 ÷ API単価 ÷ 1,095日です。 3090搭載PCの3年間を$1,950とすると：

DeepSeek V4 Flash（平均$0.21 / 100万token）では、1日850万tokenが必要です。3090は32Bの4-bitを約32 tokens/s、1日8時間では上限90万tokenなので、決して追いつきません。
GPT-5.6 luna（平均$0.70 / 100万token）では、1日250万tokenが必要で、同じく単一カードの能力を超えます。
Claude Sonnet 5（平均$6 / 100万token）では、1日30万tokenが必要で、8時間のうち3時間動かせば足ります。ヘビーユーザーなら到達できます。

ただし三つ目には前提があります。Sonnet 5を32B級のローカルモデルで置き換えることを受け入れる必要があります。多くの用途では能力が下がり、節約した費用を手戻り時間で支払うことになります。

どのような場合にローカルが必ず得か？

データを端末から出せない、オフラインが必要、ファインチューニングする、大量バッチを回す、の四つでは費用計算なしに買う理由があります。

データを端末から出せない：法務文書、診療記録、未公開コード、財務データです。コンプライアンスの費用は一度でGPU価格を超えます。
オフライン：工場、船上、外部ネットワークのないオフィスです。
ファインチューニング：8B〜14BモデルのLoRAファインチューニングは24GBカードで数時間で終わります。APIのファインチューニングはtoken単位で課金され、重みも手に入りません。
大量バッチ：数十万件の文書分類、埋め込み、要約なら、3090 1枚で一晩に処理できます。APIの請求額とレート制限が問題になります。
もともとゲーム用GPUを買う：GPU代はすでに使っており、限界費用は電気代だけです。この場合、ローカル推論はほぼ無料です。

どのような場合にGPUを買うべきでないか？

1日1万token以内の個人利用、最強モデルだけを使う人、デスクトップPCを持たない人は、LLMのためにGPUを買うべきではありません。

毎日数十ターンの会話や数通のメールなら、年間のAPI費用はGPUの電気代にも届きません。
Sonnet 5やV4 Pro級の能力が必要なら、ローカルには対応モデルがなく、GPUを買っても解決しません。
デスクトップPCがなければ、PCとGPUの初期投資は倍増します。Mac Studioの費用対効果はMacのユニファイドメモリとディスクリートGPUを参照してください。
予算が限られていても購入を決めているなら、まずVRAM帯ごとに最も安いGPUを見てください。