データの作り方
このページでは VRAMGlass のすべての数値の出どころを説明します。価格の取得とクリーニング、動作可否と速度の計算式、為替レートの出典、そして誤りの報告方法です。
価格の定義
中古価格は出品中の掲載価格の中央値であり、成約価格ではありません。中国大陸は Xianyu、米国は eBay Browse API から取得し、いずれもキーワード検索 → 正規表現によるタイトル洗浄 → 中央値、という同じ流れです。四分位数と件数も併せて記録します。
クリーニング規則はデバイスごとに用意しています（必須語、除外語（マイニングカード・付属品・代理購入など）、参考価格）。外れ値は MAD（中央絶対偏差）で除去し、MAD が 0 のときは IQR の 1.5 倍にフォールバックします。残った出品が 3 件未満のラウンドは公開しません。偽の中央値を出すより空欄にします。
公開前にもう一段のガードがあります。直近の公開中央値から 35% を超えて動き、かつ出品が 8 件未満の場合、そのラウンドはスナップショットのみとし履歴には入れません。ラウンド全体で有効なデバイスが 5 台未満なら、そのラウンドを破棄して前回のスナップショットを維持します。取得は 6 時間ごと、履歴は 6 時間スロットで 30 日分保持します。
動作可否と速度
weights_gb = params_b × bytes_per_param × 1.05
重みのメモリ = パラメータ数 × パラメータあたりバイト数 × 1.05。パラメータあたりバイト数は量子化ごとに Q4_K_M 0.57、Q5_K_M 0.69、Q8_0 1.06、FP16 2 です。1.05 は GGUF のメタデータや量子化しない埋め込み層といった固定オーバーヘッドを見込んだ係数です。
kv_gb = 2 × layers × kv_heads × head_dim × context × 2
KV キャッシュ = 2 × レイヤー数 × KV ヘッド数 × ヘッド次元 × コンテキスト長 × 2 バイト（K と V の 2 つ分、FP16）。MLA や線形アテンション混在の構造ではこの一般式が大幅に過大評価するため、モデルライブラリに実測値がある場合はそちらを優先します。スライディングウィンドウは個別にモデル化していないため、長いコンテキストでは上限値になります。
fits = weights_gb + kv_gb + 1 ≤ vram_gb
ms_per_token = (active_params_b × bytes_per_param + kv_cache_gb ÷ 2) ÷ (bandwidth_gbs × eff) × 1000 + overhead_mstokens_per_sec = 1000 ÷ ms_per_token
収まる条件は、重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド 1GB が利用可能メモリ以下であること（1 枚のみ、CPU オフロードなし）。ユニファイドメモリ機は総メモリ量で計算し、macOS の GPU 割り当て上限は差し引いていません。推定速度は llama.cpp のシングルストリーム基準：1 トークンあたりの時間 = 読み出しバイト数 ÷（帯域幅 × エコシステム効率）+ 固定オーバーヘッド、読み出しバイト数 = アクティブパラメータ × 量子化バイト数 + 指定コンテキストの KV キャッシュの半分。エコシステム効率は CUDA 0.7、ROCm 0.5、Metal 0.55、oneAPI 0.45、固定オーバーヘッドは Dense 0.8 ms、MoE 4 ms。公開されている llama.cpp の実測で校正済みで、誤差はおおむね ±20% 以内、コンテキストが長いほど実際は遅くなります。
3 つの単価
price_per_gb = used_price ÷ vram_gb
VRAM 単価 = 中古中央値 ÷ VRAM 容量（通貨 / GB）。メインテーブルの既定の並べ替え列です。
price_per_bandwidth = used_price ÷ (bandwidth_gbs ÷ 100)
帯域幅単価 = 中古中央値 ÷（帯域幅 ÷ 100）（通貨 / 100GB/s）。100 で割るのは VRAM 単価と桁を揃えて比較しやすくするためです。
price_per_tops = used_price ÷ int8_tops_dense
演算単価 = 中古中央値 ÷ INT8 密行列性能（通貨 / TOPS）。INT8 の公称値が非公開のデバイスは空欄です。3 つの単価はいずれも選択中の価格基準で、まず USD に換算してから割っています（先に割ってから換算しても同じ結果です）。
為替レート
価格は原通貨で保存し、表示時にその日のレートで換算します（基準通貨は USD）。レートは 1 日 1 回取得し、失敗した場合は前日分を流用してフッターに明記します。このページで使用しているレートは 2026年9月5日付、出典は open.er-api.com です。
データの出典
GPU の仕様はベンダー公式ページ、TechPowerUp GPU Database、Wikipedia の GPU 一覧を相互に突き合わせています。各デバイスのデータファイルには出典リンクを付けており、収録数は 39 台です。
モデルのパラメータは Hugging Face のモデル API とリポジトリ内の config.json、量子化ごとの重みサイズは GGUF リポジトリの実ファイルサイズ、Ollama タグは Ollama 公式ライブラリから取得しています。合計 8 ファミリー 37 バージョンを毎週同期しています。
更新頻度と変更
価格は 6 時間ごと、モデルライブラリは毎週、為替レートは毎日更新します。ページに表示する更新時刻は、実際に成功した直近のラウンドの時刻です（見せかけの更新は行いません）。仕様と計算式の変更はすべて Git のコミットを経由し、係数を変えた場合はここに記載します。
現在の係数：パラメータあたりバイト数 Q4_K_M 0.57 / Q5_K_M 0.69 / Q8_0 1.06 / FP16 2、重みオーバーヘッド 1.05、KV 1 要素あたり 2 バイト、実行時オーバーヘッド 1GB、速度効率 {eff}。