ソリューション · チャットインターフェース

Open WebUI向けVPS

Open WebUI は、Ollama および任意の OpenAI 互換 API 向けのセルフホスト型チャットインターフェースです。アカウント、履歴、ドキュメント、Web 検索を 1 つのブラウザタブで利用できます。ハードウェアの最小要件は公開されていないため、ここに示すサイズは当社によるもので、その旨を明記しています。ホスト型モデルに接続する場合は軽量なアプリで、C2-4-80（$37.90）で十分です。同梱できる Ollama を使う場合はモデルもメモリに収める必要があり、BD-8（$12.90）が 8B モデルを余裕をもって保持できる最安のマシンです。

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必要なもの

ドキュメントに基づくソフトウェア、出典を明記したサイズ

ソフトウェアとセキュリティ方針は、各プロジェクト自身のドキュメントに基づいています。プロジェクトがハードウェアの数値を公開していない場合は、そのサイズが誰の基準によるものかを明記しています。

Open WebUI の README と docs.openwebui.com より

Docker でインストールします：docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main UI はコンテナ内のポート 8080 で待ち受け、ドキュメントではホストの 3000 に割り当てています。
Ollama は含まれていますか？含まれているのは :ollama イメージのみで、1 つのコンテナに両方が同梱されています。:main イメージには含まれません。OLLAMA_BASE_URL で指定した Ollama、または任意の OpenAI 互換 API に接続します。
イメージのダウンロードサイズは 1.66 GB で、ドキュメント検索用のデフォルト埋め込みモデルはワーカーあたり約 500 MB の RAM を使用します。ドキュメントには CPU、RAM、ディスクの最小要件は公開されていません。
作成したものはすべて /app/backend/data ボリュームに保存されます。ドキュメントでは、このボリュームなしで実行しないよう警告しています。最初に作成したアカウントが管理者となり、その後サインアップは閉じられます。

サイズ（当社による値：ドキュメントに最小要件の記載なし）

用途別のサイズ選び
ワークロード	vCPU	RAM
ホスト型 API または別の Ollama に接続する Open WebUI当社による値です。イメージ、アプリ、ドキュメント検索用の埋め込みモデルが余裕をもって収まります。少人数でのチャットに対応します。	2	4 GB
Ollama 同梱と 8B モデルを使う Open WebUI当社による値です。8B モデルはダウンロードサイズが 4.9 GB で、アプリと並んでメモリに収まる必要があります。CPU では毎秒数トークン程度です。	4	8 GB
Ollama 同梱で 14B モデル、または複数人の同時利用当社による値です。14B モデルは 9.3 GB で、残りはアプリ、その埋め込みモデル、同時チャット用のメモリです。	8	24 GB

適合するプラン

4 台のマシン、最新価格

条件に合う最安のマシンから順に表示。価格は本日時点の月額で、カタログから取得しています。

C2-4-80$37.90/月
2 vCPU · 4 GB · 80 GB ディスク · 3 TB
ホスト型モデルのみ：軽量なインストール。2 vCPU / 4 GB / 80 GB。API キー付きの Open WebUI、またはほかの場所の Ollama と組み合わせて。サイズではなく都市で選ぶプランです。
デプロイ
BD-8$12.90/月
4 vCPU · 8 GB · 100 GB ディスク · 32 TB
Ollama 同梱と 8B モデルに対応できる最安構成。4 vCPU、8 GB、イメージとモデルのダウンロード用に 100 GB。モデルのために、軽量インストールの2倍のメモリを備えています。
デプロイ
C4-8-160$75.90/月
4 vCPU · 8 GB · 160 GB ディスク · 3 TB
同じ構成で 160 GB、より多くの都市で。4 vCPU / 8 GB / 160 GB。最安の行の都市が合わない場合や、より大きなモデルライブラリが必要な場合に。
デプロイ
BD-24$31.90/月
8 vCPU · 24 GB · 300 GB ディスク · 32 TB
8 vCPU / 24 GB、14B モデルとチーム向け。14B モデルと複数の同時チャット、さらにドキュメントライブラリ用のディスク。
デプロイ

条件に合うプランと最新価格
プラン	vCPU	RAM	ディスク	転送量	価格	デプロイ
C2-4-80ホスト型モデルのみ：軽量なインストール2 vCPU / 4 GB / 80 GB。API キー付きの Open WebUI、またはほかの場所の Ollama と組み合わせて。サイズではなく都市で選ぶプランです。	2	4 GB	80 GB	3 TB	$37.90/月	デプロイ
BD-8Ollama 同梱と 8B モデルに対応できる最安構成4 vCPU、8 GB、イメージとモデルのダウンロード用に 100 GB。モデルのために、軽量インストールの2倍のメモリを備えています。	4	8 GB	100 GB	32 TB	$12.90/月	デプロイ
C4-8-160同じ構成で 160 GB、より多くの都市で4 vCPU / 8 GB / 160 GB。最安の行の都市が合わない場合や、より大きなモデルライブラリが必要な場合に。	4	8 GB	160 GB	3 TB	$75.90/月	デプロイ
BD-248 vCPU / 24 GB、14B モデルとチーム向け14B モデルと複数の同時チャット、さらにドキュメントライブラリ用のディスク。	8	24 GB	300 GB	32 TB	$31.90/月	デプロイ

Open WebUI 用の起動プリセットはまだありません。インストールは以下の 4 つの手順で、お客様ご自身で入力していただきます。コマンドは公式ドキュメントのもので、変更点は 1 か所のみ明記しています。

インストール

Open WebUI のドキュメントに基づく 4 つの手順

Docker、コンテナ、管理者アカウント、そしてモデルの順です。手順 3 はすぐに実行してください。最初に作成されたアカウントが管理者になります。

Docker。 curl -fsSL https://get.docker.com | sh docker --version で確認します。
シークレットキーを作成して起動します。 openssl rand -hex 32 を実行し、出力を保管してください。ドキュメントではこれを WEBUI_SECRET_KEY として渡します。ドキュメントのコマンドに対する当社の変更は 1 点のみです。127.0.0.1:3000:8080 により、HTTPS を用意するまでポートを公開インターネットから切り離します。docker run -d -p 127.0.0.1:3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway -v open-webui:/app/backend/data -e WEBUI_SECRET_KEY=your-secret-key --name open-webui --restart always ghcr.io/open-webui/open-webui:main Ollama 同梱版を使う場合は、イメージを ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama に置き換え、-v ollama:/root/.ollama を追加します。
すぐに管理者を作成します。お手元の PC から ssh -N -L 3000:127.0.0.1:3000 root@your-server を実行し、http://127.0.0.1:3000 を開きます。最初の画面に「Create Admin Account」が表示されます。このアカウントがすべての設定を管理し、作成後はサインアップが自動的に無効になります。
モデルを接続し、次にドメインを設定します。管理者設定の「Connections」で、OpenAI 互換の API キー、または Ollama のアドレスを追加します。同じホスト上の Ollama を使う場合、README では --network=host と -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 を使うよう記載されています。この場合、ポートは 8080 になります。HTTPS を使う場合は前段にリバースプロキシを置き、その location ブロックで proxy_buffering off; を設定してください。設定しないと、ストリーミングされる回答が崩れて表示されます。

正直なところ

当社が実際に購入するなら

プロジェクトは最小要件を示していないため、インターフェースではなくモデルを基準にお選びください。

Ollama を同梱した Open WebUI 向け

BD-8 · $12.90/月

4 vCPU、8 GB、100 GB で $12.90。1.66 GB のイメージ、埋め込みモデル、そして 8B モデルをメモリに載せ、CPU で毎秒数トークンの速度で応答します。1 人または少人数のチームが気長に使う用途に向いており、大勢が応答を待つ用途には向きません。モデルがすべてホスト型であれば、C2-4-80（$37.90）で同じインターフェースをより安く利用できます。ローカルで高速な応答が必要なら、率直に言って GPU ラインが適しており、:cuda イメージはそのために作られています。

BD-8 をデプロイホスト型モデルのみなら C2-4-80

よくある質問

購入前によくある質問。

Open WebUI のシステム要件は？

プロジェクトは公開していません。README、クイックスタート、パフォーマンスガイドのいずれにも、CPU、RAM、ディスクの最小要件は記載されていません。記載されているのは、:main イメージのダウンロードサイズが 1.66 GB（同梱の機械学習スタックを含まない :slim イメージは 176 MB）であること、そしてドキュメント検索用のデフォルト埋め込みモデルがワーカープロセスごとに約 500 MB の RAM を使用することです。このページのサイズは、これらの数値と、併せて実行するモデルに基づいて当社が算出したものです。

Open WebUI には Ollama が含まれていますか？

指定した場合のみです。:ollama イメージは Open WebUI と Ollama を 1 つのコンテナに同梱しており、モデル用の 2 つ目のボリュームを付けて起動します。:main イメージには含まれません。別の場所または同じマシンで実行する Ollama や、ホスト型プロバイダーや vLLM などの任意の OpenAI 互換 API に接続します。モデル側のサイズは、当社の Ollama ページで RAM を基準に選定しています。

どのポートを使用しますか？

アプリはコンテナ内の 8080 で待ち受け、ドキュメントでは -p 3000:8080 でホストの 3000 として公開しています。同じマシン上の Ollama に接続するために --network=host を使う場合、ポートは 8080 になります。最初に作成されたアカウントが管理者になるため、管理者アカウントを作成して前段に HTTPS を用意するまでは、ループバックに限定し SSH トンネルを使ってください。

GPU は必要ですか？

Web アプリである Open WebUI 自体には不要です。GPU が関係するのはモデルだけです。:cuda イメージは Nvidia のカードでモデルを実行します。GPU がない場合、同梱または別の Ollama は CPU で応答するため、速度は遅くなります。モデルが API キー経由のホスト型であれば、GPU はまったく関係しません。

データはどこに保存されますか？また、アップデート方法は？

/app/backend/data にマウントされたボリュームに保存されます。チャット、ユーザー、設定が、デフォルトでは SQLite に格納されます。ドキュメントでは、このボリュームなしで実行しないよう記載されています。アップデートするには、新しいイメージを pull してコンテナを削除し、同じボリュームと同じシークレットキーで同じコマンドを再度実行します。多くの人が同時に利用するようになったら、ドキュメントでは PostgreSQL が推奨されています。

1 台の VPS で何人まで利用できますか？

ドキュメントに具体的な数値はありません。ただし、デフォルト設定は個人利用向けであると記載されています。データベースは SQLite、ローカルのベクトルストアは複数ワーカーでは安全でなく、埋め込みモデルはアプリ自体に読み込まれます。利用の多いチーム向けには PostgreSQL、Redis、外部の埋め込みサービスが案内されており、埋め込みをマシン外に移すとワーカーあたり数百 MB のメモリが空きます。

Open WebUI、Dify、AnythingLLM のどれを選ぶべきですか？

Open WebUI はチャットインターフェースです。モデルはお客様が用意し、Open WebUI はブラウザ上でアカウント、履歴、ドキュメント、ツールを提供します。Dify は LLM アプリやワークフローを構築するためのプラットフォームで、AnythingLLM は独自のドキュメントチャット設計を持っています。3 つとも同じ種類のマシンで動作し、それぞれの要件を記載したページを用意しています。

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