솔루션 · 채팅 인터페이스

Open WebUI용 VPS

Open WebUI는 Ollama 및 모든 OpenAI 호환 API를 위한 셀프 호스팅 채팅 인터페이스로, 계정, 기록, 문서, 웹 검색을 브라우저 탭 하나에 담았습니다. 하드웨어 최소 사양을 공개하지 않으므로 여기의 크기는 저희 기준이며 그렇게 표시했습니다. 호스팅 모델에 연결하면 가벼운 앱이어서 C2-4-80, $37.90로 충분합니다. 번들 가능한 Ollama를 함께 쓰면 모델도 메모리에 맞아야 하며, BD-8, $12.90가 8B 모델을 여유 있게 수용하는 가장 저렴한 머신입니다.

BD-8 배포 전체 플랜 비교

필요한 것

문서 기반 소프트웨어, 출처가 표시된 크기

소프트웨어와 보안 구성은 프로젝트 자체 문서를 따릅니다. 프로젝트가 하드웨어 수치를 공개하지 않는 경우, 각 크기에 누구의 기준인지 표시합니다.

Open WebUI README 및 docs.openwebui.com 기준

Docker로 설치: 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 UI는 컨테이너 내부의 포트 8080에서 수신하며, 문서에서는 이를 호스트의 3000에 매핑합니다.
Ollama가 포함되어 있나요? :ollama 이미지에만 포함되며, 이 이미지는 둘을 하나의 컨테이너에 묶습니다. :main 이미지에는 포함되지 않으며, OLLAMA_BASE_URL로 지정한 Ollama 또는 OpenAI 호환 API에 연결합니다.
이미지 다운로드 크기는 1.66 GB이며, 문서 검색용 기본 임베딩 모델은 워커당 약 500 MB의 RAM을 사용합니다. 문서에는 CPU, RAM, 디스크 최소 사양이 공개되어 있지 않습니다.
생성한 모든 데이터는 /app/backend/data 볼륨에 저장됩니다. 문서는 이 볼륨 없이 절대 실행하지 말라고 경고합니다. 처음 만든 계정이 관리자가 되며, 그 계정이 생기면 가입이 닫힙니다.

크기(저희 기준: 문서에 최소 사양 없음)

워크로드별 크기 선택
워크로드	vCPU	RAM
호스팅 API 또는 별도 Ollama에 연결한 Open WebUI저희 기준. 이미지, 앱, 문서 검색용 임베더가 여유 있게 들어가며, 소수의 사용자가 채팅할 수 있습니다.	2	4 GB
번들 Ollama와 8B 모델을 함께 쓰는 Open WebUI저희 기준. 8B 모델은 4.9 GB를 다운로드하며 앱과 함께 메모리에 맞아야 합니다. CPU에서 초당 몇 토큰.	4	8 GB
14B 모델을 탑재한 번들 Ollama, 또는 여러 명 동시 사용저희 기준. 14B 모델은 9.3 GB이며, 나머지는 앱, 임베더, 동시 채팅을 위한 메모리입니다.	8	24 GB

적합한 플랜

머신 4개, 실시간 가격

조건에 맞는 가장 저렴한 머신부터 표시합니다. 가격은 카탈로그에서 가져온 오늘 기준 월 가격입니다.

C2-4-80$37.90/월
2 vCPU · 4 GB · 80 GB 디스크 · 3 TB
호스팅 모델 전용: 경량 설치. 2 vCPU / 4 GB / 80 GB. API 키 또는 다른 곳의 Ollama와 함께 쓰는 Open WebUI. 크기가 아니라 도시를 보고 선택하십시오.
배포
BD-8$12.90/월
4 vCPU · 8 GB · 100 GB 디스크 · 32 TB
번들 Ollama와 8B 모델을 수용하는 가장 저렴한 구성. 4 vCPU, 8 GB, 이미지와 모델 다운로드용 100 GB. 모델을 위해 경량 설치보다 메모리가 두 배입니다.
배포
C4-8-160$75.90/월
4 vCPU · 8 GB · 160 GB 디스크 · 3 TB
160 GB의 동일한 구성, 더 많은 도시에서. 4 vCPU / 8 GB / 160 GB. 가장 저렴한 행의 도시가 맞지 않거나 더 큰 모델 라이브러리가 필요할 때.
배포
BD-24$31.90/월
8 vCPU · 24 GB · 300 GB 디스크 · 32 TB
14B 모델과 팀용 8 vCPU / 24 GB. 14B 모델과 여러 동시 채팅, 문서 라이브러리용 디스크.
배포

적합한 플랜과 실시간 가격
플랜	vCPU	RAM	디스크	전송량	가격	배포
C2-4-80호스팅 모델 전용: 경량 설치2 vCPU / 4 GB / 80 GB. API 키 또는 다른 곳의 Ollama와 함께 쓰는 Open WebUI. 크기가 아니라 도시를 보고 선택하십시오.	2	4 GB	80 GB	3 TB	$37.90/월	배포
BD-8번들 Ollama와 8B 모델을 수용하는 가장 저렴한 구성4 vCPU, 8 GB, 이미지와 모델 다운로드용 100 GB. 모델을 위해 경량 설치보다 메모리가 두 배입니다.	4	8 GB	100 GB	32 TB	$12.90/월	배포
C4-8-160160 GB의 동일한 구성, 더 많은 도시에서4 vCPU / 8 GB / 160 GB. 가장 저렴한 행의 도시가 맞지 않거나 더 큰 모델 라이브러리가 필요할 때.	4	8 GB	160 GB	3 TB	$75.90/월	배포
BD-2414B 모델과 팀용 8 vCPU / 24 GB14B 모델과 여러 동시 채팅, 문서 라이브러리용 디스크.	8	24 GB	300 GB	32 TB	$31.90/월	배포

Open WebUI용 시작 프리셋은 아직 없습니다. 설치는 아래 네 단계를 직접 입력하시면 됩니다. 공식 문서의 명령어 그대로이며, 변경한 한 곳은 표시해 두었습니다.

설치

Open WebUI 문서 기준 4단계

Docker, 컨테이너, 관리자 계정, 그리고 모델 순입니다. 3단계는 바로 진행하십시오. 처음 생성된 계정이 관리자가 됩니다.

Docker. curl -fsSL https://get.docker.com | sh docker --version로 확인합니다.
비밀 키를 만들고 시작합니다. openssl rand -hex 32를 실행하고 출력을 보관하십시오. 문서에서는 이를 WEBUI_SECRET_KEY로 전달합니다. 문서의 명령에서 저희가 바꾼 것은 하나입니다. 127.0.0.1:3000:8080로 HTTPS를 갖추기 전까지 포트를 공용 인터넷에서 차단합니다. 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 번들 Ollama를 쓰려면 이미지를 ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama로 바꾸고 -v ollama:/root/.ollama을 추가하십시오.
지금 바로 관리자를 만드십시오. 노트북에서 ssh -N -L 3000:127.0.0.1:3000 root@your-server을 실행한 다음 http://127.0.0.1:3000을 엽니다. 첫 화면에 Create Admin Account가 표시됩니다. 이 계정이 모든 설정을 관리하며, 계정 생성 후에는 가입이 자동으로 꺼집니다.
모델을 연결한 다음 도메인을 연결합니다. 관리자 설정의 Connections에서 OpenAI 호환 API 키 또는 Ollama 주소를 추가합니다. 같은 호스트의 Ollama라면 README에 따라 --network=host을 -e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434와 함께 사용하며, 이때 포트는 8080이 됩니다. HTTPS를 쓰려면 앞에 리버스 프록시를 두고 location 블록에 proxy_buffering off;를 설정하십시오. 그렇지 않으면 스트리밍 답변이 깨져서 도착합니다.

솔직하게

실제로 저희가 구매할 플랜

프로젝트가 최소 사양을 제시하지 않으므로, 인터페이스가 아니라 모델에 맞춰 구매하십시오.

자체 Ollama를 포함한 Open WebUI용

BD-8 · $12.90/월

4 vCPU, 8 GB, 100 GB, $12.90: 1.66 GB 이미지, 임베더, 그리고 그 옆에 메모리에 올린 8B 모델이 CPU에서 초당 몇 토큰 속도로 응답합니다. 한 사람이나 느긋하게 질문하는 소규모 팀에 적합하며, 여러 사람이 응답을 기다리는 환경에는 맞지 않습니다. 모든 모델을 호스팅 서비스로 사용한다면 C2-4-80($37.90)로 같은 인터페이스를 더 저렴하게 쓸 수 있습니다. 빠른 로컬 응답이 필요하다면 솔직히 GPU 라인이 답이며, :cuda 이미지가 이를 위해 만들어져 있습니다.

BD-8 배포 호스팅 모델 전용 C2-4-80

질문

구매 전에 자주 묻는 질문.

Open WebUI의 시스템 요구 사항은 무엇인가요?

프로젝트는 최소 사양을 공개하지 않습니다. README, 빠른 시작 문서, 성능 가이드 어디에도 CPU, RAM, 디스크의 최소 기준이 없습니다. 다만 :main 이미지의 다운로드 크기가 1.66 GB(번들된 머신러닝 스택을 제외한 :slim 이미지는 176 MB)이고, 문서 검색용 기본 임베딩 모델이 워커 프로세스당 약 500 MB의 RAM을 사용한다고 밝히고 있습니다. 이 페이지의 크기는 이러한 수치와 함께 실행하도록 선택한 모델을 바탕으로 저희가 산정한 것입니다.

Open WebUI에 Ollama가 포함되어 있나요?

요청하는 경우에만 포함됩니다. :ollama 이미지는 Open WebUI와 Ollama를 하나의 컨테이너에 묶으며, 모델용 두 번째 볼륨과 함께 시작합니다. :main 이미지는 포함하지 않으며, 다른 곳이나 같은 머신에서 실행하는 Ollama, 그리고 호스팅 제공업체나 vLLM 같은 OpenAI 호환 API에 연결합니다. 모델 쪽 크기는 저희 Ollama 페이지에서 RAM 기준으로 안내합니다.

어떤 포트를 사용하나요?

앱은 컨테이너 내부의 8080에서 수신하며, 문서에서는 -p 3000:8080으로 호스트의 3000에 공개합니다. 같은 머신의 Ollama에 접근하기 위해 --network=host를 사용하면 포트는 대신 8080이 됩니다. 처음 생성된 계정이 관리자가 되므로, 관리자 계정이 생기고 HTTPS가 앞에 갖춰질 때까지 루프백에 두고 SSH 터널을 사용하십시오.

GPU가 필요합니까?

웹 앱인 Open WebUI 자체에는 필요 없습니다. GPU는 모델에만 영향을 줍니다. :cuda 이미지는 Nvidia 카드에서 모델을 실행하며, 카드가 없으면 번들 또는 별도의 Ollama가 CPU에서 느리게 응답합니다. 모델이 API 키 뒤에서 호스팅된다면 GPU는 전혀 관여하지 않습니다.

데이터는 어디에 있고, 업데이트는 어떻게 하나요?

/app/backend/data에 마운트된 볼륨에 채팅, 사용자, 설정이 기본적으로 SQLite로 저장됩니다. 문서는 이 볼륨 없이 절대 실행하지 말라고 합니다. 업데이트하려면 새 이미지를 받고 컨테이너를 제거한 뒤, 같은 볼륨과 같은 비밀 키로 동일한 명령을 다시 실행하십시오. 많은 사람이 동시에 사용하게 되면 문서는 PostgreSQL을 권장합니다.

VPS 한 대로 몇 명까지 사용할 수 있나요?

문서에는 숫자가 나와 있지 않습니다. 다만 기본 설정이 개인용에 적합하다고 합니다. 데이터베이스는 SQLite, 로컬 벡터 저장소는 워커가 둘 이상이면 안전하지 않으며, 임베딩 모델은 앱 자체에 로드됩니다. 사용량이 많은 팀에는 PostgreSQL, Redis, 외부 임베딩 서비스를 권하며, 임베딩을 머신 밖으로 옮기면 워커당 수백 메가바이트가 확보됩니다.

Open WebUI, Dify, AnythingLLM 중 무엇을 선택할까요?

Open WebUI는 채팅 인터페이스입니다. 모델은 직접 가져오시고, Open WebUI는 브라우저에서 사용자에게 계정, 기록, 문서, 도구를 제공합니다. Dify는 LLM 앱과 워크플로를 구축하는 플랫폼이며, AnythingLLM은 독자적인 문서 채팅 설계를 갖추고 있습니다. 세 가지 모두 같은 종류의 머신에서 실행되며, 각각 요구 사항을 정리한 페이지가 따로 있습니다.

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