运行要求
软件来自官方文档，规格注明来源
软件及安全配置均来自项目自己的文档。若项目未公布硬件要求，规格会注明出自谁的建议。
来自 Open WebUI README 和 docs.openwebui.com
- 使用 Docker 安装：
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界面在容器内监听 8080 端口；文档将其映射到主机的 3000 端口。 - 包含 Ollama 吗？仅
:ollama镜像包含，它将两者打包在一个容器中。:main镜像不包含：它通过OLLAMA_BASE_URL连接到您指定的 Ollama 或任何 OpenAI 兼容的 API。 - 镜像下载大小为 1.66 GB，用于文档搜索的默认 embedding 模型每个 worker 约占用 500 MB RAM。文档未公布 CPU、RAM 或磁盘的最低要求。
- 您创建的所有内容都保存在
/app/backend/data卷中；文档提醒切勿在没有该卷的情况下运行。您创建的第一个账户会成为管理员，该账户存在后注册即关闭。
规格（我们的建议：文档未公布最低要求）
| 工作负载 | vCPU | RAM |
|---|---|---|
| Open WebUI 连接托管 API 或独立的 Ollama我们的建议。镜像、应用和用于文档搜索的 embedding 模型可宽裕容纳；适合少数用户聊天。 | 2 | 4 GB |
| Open WebUI 搭配内置 Ollama 和 8B 模型我们的建议。8B 模型下载大小为 4.9 GB，必须与应用一起装入内存。在 CPU 上每秒几个 token。 | 4 | 8 GB |
| 内置 Ollama 运行 14B 模型，或多人同时使用我们的建议。14B 模型为 9.3 GB；其余内存留给应用、其 embedding 模型和并发对话。 | 8 | 24 GB |
合适的套餐
4 台机器，实时报价
最便宜的合适机器排在最前。价格为今日价格，按月计，取自产品目录。
- C2-4-80$37.90/月
2 vCPU · 4 GB · 80 GB 磁盘 · 3 TB
仅使用托管模型：轻量安装。2 vCPU / 4 GB / 80 GB。Open WebUI 搭配 API 密钥或其他地点的 Ollama。按城市选择它，而不是按规格。
- BD-8$12.90/月
4 vCPU · 8 GB · 100 GB 磁盘 · 32 TB
可容纳内置 Ollama 和 8B 模型的最低价选择。4 vCPU、8 GB、100 GB，用于存放镜像和下载的模型。内存是轻量安装的两倍，留给模型使用。
- C4-8-160$75.90/月
4 vCPU · 8 GB · 160 GB 磁盘 · 3 TB
相同配置，160 GB，城市更多。4 vCPU / 8 GB / 160 GB，适用于最便宜那一行的城市不合适，或您需要更大的模型库时。
- BD-24$31.90/月
8 vCPU · 24 GB · 300 GB 磁盘 · 32 TB
8 vCPU / 24 GB，适合 14B 模型和团队使用。运行 14B 模型和多个并发对话，并有存放文档库的磁盘空间。
Open WebUI 目前还没有启动预设：安装方法是下面四个步骤，由您自己输入。这些命令来自其官方文档，只有一处已注明的修改。
安装
四个步骤，来自 Open WebUI 文档
Docker、容器、管理员账户，然后是模型。请立即完成第 3 步：第一个创建的账户就是管理员。
- Docker。
curl -fsSL https://get.docker.com | sh用docker --version检查。 - 生成密钥并启动。运行
openssl rand -hex 32并保存输出；文档将其作为 WEBUI_SECRET_KEY 传入。我们对其命令只做了一处修改：127.0.0.1:3000:8080让端口在您配置好 HTTPS 之前不暴露在公网上。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如需内置 Ollama，请将镜像换成ghcr.io/open-webui/open-webui:ollama并添加-v ollama:/root/.ollama。 - 立即创建管理员。在您的笔记本电脑上执行
ssh -N -L 3000:127.0.0.1:3000 root@your-server，然后打开http://127.0.0.1:3000。第一个页面会提供“创建管理员账户”；该账户管理所有设置，创建后注册功能会自动关闭。 - 先连接模型，再绑定域名。在管理员设置的“连接”中：添加 OpenAI 兼容的 API 密钥，或填入您的 Ollama 地址。如果 Ollama 在同一台主机上，README 建议使用
--network=host并设置-e OLLAMA_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434；此时端口变为 8080。如需 HTTPS，请在前面部署反向代理，并在其 location 块中设置proxy_buffering off;，否则流式回答会出现乱码。
说实话
我们实际会买哪台
该项目没有给出最低要求，因此请按模型而不是界面来选购。
用于自带 Ollama 的 Open WebUI
BD-8 · $12.90/月
4 vCPU、8 GB、100 GB，$12.90：容纳 1.66 GB 的镜像、embedding 模型，以及旁边内存中的 8B 模型，在 CPU 上以每秒几个 token 的速度回答。适合一个人或耐心提问的小团队，不适合一屋子人等待回答。如果您的模型全部是托管的，C2-4-80（$37.90）提供相同的界面，价格更低。如果需要快速的本地回答，坦白说应选择 GPU 产品线，:cuda 镜像正是为此构建的。
常见问题