〔本記事の執筆について: 構成・文章はAI（LLM）による下書きです。ネタ・実体験・数値の提供はすべてTB-GARAGE運営者本人によるもので、事実関係（機材・数字・体験談）は運営者の実体験に基づいています。未実測箇所は本文中に明記しています。〕
結論から書きます。
ローカルLLMに、大きな実益はありません。
電気代はかかる。クラウドのほうが安い。手間もかかる。それでも、やる価値はあります。理由はひとつで、技術に触れる面白さが醍醐味だからです。この記事は、その「ロマン」を実際の数字と失敗談で裏打ちする記録です。
LLM推論機を立てると、電気を食います。手元の前提（平均100W・22円/kWh）で計算すると、次のようになります。
| 運用 | 電気代 |
|---|---|
| 24時間通電 | 1,584円/月 |
| 必要な時だけ起動（月60時間） | 132円/月 |
| 週末だけ（月30時間） | 66円/月 |
手元のクラウド（GLM-5.3-Flash）の実績はこうでした。
ブログの下書き50本・150パス分を回しても、月100円未満です。無料のFlashモデル（z.ai の GLM-4.7-Flash 等）もあります。
「安くLLMを使いたい」なら、選択肢は自前か従量課金かの2択ではありません。2026-11-02時点の公式表記では、Command Code の GOAT プランが$10/月（使用上限は5時間$20・週$50・月$100、目安75,000リクエスト。月$100はGLM-5.3 Flashなど対象モデルの枠で、多くのモデルは$20前後、Claude系は$10）、OpenCode の Go プランも$10/月（Go Plus は$40）。本記事の前提（$1=155円）で約1,550円/月です。
| 選択肢 | 実費（月） | 主な制約 |
|---|---|---|
| 自前サーバー | 1,584円（電気代）＋本体代 | 速度は実測次第、平均100Wを常時消費 |
| クラウドAPI（従量） | 100円未満（実績） | レート制限、モデルの改廃 |
| 定額サブスク | 約1,550円（$10） | 5時間$20／週$50／月$100の上限、モデルごとに枠が違う |
24時間通電の電気代1,584円と、定額プランの約1,550円はほぼ同額です。数字だけを見れば、ここでも自前サーバーを組む理由は立ちません。それでも組む理由は「面白さ」で、結論は変わりません。
料金・上限は2026-11-02時点の各社公式表記（commandcode.ai/pricing、opencode.ai/pricing）。改定が速い領域なので、読む際は現行の料金表を確認してください。自前サーバーの電気代は本文冒頭の前提（平均100W・22円/kWh）による計算値です。
ローカルが単価で勝てるかは、生成速度（tokens/s）次第です。
| 生成速度 | ローカル出力1Mトークン | クラウド（78円/1M） |
|---|---|---|
| 15 tok/s | 102円 | クラウドが安い |
| 19.7 tok/s | 78円 | 同等（分岐点） |
| 25 tok/s | 61円 | ローカルが安い |
| 40 tok/s | 38円 | ローカルが安い |
※ 22円/kWh・システム250W。電気単価31円/kWhなら分岐点は27.8 tok/sに上がります。
差益で回収できる金額を逆算すると、次のとおりです。
| 使い方 | 月差益 | 3年で回収できる機材予算 |
|---|---|---|
| ブログ下書きのみ | 37円 | 約1,300円 |
| 検証・バッチ込み | 440円 | 約15,800円 |
| 画像OCR・夜間バッチまで | 1,230円 | 約44,000円 |
つまり下書き用途だけなら、機材に1,300円しか正当化できません。中古GPU1枚買った時点で、回収はもう不可能です。
ここまで読むと「やめたほうが早い」と感じるはずです。実際、コストだけを見ればやめたほうが早い。
では何が残るのか。技術に触れる面白さです。具体的には次のとおりです。
これらは「便利になるため」の作業ではなく、「触るため」の作業です。そして、触った人間しか書けない記事になります。ブログの題材としては、実益ゼロのほうがむしろ価値がある。
ロマンの実例をひとつ。中古ワークステーション（ThinkStation P520, Xeon W-2123）に Intel Arc A770 16GB を挿したところ、POSTは通るのに Windows が起動ループに陥りました。
切り分けの結果、次のことが判明しました。
回避策も調べました。Linuxではカーネルが BAR を自動でリサイズして割り当てるため、BIOSに項目が無くても動く余地があります（WindowsではBIOS改造以外に手が無い、というのがコミュニティの共通認識）。ただし当方の運用は Windows が前提（この機体はデスクトップアプリの稼働機を兼ねる）なので、Linux化はあえて選ばないという判断にしました。
結論：A770は引退。推論は別機（Tailscale経由の別箱・Linux）へ移行。
この一件の教訓は、中古ワークステーションに Arc を入れるなら、買う前にBIOSのReBAR項目を確認せよ、というものです。ReBARはArc（A770）の必須要件ですが、NVIDIAやAMDのGPUはReBARが無くても普通に動きます。確認自体は3分でできます。F2でBIOSに入り、Above 4G Decoding と Re-Size BAR Support を探すだけ。確認もせずに挿してから確かめるのは、ロマンではなくただの散財です。
〔写真: P520のBIOS画面（Above 4G Decoding のみでReBAR項目が無い様子）／A770実装時の起動ループ画面 — 追記予定〕
| 役割 | 機体 | 内容 |
|---|---|---|
| 推論 | 別機（Linux） | Qwen を待ち受け【要実測: GPU型番・VRAM・tokens/s】 |
| デスクトップ稼働 | ThinkStation P520（Windows・旧GPU） | デスクトップアプリの常用機。ここが「常時通電の正当な理由」になっています |
| 執筆 | ノートPC | クラウドモデルで下書き |
面白いのはここからです。推論機が上がったら、同じプロンプトをローカルとクラウドの両方に投げ、品質・速度・電気代を並べるつもりです。結果はこの記事に追記していきます。
実益ゼロ。ロマンだけ。それでいいじゃないか、という話でした。
この記事の中古パーツを手放す・買い足すとき、相場の候補は写真1枚から確認できます（アイ・無料／ログイン不要）。