オンプレミスLLMの費用はいくら？
LLMを社内で稼働させる際に発生するすべてのコスト項目を整理し、導入検討時に必ず確認すべき費用一覧と年間TCOの目安をまとめました。
オンプレミス（社内設置型）LLMの導入を検討すると、まず「GPU費用」だけを見積もりがちです。しかし実際の導入コストは、GPU機器だけでなく、サーバー機器、保管場所、電力、冷却、保守、社内運用まで多項目のコストが発生します。全体を見ることで、API利用との正しい比較が可能になります。
GPU費用だけではLLM導入コストがわからない
GPUの価格表からはじき出した試算と実際には大きな差があり、具体的な費用計画が立てられません。
運用・保守コストが読めない
GPUそのものの導入コストは明確でも、運用開始後の保守費用や更新コストがいくらになるか見えません。
API利用との比較をしようがない
GPU導入費用とAPI月額利用料がそれぞれ別物として存在し、統一的な比較指標が見つかりません。
GPU中心の試算になりがち
GPU機器価格だけでなく、サーバー、ストレージ、ネットワーク、電源、冷却設備など付随インフラコストが発生しますが、これらはGPU価格表には記載されていません。
運用・保守コストは後に発生する
GPU導入時のイニシャルコストは明確でも、保守契約、更新費用、電力消費量などは運用を開始してから実際にかかってみないと分からないという面があります。
社内運用要員のコスト算入が難しい
GPU運用のためだけに社内人材を新規採用するか、外部委託するかの判断も含め、人件費コストの算入が複雑です。
オンプレミスLLM導入コストは「イニシャルコスト」と「年間運用コスト」の2つに分類すると、API利用との比較が容易になります。
イニシャルコストの主要項目
GPU機器（GPUカードの価格×必要枚数）、GPU対応サーバー（NVLink対応）、ストレージ（SSD/NVMe）、ネットワーク機器（InfiniBand/RoCE）、電源設備（UPSなど）、データセンター内設置費用（ラッキング、ケーブル施工）が含まれます。
年間運用コストの主要項目
データセンター利用料（面積×月額単価）、電力消費量（GPU TDP＋α）×電気料金、冷却コスト、保守契約費用（GPUメーカー保証の延長）、ソフトウェアライセンス（推論エンジン、モデル管理）が含まれます。
社内運用コスト（毎年）
GPU運用のための社内担当者人件費（兼任含む）、外部委託費用（MLOps/MLエンジニア）の2パターンがあります。兼任の場合も機会費用は発生します。
API利用との等価比較
「毎年のAPIコスト÷0.7（間接費係数）」と「毎年のGPU TCO÷365日÷GPUの1日あたり処理トークン数」を比較すると、どちらがコスト効率で劣るかが明確になります。
導入費用 検査チェックリスト
- GPUメーカーの見積もりと必要枚数を確認したか
- GPUサーバーの仕様（NVLink対応、PCIe世代）と価格を確認したか
- 設置予定場所（データセンター/社内）の電力容量と冷却能力を確認したか
- 運用コスト（電力・冷却・保守）の年間見積を取得したか
- 社内運用要員の体制（兼任/専門担当/外部委託）を決めたか
よくあるご質問
最小構成のオンプレミスLLM導入の典型的な費用はいくらですか？
Llama 3.1 70Bなどを動かすための最小構成（H100 8枚程度）では、イニシャルコストが約5,000万〜8,000万円、毎年の運用コストが約1,500万〜2,500万円が一つの目安です。ただし、モデルの規模や求められる同時処理数によって大きく変動します。
社内にデータセンターがない場合はどうしますか？
コロケーション（データセンターに自社のサーバーを設置すること）の利用や、GPUレンタルとのハイブリッド構成が現実的な選択肢になります。コロケーションならイニシャルコストを抑えつつ、自社での物理的な管理を確保できます。
GPUレンタルとのコスト比較はどのようにしますか？
レンタルはイニシャルコストが発生しないため、短期的なキャッシュフローには有利です。ただし、3〜5年の長期利用では購入の方がGPU1枚あたりの単価が下がる傾向があります。詳細な比較は「GPUは購入とレンタルのどちらが安い？」をご覧ください。