コスト試算レポート Apple Silicon でのローカル LLM 実行──クラウド API 比で約 3 倍高価と判明
M5 Max 搭載 MacBook Pro での Gemma 4 31b 推論を対象に、電力とハードウェア減価償却費を算出した結果、OpenRouter 等の外部 API 利用の方が経済的かつ高速である。
リリース: 2026-05-17 · 読了 3 分何が起きた
M5 Max (64GB RAM) で Gemma 4 31b を実行した際のコストは 100万トークンあたり約 $1.50 と試算される。
OpenRouter での同モデル利用料は 100万トークンあたり $0.38 - $0.50 であり、ローカル実行の約 1/3 のコストで済む。
推論速度はローカルの 10-40 tps に対し、クラウド API は 60-70 tps と最大 7 倍の速度差が生じる。
コストの主因は電気代（時給約 $0.02）ではなく、約 $4,299 のハードウェア購入費に伴う 3-5 年のスパンでの減価償却である。
なぜ重要
プライバシー保護が必須でない開発工程において、ローカル完結に固執することは開発速度とコスト効率の両面で損失を生んでいる。
👁️ 開発者
MacBook Pro でローカル LLM を常時稼働させているエンジニアは、ハードウェアの寿命短縮リスクを考慮し、定常的な推論タスクを OpenRouter 等の低価格プロバイダーへオフロードすべき。
🇯🇵 日本
[国内 AI 受託開発企業] や [SaaS 開発チーム] は、開発者への高スペック Mac 支給を「ローカル実行による API 代節約」で正当化できず、開発効率重視で API 予算を別途確保する判断が求められる。