先月、私が話したある開発者がCursorの請求書を開くと80ドルが記載されていた。その前の月はいつもと同じ定額の20ドルだった。働き方は何も変わっていない。変わったのは請求だ。今まさに多くの人が同じ瞬間を迎えており、だからこそ「これ、自分でホストしたほうがいいのでは?」は趣味の問いではなく予算の問いになった。
実際に起きたのはこうだ。大手のSaaS型AIコーディングツール3つ（GitHub Copilot、Cursor、Windsurf）はいずれも、2025年半ばから2026年半ばのあいだに従量課金またはクレジット制へ移行した。同時に、Qwen2.5-Coder-32Bのようなオープンウェイトのコードモデルが十分に良くなり、自分のコーディングアシスタントをセルフホストすることが研究プロジェクトではなく現実的な選択肢になった。だからこの比較を実際の数字で行う価値がようやく出てきた。
本記事がその比較だ。個人開発者にも成長中のチームにも当てはまる実際のコスト計算、セルフホストのモデルが通用する場面と通用しない場面についての率直な見立て、そして席数と品質基準に合わせたおすすめを示す。先に正直に言っておく。個人開発者にとって、よく聞く「GPUでセルフホストしろ」という助言はたいていお金の面で間違っており、その理由も示す。
要約
- 個人開発者なら、GPUの道は割に合わない。 月額請求・定価で月およそ779ドルのGPU VPSは、1人あたりでは月10ドルのCopilot Proの席にけっして勝てない。
- セルフホストのGPUスタックはチーム向けの一手だ。 A single GPU VPS breaks even against Copilot Business (about $19/seat) at roughly 27 seats, and against Cursor Teams (about $40/seat) at roughly 13 seats, at the current $506.35/month GPU price (roughly 41 and 20 seats at the undiscounted $779 list price). Below that, per-seat SaaS is usually cheaper.
- 能力はタスクによって分かれる。 Qwen2.5-Coder-32Bは補完や日常的な編集に強い。複雑で複数ファイルにまたがる、エージェント的な作業では、最先端のホスト型モデルが依然として明確に勝る。
- セルフホストには保守という税金がある。 モデルの更新、GPUドライバーの癖、コンテキストサイズの調整、稼働率。月に数時間であって、副業ではない。乗り換える前にそれをコストに入れておこう。
この記事が扱うこと（と扱わないこと）
これは、たいていの開発者がすでに支払っているSaaSツールに対する、具体的で構築可能なひとつのスタックのコストと能力の比較だ。有用で誠実であり続けるために:
- 扱う内容： 月額コストの計算（個人とチーム）、日常的なコーディング能力、そして状況に合ったおすすめ。
- 扱う内容： VPS上に構築する具体的なセルフホストのスタック（Ollama、Continue.dev、Code Server、n8n）。
- 扱わない内容： モデルの網羅的なベンチマークやリーダーボード争い。
- 扱わない内容： ファインチューニングや、これらのモデルをコーディング以外のLLM作業に使うこと。
- 扱わない内容： 手順ごとのインストール。これは「やるべきか」の記事であって、「どう構築するか」の記事ではない。
AIコーディングツールの料金で何が変わったか
先手を打ったのはCursorだ。2025年6月16日、リクエストごとの上限をAPI使用量ベースの料金へ置き換えた。API料金で価格づけされた最先端モデルの利用枠が与えられ、忙しい月は軽い月より高くつく。この変更は 多くの人にとって驚きだった。そしてCursorは発表後の一定期間、返金に応じた。2026年6月のアップデートで利用枠がさらに作り直されたが、従量制モデルは維持された。
GitHub Copilotは2026年に続いた。 GitHubの発表、2026年6月1日、旧来のプレミアムリクエスト単位はトークンベースの「GitHub AI Credits」に置き換えられた。サブスクリプション価格は据え置き（Proが月10ドル、Businessが1ユーザー月19ドル）だが、その価格内でできることは今やトークン消費で計測される。なお、コード補完は引き続きクレジット消費なしで含まれる。
最も大きな組み替えを行ったのはWindsurfだ。 2026年3月、旧来のクレジット式セルフサービスプランをクォータ制のプランに置き換え、月200ドルのMaxティアを追加し、新しいPro価格を月20ドルに移した。一方で既存のProおよびTeamsの契約者は現行プラン価格で据え置いた。このエディタはその後 Devin Desktop。windsurf.comは今やdevin.ai/desktopへ転送される。Devinの現在の セルフサービス課金のドキュメント は、Teamsを月80ドルの最低額付きでフル開発席あたり40ドルと説明しており、単純な「80ドルの基本料金プラス1席あたり40ドル」という追加型モデルではない。
通底するのはこうだ。予測できた定額の月額請求はほぼ消えた。セルフホストが買い戻すのはまさにその予測可能性であり、この比較を今まさに切実なものにしているのもまさにそれだ。
SaaSスタック：何が得られ、1席あたりいくらか
まずお金で何が買えるかから始めよう。かなりのものが買える。SaaS側は3つのエディタ（GitHub Copilot、Cursor、そして旧WindsurfのDevin Desktop）で、セットアップ不要、緊密なIDE統合、そして今日利用できる最良のエージェント的・複数ファイルにまたがる推論を提供する。拡張機能を入れるかエディタをダウンロードすれば、数分で作業を始められる。多くの人にとって、その手軽さこそが要点そのものだ。
以下は各ツールの料金ページから取った現在の1席あたりの価格だ：
| ツール | 個人 | チーム／ビジネス |
|---|---|---|
| GitHub Copilot | Pro $10/mo | Business $19/user/mo |
| Cursor | $20/mo | Teams $40/user/mo |
| Devin Desktop (Windsurf) | Pro $20/mo; Max $200/mo | Teams：フル開発席あたり40ドル、月80ドルの最低額あり |
弱点はメーターだ。従量・クレジット制のプランでは、重い月は重い請求を意味し、請求が来るまで気づかないことが多い。さらに悪いことに、クレジットが尽きると、これらのツールのいくつかは遮断するか超過課金へ誘導する。次のサイクルまで凌げる、機能は落ちるが無料のローカルな代替はない。収入が不安定だったり、繁忙週に使用量が跳ね上がったりするなら、その変動は丸め誤差ではなく本物の運用上の頭痛の種だ。
セルフホストの問いではなく、特定のツール同士を比べているなら、個々のエディタについては Claude Codeの代替を扱った別記事.
セルフホストのスタック：Ollama、Continue.dev、Code Server、n8n
セルフホスト側は4つの部品からなり、それぞれが特定の役割を担う。 Ollama （現在v0.31.1）はローカルの推論エンジンだ。オープンウェイトのモデルを自分のサーバー上で動かし、OpenAI互換のAPIを公開する。 Continue.dev はブリッジで、エディタの補完とチャットをクラウドプロバイダーではなく自分のOllamaエンドポイントに向けるVS CodeおよびJetBrainsの拡張機能だ。 コードサーバー （現在v4.127.0）はブラウザ内で動くVS Codeで、VPS上に直接ホストされる。環境全体をノートPCではなくモデルのそばに置きたいときに便利だ。そして n8n はワークフロー層だ。モデルの周りにエージェント的あるいは複数ステップの自動化（テスト実行、PRのオープン、Webhookの呼び出し）を組み上げるのがこれだ。
これを現実味あるものにするモデルの選択が Qwen2.5-Coder-32Bであり、Ollamaは標準的なベンチマークで最も強力なオープンウェイトのコードモデルの一つと位置づけている。これこそ計算を変えた要素だ。数年前はオープンモデルは手を出す価値があるほど近くはなかったが、今は日常業務にとっては十分だ。
Continueに本腰を入れる前に知っておくべき注意点がひとつ。今やCursorのエコシステムの一部になっている。 Continue自身のサイトが買収を認めている、そのドキュメントには今も Ollamaとローカルモデルの設定が、長期的な製品の方向性は買収前ほど確かではない。今のところは実用的なブリッジと捉え、最も安全な長期的依存先とは考えないほうがいい。
セットアップが苦手な人に嬉しい点はこうだ。Ollama、Code Server、n8nはいずれもワンクリックのデプロイとして Cloudzyのマーケットプレイス。これで「インストールに週末をつぶす」という反論は消える。手作業で組み上げる代わりに、ワンクリックでスタック全体をデプロイできる。Ollamaを選ぶ具体的な理由が知りたければ、 主要な代替であるLM Studio.
プロのヒント：Qwen2.5-Coder-32Bはディスク上でおよそ20 GB、Q4_K_M量子化ではおおよそ20-25 GBのVRAMがあれば動く。RTX 4090のようなVRAM 24 GBのGPUに収まるが、ぎりぎりだ。デフォルト設定と短～中程度のコンテキスト長なら問題なく動く。コンテキストを極端に長くするとスワップし始めることがある。「余裕たっぷり」ではなく「丁寧なコンテキスト管理で収まる」前提で計画しよう。
コスト表：個人開発者 vs. チーム
For one developer, self-hosting on a GPU is the wrong call on cost. Using Cloudzy's month-to-month list price for a 1x RTX 4090 GPU VPS, the stack runs about $779/month against $10/month for Copilot Pro. The GPU stack only pays off when that fixed cost is shared across a team: at the current price ($506.35/month at the time of writing, billed month-to-month with no annual commitment), it breaks even at roughly 27 Copilot Business seats or 13 Cursor Teams seats. At the undiscounted $779/month list price, the break-even moves out to roughly 41 Copilot Business seats or 20 Cursor Teams seats.
では数字を見よう。SaaSの列は1席あたりの合計、セルフホストのスタックは何人で分け合っても固定の月額コストだ。
| シナリオ | Copilot Business（1席19ドル） | Cursor Teams（1席40ドル） | セルフホストGPUスタック（固定） |
|---|---|---|---|
| 個人（1） | $19 (or $10 on Pro) | $40 (or $20 individual) | about $779 |
| 5人 | $95 | $200 | about $779 |
| 10人 | $190 | $400 | about $779 |
| 損益分岐の席数 | 約41席 | 約20席 | 該当なし |
Read the table by where the fixed line crosses the rising one. Against Cursor Teams at $40/seat, the GPU VPS becomes the cheaper option somewhere around 13 developers at the current price (about 20 at list). Against Copilot Business at $19/seat, you need roughly 27 developers at the current price (about 41 at list) before the fixed cost wins. Below those thresholds, per-seat SaaS is simply cheaper, and no amount of "but it's unlimited" changes that.
個人の話は別で、はっきり言っておく価値がある。1人を779ドルのGPUには載せない。個人としてセルフホストしたいなら、公正な比較は月およそ29ドルのCPU VPS上の小型モデル（7B）対、月10ドルのCopilot Proの席だ。差は月およそ19ドルで、その対価は使用量の上限なし、メーターの不意打ちなし、そしてコードがサーバーから決して出ないことだ。それが19ドルの価値があるかは、請求の予測不能さがストレスや見積もりの面でいくら掛かっているかに完全に依存し、単なる金額の多寡ではない。
手短な結論：セルフホストのGPUスタックは、チーム規模あるいは複数ワークロードのための判断であって、個人向けではない。1人なら、SaaSにとどまるか、安価なCPUマシンで小型モデルを動かすかだ。チームなら、GPUに手を出す前に、19ドルと40ドルに対して席数を計算しよう。
このセクションの要点： GPUスタックの経済的な理屈のすべては、ひとつの固定費を多くの席で分け合うことにある。これはチームや複数ワークロードのための一手であって、個人の買い物ではけっしてない。
能力比較：セルフホストが通用する場面と通用しない場面
セルフホストのQwen2.5-Coder-32B構成に、ふつうの一日分の仕事（補完、単一ファイルの編集、「この関数を書いて」、このコードを説明して）をやらせると、有料アシスタントとの区別に苦労するはずだ。日常的なものではその差は小さい。崩れるのは難しい20%だ。複数ファイルの書き換え、長期的なエージェント作業、大きなコードベース全体にわたる複雑な推論。そこでは最先端のホスト型モデルが依然として明確に勝ち、しかも大差だ。
| タスクの種類 | セルフホスト（Qwen2.5-Coder-32B） | 最先端のSaaSモデル |
|---|---|---|
| 補完／インライン提案 | 強い | 強い |
| 単一ファイルの編集、小さな関数 | 強い | 強い |
| コードの説明、Q&A | Good | 強い |
| 複数ファイルの書き換え | やや弱い | 強い |
| 複雑なエージェント的／長期的タスク | 明らかに弱い | 強い |
人が過小評価しがちな速度の側面もある。ホスト型の最先端モデルが速く応答するのは、他人の巨大な推論基盤の上で動いているからだ。779ドルのGPU VPSは、特に数人のチームメイトが同時に負荷をかけると、対話的な作業では慣れ親しんだ1秒未満の応答よりも遅く感じられることがある。使えはするが、複数人が1枚のカードを共有した途端、「セルフホスト」と「即時」は同じものではなくなる。
だから正確な言い方は「OllamaがCopilotを置き換える」ではない。「Ollamaは日常的なタスクではCopilotに並び、複雑なものでは後れを取る」だ。あなたの一日が主に日常的なタスクなら、これは素晴らしい取引だ。主に難しい20%なら、そうではない。
それでもSaaSが勝つとき
仕事が本当に品質重視の個人開発者を想像してほしい（AIは補完ではなく、複数ファイルにまたがるアーキテクチャ変更をこなす）。しかもサーバー運用にはまったく興味がない。その人にとって、最先端ツールに月20ドルはソフトウェアで最良の取引のひとつで、セルフホストは節約に見せかけた格下げになる。そこではSaaSが完勝で、しかもそれだけが当てはまる例ではない。
SaaSが正しい選択となるのは、次のときだ：
- あなたが個人開発者で、品質の基準が日常的な編集ではなく難しい20%にある。
- Your team is under the crossover seat count: below about 13 (vs Cursor Teams) or about 27 (vs Copilot Business) at current pricing, per-seat is cheaper.
- あなたのワークフローが、オープンモデルではまだ届かない最上位のエージェント的推論に依存している。
- チームの誰も運用を担いたがらず、担う時間もない。
人が手を振って片づけがちなのがこの最後の点だ。だから保守という税金について具体的に言おう。コーディングスタックのセルフホストは副業ではないが、無料でもない。実際の定常作業には、新しいモデルバージョンを取得してテストする、更新後のGPUドライバーの癖を解消する、VRAMをスワップしないようコンテキストウィンドウのサイズを調整する、モデルが落ちてもチームが止まらないようマシンを稼働させ続ける、などが含まれる。安定すれば月に数時間程度で、誰かが担当していれば問題ないが、誰も担当しなければスローモーションの災害になる。
このセクションの要点： セルフホストはコストと管理の判断であり、特定のチーム規模を超えたとき、あるいはプライバシーとコンプライアンスの要件によって「自社のコードは自社のサーバーから出さない」が計算を問わず譲れないものになるときにのみ報われる。
選び方：意思決定のフレームワーク
自分を1行に当てはめれば、ほぼ完了だ。上のコスト表と能力の切り分けが、自分を位置づけるのに必要なものをすべて与えてくれる。ここはその対応づけにすぎない。
- 個人、コスト重視、日常的なタスク： Copilot Proにとどまるか、上限なし・プライベート・予測可能なコストがほしいなら安価なCPU VPSで7Bモデルを動かす。GPUは飛ばそう。
- 個人、品質重視の仕事： SaaSにとどまろう。最先端ツールはその価値があり、あなたにとってセルフホストは格下げだ。
- Team under about 13 seats: per-seat SaaS is usually cheaper at current GPU pricing. Don't self-host to save money at this size.
- Team about 13 to 27+ seats, or with other GPU workloads, or with privacy and compliance requirements: セルフホストのGPUスタックが本当に意味を持ち始める。席数の計算をして、誰が運用を担うかを織り込もう。
その最後の行に着地したなら、実務上の問いは「GPUマシンをどこに置くか」になる。Qwen2.5-Coder-32Bを動かすには24 GBのVRAMを積んだカードが要り、セットアップの負担（まさに人々をSaaSにとどめている反論）こそエンジニアリングで取り除く価値がある。Ollama、Code Server、n8nをワンクリックでデプロイできるGPU VPSなら、週末をかけた組み立てなしにスタック全体が立ち上がる。だから引き受ける運用はゼロからの構築ではなく継続的な保守だ。もしそれがあなたの進む道なら、 Cloudzy's Ollama VPS 24 GBのVRAMを積んだGPUとワンクリックのスタックを一か所で提供する。価格と現在のGPUの拠点はそのページにある。
よくある質問
AIコーディングツールのセルフホストは、個人開発者にとって本当に割に合うのか？
Qwen2.5-Coder-32Bを使ったOllamaは、日常のコーディングでGitHub Copilotの代わりになるか？
Qwen2.5-Coder-32Bを動かすには、どれくらいのVRAMが必要か？
2025〜2026年にかけて、Cursor、Copilot、Windsurfの料金は何が変わったのか？
AIコーディングツールのセルフホストはチーム規模にスケールするのか？
結論
席数と品質基準に合う行を選べば、決断はおのずと決まる。個人でコスト重視：Copilot Proにとどまるか、安価なCPUマシンで小型モデルを動かす。個人で品質重視：SaaSにとどまる。分岐点の規模を超えたチーム、あるいは他のGPUワークロードやプライバシー要件を持つチームこそ、セルフホストのGPUスタックがようやく元を取る場面だ。課金の変化がこの計算を意味あるものにしたが、たいていの個人にとって計算は依然としてSaaSを指し示す。それでいい。GPUを買う前に、1席19ドルと40ドルに対して自分の数字を計算してみよう。
