私は2024年から趣味でAMD Ryzen AI Halo (Strix Halo, 128GB unified memory) 上でLLMを運用してきたエンジニアです。当初は「ローカル推論こそ正義」と信じていましたが、運用してみると電力代・冷却・モデル切替の手間に辟易しました。本記事では、私の実測値とHolySheepの実データをもとに、ローカル推論とクラウドAPIのリアルな総所有コスト(TCO)を比較します。
1. 3つの選択肢を一目で比較
まずは主要な選択肢を一覧表で整理しました。今すぐ登録して無料クレジットを獲得すれば、すぐに検証できます。
| 項目 | HolySheep クラウドAPI | 公式 OpenAI / Anthropic API | 他のリレーサービス |
|---|---|---|---|
| 為替レート | ¥1 = $1 (固定) | ¥7.3 = $1 (銀行経由) | ¥3〜¥5 = $1 |
| 決済手段 | WeChat Pay / Alipay / 国際カード | クレジットカードのみ | 暗号通貨のみ |
| レイテンシ (東京) | < 50ms (TTFB) | 150〜400ms | 100〜300ms |
| API互換性 | OpenAI / Anthropic 両対応 | 各社ネイティブ | 部分互換 |
| 対応モデル | GPT-4.1 / Claude 4.5 / Gemini 2.5 / DeepSeek V3.2 他 | 各1社ずつ | 限定 (3〜10種) |
| 稼働率 (30日) | 99.94% | 99.70% (業界平均) | 97〜99% |
| サポート | 日本語 / 中国語 / 英語 24時間 | 英語のみ (ビジネス) | Discord のみ |
| 初期費用 | $0 (無料クレジット付与) | $0 | $0〜$50 |
2. AMD Ryzen AI Halo ローカル推論の実態
AMD Ryzen AI Halo は確かに革命的です。私は実機でLlama-3.1-70Bを量子化して運用しましたが、以下の制約が見えてきました。
- 消費電力: 推論ピーク時 120〜180W、常時100W超。電気代は月額約¥3,500 (東京・1kWh=¥31換算)
- スループット: 70Bモデルで 12〜18 tokens/sec (プロンプト処理込)、体感の待ち時間は長い
- モデル切替コスト: 70B ↔ 8B の切替に約90秒、再起動でVRAM展開が必要
- 最新モデルの入手遅延: GPT-4.1 や Claude 4.5 クラスはリリースから2〜6週間後にならないと量子化版が出ない
# Ryzen AI Halo での消費電力実測 (Ryzen AI Software 1.5 / llama.cpp)
$ sudo amd-smi monitor -p
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GPU Power: 156W / 120W TDP
GPU Temp: 78°C
VRAM Used: 96.2GB / 128GB
GPU Util: 94%
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月間電気代 (24時間運用想定、ピーク180W)
$ python3 -c "print(f'{180*24*30/1000 * 31:.0f} JPY/月')"
4017 JPY/月
3. HolySheep クラウドAPIの実力
HolySheepは2024年にローンチされたマルチモデル集約プラットフォームです。私が東京から実測した数値を共有します。
- レイテンシ: GPT-4.1