私はHolySheep AIのバックエンドエンジニアとして、過去6か月間、社内の音声書き起こしパイプラインを「自宅GPU上のself-hosted Faster-Whisper」と「HolySheepリレー経由のクラウドWhisper」の両方で並行運用してきました。本記事では、2026年1月時点での実機ベンチマーク結果と、月間1,000時間処理した際の総所有コスト（TCO）を公開します。
評価軸と検証方法
今回の比較では、以下の5軸で両者をスコアリングしました。各軸は10点満点、合計50点満点で評価します。
- 遅延（レイテンシ）：音声1分あたりの推論完了時間（p50/p95）
- 成功率：24時間連続運転時のHTTP 200応答率
- 決済のしやすさ：海外カード不要か、入金〜利用開始までのリードタイム
- モデル対応：Whisper以外の音声モデルへの拡張性
- 管理画面UX：使用量可視化、APIキー発行、請求アラートの有無
検証環境
検証は2025年12月〜2026年1月の2か月間、以下の構成で実施しました。
- self-hosted：RTX 4090（24GB）レンタル、faster-whisper 1.0.1 + large-v3、ctranslate2 4.0、CUDA 12.4
- HolySheep relay：OpenAI互換エンドポイント
https://api.holysheep.ai/v1/audio/transcriptions、model:whisper-1 - 入力音声：日本語会議録音（Common Voice 11.0日本語サブセット、合計480分）+ 英語ポッドキャスト（合計320分）
- 計測ツール：vegeta（負荷生成）、Prometheus + Grafana（成功率・レイテンシ可視化）
コスト比較（1,000時間/月処理した場合）
| 項目 | Self-host (RTX 4090
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