【LocalLLM】Claude Codeの代わりになる？精度・同時人数・費用を検証

Claude CodeはAmazon BedrockやGoogle Cloudなどを通して、自社で契約したクラウドから使うこともできます。この場合、モデルとの通信先はAnthropicではなく、契約したクラウド事業者（AWSやGoogle Cloudなど）になります。この記事では、Anthropicのクラウドを直接使う場合で比較しています。 AIによるコーディング支援は、2つのコンポーネントでできています。文章を読んでレスポンスを考える「モデル」と、モデルの指示に従ってファイルを読み書きしたりコマンドを実行したりする「コーディングエージェント」です。Claude Codeはこの2つがセットになったサービスですが、LocalLLMではそれぞれを自分で選んで組み合わせます。今回はコーディングエージェントに無料のOpenCodeを、モデルにQwen3.5-122Bとgpt-oss-120bを使い

[toaruR]

クラウド含めて成長が早いので、常に検証・更新を求められるなら、そもそもその用途にローカルは向かないと思う（´－｀）あるいは、検証・更新の自動化

[rdlf]

これローカルで動かしていないのでLocalLLMじゃなくてオープンモデルは使えるかじゃないか？

[skifuyu]

巨大モデルとは言え試してるモデルがちょい古くないか

[misshiki]

B200 1枚でLocalLLMを検証。Qwen3.5-122Bは小規模修正で18回中17回成功。同時16人まで実用的と推定（OpenCode実測は8人まで）。常時レンタルは月約87万円。要約の誤りや運用負担も整理。

[strawberryhunter]

並列して使ったことないから、待たされないけど処理時間が伸びるという現象が意外過ぎるが、VRAMが余っていてGPUの計算がボトルネックだとvLLMの特性的にはそうなるか。

[noko_wt]

Claude Code使える環境だとあまり選択肢にはならないけど、データを絶対に外に出せない企業だとこれ以外選択肢がないとかはありそう

[nicht-sein]

これで元をとれるところはあるんだろうけど、少なさそう。人一人雇うよりもかかってるしなぁ

[otihateten3510]

エロトークしたいよなー俺もなー

[sangping]

せっかく時間借ができるのだから、常時借りる必要はないのでは。

[yarumato]

“Qwen3.5-122BをB200のVRAM 180GBに収めるため、量子化した127GB版を使用。B200をRunPodで借りてvLLMで動かす。5時間借りて39ドル（約5,900円）。処理時間はClaude Opus 5.5の2.6倍かかった。同時に16人までなら実用的に使える”

[uehaj]

「小さめのバグ修正や機能追加の課題」なんでそんなどうでもいいことで比較してるの？／コスト比較してないけど、86万÷16で月五万以上か