本記事について
筆者は現在、ChatGPTとGeminiの有料プランを利用しています。便利ではあるのですが、さすがに2つ課金していると少々お高いです。しかも利用が分散しているので、消費トークンを考えるとおそらく元がとれていません。
どちらか（あるいは両方）のサブスクはやめて、API使用分だけの課金にすれば安上がりなのでは？と思い、試してみることにしました。その際のチャットUIとしてLobeChatを触ってみたので、クラウド版LobeChatを実際に使ってみた所感をまとめます。
読んだら分かること
- LobeChatの特徴、利用方式（クラウド版/セルフホスティング）
- クラウド版LobeChatの使い方、使用感
想定読者
- AIチャットのインターフェースに興味のある人
- 複数のLLMを横断的に使いたい人
APIを利用する場合、予期せぬ課金を防止するために予算アラートも設定しましょう
LobeChatとは
LobeChatは、AIチャットフレームワークの一つです。OSSであり、以下のようにGitHubで公開されています。
LobeChatの特徴
特徴としてマルチモデル＆マルチモーダルデータ対応や、プラグイン・カスタムAIエージェントによる拡張性の高さなどがあります。
機能面ではLibreChatと同等のようです。LibreChatの方がよく使われている気がしますが今回LobeChatを選択した理由は、日本語の情報がまだ少ない印象を受けたためです。せっかく試すならこちらにしようかなと
プラグインについては、LibreChatよりもLobeChatの方が多く用意されています。
使用方法
LobeChatはDockerでローカルPCにデプロイできますが、デスクトップアプリも利用可能なようです。また有償のクラウド版も提供されています。整理すると以下の利用パターンが選択できます。
- セルフホスティング
- クラウドプラットフォームへのデプロイ（Vercel, Zeabur, Sealos, Alibaba Cloud）
- ローカルPCへのデプロイ（Docker）
- デスクトップアプリの利用 (Windows, Mac, Linux)
- クラウド版
- 無償枠（500,000クレジット分）
- 有償プラン (Basic/Advanced/Pro)
基本的には無償で利用できますが、LLMの利用料金は自分で負担する必要があります。ただし、クラウド版の有償プランの料金にはLLMの利用料金が含まれます。各モデルの利用量は「クレジット」で管理され、無料枠として500,000クレジットが利用できます。
料金の最新情報は公式ページをご確認ください。
LobeChatを使ってみる
今回は一番簡単に試せそうだったクラウド版を無料枠で使ってみました。無料枠を利用するためにはサインアップが必要ですが、GoogleやGitHubのアカウントでサインアップできます。
チャット画面は以下です。主要なLLMの最新バージョンまで選択できることが分かります。
まずは以下のように質問を入力します。
- モデル：Gemini 3 Pro Preview
- プロンプト：
クラウド版やセルフホストなど、LobeChatの利用パターンを教えて
回答は折りたたんでおきますが、公式情報に基づいて分かりやすく回答してくれています。まとめの表も作成してくれました。（表の内容についてはファクトチェックしていないため、本文としては記載していません）
LobeChatの回答
はい、承知いたしました。
LobeChatの利用パターンは、大きく分けて**「公式Cloud版」**と**「セルフホスト」**の2種類があり、セルフホストの中にも複数の方法が存在します。それぞれの特徴、メリット・デメリットを解説します。
---
### 1. 公式Cloud版 (LobeChat Cloud)
LobeChatの開発チームが提供している、最も手軽に利用できる公式のクラウドサービスです。
* **利用方法:**
公式サイトにアクセスし、GoogleやGitHubアカウントでログインするだけですぐに利用を開始できます。
* **公式サイト:** [https://chat.lobehub.com/](https://chat.lobehub.com/)
* **メリット:**
* **手軽さ:** サーバーの準備や設定が一切不要。登録後すぐに使えます。
* **無料:** 基本的な機能は無料で利用できます。
* **最新機能:** 常に最新バージョンに自動でアップデートされます。
* **スマホ対応:** PWA（Progressive Web App）に対応しており、スマホのホーム画面に追加してアプリのように使えます。
* **デメリット・注意点:**
* **カスタマイズ不可:** ソースコードの変更や独自の機能追加はできません。
* **データ管理:** 会話データや設定はLobeChatのサーバーに保存されます（プライバシーポリシーを確認することをおすすめします）。
* **利用制限の可能性:** 将来的に、無料ユーザーには何らかの利用制限が設けられる可能性があります。
* **こんな方におすすめ:**
* 「まずはLobeChatがどんなものか試してみたい」という方
* 個人利用がメインで、難しい設定はしたくない方
* 常に最新の機能を使いたい方
---
### 2. セルフホスト (Self-Host)
自分自身で用意したサーバーやクラウドプラットフォームにLobeChatをデプロイ（設置）して利用する方法です。より高度な制御やカスタマイズが可能になります。
* **セルフホストを選択する理由:**
* **データプライバシー:** 会話履歴などのすべてのデータを自分の管理下にあるサーバーに保存できるため、セキュリティやプライバシーを重視する場合に最適です。
* **完全なカスタマイズ:** ソースコードを直接編集して、デザインの変更、独自機能の追加、社内システムとの連携などが可能です。
* **バージョン管理:** アップデートのタイミングを自分でコントロールできます。
* **利用制限なし:** 自分でリソースを管理するため、公式サービスのような利用制限はありません。
セルフホストには、主に以下の3つのデプロイ方法があります。
#### A) Vercel / Netlify などPaaSを利用したワンクリックデプロイ
最も手軽なセルフホストの方法です。
* **利用方法:**
LobeChatのGitHubリポジトリにある「Deploy」ボタンをクリックし、Vercelなどのアカウントと連携するだけで、自分だけのLobeChat環境が自動で構築されます。
* **メリット:**
* **簡単:** Dockerやサーバーの知識がほとんどなくても、数クリックでデプロイが完了します。
* **無料枠:** Vercelなどの無料プランの範囲内であれば、コストをかけずに運用できます。
* **自動デプロイ:** GitHubリポジトリを更新すると、変更が自動で反映されるCI/CD環境が整います。
* **デメリット:**
* PaaSプラットフォームの利用規約や制限（実行時間、スペックなど）に従う必要があります。
* **こんな方におすすめ:**
* 「セルフホストに挑戦したいが、サーバー管理は難しそう」と感じる方
* 無料で自分専用の環境を手に入れたい開発者
#### B) Dockerを利用したデプロイ
公式が最も推奨している、柔軟で安定したデプロイ方法です。
* **利用方法:**
Dockerがインストールされたサーバー（自宅サーバー、VPS、クラウドVMなど）で、`docker-compose.yml` ファイルを使ってコンテナを起動します。
* **メリット:**
* **環境の分離:** PCやサーバーの環境を汚さず、クリーンな状態でLobeChatを実行できます。
* **高いポータビリティ:** Dockerが動く環境ならどこでも同じようにデプロイできます。
* **管理が容易:** `docker-compose up -d` コマンド一つで起動、アップデートも比較的簡単です。
* **デメリット:**
* DockerおよびDocker Composeの基本的な知識が必要です。
* **こんな方におすすめ:**
* 本格的にLobeChatを運用したい開発者や企業
* オンプレミス環境や特定のクラウドサーバーで実行したい方
#### C) Node.js環境での手動インストール
開発やデバッグ目的で、ローカルマシンやサーバーに直接インストールする方法です。
* **利用方法:**
1. サーバーにNode.jsをインストールします。
2. `git clone`でソースコードをダウンロードします。
3. `npm install`で依存関係をインストールします。
4. `npm run build`と`npm run start`でアプリケーションを起動します。
* **メリット:**
* **最大限のコントロール:** LobeChatの動作を最も細かく制御でき、開発やデバッグに最適です。
* **デメリット:**
* **設定が複雑:** Node.jsのバージョン管理、プロセスマネージャー（PM2など）の設定、リバースプロキシの設定など、手動で行う作業が最も多いです。
* **メンテナンスの手間:** アップデートや依存関係の管理も手動で行う必要があります。
* **こんな方におすすめ:**
* LobeChatのコードを改変して開発したい方
* LobeChatの仕組みを深く理解したい方
---
### 利用パターンの比較表
| 項目 | 公式Cloud版 | セルフホスト (Vercel) | セルフホスト (Docker) |
| :--- | :---: | :---: | :---: |
| **手軽さ** | ◎ (最も簡単) | ○ (簡単) | △ (知識が必要) |
| **カスタマイズ性** | × (不可) | ◎ (可能) | ◎ (可能) |
| **データ管理** | △ (サービス依存) | ○ (自分の管理下) | ◎ (完全に自分の管理下) |
| **コスト** | ◎ (無料) | ○ (無料枠あり) | △ (サーバー代が必要) |
| **アップデート** | ◎ (自動) | ○ (半自動) | △ (手動) |
### まとめ
* **初めての方、手軽に試したい方** → **公式Cloud版**から始めるのがおすすめです。
* **データプライバシーが重要、または少しカスタマイズしたい方** → **セルフホスト (Vercel)** が簡単で良い選択肢です。
* **企業での利用や、本格的なカスタマイズ、オンプレミス環境で使いたい方** → **セルフホスト (Docker)** が最も堅牢で柔軟な方法です。
ご自身の目的や技術スキルに合わせて、最適な利用パターンを選んでみてください。
次に、テキストの内容から画像を生成してもらいます。
※ 上記の回答のあと、デスクトップ版についても追加調査するように指示しています
- モデル：Nano Banana Pro
- プロンプト：
この内容を図解した画像を生成して
すると、以下の画像を生成してくれました。いい感じですね。デスクトップ版とセルフホストを繋ぐ謎の矢印はありますが、いつもこれを削除するくらいの修正はしているので許容範囲です。
LobeChatを使ってみた感想
結論、チャットUIとしてLobeChatは申し分なかったです。一度入力したプロンプトの編集や再実行、チャット履歴の管理など、普段使っている機能はほぼ同じ使用感でした。当たり前ですがバックエンドで使うLLMは変わらないので、生成される回答や画像のクオリティは変わりません。
個人的には特に、以下の点が良かったです。
- 消費トークンが確認できる
- モデルの切り替え
- マルチデバイスで利用可能
強いて弱点をあげるとすれば、動きが少し重い気がするくらいですかね。GeminiもChatGPTも、それほど高度なカスタマイズをしていなかったので、代替のチャットとしてLobeChatで十分だと感じました。
👍消費トークンが確認できる
今回は無料クレジット内だったので豪快に使っていますが、サブスクからAPI利用に切り替えることによるコスト削減がLobeChatを利用する目的です。そのため消費トークンが気になるわけですが、出力のたびに利用したトークンや内訳を確認できて助かります。
LobeChatクラウド版の有償プランだと、クレジットで使用量が管理されますが、消費クレジットも同様に確認できます。有料ユーザーも安心ですね。ちなみにGemini 3,360 トークンで約 33,600 クレジットの消費でした。モデルの使い分けや出力トークンのコントロールなど、ちゃんと考えないと無料枠の 500,000 クレジットはすぐ使い切ってしまいそうですね💦
また、トータルの利用量もアカウント管理画面から確認できます。（表示上は「費用」となっていますが、無料枠内の利用なので請求されない想定です）
👍モデルの切り替え
一番の特徴として、やはり各社のサブスクでは実現できないマルチモデル対応があります。一つのセッションのなかでモデルが切り替えられるため、Geminiに回答させた内容をGPTにチェックさせるといった使い方ができます。
実際に、Nano Banana Proが生成した画像をGPT-5.2にチェックしてもらったりしました。
複数モデルのサブスクに課金している場合はコスト面だけでなく、シームレスにモデルを切り替えられる点もメリットですね。
👍マルチデバイスで利用可能
クラウド版の場合、ログインさえすれば別の端末から履歴を引き継げるため、AIとのやりとりを集約できます。Gemini,ChatGPTもスマホ/PC両方から使っているため、簡単にマルチデバイスで利用できる点もよかったです。
セルフホスティングの場合も、Vercelなどにデプロイしておけばそこまで手間取らずにスマホからアクセスできるのではないかと思います。セルフホスティングの際のマルチデバイス利用については、検証したら記事にしたいと思います。
▶︎投稿しました
セルフホスティングでもマルチデバイスからのアクセスが可能です。
まとめ
LobeChatクラウド版について無料枠の範囲で試してみました。消費トークンの可視化やマルチモデル切り替えなど嬉しい機能もあり、サブスクしているAIチャットの代替として十分実用的だと感じます。
次の〆日にサブスクからAPI利用に切り替えてみるので、実際に安くなったかについても記事にしたいと思います。同じようなお悩みの方の参考になりますと幸いです。
なお、ChatGPTとGeminiの使い分けについてはこの記事で触れています。