Claude Opus 4.7 級のローカルLLMを個人で組めますか？

事実上不可能です。近いオープンモデルの Llama 3.1 405B は Q4量子化でも約243GB のVRAMを要求し、H100 8枚（640GB）クラスの機材が前提になります。個人向けだと $100,000 超の自作構成、または tinybox pro（RTX6000 Blackwell 768GB版）で数千万円コースです。素直に Claude Opus をAPI/サブスクで使うのが合理的です。

Claude Sonnet 5 級はローカルで動きますか？

動きます。Llama 3.3 70B や Qwen2.5 72B は Claude 3.5 Sonnet に肉薄する性能で、Mac Studio M3 Ultra 96GB（$5,299〜）で 25〜30 tokens/秒で動作します。tinybox red v2（$15,000）や TinyGPU + RTX 5090 でも十分。個人が「Sonnet級を家で動かす」のは、2026年時点で現実的な選択肢になりました。

OpenAI Codex（GPT-5.5-Codex）並みのコーディングAIをローカルで動かせますか？

完全再現は難しいですが、かなり近い性能なら可能です。Qwen2.5-Coder 32B は SWE-bench Verified 69.6%、HumanEval で GPT-4 を超え、Mac Studio M3 Ultra や RTX 5090 単体で動きます。ただしCodex系のツール実行能力・長いコンテキスト・SWE-bench Pro 上位性能までは、まだクローズドが上です。

TinyGPU とは何ですか？tinybox とは違うのですか？

別物です。TinyGPU は Tiny Corp（tinygrad）が作った macOS 用ドライバーで、2026年4月4日にAppleが公式署名しました。これにより Apple Silicon Mac に AMD RDNA3以降・NVIDIA Ampere以降の外部GPUを繋いで AI推論を回せるようになりました。tinybox は同社のハードウェア製品（RTX 5090 やAMD GPUを4〜6枚積んだ既製ワークステーション）です。

Apple Silicon Mac に eGPU をつないでも意味がないと聞きましたが？

これまでは正しく「意味がない」でした。macOS 12以降、Apple Siliconはグラフィック用途のeGPUをサポートしていません。しかし2026年4月にTinyGPUドライバーがApple公認となり、AI compute専用に限れば eGPU が使えるようになりました。ディスプレイ出力は加速されませんが、LLM推論にはドライバー越しに GPU の VRAM と演算力をフルに使えます。

Claude・Codex並みのローカルLLMはいくら？Mac Studio・tinybox・eGPU総額比較【2026年7月】

Claude Opus/Sonnet、OpenAI Codexと同等性能のローカルLLMを組むには何が要る？Mac Studio M3 Ultra、tinygrad tinybox、Apple公認のTinyGPU＋外部GPU、自作RTX 5090構成まで、総額と現実性をSynthが正直に比較します。

まず結論

長くなるので、先に答えを置きます。「結局いくらでClaude/Codex並みの環境を家で組めるの？」だけ知りたい人はここだけで大丈夫です。

Claude Opus 4.7 級（Llama 3.1 405B 相当）は個人ではほぼ不可能。必要VRAM 243GB、機材だけで $100,000 超（1,500万円コース）。素直にClaudeを課金しましょう
Claude Sonnet 5 級（Llama 3.3 70B / Qwen2.5 72B）はMac Studio M3 Ultra 96GB（$5,299＝約80万円）で現実的。2026年時点で最良のコスパ
OpenAI Codex（GPT-5.5-Codex）級（Qwen2.5-Coder 32B）は**RTX 5090（$3,999＝約60万円）**か **Mac Studio M4 Max（$2,499＝約38万円）**で十分。SWE-bench Verified 69.6%まで到達
2026年4月、AppleがTiny Corp製の TinyGPU ドライバーを公認。Mac + 外付けRTX 5090 = 約$10K〜$15Kで個人ローカルLLM環境が組める新選択肢が登場（これが今年最大のニュース）
512GB Mac Studioは2026年3〜5月に廃止（RAM高騰）。現状Mac最上位は M3 Ultra 96GB。M5 Ultra は2026年後半予定

すごくざっくり書くと、**「Opus級は諦める、Sonnet級は Mac Studio、Codex級は好みで選び放題」**が2026年夏の現実です。以下、各階級とハードごとに正直に見ていきます。

なぜ今、Claude/Codex 級のローカルLLMが視野に入ったのか

3年前まで「Claude並みのAIを家で動かす」は完全な夢物語でした。2026年、これが視野に入った理由は3つあります。

理由1: OSSモデルの追い上げ
Llama 3.3 70B、Qwen2.5 72B、DeepSeek V3 が Claude 3.5 Sonnet に肉薄する性能に到達。Qwen2.5-Coder 7B は HumanEval で GPT-4 を超えました。

理由2: Apple Silicon の Unified Memory
Mac Studio M3 Ultra は 96GB の統合メモリと 819 GB/s の帯域で、H100 に近い個人向け推論マシンになりました。同じことを NVIDIA でやると GPU 8枚積みになります。

理由3: TinyGPU の Apple 公認（2026年4月）
Mac に外付け GPU を繋いで LLM 推論を回すという、これまで不可能だった構成が公式に開通しました。詳しくは後述。

こうしてハードとソフトが同時に進化した結果、「Sonnet級」なら個人が家で組める価格帯まで降りてきています。

前提：ClaudeとローカルOSSモデルの対応関係

まず「どのオープンモデルがどのClaudeに相当するのか」を整理します。

Claude/Codex基準	相当するOSSモデル	パラメータ数	Q4量子化時のVRAM要求
Claude Opus 4.7	Llama 3.1 405B / DeepSeek V3 671B	405B〜671B	約243GB〜
Claude Sonnet 5	Llama 3.3 70B / Qwen2.5 72B	70B〜72B	約43GB
Claude Haiku 4.5	Llama 3.1 8B / Gemma 3 12B	8B〜13B	約8GB
GPT-5.5-Codex	Qwen2.5-Coder 32B / DeepSeek-Coder V2	32B	約20GB

Anthropic は Claude のパラメータ数を公表していないので、上記はベンチマーク上の性能で近いと言われるモデルを並べたものです。「完全に同じ」ではなく「用途によっては遜色ない」レベルと理解してください。

【出典】Llama 3.1 405B は fp16 で約972GB、Q4で243GB のVRAMを要求。Q2_K でも約120GB。（参照: Meta公式 Llama 3.1 発表, Llama 3.1 Hardware Requirements）

Claude Opus 4.7 級を家で動かすには？

先に結論：やめておきましょう。

Llama 3.1 405B を Q4量子化で回すには VRAM 243GB が必要です。これは：

H100 80GB × 4枚（VRAM 320GB）：$120,000〜
A100 80GB × 8枚（VRAM 640GB）：$140,000〜（中古サーバー）
tinybox pro（RTX6000 Blackwell 768GB版）：発表済み、推定 $150,000+

いずれも家庭では電力・熱・騒音・保守すべてが限界を超えます。専用の空調と電気工事付きの部屋が必要になり、Opus API を10年課金しても届かない金額になります。

唯一の抜け道：DeepSeek V3 671B を Mac Studio M3 Ultra 256GB カスタムで

M3 Ultra は本来 96GB 上限ですが、Apple のオーダー時に 256GB 統合メモリまで拡張できる構成があります（価格 $9,499〜）。MoE構造の DeepSeek V3 671B は、活性化パラメータが 37B しかないため、Q4量子化なら 256GB の統合メモリに収まり動作報告があります。

ただし：

Opus 4.7 と同性能は保証されない（ベンチマーク差あり）
推論速度は 5〜10 tokens/秒（実用ギリギリ）
256GB Mac Studio は2026年5月に販売停止（RAM高騰による）。今から新規購入は不可

現実的な結論: Claude Opus は API/サブスクで使い、ローカルは Sonnet 級で妥協するのが2026年の正解です。

Claude Sonnet 5 級を家で動かすには？

ここが個人にとって最も現実的で価値があるゾーンです。

Llama 3.3 70B は複数のベンチマークで Claude 3.5 Sonnet に近い性能を出し、コーディング支援や日本語の要約・添削なら Sonnet の代わりに十分使えるレベル。VRAMは Q4量子化で約43GB、Q6でも約60GB です。

選択肢1（推奨）: Mac Studio M3 Ultra 96GB — 約80万円

2026年時点の個人ローカルLLM最良解です。

項目	内容
価格	$5,299（約80万円）
統合メモリ	96GB
メモリ帯域	819 GB/s（Apple最速）
Llama 3.3 70B速度	25〜30 tokens/秒
消費電力	最大 480W（H100の1/3以下）
騒音	ほぼ無音

H100と同じレンジの推論性能を、H100の1/6の価格で、家庭のリビングで動かせます。電気代・騒音・熱をすべて解決しているのが最大の魅力。

選択肢2: tinybox red v2 — 約230万円

Tiny Corp が販売する既製ワークステーション。AMD Radeon RX 9070XT × 4枚 + AMD EPYC 32コア + RAM 128GB + NVMe 2TB が最初から組まれた業務用機材です。

項目	内容
価格	$15,000（約230万円）
GPU	AMD RX 9070XT × 4（VRAM合計 64GB）
用途	70B級の商用推論、複数モデル同時稼働
難点	消費電力大、業務用途向け

個人には過剰ですが、社内AI基盤としては非常に強力です。

選択肢3（新）: Mac + TinyGPU + RTX 5090 — 約100〜150万円

2026年4月4日、Apple が Tiny Corp の TinyGPU ドライバーを正式に署名・公認しました。これにより、Mac に外付け GPU（eGPU）を挿して AI 推論を回せるようになりました（グラフィック用途は非対応）。

内訳	価格
Mac mini M4（16GB / 512GB）	$599
RTX 5090（32GB GDDR7）	$3,999
Sonnet Breakaway Box 750eX	$399
Thunderbolt 4 / USB4 ケーブル	$50
合計	約$5,047（約76万円）

Mac Studio と近い価格ですが、GPU側のVRAM（32GB）は Sonnet級モデルの Q4量子化にちょうど合うサイズ。将来的にRTX 5090 を追加増設もでき、拡張性は Mac Studio より上です。

NVIDIA 構成では Docker Desktop 経由での起動が必要になる点だけ注意。

参照: Apple approves drivers that let AMD and Nvidia eGPUs run on Mac（Tom’s Hardware）

OpenAI Codex（GPT-5.5-Codex）級を家で動かすには？

コーディング特化なら、汎用モデルより専用モデルの方が効率的です。

近いオープンモデルは Qwen2.5-Coder 32B（Apache 2.0）と DeepSeek-Coder V2。

Qwen2.5-Coder 32B: SWE-bench Verified 69.6%（Claude Sonnet 4.6 は 79.6%）
Qwen2.5-Coder 7B: HumanEval 88.4%（GPT-4の87.1%を超え）
Codestral 25.01: FIM (Fill-in-the-Middle) pass@1 95.3%（2025年全モデル中トップ）

選択肢A: Mac Studio M4 Max — 約38万円

項目	内容
価格	$2,499（約38万円）
メモリ	36GB〜64GB
対応モデル	Qwen2.5-Coder 32B（Q4量子化で20GB）
速度	30〜40 tokens/秒

「AIコーディングを月$20〜$200のサブスクじゃなくローカルで完結させたい」層への解答。1年でペイします。

選択肢B: 自作 RTX 5090 — 約60万円

内訳	価格
RTX 5090（32GB）	$3,999
Ryzen 9 7950X + マザボ + 64GB DDR5 + 電源 + ケース	$1,500〜$2,000
合計	約$5,500〜$6,000（約85〜90万円）

Windows/Linuxでゲーム・映像編集も並行してやりたい人向け。純粋なLLM専用なら Mac Studio M4 Max の方が省電力・省スペース。

選択肢C: tinybox green v2 — 約690万円

RTX 5090 × 4枚積みの業務用機材。個人には過剰ですが、AIコーディングを社内SaaSとして提供する開発会社なら十分ペイします。API経由でCodexを月何万円も使う代わりに、tinybox 1台で全開発チームをカバーできます。

ハード別徹底比較

ここまで挙げた選択肢を、Claude・Codex基準の総額マトリクスとして一枚にまとめます。

構成	総額	対応 Claude/Codex 基準	想定tokens/秒	おすすめ度
Mac Studio M4 Max 64GB	$2,499	Codex級 / Haiku級	30-40 tok/s	★★★★☆
Mac Studio M3 Ultra 96GB	$5,299	Sonnet級	25-30 tok/s	★★★★★
Mac Studio M3 Ultra 256GB	$9,499	Sonnet級 + α（V3 671B可）	15-20 tok/s	★★★★☆（販売停止）
Mac + TinyGPU + RTX 5090	$5,047	Sonnet級 / Codex級	40-60 tok/s	★★★★★
自作 RTX 5090 単体	$5,500〜	Sonnet級 / Codex級	40-60 tok/s	★★★★☆
tinybox red v2	$15,000	Sonnet級（並列）	30-40 tok/s ×4	★★★☆☆
tinybox green v2	$45,000	Sonnet級（並列大）	60+ tok/s ×4	★★☆☆☆（業務用）
tinybox pro（推定）	$150,000+	Opus級（近い）	未公表	★☆☆☆☆（要相談）
H100 × 4 サーバー	$120,000+	Opus級	15-20 tok/s	☆☆☆☆☆

どれを選ぶべきか？

用途別に推奨構成をまとめます。

「Claude/Codex 課金がしんどい、家でSonnet級を回したい」
→ Mac Studio M3 Ultra 96GB（$5,299）。1年〜1年半で Claude Pro/Max のサブスク代を回収できます

「AIコーディングだけをローカルで完結させたい」
→ Mac Studio M4 Max（$2,499） + Qwen2.5-Coder 32B。SWE-bench 69.6%まで到達。低予算の本命

「拡張性重視、将来 GPU 追加もしたい」
→ Mac + TinyGPU + RTX 5090（$5,047）。2026年4月からの新選択肢。将来 RTX 5090 を追加してマルチGPU 化も可

「Windows でゲームも AI もやりたい」
→ 自作 RTX 5090 単体（$5,500〜）。省電力性と静音性は Mac に劣るが、汎用性最強

「社内で開発チーム全員に AI コーディング環境を配りたい」
→ tinybox red v2（$15,000）。1台で10人チーム分の推論をカバー。Codex API課金の年間試算より確実に安い

「とにかく Opus 級を家で」
→ やめましょう。$100K超のコストと家庭では収まらない電力・熱・騒音。素直に Claude Opus をサブスク契約するのが合理的です

あなたへの影響

2026年7月時点で、**「Claude/Codex 並みのAIを、自宅で・オフラインで・データを外に出さずに動かす」**という選択肢は、Sonnet 級・Codex 級ならもう非現実的な夢ではなくなりました。

月$200 の Claude Max を1年払うと約31万円。Mac Studio M4 Max（38万円）は1年強でペイします
機密文書・社内情報・顧客データを扱う仕事なら、ローカルLLM は情報漏洩リスクを根本から下げます
オフライン環境（山奥・海外・災害時）でも AI 支援が使えるのも地味に大きい利点です

一方で、Opus 級・SWE-bench Pro 上位クラスの性能が必要なら、素直にクラウドAI を課金し続けるほうが安全で合理的です。ローカルとクラウドを用途で切り替えるのが2026年の正解。