AIエージェントは実際どれくらいのVPSが要るか？サイジングガイド

「私のAIエージェントにどれくらいのサーバーが要る？」への正直な答えは：思うより少ない — 突然そうでなくなるまでは。 コツは、あなたのワークロードがその線のどちら側に座るかを知ること。だから当て推量の代わりに、各種のエージェントが実際に何を使うかを。

すべてを決める一つの質問

モデルはあなたのサーバーで動くのか、それともエージェントがAPI越しにモデルを呼ぶのか？

エージェントがホスト型LLMと話すなら（一般的なケース）、賢く高価な部分は誰か他人のハードウェアで起きます。あなたの箱はただオーケストレーションループを動かす：入力を取り、APIを呼び、結果をパースし、たぶんデータベースに当たり、繰り返す。それは軽い。本当に軽い — 1 GBの箱が汗もかかずにやります。

モデルをローカルで動かすなら、すべてが変わります：今やRAMはモデルの重みに支配され、取れるだけのコアが欲しくなります。ほとんどの人はこれを必要としません。必要な人はたいてい理由を正確に知っています（プライバシー、レート制限なし、オフライン）。それがあなたなら、ローカルLLMを自ホストする別のガイドを書きました。

ワークロードごとのサイジング

実数、行動に移せるたぐいの：

パターン：API裏付けのエージェントは小さい；ローカルモデルだけが重い。

CPUの箱はどこで止まるか

天井について率直に：私たちのプランは 6 GB RAMと6コア、CPUのみ — GPUなし で頭打ちです。それが上の表のすべてをカバーします、個人利用の7Bローカルモデルを含めて。カバーしないもの：13B以上のモデル、高スループットのローカル推論、あるいは本当にGPUが要る何でも。それがあなたのワークロードなら、CPU VPS — うちのも誰のも — は間違った道具で、デプロイした後より今知るほうが良いです。

APIを呼ぶ95%のエージェントには、このどれも問題ではありません。彼らは最小の箱で満足です。

実践的な経験則

• APIを呼ぶだけのエージェント？ 1 GB / 2コアから始める。後でサイズを変えられます。
• スクレイピングやデータ保存？ 2 GBと大きめのディスク。
• 複数エージェント、または小さなローカルモデルを動かす？ 4〜6 GBと4以上のコア。
• GPUが要る？ 別カテゴリ — CPUに無理やり押し込まないこと。

不安から過剰配備しないこと。エージェントは本質的に軽量；小さすぎる箱のコストは一度のサイズ変更、大きすぎる箱のコストは毎月遊ぶRAMに払うこと。

サイズを選んだら、エージェントが MCP で箱を自分で借りられますし、サイトで1分で注文もできます。どちらでも、小さく始めましょう — ほぼ確実に、期待より少なくて済みます。

VPS に必要な RAM はどれくらい？用途別の実測値 →