Hur mycket RAM behöver Open WebUI?

Open WebUI i sig körs med ungefär 1 GB. Om det bara pratar med fjärr-API:er räcker en plan med 2 GB. Det är lokala modeller via Ollama som kräver minne — 4 GB för små 3B-modeller, 6 GB eller mer för 7–8B-modeller.

Kan jag köra lokala modeller på en VPS utan GPU?

Ja, med realistiska förväntningar. Små kvantiserade modeller svarar på CPU med några tokens per sekund. Det fungerar för korta uppgifter och privata experiment, inte för en kvick chatt med långa svar.

Kan jag använda det på en NAT-plan?

Ja, via en SSH-tunnel på din personliga SSH-port. För en publik HTTPS-adress som ditt team öppnar i en webbläsare behöver du en plan med dedikerad IP.

Vem kan skapa konton?

Det första registrerade kontot blir administratör. Sätt därefter nya registreringar som väntande eller stäng av dem i administratörsinställningarna, annars kan vem som helst som hittar URL:en skapa ett konto.

Var lagras mina konversationer?

I en Docker-volym på din server. Inget skickas till tredje part, utom de prompter du skickar till det modell-API du har anslutit.

VPS för Open WebUI: ett privat chattgränssnitt för LLM

Kör Open WebUI på en VPS som privat chattgränssnitt för valfritt OpenAI-kompatibelt API eller lokala Ollama-modeller: Docker, säker åtkomst och dimensionering.

Du använder tre olika modellleverantörer, var och en med eget chattfönster, eget abonnemang och egen historik. Open WebUI samlar dem bakom ett gränssnitt som du själv hostar: välj modell per konversation, behåll all historik på din server, dela den med teamet och koppla in lokala modeller när inget ska lämna maskinen.

Två sätt att köra det

Som gränssnitt för API:er. Open WebUI ansluter till valfritt OpenAI-kompatibelt API — hostade leverantörer, en LiteLLM-proxy eller din egen endpoint. Servern gör nästan ingenting; en liten plan räcker gott.

Med lokala modeller. Lägg till Ollama på samma server och kör modeller med öppna vikter lokalt. Nu är RAM begränsningen, och inferens på CPU är långsam. Den ärliga avvägningen: total integritet, måttlig hastighet.

Uppsättning	Plan
API-gränssnitt, personligt bruk	Micro — 1 vCPU, 2 GB, $5/mån (SSH-tunnel)
API-gränssnitt, teamåtkomst via HTTPS	Micro-IP — 1 vCPU, 2 GB, $10/mån
Lokala 3B-modeller via Ollama	AI-Agent — 2 vCPU, 4 GB, $10/mån
Lokala 7–8B-modeller	Medium — 4 vCPU, 6 GB, $12/mån, eller Pro-planer för större

Installation med Docker

På en server med Docker installerat:

docker run -d --name open-webui --restart always \
  -p 127.0.0.1:3000:8080 \
  -v open-webui:/app/backend/data \
  ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Bindningen till 127.0.0.1 håller det borta från det publika internet tills du bestämmer hur det ska exponeras. Chattar, användare och inställningar lever i volymen open-webui.

Säker åtkomst

SSH-tunnel — fungerar på alla planer, även NAT:

ssh -p 22 -N -L 3000:127.0.0.1:3000 you@203.0.113.10

Öppna http://localhost:3000. På en NAT-plan använder du din personliga SSH-port.

HTTPS på din domän — för ett team på en plan med dedikerad IP. Peka en subdomän mot servern (guide) och proxya den med nginx, inklusive WebSocket-headers:

location / {
    proxy_pass http://127.0.0.1:3000;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
    proxy_set_header Connection upgrade;
    proxy_read_timeout 300s;
}

Kör sedan certbot --nginx -d chat.example.com. Den långa läs-timeouten spelar roll: långsamma modeller strömmar svar i flera minuter.

Första stegen inuti

Registrera dig direkt. Det första kontot blir administratör. Lämna inte en nyinstallation publik — någon annan kan ta den.
Stäng registreringen. Administratörsinställningar → sätt standardrollen för nya användare till väntande, eller stäng av registrering.
Lägg till en anslutning. Inställningar → Anslutningar → klistra in API:ets bas-URL och en nyckel. Modellerna från den leverantören dyker upp i modellväljaren.

Lägga till lokala modeller

Installera Ollama på värden (vår guide), hämta en liten modell och starta Open WebUI så att det når den:

ollama pull llama3.2:3b
docker rm -f open-webui
docker run -d --name open-webui --restart always \
  -p 127.0.0.1:3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway \
  -e OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434 \
  -v open-webui:/app/backend/data ghcr.io/open-webui/open-webui:main

Volymen behåller dina chattar vid omstarten. Räkna med några tokens per sekund på CPU — bra för sammanfattningar och privata anteckningar, långsamt för långa texter. För tyngre lokal inferens, se VPS för Ollama.

Värt att veta

Uppdateringar kommer ofta. docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main, och återskapa sedan containern. Säkerhetskopiera volymen först.
API-kostnaderna är dina. Open WebUI begränsar som standard inte användningen per användare; håll koll på utgifterna om du delar det med ett team.
Det är en chattapp, inte en modell. Svarens kvalitet beror helt på modellen bakom.

Planernas gränser och uppgraderingar finns i dokumentationen om planer.