Скільки пам'яті потрібно Open WebUI?

Сам Open WebUI вкладається приблизно в 1 ГБ. Якщо він спілкується лише з віддаленими API, вистачить тарифу на 2 ГБ. Пам'ять потрібна для локальних моделей через Ollama: 4 ГБ для маленьких моделей на 3B, 6 ГБ і більше для моделей на 7–8B.

Чи можна запускати локальні моделі на VPS без GPU?

Так, але без завищених очікувань. Маленькі квантовані моделі відповідають на процесорі зі швидкістю кілька токенів на секунду. Для коротких задач і приватних експериментів нормально, для жвавого чату з довгими відповідями — ні.

Чи підійде NAT-тариф?

Так, через SSH-тунель на ваш персональний SSH-порт. Для публічної HTTPS-адреси, яку команда відкриє в браузері, потрібен тариф із виділеним IP.

Хто може створювати акаунти?

Перший зареєстрований акаунт стає адміністратором. Після цього переведіть нові реєстрації в режим очікування або вимкніть їх у налаштуваннях, інакше акаунт зможе завести будь-хто, хто знайде адресу.

Де зберігаються мої чати?

У томі Docker на вашому сервері. Третім особам ідуть лише промпти, які ви надсилаєте в підключений API моделі.

VPS для Open WebUI: приватний чат для LLM

Open WebUI на VPS як приватний чат для будь-якого OpenAI-сумісного API або локальних моделей Ollama: встановлення в Docker, безпечний доступ і ресурси.

У вас три різні провайдери моделей, і в кожного своє вікно чату, своя підписка й своя історія. Open WebUI збирає їх в один інтерфейс на вашому сервері: обираєте модель для кожної розмови, уся історія зберігається у вас, можна поділитися з командою й підключити локальні моделі, коли треба, щоб нічого не покидало машину.

Два способи використання

Як інтерфейс до API. Open WebUI підключається до будь-якого OpenAI-сумісного API — хмарних провайдерів, проксі LiteLLM чи вашого ендпоінта. Сервер при цьому майже не працює; маленького тарифу вистачить із запасом.

З локальними моделями. Ставите на той самий сервер Ollama й запускаєте відкриті моделі просто на ньому. Тепер обмеження — пам'ять, а інференс на процесорі повільний. Чесний компроміс: повна приватність, скромна швидкість.

Варіант	Тариф
Інтерфейс до API, для себе	Micro — 1 vCPU, 2 ГБ, $5/міс (SSH-тунель)
Інтерфейс до API, доступ команди через HTTPS	Micro-IP — 1 vCPU, 2 ГБ, $10/міс
Локальні моделі на 3B через Ollama	AI-Agent — 2 vCPU, 4 ГБ, $10/міс
Локальні моделі на 7–8B	Medium — 4 vCPU, 6 ГБ, $12/міс або тарифи Pro для більших моделей

Встановлення в Docker

На сервері зі встановленим Docker:

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

Прив'язка до 127.0.0.1 тримає сервіс поза публічним інтернетом, доки ви не вирішите, як його відкрити. Чати, користувачі й налаштування зберігаються в томі open-webui.

Безпечний доступ

SSH-тунель — працює на будь-якому тарифі, зокрема NAT:

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

Відкрийте http://localhost:3000. На NAT-тарифі використовуйте персональний SSH-порт.

HTTPS на своєму домені — для команди на тарифі з виділеним IP. Спрямуйте піддомен на сервер (інструкція) і проксуйте його через nginx із заголовками WebSocket:

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;
}

Потім виконайте certbot --nginx -d chat.example.com. Довгий таймаут читання важливий: повільні моделі стримлять відповідь хвилинами.

Перші кроки всередині

Зареєструйтеся одразу. Перший акаунт стає адміністратором. Не лишайте свіжу установку відкритою — її може забрати хтось інший.
Закрийте реєстрацію. Налаштування адміністратора → роль нових користувачів за замовчуванням «в очікуванні» або вимкнення реєстрації.
Додайте підключення. Налаштування → Підключення → вставте базову URL-адресу API і ключ. Моделі цього провайдера з'являться у виборі моделі.

Додаємо локальні моделі

Встановіть Ollama на хост (наша інструкція), завантажте маленьку модель і запустіть Open WebUI так, щоб він її бачив:

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

Том зберігає чати під час перезапуску. На процесорі чекайте кілька токенів на секунду — для конспектів і особистих нотаток нормально, для довгих текстів повільно. Для серйозного локального інференсу дивіться VPS для Ollama.

Що варто знати

Оновлення часті. docker pull ghcr.io/open-webui/open-webui:main, потім перестворіть контейнер. Спершу забекапте том.
Витрати на API — ваші. За замовчуванням Open WebUI не обмежує використання за користувачами; стежте за витратами, якщо ділитеся ним із командою.
Це чат, а не модель. Якість відповідей повністю залежить від моделі за ним.

Ліміти тарифів і апгрейд — у документації з тарифів.