ローカル LLM ベンチマーク Mac M5 32GBはどんな本?本文から学ぶ4つのポイント

1. **API 利用**(Claude / OpenAI / Gemini) 2. **ローカル LLM**(Ollama / LM Studio / MLX)
この本で整理できること

API とローカル LLM の比較
この章では「API とローカル LLM の比較」を、実際に確認できる小さな手順へ分けます。最初から全部を変えず、対象と確認方法を一つずつ決めます。
ローカル LLM を使う 5 つの理由
ローカル LLM なら **CPU / GPU の限界まで** 連続実行できる。1 日 10,000 リクエストでも問題なし。
- 理由 1: コスト削減
- 理由 2: プライバシー
- 理由 3: 無制限実行
API を使うべきケース
ローカル LLM でコーディング補助は **品質が劣る**(私の体感では Claude Sonnet の 50 〜 70%)。
- ケース 1: 最高品質が必要
- ケース 2: コーディング
- ケース 3: 1 日数件の少量利用
「**完全ローカル化**」を目指すべきか
私は **API : ローカル = 30% : 70%** の比率で運用している。これがコストと品質のスイートスポット。
よくある質問
『ローカル LLM ベンチマーク Mac M5 32GB』はどんな人向けですか?
Ollama / LM Studio / MLX で 12 モデルを実測に関心があり、読むだけでなく一つずつ試したい人向けです。
最初から順番に全部取り組む必要がありますか?
いいえ。現在の悩みに近い章を一つ選び、確認項目を少数で試してから次へ進めます。