llama.cpp
llama.cpp は他のほぼすべてのローカルツールが包んでいるC++エンジンです。Pythonは不要で、依存はコンパイラ(またはリリースバイナリ)だけ。`llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF` がポート8080でOpenAIを話します。
llama.cpp は他のほぼすべてのローカルツールが包んでいるC++エンジンです。Pythonは不要で、依存はコンパイラ(またはリリースバイナリ)だけ。`llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF` がポート8080でOpenAIを話します。
コンテキストは起動時の -c で指定。CPU、Metal、CUDA、ROCm に対応。金属に寄り添いたいとき、あるいはOllamaやLM Studioの「モデルの周りのアプリ」が厚すぎると感じたときに使いましょう。
- 最大コンテキスト
- Set with -c at launch
- 無料プラン
- 無制限・プライベート
- 条件
- 不要 — アカウントなし
エンドポイント
ベースURL
http://localhost:8080/v1レート制限
None — it is your machine- OpenAI互換
- テキスト
コード例
npm install openaiimport OpenAI from 'openai'
const client = new OpenAI({
baseURL: 'http://localhost:8080/v1',
apiKey: 'not-needed'
})
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-oss-120b',
messages: [{ role: 'user', content: 'Explain closures in one paragraph.' }]
})
console.log(response.choices[0].message.content)pip install openaifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://localhost:8080/v1",
api_key="not-needed",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-oss-120b",
messages=[{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}],
)
print(response.choices[0].message.content)curl http://localhost:8080/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-oss-120b",
"messages": [{"role": "user", "content": "Explain closures in one paragraph."}]
}'知っておくべきこと
- まずサーバーを起動:`llama-server -hf ggml-org/gpt-oss-120b-GGUF`。
無料で利用できるモデル2
- Llama 3.3 70B
llama-3.3-70b - Qwen 3
qwen3