適切なAnythingLLM代替製品は、Desktop、セルフホストDocker、Cloudという3つのエディションのどれから移行するかによって異なります。それぞれ異なる理由で問題が起きるためです。複数ユーザーによるドキュメントチャットの同等な置き換えとして最も近いのはOpen WebUIとLibreChatです。検索品質が不満ならRAGFlow、コネクター駆動の社内検索ならOnyx、ローカルのチャットウィンドウだけを使いたかったユーザーにはLM StudioとJanが適しています。
ブランド名を並べた一覧で省略されているのは、移行にかかる費用です。AnythingLLMはチャット履歴しかエクスポートせず、このページの代替製品にもそのためのインポーターを文書化しているものはありません。また、移行元のツールは問題を抱えているわけではありません。Mintplex-Labs/anything-llmはMITで、アーカイブされておらず、デフォルトブランチには直近では2026年9月17日のコミットがあり、v1.16.1は2026年8月27日に公開されています（GitHub API、2026年9月21日に再確認）。そのため、適切に進める時間はあります。
人々が移行する理由と、移行元のエディション
主な理由の大半は4つの不満で説明でき、それぞれ一般的な欠陥ではなく、特定のエディションに関して文書化された特性です。
| 不満 | 文書化されている内容 | 該当するエディション |
|---|---|---|
| 「エージェントが実行されない」 | ホスト型クラウドは、どの階層でもカスタムエージェントにもMCPにも対応していません。ドキュメントでは、そのユーザーにDesktopまたはセルフホストを案内しています | Cloudのみ |
| 「チームと共有できない」 | マルチユーザー対応、ユーザー管理、ワークスペースアクセス管理、埋め込み可能なウィジェット、パスワード保護、ホワイトラベリング、ブラウザからアクセスできるUIはすべてDockerのみとされています。Desktopのネットワーク切り替えではAPIが0.0.0.0で公開されますが、ドキュメントでは、その前段にアカウントも認証もないと警告しています | Desktop |
| 「大きなドキュメントでインスタンスが停止する」 | 組み込みのクラウド埋め込みモデルは「5,000ページのPDFを埋め込もうとしても止めませんが、インスタンスはクラッシュします」。測定単位はファイルサイズではなく語数です | Cloud |
| 「ホスティング料金にモデルが含まれていない」 | Basicは月額$50、Proは月額$99、Enterpriseは「お問い合わせ」です。Basic階層には「Just bring an LLM API Key」と記載されており、ホスト型インスタンスには組み込みモデルがないためです | Cloud |
2026年9月19日に、クラウドの制限ページ、Desktopの概要、料金ページを確認しました。比較する前に、名称に関する注意点が2つあります。AnythingLLM独自の各画面では階層名が一致していません。料金ページではBasicとPro、ドキュメントではStarterとProfessionalと記載され、両者を対応付ける説明はありません。そのため、アカウントがどちらに属するか確認してください。また、「Pro」は無関係な2つの製品を指します。月額$99のCloud Proと、Desktop v1.15.0以降用のライセンスキーであるAnythingLLM Desktop Proです。Desktop Proのページには機能の説明はありますが料金は記載されておらず、anythingllm.com/proは404を返します。そのため、その名称に付された数値は別の場所に由来します。Cloud BasicまたはProについて、シート数、ストレージ容量、利用量の上限も公開されていません。
その一覧にないものにも注意してください。モデル自体の費用です。セルフホストのどのツールに切り替えても、その請求はなくなりません。いずれもキーを用意することを前提としているためです。ただし、同一ではありません。これらの製品では検索のデフォルト設定が異なり、各質問にどれだけのコンテキストを含めるかも異なります。
どの代替製品がどの用途に適しているか
| 代替ツール | 次の場合に選択 | ライセンスと状態 | 掲載価格 |
|---|---|---|---|
| Open WebUI | ブラウザUIと多数のユーザーを備えたAnythingLLM Dockerの体験を、再設定を最小限にして使いたい | GitHubの表示はNOASSERTIONです。プロジェクトはv0.6.6以降をOSIオープンソースではないとしています。v0.11.3、アーカイブされていません | ブランディングを維持する標準利用は無料。エンタープライズライセンスは見積もりのみ |
| LibreChat | 複数ユーザーのチャットが必要で、別のRAGサービスの設定に対応できる | MIT。ClickHouseによる買収後も維持されています。稼働中で、すべてのリリースにプレリリースのフラグが付いています | 料金ページは存在しません（404） |
| Onyx（旧称Danswer） | 用途はアップロードしたファイルとのチャットではなく、社内システム全体の検索 | 分割：eeディレクトリ外はMIT Expat、内部はエンタープライズライセンス。v4.7.7 | Cloud Businessはユーザー1人あたり月額$20、年払い。Enterpriseは見積もり |
| RAGFlow | 実際の不満は検索品質、つまり解析、チャンク分割、引用 | Apache-2.0、v0.27.2、アーカイブされていません | セルフホストは無料。Cloud：$0、月額$29（$59からの取り消し線表示）、月額$129（$259から） |
| Dify | チャットウィンドウではなく、アプリケーションとワークフローを構築したかった | 変更版Apache 2.0。追加条件は2つ：書面による許可なしのマルチテナント運用不可、フロントエンドのロゴまたは著作権表示の削除不可 | サンドボックスは無料。ワークスペースあたり年間$590および$1,590で、シートあたりではありません |
| LM Studio | ローカルのDesktopのみ。サーバー側は必要なかった | クローズドソース、稼働中 | 2025年7月8日以降、個人利用および業務利用は無料 |
| Jan | ローカルのDesktopだが、ソースコードを求めている | LICENSEファイル（Menlo Research）によればApache 2.0。GitHubのバッジはNOASSERTION | 無料 |
| Msty Studio | 洗練された使い勝手に料金を支払ってもよく、ソースへのアクセスは必要ない | サイトにライセンスは公開されていません。msty.appは現在msty.aiにリダイレクトされます | 無料階層。Aurumはユーザーあたり年額$149、Aurum Lifetimeはユーザーあたり$349 |
料金とリポジトリのメタデータは、2026年9月19日に、Open WebUIのエンタープライズページ、librechat.ai、onyx.app/pricing、ragflow.io、dify.ai/pricing、LM Studioのライセンス記事、msty.ai/pricing、およびGitHub APIと照合しました。注意点は3つあります。RAGFlowの$29と$129は、それぞれ元の価格$59と$259に取り消し線を付けて表示されているプロモーション価格で、終了日は示されていません。また、1「クレジット」で何が購入できるかもページには定義されていません。ライセンスページとリポジトリのLICENSEに明記されたOpen WebUIのブランディング条項は、最も見落とされやすい点です。ブランディングをそのまま維持することが無料で利用する方法であり、削除または変更が許可されるのは、その導入環境のエンドユーザー数が任意の連続する30日間において50人以下である場合、著作権者から具体的な事前の書面許可を得ている場合、またはエンタープライズライセンスの下である場合に限られます。さらに、Onyxは同名の製品や企業が多く、非常に紛らわしい名称です。Onyxの料金を提供できるのはonyx.appだけです。ドメインなしで検索すると、macOSメンテナンスユーティリティ、印刷用RIPベンダー、その他複数の企業が表示されます。
古い記事の説明とは異なる4つのプロジェクト
代替製品の一覧は、掲載された製品より速く陳腐化します。これら4つは現在も広く推奨されていますが、2026年9月19日に確認した現在の状態を把握せずに候補に入れるべきではありません。
| プロジェクト | 現在の状態 | 代わりに移行する先 |
|---|---|---|
| Verba（Weaviate） | GitHubでアーカイブ済み、BSD-3-Clause、最終プッシュは2026年6月8日 | 現在の選択肢ではありません。RAGFlowが同じ検索優先の領域をカバーします |
| Khoj | Khoj Cloudは2026年4月15日に非推奨となり、現在app.khoj.devはユーザーをセルフホスティングへ案内しています。AGPL-3.0のリポジトリは公開されており、最終プッシュは2026年8月2日、最新リリースは2026年3月の2.0.0-beta.28です | 残された唯一の方法はセルフホスティングです。見つかったKhojのサブスクリプション料金はすべて古い情報です |
| GPT4All | アーカイブされておらず、非推奨の通知もありませんが、最新リリースは2025年2月25日のv3.10.0で、デフォルトブランチへのプッシュは2025年5月27日以降ありません。v3.10.0のインストーラーは現在もダウンロードできます | 同じローカルDesktop用途ならLM StudioまたはJanです。Nomicの現在のプラットフォーム製品は別の系統であり、その価格はGPT4Allの価格ではありません |
| PrivateGPT | 現在も稼働しておりApache-2.0（v1.0.1）ですが、位置付けが変わっています。READMEでは「オープンソースAPIレイヤー」と説明され、同梱の/uiはテストとデモ用のワークベンチであり、実際の製品はAPIだとしています | APIレイヤーとしては適していますが、エンドユーザー向けドキュメントチャットアプリの代替ではありません |
もう1つ、慎重に扱うべきものがあります。Quivrのリポジトリは現在、別のGitHub組織に解決され、READMEではエンドユーザー向けアプリケーションではなくRAGコアライブラリについて説明しています。移動を説明する日付付きの発表は見つかっていないため、これはリダイレクトに関する事実であり、買収に関する事実ではありません。
移行されるもの、移行されないもの
候補を決めるべき費用はこれであり、このページの移行先すべてで同じです。
持ち越せるもの：チャット履歴。正確には4形式（CSV、JSON、JSONL、JSON (Alpaca)）で、AnythingLLMの/system/export-chatsエンドポイントから提供されます。出荷されたソースにあるエクスポート形式の一覧はこれがすべてです。
持ち越せないもの：それ以外のすべてです。AnythingLLMのドキュメントを検索して、ドキュメントのエクスポート、ベクトルのエクスポート、文書化されたバックアップおよび復元手順を調べましたが、見つかりませんでした。これは不可能の証明ではなく、証拠がないということです。ただし、文書化されていない方法を前提に移行を計画することはできません。ワークスペース、埋め込み、ドキュメント自体について、外部へ移す文書化された方法はありません。Community Hubのインポート文字列は、エージェントスキル、システムプロンプト、スラッシュコマンドを移行します。これはドキュメントが対応対象として挙げる3種類の項目です。ただし、AnythingLLMのインスタンス間に限られ、セルフホスト環境ではCOMMUNITY_HUB_BUNDLE_DOWNLOADS_ENABLEDが設定されていないとスキルのインポートに失敗します。このページの代替製品でAnythingLLMデータ用のインポーターを文書化しているものはありません。各製品の公式ドキュメントで確認した結果です。会話インポーターを文書化しているのはLibreChatだけですが、対応元として挙げているのはChatGPT、Claude、ChatbotUI v1であり、AnythingLLMではありません。
つまり、移行は再取り込みを意味し、再取り込みには1つの厳格な前提条件があります。元のソースファイルがアプリの外部に存在していなければなりません。実際には次のようにします。
- インスタンスがまだ稼働している間に、まずチャット履歴をエクスポートします。これはAnythingLLMにある唯一のエクスポートであり、実際にユーザーが尋ねた内容の記録です。後で、置き換え先が同じようによく回答するか判断する際に役立ちます。
- 元のドキュメントを、共有ドライブ、Wiki、チケットシステムなど、入手元から集めます。AnythingLLMの内部からではありません。
- 何もアンインストールする前に、Desktopのストレージフォルダーをコールドストレージにコピーします。文書化された場所は、macOSでは
/Users/<usr>/Library/Application Support/anythingllm-desktop/storage、Linuxでは~/.config/anythingllm-desktop/storage/、WindowsではC:\Users\<usr>\AppData\Roaming\anythingllm-desktop\storageで、その中にanythingllm.dbがあります。これは厳密にバックアップとして扱ってください。ドキュメントには移行、バックアップ、復元の手順がなく、このフォルダーを別のマシンやDockerに移せるかどうかもここではテストしていません。 - 置き換え先を旧環境の横に立ち上げ、再取り込みします。その後、回答をすでに知っている質問を10個、両方のインスタンスに尋ねて比較します。これらの製品では検索のデフォルト設定が異なるため、同じコーパスでも同じ回答になるとは限りません。
- 何もしないことでロールバックします。手順4に合格するまでAnythingLLMを稼働させておきます。AnythingLLMはデフォルトで、インスタンス上のLanceDBにベクトルを保存するためです。古いインデックスは、自分でキャンセルしたサービスではなく、自分のディスク上にあります。
新しいクライアントをモデルエンドポイントに接続する
以下の7製品はいずれも、各製品固有のプロバイダースロットでサードパーティのエンドポイントを受け付け、要件も異なります。いずれの場合もスロットはOpenAI互換です。JanとLibreChatは、指定すればAnthropic Messages形式にも対応します。LM StudioとMsty Studioをこの表に含めていないのは意図的です。このページでは、いずれについても文書化されたリモートエンドポイントの設定方法を確認できなかったためです。これは再設定の手順であり、事前に要件を把握しておくことが、短時間で済ませる鍵です。
| 製品 | エンドポイントの指定場所 | つまずきやすい要件 |
|---|---|---|
| AnythingLLM | プロバイダー「Generic OpenAI」：/v1で終わるBase URL、APIキー、チャットモデル名、トークンコンテキストウィンドウ、最大トークン数 | 公式ドキュメントでは、このプロバイダーを開発者向けと説明し、自分が何をしているか理解している場合を除いて使用しないよう警告しています。AnthropicプロバイダーにはベースURLの設定がまったくないため、Anthropic互換ゲートウェイはこのスロット経由で設定する必要があります |
| Open WebUI | Admin → Connections → Manage OpenAI API Connections：URLとキー | /modelsは任意です。設定しない場合は、モデルIDを手動で許可リストに追加します。400、401、403による「Verify Connection」の失敗は、プロバイダーに互換性がないことを意味しません。ドキュメントによれば、チャット補完は引き続き機能します |
| LibreChat | librechat.yamlカスタムエンドポイント：デフォルトとfetchフラグを含むname、apiKey、baseURL、models | 任意のprovider: "anthropic"を指定すると、そのエンドポイントがネイティブMessagesクライアントに切り替わります。その場合models.fetchはサポートされないため、models.defaultを明示的に一覧にする必要があります |
| Onyx | Admin Panel → Configuration → Language Models → Add Custom LLM Provider | Provider NameはLiteLLMの対応プロバイダー一覧と一致している必要があります。自由入力のベンダー名では不十分で、各モデルは手動で入力します |
| RAGFlow | User settings → Model providers → 「OpenAI-API-Compatible」：インスタンス名、APIキー、Base URL | ドキュメントでは、パスに/v1を含める必要があるか確認するよう明示的に警告しています。ベースURLが正しくないと、検証または呼び出しに失敗します |
| Jan | Settings → Model Providers → Add Provider；OpenAI互換またはAnthropic互換 | Base URLにはバージョンパスを含める必要があります。カスタムプロバイダーは機能検出されないため、Janはモデルがツール、ビジョン、音声に対応しているか推測できません |
| PrivateGPT | 単一のOPENAI_API_BASE | READMEに記載された基準は、エンドポイントが/v1/chat/completionsと/v1/modelsを実装していれば動作するというものです |
上記の各ゲートは、各製品自身のセットアップページから引用しています。AnythingLLMのOpenAI（汎用）プロバイダー、Open WebUIのOpenAI互換ガイド、LibreChatのカスタムエンドポイントリファレンス、Onyxのカスタム推論プロバイダーページ、RAGFlowのモデルAPIキー設定、Janのカスタムエンドポイントページ、およびPrivateGPTのREADMEです。
設定を始める前に確認しておくべき境界が1つあります。 AnythingLLM、LibreChat、RAGFlow、Dify、Cherry Studioでは、埋め込みモデルはチャットモデルとは別のプロバイダーとして登録され、それぞれ独自のベースパスとキーを持ちます。Kunavoは埋め込みモデルも音声テキスト変換モデルも提供しないため、埋め込みモデルの接続先をKunavoにすると「model is not available」エラーが返されます。Kunavoが応答できるのは、RAGパイプラインのチャット補完段階だけです。埋め込みモデルは同梱のローカルモデル、または別のベンダーに設定したままにしてください。
# Chat goes to an OpenAI-compatible endpoint.
LLM_PROVIDER='generic-openai'
GENERIC_OPEN_AI_BASE_PATH='https://api.kunavo.com/v1'
GENERIC_OPEN_AI_API_KEY='sk-...'
GENERIC_OPEN_AI_MODEL_PREF='claude-haiku-4-5'
GENERIC_OPEN_AI_MODEL_TOKEN_LIMIT=200000
# Embeddings do NOT. Kunavo serves no embedding model, so the
# embedder stays on the bundled local one (or another vendor).
EMBEDDING_ENGINE='native'
EMBEDDING_MODEL_PREF='Xenova/all-MiniLM-L6-v2'この分離はAnythingLLM固有の仕様ではありません。LibreChatのRAG APIには独自のEMBEDDINGS_PROVIDERとRAG_OPENAI_BASEURLがあり、RAGFlow、Dify、Cherry Studioでも、埋め込みモデルはチャットモデルとは異なる場所に登録します。予算もこの2つを分けて考えてください。検索側の設計についてはRAGの実装を、互換サーフェスが対応する範囲と対応しない範囲についてはOpenAI互換APIをご覧ください。
切り替え後の1か月分のチャット費用
上記のほぼすべての行でクライアントは無料なので、継続的に発生する数値はトークンです。これは測定された費用でも請求上限でもなく、トークン数の例示的な計算です。小規模チームが月に1,200件の質問をすると仮定し、各ターンで6,000個の入力トークン（取得したチャンク、システムプロンプト、少量の履歴）を送信し、500個の出力トークンを返すものとします。これは月間で入力7.2M、出力0.6Mトークンに相当します。料金は、100万トークンあたりの現在のKunavoカタログ価格です。
| モデル | 100万トークンあたりの入力／出力 | 推定月間チャット費用 |
|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.70 / $3.50 | $7.14 |
| Claude Sonnet 5 | $1.40 / $7.00 | $14.28 |
読み方は2つあります。まず、この利用パターンでは、モデルの選択によって、最も安い行と最も高い行の請求額に約2.0倍の差が生じます。一方、その6,000個の入力トークンに含まれるチャンク数を決める検索設定は、プロバイダーではなくクライアント側で設定されます。そのため、料金を比較する前にクライアントを調整してください。次に、ホスティング費用と並べて考えてください。月額$50のCloudプランではホスティングを利用できますが、キーは自分で用意する必要があります。したがって比較するのは、ホスティング費用とトークン費用の合計と、自分のDockerホストの費用に同じトークン費用を加えたものです。
Kunavoのカタログ金額は上限ではなく請求下限です。アップストリームが料金を報告すると、請求額はカタログ費用と、アップストリーム費用に適用されるマークアップを掛けた額のうち大きい方になります。キャッシュ料金、画像または動画の呼び出し、その他埋め込みモデルにかかる外部費用はこの例の対象外です。最低トップアップ額は、前払いクレジットで$10です。これは資金投入の最低額であり、タスク料金やサブスクリプションではありません。請求の詳細をご覧ください。
置き換えの設定
Open WebUIを利用する場合、Kunavoは設定リファレンスとしてOpen WebUIセットアップガイドを公開しています。これは公開されたセットアップ文書であり、互換性テストではありません。このページに掲載されているクライアントはいずれもKunavoのエンドポイントでランタイムテストされておらず、上記の内容はすべて各プロジェクト自身のドキュメント、ライセンスファイル、公開ソース、リポジトリメタデータから確認したものです。試す間は動作する経路を確保し、範囲を限定したタスクを1つ実行してから、アカウントに実際に記録された請求額を確認してください。キーへの入金準備ができたら、Kunavoアカウントを作成してください。
分野全体ではなく、特定の2つのツールでまだ迷っていますか？AnythingLLMとOpen WebUIの比較では最も近い組み合わせを正面から比較し、LibreChatとOpen WebUIの比較ではもう1つの代表的な候補を取り上げます。選択後にトークン側の費用を削減する方法については、AIコスト最適化をご覧ください。
よくある質問
AnythingLLMの最適な代替製品は？
どのAnythingLLMの3つのエディションから移行するかによって異なります。それぞれ解決する問題が異なるためです。ローカルのチャットウィンドウだけが欲しくてDesktopから移行するなら、LM StudioまたはJanです。ドキュメントを介した複数ユーザー向けのブラウザチャットが必要でDockerから移行するなら、Open WebUIまたはLibreChatです。検索品質が不満で移行するなら、ドキュメントの解析とチャンク分割を主眼とするRAGFlowです。社内システム全体をコネクター駆動で検索する必要があって移行するなら、Onyxです。チャットではなくアプリケーションを構築したかったために移行するなら、Difyです。唯一の勝者は存在せず、間違った選択の代償は大きいものです。どの製品もAnythingLLMのデータ用インポーターを文書化していないためです。
AnythingLLMには無料のオープンソース代替製品がありますか？
いくつかありますが、「無料」という言葉ではなく、ライセンスを確認してください。LibreChatはMITライセンスで、ClickHouseが2025年11月に買収した後もMITのままです。RAGFlowはApache-2.0です。Difyは変更版Apache 2.0で、2つの条件が追加されています。Difyが書面で許可しない限り、ソースを使ってマルチテナント環境を運用できないこと、またフロントエンドのロゴや著作権表示を削除・変更できないことです。Onyxはライセンスを分けています。eeディレクトリ外はすべてMIT Expat、内部は別のエンタープライズライセンスで、完全なMITミラーがonyx-dot-app/onyx-fossにあります。Open WebUIは最も注意が必要です。独自のライセンスページによれば、v0.6.6以降はOSI承認のオープンソースライセンスではありません。ブランディング条項により、連続する任意の30日間におけるそのデプロイメントのエンドユーザー数が50人以下である場合、著作権者から特定の事前書面許可を得ている場合、またはエンタープライズライセンスを保有している場合を除き、Open WebUIのブランディングを削除・変更できないためです。v0.6.5までのコードは、v0.6.5を含めてBSD-3のままです。
AnythingLLMのワークスペースとドキュメントを別のツールに移行できますか？
転送としてはできません。AnythingLLMは/system/export-chatsエンドポイントからチャット履歴をちょうど4形式（CSV、JSON、JSONL、JSON (Alpaca)）でエクスポートしますが、ドキュメントのエクスポート、ベクトルのエクスポート、バックアップまたは復元手順はドキュメントのどこにも記載されていません。このページに掲載する代替製品にも、AnythingLLMデータ用のインポーターを文書化しているものはありません。実際の移行では、元のソースファイルを新しいツールに再取り込みすることになります。そのため、1つの前提条件があります。元ファイルがアプリの外部のどこかに存在していなければなりません。ドキュメントのコピーがアップロードしたものしかない場合は、何かを廃止する前に、元のソースシステムから取り出してください。
AnythingLLMは終了または放棄されたのですか？
いいえ。Mintplex-Labs/anything-llmリポジトリはMITライセンスで、アーカイブされておらず、デフォルトブランチには2026年9月17日までのコミットがあります。最新リリースは2026年8月27日に公開されたv1.16.1です（GitHub API、2026年9月21日に再確認）。2026年にAnythingLLMから移行するのは、救済ではなく適合性の判断です。移行計画にとって重要なのは、移行を急がせる期限がないことです。そのため、新しい環境が質問に正しく答えられるようになるまで、旧インスタンスと置き換え先を並行稼働させても、ディスク容量以外のコストはかかりません。
独自のAPIキーを持ち込めるAnythingLLMの代替製品はどれですか？
このページでセットアップ手順を説明している6製品はすべて対応していますが、要件は製品ごとに異なります。いずれもOpenAI互換のベースURLを受け付けます。JanとLibreChatは、Anthropic Messages形式に対応するエンドポイントも指定できます。Open WebUIに必要なのはURLとキーだけで、ドキュメントには、Verify Connectionボタンによる接続確認が失敗しても、プロバイダーに互換性がないことを意味しないと記載されています。LibreChatでは、name、apiKey、baseURL、modelsブロックを含むカスタムエンドポイントをlibrechat.yamlに設定します。Onyxでは、Provider NameがLiteLLMの対応プロバイダー一覧と一致している必要があるため、自由入力のベンダー名は使えません。RAGFlowのドキュメントでは、設定するパスに/v1が必要か確認するよう警告しています。JanはOpenAI互換またはAnthropic互換のプロバイダーを受け付けますが、モデルがツール、ビジョン、音声に対応しているかは検出しません。PrivateGPTではOPENAI_API_BASEを1つ指定します。
ClickHouseによる買収後もLibreChatはオープンソースですか？
はい。ClickHouse, Inc.は2025年11月4日に買収を発表し、既存のLibreChat環境では運用が変更なく継続され、オープンソースプロジェクトとコミュニティへの投資も続くと発表しています。発表ではライセンス名は示されていませんが、リポジトリのLICENSEとlibrechat.aiのaboutページはいずれも現在もMITと記載しています。2つの点が変わり、現在も広く誤って伝えられています。LibreChatが運営する有料のCode Interpreter APIは新規サブスクリプションの受付を終了しています（公式サイトにもそう記載されています）。保守担当者は、2026年5月1日を目標とする移行期間を経て、現在の形で廃止すると述べています。その背後にあるサンドボックス化されたコード実行サービスはApache-2.0で、セルフホストできます。また、LibreChatには料金ページがありません。librechat.ai/pricingは404を返すため、見つかったLibreChatの料金表は誰かのホスティング料金です。
Khoj、GPT4All、Verba、PrivateGPTについてはどうですか？
候補を絞り込む前に、現在の状態を確認してください。古い比較記事では、4つすべてが現行の選択肢として掲載されているためです。WeaviateのVerbaはGitHubでアーカイブされているため、現在の推奨候補ではありません。Khoj Cloudは2026年4月15日に非推奨となり、現在app.khoj.devはユーザーをセルフホスティングへ案内しています。AGPL-3.0のリポジトリは公開されたままですが、最新リリースは2026年3月の2.0.0-beta.28です。GPT4Allはアーカイブされておらず、非推奨の通知もありませんが、最新リリースは2025年2月25日のv3.10.0で、デフォルトブランチへのプッシュは2025年5月27日以降ありません。これは結論ではなく、日付に基づく情報です。PrivateGPTは現在も活発ですが、かつて知られていたオフラインのドキュメントチャットアプリではありません。READMEではオープンソースAPIレイヤーと説明され、同梱UIはテストとデモ用のワークベンチとされています。
上記で名前を挙げたすべてのプロジェクトについて、ベンダーの料金ページ、製品ドキュメント、ライセンスファイル、公開ソース、リポジトリメタデータを2026年9月19日に確認し、2026年9月21日に再確認しました。すべて一次情報のみです。Kunavoのトークン料金はライブカタログから取得しており、ここでのドル表記の例はすべて測定された費用ではなく、トークン数の例示的な計算です。このページのどのクライアントもKunavoのエンドポイントでランタイムテストされていません。