AnythingLLMとLibreChat：ナレッジワークスペースか、マルチモデルエージェントか

AnythingLLMとLibreChatはどちらも無料で、MITライセンスの下でセルフホストできるため、選択基準は価格ではありません。検索機能が製品に組み込まれているか、別途デプロイするかです。 AnythingLLMではドキュメントが作業単位です。ファイルをワークスペースに入れると、埋め込みモデルとベクトルストアがすでに用意されています。LibreChatでは会話が作業単位です。多数のモデル、多数のユーザー、ロールごとの権限、そして自分で起動する別サービスとしてのドキュメント検索があります。

比較の前に、プロジェクトの読み方を変える重要な整理があります。LibreChatは現在ClickHouseのプロジェクトです。ClickHouse, Inc.は2025年11月4日に買収を発表し、既存のデプロイメントについて「オープンソースプロジェクトとコミュニティへの継続的な投資を行い、運用は変更なく続く」と述べました。librechat.aiにも現在そのバナーが表示されています。AnythingLLMは引き続きMintplex Labsの製品です。以下で引用するすべての情報源には2026年9月21日の確認日があり、末尾の注記ではこのページのために直接再確認したものを記載します。

実際のタスクに合うのはどちらか

それぞれの料金と、「Pro」の意味

2026年9月21日にanythingllm.com/cloudおよび上記リンク先のページから確認した料金です。この表には2つの落とし穴があります。第一に、「AnythingLLM Pro」は関係のない2つのものを指します。月額$99のホスト型Cloudプランと、Desktop v1.15.0以降が必要で、価格が到達可能な公式ページに掲載されていないDesktop Proライセンスです。どちらを指すかを明記しない価格は意味がありません。第二に、ベンダー自身の用語が一致していません。料金ページではBasicとProとしていますが、Cloud制限ページでは「Starter」と「Professional」としています。公式情報源のどこにも一方を他方に対応付ける説明はないため、同じプランだと想定せず、チェックアウト時に確認してください。

LibreChat側には、知っておくべき時期に関する矛盾もあります。2026年2月12日のGitHubディスカッションでは、「この提供形態を発展させ、現在の形でこのAPIを終了する」計画が引用され、2026年5月1日を予定していました。しかし、2026年9月21日の料金ページでは、既存のサブスクライバーが引き続きサブスクリプションを管理できると記載されています。その日付が実行されたかどうかは、このページでは確認できません。

検索の分岐点、つまり本当の判断材料

AnythingLLM。 ドキュメントはワークスペースに格納され、アプリ自身がインデックスを作成します。サーバーの環境設定ファイルでは、コメントアウトされていない値は唯一 VECTOR_DB="lancedb" だけで、Chroma、Pinecone、Astra、pgvector、Weaviate、Qdrant、Milvus、Zilliz はその横でコメントアウトされています。注意すべきは適用範囲です。埋め込みモデルのドキュメントには「Embedding models are set system-wide and cannot be configured atomically per-workspace like LLMs can」とあり、後から選択を変更すると「アップロード済みのドキュメントを削除して再度埋め込みを生成する必要がある」と説明されています。これはこの製品の移行コストであり、金銭ではなく再インデックス作成時間として支払うことになります。

LibreChat。 ドキュメント検索はチャットアプリ内にまったく存在しません。RAG APIは「PostgreSQL + pgvector データベースをバックエンドとする、独立した FastAPI サービスとして動作」し、RAG_API_URL と EMBEDDINGS_PROVIDER（openai、azure、huggingface、huggingfacetei、ollama）を通じて設定します。チャンク分割のデフォルトは1500、オーバーラップは100です。エージェントはこれを file_search 機能として利用でき、管理者はロールごとにその機能を利用不可にできます。デプロイ対象は増えますが、制御できる範囲も広がります。

Kunavoは埋め込み、音声テキスト変換、テキスト音声変換を提供しません — 有効化されたモデルにこれらのエンドポイントを持つものはありません — そのため、どちらの製品でも埋め込み用スロットと、AnythingLLMの個別の文字起こし・音声用スロットは、それらを提供するプロバイダーを指し、Kunavoキーがカバーするのはチャット用スロットです。RAGの実装では、これらの段階を分割する方法を説明しています。

エージェント、MCP、そして変更を許可される対象

この表についての注意点は2つあります。LibreChatの権限一覧は0.8.8-rcのドキュメントに基づいており、プロジェクトは安定版リリースタグを公開していないため、古いバージョンに固定されたイメージにはそのすべては含まれていません。実際に実行しているバージョンと照合してください。また、AnythingLLMのロール名はSecurity and Accessページに由来し、その冒頭には「Docker版のみ！これらの設定はAnythingLLMのDocker版でのみ利用できます」とあります。これは設定がどこで利用できるかについての文であり、ホスト型Cloudがシングルユーザーだという意味ではありません。Cloudのドキュメントでは、Cloudはマルチユーザーデプロイメントとして説明されています。

どちらか一方を単一のキーに接続する

どちらもOpenAI互換エンドポイントを受け付けるため、1つのキーで並行して実行することは比較方法として妥当です。ただし、ゲートウェイにとって重要な点で設定は異なります。

# AnythingLLM — LLM Preference -> provider "OpenAI (generic)".
# Self-host env names, from server/.env.example on master:
LLM_PROVIDER='generic-openai'
GENERIC_OPEN_AI_BASE_PATH='https://api.kunavo.com/v1'
GENERIC_OPEN_AI_API_KEY=sk-kn-...
GENERIC_OPEN_AI_MODEL_PREF='claude-sonnet-5'      # typed by hand; no model-list fetch is documented
GENERIC_OPEN_AI_MODEL_TOKEN_LIMIT=1000000
# Embeddings are a SEPARATE provider slot with its own key and its own base
# path (EMBEDDING_ENGINE / EMBEDDING_BASE_PATH / EMBEDDING_MODEL_PREF), and so
# are the transcription and speech slots. A working chat endpoint proves
# nothing about any of them.

# LibreChat — librechat.yaml in the project root, beside your .env.
endpoints:
  custom:
    - name: "Kunavo"                      # required
      apiKey: "${KUNAVO_API_KEY}"        # required; resolved from .env
      baseURL: "https://api.kunavo.com/v1"  # required
      models:                             # required
        default: ["claude-sonnet-5", "claude-haiku-4-5"]
        fetch: true
      # tokenConfig is what the docs say supplies a custom endpoint's rates and
      # context windows — read by context usage, cost breakdowns and balance
      # transactions. prompt/completion are USD per million tokens; context is
      # that model's own window. All three are required, per model.
      tokenConfig:
        claude-sonnet-5:
          prompt: 1.4
          completion: 7
          context: 1000000

AnythingLLMの公式ドキュメントでは、そのプロバイダーを「開発者向けのLLMプロバイダーであり、自分が何をしているか理解していない限り使用すべきではない」と説明し、「設定項目を1つでも誤って入力すると、意図したとおりに機能しない可能性がある」としています。ツール呼び出し、エージェント、ストリーミングがこの経路でも機能するかどうかは記載されていないため、このページでもどちらの結果も断定しません。LibreChatのカスタムエンドポイントリファレンスでは、name、apiKey、baseURL、modelsが必須で、さらにAnythingLLMには文書化された同等機能がないオプションも用意されています。provider: anthropicを使うと同じブロックをネイティブAnthropicクライアント経由で処理できますが、モデルIDを手作業で列挙する必要があります。これは「ネイティブAnthropicカスタムエンドポイントでは、OpenAI形式のmodels.fetchは使用されない」ためです。ユーザーごとに独自のエンドポイントを使用できるようにする場合は、もう1つ制約があります。baseURL: "user_provided"を使うと、LibreChatは設定済みのヘッダーテンプレートをその宛先に転送しません。

コストの可視性も非対称です。LibreChatでは、tokenConfigがカスタムエンドポイントの100万トークンあたりの料金とコンテキストウィンドウを定義し、コンテキスト使用量、コスト内訳、残高取引の入力になると説明されています — そのため、上記のとおり管理者がモデルごとに手作業で記述します。AnythingLLMには独自のモデル別料金表が文書化されていません。どちらの製品も台帳として扱うべきではありません。両方のセットアップは公開されています：AnythingLLMとLibreChat。

月間見積もりの例

これは測定済みのコストでも請求上限でもない、例示的なトークン計算です。1つのワークスペースが月に600件の質問へ回答し、各質問でシステムプロンプト、取得した文章、短い履歴として12,000入力トークンを送信し、600出力トークンを返すと仮定します。料金は100万トークンあたりのKunavoカタログの現行価格です。右側の列では取得コンテキストを2倍にして、この場面で重要な調整要因を示しています — 1問あたりどれだけ取得するかは料金上の判断であり、両製品で同一です。

サブスクリプション料金と照らし合わせて読み、置き換えるものとして扱わないでください。この前提では、Claude Haiku 4.5のトークン料金は月額$6.30で、AnythingLLM Cloudの月額50ドルのBasic階層を大きく下回ります — ただし両者は代替関係ではありません。この階層で購入するのは管理されたプライベートインスタンスであり、そのうえで別途キーを用意する必要があります。セルフホストのLibreChatまたはAnythingLLM Dockerインスタンスでは、その50ドルが自分のサーバー料金に移ります。

Kunavoのカタログ金額は上限ではなく請求の下限です。上流サービスが料金を報告すると、請求額はカタログコストと、該当するマークアップを掛けた上流コストの大きい方になります。キャッシュ料金と外部ツールはこの例の対象外です。前払いクレジットの最低チャージ額は$10です — これは資金投入の最低額であり、タスク料金でもサブスクリプション料金でもありません。請求の詳細を確認するか、クライアントを選んだらKunavoアカウントを作成してください。いずれかの側の支出内訳を詳しく確認するには、AnythingLLM APIのコストとLibreChat APIのコストを参照してください。

3つ目の選択肢を検討していますか？AnythingLLM対Open WebUIとLibreChat対Open WebUIでは、共通の代替案に対して同じ比較を行っています。

よくある質問

2026年9月21日に確認した情報源。このページの執筆時に直接再確認したもの：anythingllm.com/cloud、AnythingLLM Cloudの制限、Desktop Pro、エージェント、MCP、Security and Access、埋め込み設定の各ドキュメント、AnythingLLMのサーバー環境変数例、LibreChatのカスタムエンドポイント、インターフェース、MCP、RAG APIの各リファレンス、LibreChatのリリース一覧とpackage.json、code.librechat.ai/pricing、librechat.ai/pricingおよび/enterpriseのHTTPステータス、Code Interpreterの議論、ClickHouseの買収およびClickHouse Agentsベータに関する投稿。Kunavoのトークン料金は現行カタログから取得しており、すべてのドルの例は例示的なトークン計算です。Kunavoはいずれのクライアントも実行時テストしていません — リンク先のセットアップページは設定リファレンスであり、互換性テストではありません。