Jan AI対GPT4All：オフラインチャット、ドキュメント、APIアクセス

JanとGPT4Allはどちらも、ローカルGGUFモデルを実行でき、ホスト型APIにも接続できる無料のオフラインファーストなデスクトップチャットアプリですが、現在もリリースを続けているのは一方だけです。Janのリポジトリには2026年9月18日にコードが追加されましたが、GPT4Allの最新リリースは2025年2月25日のv3.10.0で、それ以降のコミットはCI作業1件だけです。 だからといってGPT4Allが終了したわけではありません。アーカイブされておらず、まだダウンロードでき、検索動作はJanよりも詳しく文書化されています。つまり、選択は人気ではなくタスクで決めるべきです。

まず、誤って公開しやすい2つの名前の混同を解消しましょう。jan.aiのJanはJanitor AIではありません — 別の製品、別の対象ユーザーで、関係もありません。また、nomic.aiの「$20/Month」バナーはGPT4Allの料金ではありません。これは、図面レビューと建築基準への適合確認機能を備えた建築・建設エージェント製品であるNomic Platformのものです。GPT4All自体はMITライセンスで無料です。

スター数ではなくタスクで選ぶ

GPT4AllはJanの44,551に対して77,394スターを獲得しています（GitHub API、2026年9月19日）。知名度はこちらが高い一方、コードベースの更新性は低くなっています。実際に判断を左右する軸での結論は次のとおりです。

要するに、GPT4Allに特定の事情で縛られていない限りJanを選んでください。その事情とは、Janが明示的に対象外としているIntel Mac、固定されたソフトウェア構成、または自分の環境で変化しなくなったコードベースを好むことです。凍結され、文書化されたフォルダー索引機能が必要ならGPT4Allを選んでください。

オフラインチャットとドキュメントワークフロー

これは両者が本当に分かれる軸であり、比較記事が取り上げる軸ではありません。

GPT4All LocalDocsはNomicの無料のデバイス上埋め込みモデルを使ってフォルダーを索引化し、回答の下にあるSourcesをクリックして、どのファイルが参照されたかを確認できます。設定のデフォルトは具体的で、ドキュメントフォルダーを指定する前に知っておく価値があります。スニペットサイズは512文字、プロンプトあたりのスニペット最大数は3です。どちらも増やせる設定ですが、ドキュメントでは増やすと生成が遅くなると警告しています。

どのファイル形式を索引化するかについて、GPT4Allの2つの情報源は一致しておらず、公開されている方が古いものです。設定ページには.txt、.pdf、.md、.rstが記載されていますが、リリース済みソースのデフォルトは、mainのmysettings.cppにあるlocaldocs/fileExtensionsで、docx、pdf、txt、md、rstです。LocalDocsはv3.4.0で.docx対応を追加したため、ドキュメントページが更新されていないようです。チャット添付は独自のリストを持つ別経路です。ChatView.qmlの添付ダイアログは*.txt *.md *.rst *.xlsxでフィルタリングします。Excel添付はv3.4.0で、テキスト、Markdown、rstはv3.5.0-rc1で追加され、いずれも変更履歴に基づきます。PDFはこのフィルターに含まれないため、LocalDocsコレクションを通じてモデルに渡るか、まったく渡りません。

Jan Projectsはより幅広い形式に対応します。「PDF、Markdown、Office文書（DOCX、XLSX、PPTX）、コードファイルなど」をチャンク化して索引化し、そのプロジェクト内のすべての会話で検索できるようにします。進捗バーとファイルごとのチャンク数も表示されます。しかしJanのドキュメントには、埋め込みモデル、スニペットサイズ、検索上限のいずれも記載されていません。同じページのプライバシーに関する注記では、すべてのファイルが自分のマシン上でローカル処理され、クラウドプロバイダーを使用すると「リクエストの一部としてファイルがそのプロバイダーのAPIに送信される」と説明されています。索引化されたプロジェクトファイルとチャット添付のどちらを指すのか、またゲートウェイ経由のカスタムプロバイダーがどう扱われるのかは説明されていません。そのため、確定事項ではなく未文書化の事項として扱ってください。

両方に当てはまる境界が1つあります。埋め込みステップはKunavoが提供するものではありません。 Kunavoはチャットモデルを提供します。GPT4Allはデフォルトでお使いのデバイス上で埋め込みを計算し、NomicのAPIを使う設定を有効にした場合は、そのAPIを使って計算します。Janのエンジンドキュメントでは、このステップはllama.cppでは利用可能、MLXでは利用不可と記載されており、モデル名は示されていません。検索側の仕組みを最初から最後まで知りたい場合は、RAGの実装で各要素を解説しています。

モデル、ハードウェア、各アプリが実際に実行できるもの

Janはllama.cppまたはMLX上でローカルモデルを実行します。後者はmacOS 14以降のApple Silicon専用です。Janは独自のHubからGGUFモデルをダウンロードでき、ディスク上に既にあるGGUFファイルをコピーせず、その場でリンクしてインポートすることもできます。GPT4Allには厳選されたカタログがあり、アプリはmodels3.jsonから取得します。エントリは32件で、最新は2025年1月のDeepSeek-R1蒸留モデルです（2026年9月19日確認）。Qwen3、Gemma 3、Llama 4はありません。モデルを探索ページではHugging FaceでGGUFファイルも検索できるため、カタログが厳密な上限というわけではありません。ただし、厳選された棚は、プロジェクトの手入れが止まってからどれほど経ったかを示す妥当な目安です。

JanのMacおよびWindowsのインストールページから取得した数値です。GPT4Allの数値はシステム要件表とREADMEから取得しました。いずれも2026年9月19日に確認しました。

GPT4Allは2つのハードウェア問題について自身の記載が食い違っており、どちらも明確な答えがありません。 Intel Macについて、READMEはmacOSビルドに「Monterey 12.6以降が必要」とし、Apple Siliconで最良の結果が得られると説明しているため、Intelでも動作するように読めます。一方、システム要件表はAppleのCPUおよびGPU行にM1を置き、Intelプロセッサをどこにも記載していません。Windows on ARMについては、READMEがwin64-armインストーラーへのリンクを掲載し、そのビルドは「Qualcomm SnapdragonおよびMicrosoft SQ1/SQ2プロセッサをサポートする」と述べていますが、README自身が参照する要件表は、ARM CPU搭載のWindowsおよびLinux PCはサポート対象外としています。v3.10.0リリースにはアセットの1つとしてwin64-armインストーラーが実際に含まれています。READMEのリンクはそのタグの10分後、2025年2月25日にコミットされ、要件表には2024年9月13日以降コミットがありません。したがってREADMEのほうが新しい記載です。ただし、このページでどちらの矛盾も解決することはできません。Intel Macでは、JanがIntelを明示的に除外しているため、2つのうち試す価値があるのはGPT4Allだけです。ARMマシンでは、導入して動作確認してから採用してください。

もう1つ、明記しておく価値のある空白があります。nomic.ai/gpt4allには、バージョン番号、変更履歴、システム要件がない4つのダウンロードボタンがあります。また、gpt4all.io上の4つのインストーラー用スタブはすべて、v3.10.0タグより前の2025年2月4日というLast-Modified日付になっています。これらはオンラインインストーラーなので、インストール時に最新ビルドを取得する可能性が高いものの、取得先の更新リポジトリは見つけられませんでした。ダウンロードページから特定のバージョンだと判断しないでください。インストール後にAboutを確認してください。

ローカルAPIサーバー、クラウドアクセス、マシン外へ送信されるもの

両方のアプリはOpenAI互換サーバーを公開しているため、他のツールから読み込んだモデルに接続できます。共有マシンでは、デフォルト設定の違いが重要になります。

JanのLocal API ServerおよびAPI preferenceページと、GPT4AllのAPI serverドキュメントに基づきます（2026年9月19日）。Janのサーバーはllama.cppを基盤とし、全体を通じてローカルモデルの例が使われています。リモートのカスタムプロバイダーモデルにポート1337経由で到達できるかどうかについて、Janのドキュメントはどちらとも述べていません。未記載であり、除外もされていないため、これを前提に構築する前に自分で確認してください。

プライバシーについて、JanのMacインストールページは、モデル、スレッド、設定、ログが~/Library/Application Support/Jan/data配下に保存され、クラウドには何も送信されないと述べています。しかしファイルアップロードページでは、クラウドプロバイダーを使用すると、リクエストの一部としてファイルがそのプロバイダーのAPIに送信されることを同じように明確にしています。両方のアプリはオフラインで利用可能ですが、オフライン専用ではありません。リモートプロバイダーを設定した瞬間から、通常のデータ取り扱いに関する確認事項が相手側のプロバイダーに適用されます。

いずれかのアプリをホスト型キーに接続する

ローカルモデル経路ではリクエストごとの費用はかかりませんが、ハードウェアに収まる範囲に制限されます。両方のアプリにおける代替手段は、ベースURLとキーです。ここで両者の違いが最も大きくなります。

Jan側の情報はCustom Endpointsページに基づきます。このページはゲートウェイとプロキシを対応事例として明記しています。GPT4All側は、main上で公開されたソースを読み取りました。4つのプロバイダーカードとOpenAIのホワイトリストはAddRemoteModelView.qmlに、3つのフィールドラベルはRemoteModelCard.qmlに、URL構築はchatllm.cppに、ハードコードされた"stream": trueとAuthorization: Bearerヘッダーはchatapi.cppにあります。いずれも実行時テストはしていません。

GPT4Allについて誰も書き留めていない事実：組み込みのOpenAIカードは、// last updated 2025-02-24とコメントされたハードコードのホワイトリストであり、gpt-3.5-turbo、gpt-3.5-turbo-16k、gpt-4、gpt-4-32k、gpt-4-turbo、gpt-4oだけを含みます。有効な公式OpenAIキーを使っても、そのカードではOpenAIがそれ以降にリリースしたモデルを提供できません。GroqとMistralのカードも同じコメント日付の固定リストを持っています。ただしMistralには-latestエイリアスが含まれており、現在Mistralが提供しているものに解決されるため、少なくともこちらでは「固定リスト」は「固定モデル」を意味しません。gpt-4oより新しいモデルをOpenAI形式のキーで使う場合は、直接またはゲートウェイ経由でCustomカードを使います。

そして、最も混乱を生むJanの注意点があります。Janはカスタムプロバイダーの機能を検出できないため、手動で追加したモデルにはツール機能が有効になっていません。MCPにはその機能を持つモデルが必要です。プロバイダーだけでなく、モデル側で有効にしてください。

Kunavoでは両方のアプリで値は同じです。ベースURLはhttps://api.kunavo.com/v1、Bearerキーはsk-kn-で始まります。JanではOpenAI互換形式を選び、モデル一覧を自動入力させます。GPT4AllではモデルIDを正確に入力します。たとえばclaude-sonnet-4-6です。GPT4Allは指定したベースURLに/chat/completionsを追加し、IDを検証しないためです。JanのAnthropic互換形式でもAnthropic形式のエンドポイントに到達できますが、Janのドキュメントは「ゲートウェイが記載するベースを使用する」と述べるだけで、独自の例では/v1を省略しています。このページではその経路でJanがどのベース文字列を求めるかをテストしていないため、試行する準備がない限りOpenAI形式を使用してください。

# Both apps need the same two things: a base URL that ends in /v1 and a
# Bearer key. This is the check to run BEFORE you type either into an app.
curl -s https://api.kunavo.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-kn-..."

# Jan calls this exact path to populate its model list.
# GPT4All never calls it for a Custom provider — you type the id by hand.

ホスト型経路のコスト試算例

これは実測したタスク費用でも請求上限でもなく、説明用のトークン計算です。ドキュメント風のセッションで、30,000個のキャッシュされていない入力トークン（システムプロンプト、取得したスニペット、継続中の会話）を送信し、2,000個の出力トークンを受信するものとします。これを1か月に50回繰り返します。料金は100万トークンあたりのKunavoカタログの現在の価格です。

検索設定がこの計算に与える影響に注目してください。GPT4Allのデフォルトは、512文字のスニペットを最大3件です。一般的な「4文字で1トークン」という近似では約400トークンに相当するため、このデフォルト設定では、ホスト型キーでLocalDocsを使うプロンプトの費用は、その周辺の通常のチャットよりわずかに高い程度です。いずれかの設定を増やすと、その分に比例して増加します。Janは上限を一切公開していないため、プロンプトに占めるプロジェクトファイルの割合はインデクサーの判断次第です。GPT4AllからJanへ切り替えた後に請求額が予想外に変わった場合、まずこの非対称性を確認してください。

予算として扱う前に、これらを自分の利用量に合わせて拡大してください。また、どちらのアプリでもローカルモデル経路にはリクエストごとの料金がまったくかからず、代わりにハードウェアと電気代がかかることに注意してください。Kunavoのカタログ金額は上限ではなく請求下限です。上流プロバイダーが料金を報告した場合、請求額はカタログ費用と、上流費用に適用されるマークアップを掛けた額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。最低トップアップ額は、プリペイドクレジットの$10です。これはタスク料金やサブスクリプションではなく、資金投入の最低額です。請求の詳細を参照してください。

インストール、メンテナンス、ライセンスの境界

すべての行は、GitHubおよびPyPI APIと各プロジェクトのリリース一覧から2026年9月19日に読み取りました。日付に関する注意点が2つあります。jan.aiの変更履歴ではv0.8.4を2026年7月21日としていますが、GitHubリリースの日付は7月23日であるため、上記では「2026年7月」としています。またGPT4All独自の変更履歴ではv3.10.0を2月24日としていますが、リリースタグは2月25日です。

所有関係について、証拠が裏付ける範囲を超えないよう慎重に述べるべき点が2つあります。Janは、GitHub組織janhqの下でJanチームがオープンに開発しており、現在そのプロフィールには単に「Jan」と表示されています。以前のmenloresearch/janURLはHTTP 301でそこへリダイレクトされます。JanのLICENSEファイルには現在もMenlo Researchへの帰属表示がありますが、別のmenloresearch組織は現在、ヒューマノイドロボティクス製品について説明しています。この変更を説明する日付付きの発表は見つけられなかったため、このページではスピンアウトや売却を主張せず、リダイレクトと2つのプロフィールが示す事実だけを述べています。GPT4Allのメンテナーにも、事業内容に目に見える変化があります。nomic.aiのホームページ見出しは現在、設計と建設に関する内容で、製品ページは図面レビューと建築基準への適合確認のためのエージェントプラットフォームになっています。GPT4Allのページは残されたものです。NomicはGPT4Allの状態について声明を出しておらず、「Is GPT4all dead?」というタイトルの課題は現在も未解決のままオープンしています。

GPT4Allに関するページには必ず載せるべき、ユーザー保護上の注意があります。nomic.aiはモバイル版を提供していません。 GPT4Allのページには4つのデスクトップインストーラーしかなく、GitHubのリリースにもデスクトップ用アーティファクトしかありません。リポジトリ上の2024年の課題は2024年12月20日に作成され、対応予定なしとしてクローズされています。そこでは、com.principia_tech.ai.gpt4allという名前のGoogle Playパッケージについて、報告者がプロジェクトとは無関係で、会話するには先に広告を見る必要があると述べています。ダウンロードはnomic.aiまたはGitHubのリリースからのみ行ってください。また、プロジェクトを無関係な「GPT4Free」と混同しないでください。

ホスト型経路のセットアップ

Kunavoはどちらのアプリも自身のエンドポイントに対して実行時テストしておらず、どちらにもKunavoのセットアップページはありません。上記はすべて公式ドキュメントから読み取ったもので、GPT4Allについては公開済みソースも参照しています。検証可能なのは、両方のアプリが必要とする形です。/v1で終わる1つのOpenAI形式のベースURL、1つのBearerキー、そしてJanがモデル一覧を取得して表示できるよう、正常に動作するGET /v1/modelsです。まず上記のスモークテストを実行し、試す間は動作する経路を確保してください。その後、範囲を限定したタスクを1つ実行し、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。

キーへの資金投入準備ができたら、Kunavoアカウントを作成してください。背景情報として、OpenAI互換APIでは両方のアプリが使用する通信形式を説明し、最適なLLMゲートウェイではホスト型の選択肢の比較方法を解説しています。デスクトップクライアントをまだ選んでいる場合は、AnythingLLMとOpen WebUIの比較で、同じ無料アプリ・従量制APIの分離を採用する、ドキュメント重視の2つの代替手段を比較しています。

よくある質問

2026年9月19日に確認したもの：両方のGitHubリポジトリAPI、両方のリリース一覧、gpt4allのPyPIレコード、GPT4Allの厳選モデルカタログとインストーラーヘッダー、nomic.aiのブログタグリンク、menloresearch/janのリダイレクト、jan.aiの変更履歴と料金URL、Janのインストール、ファイルアップロード、MCP、APIサーバー、カスタムエンドポイントのドキュメント、GPT4AllのLocalDocs、設定、APIサーバーのドキュメント、README、変更履歴、モデルページ、システム要件表、上記でリンクした2つの課題、READMEと要件表のコミット履歴、そしてmain上のGPT4Allソースです。リモートプロバイダービュー、ChatView.qmlの添付フィルター、mysettings.cpp内のlocaldocs/fileExtensionsのデフォルト設定も確認しました。未確認：Kunavoのエンドポイントに対するいずれかのアプリの実行時セッション、GPT4Allのオンラインインストーラーが今日提供するバージョン、JanのカスタムプロバイダーモデルがJan独自のローカルサーバー経由で到達可能かどうか。Kunavoのトークン料金は現在のカタログに基づいています。ここでのドル例はすべて、実測したタスク費用ではなく説明用のトークン計算です。