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Jan

Jan

Menlo Research Pte. Ltd.

Janは、Windows・macOS・LinuxでローカルLLMを動かし、チャット、エージェント、MCP、Web検索、OpenAI互換APIを利用できるApache-2.0のオープンソースAIアプリです。

オープンソース$0(ローカル実行)
無料枠
Jan本体とローカル推論は無料でアカウント不要。PC、GPU、電気、保存容量、接続するクラウドAIのAPI料金は別途必要です。
日本語
日本語一部対応
商用利用
商用利用制限あり
登録
登録不要
対応環境
Web・デスクトップ・API
情報確認
2026年8月3日時点
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基本情報

公式サイトjan.ai
開発元Menlo Research Pte. Ltd.
カテゴリ
無料枠Jan本体とローカル推論は無料でアカウント不要。PC、GPU、電気、保存容量、接続するクラウドAIのAPI料金は別途必要です。
日本語対応日本語一部対応
登録登録不要
商用利用商用利用制限あり
対応プラットフォーム
WebデスクトップAPI
情報確認日2026年8月3日時点

料金プラン

Jan Desktop / CLI

$0/月

Apache-2.0、ローカルモデル、オフライン、MCP、OpenAI互換API、CLI。

Cloud provider connection

OpenAI、Anthropic、Google等へ自分のAPIキーで接続し、提供元へ支払います。

Janとは

Janは、ChatGPTのようなチャット画面でローカルLLMを利用できるオープンソースのデスクトップアプリです。macOS、Windows、Linuxに対応し、モデルをPCへダウンロードしてオフラインで動かせます。クラウドのOpenAI、Anthropic、Googleなども同じ画面へ接続でき、MCP、Web検索、エージェント、OpenAI互換API、CLIへ用途を広げられます。

主な機能

ローカルモデルを簡単に選択

HubからGGUFなどのモデルを探し、PCのメモリに対するFits、May be slow、Won't fit表示を見て選べます。標準モデルは初回起動時に自動ダウンロードされます。日本語性能はアプリではなく選択したモデルに依存します。

チャット・MCP・エージェント

プロジェクトやアシスタントを作り、ファイル、共通指示、Web検索、MCPサーバーを組み合わせられます。エージェントはファイルや外部サービスを操作できるため、接続先ごとに権限と承認を設定します。

OpenAI互換APIとCLI

Jan Serverはlocalhost:6767/v1でOpenAI互換APIを公開できます。jan CLIはローカルモデルを起動し、Claude CodeやOpenClawなどのエージェントへ接続します。公式CLIはクラウドアカウントも利用料も不要と説明しています。

使い方

公式サイトから対応OS版を入れ、初回モデルのダウンロードを待ちます。短い日本語の質問で速度と品質を確認し、HubからPCに合う別モデルを追加します。クラウドモデルを使う場合だけ、SettingsのModel Providersへ自分のAPIキーを登録します。APIサーバーは最初はlocalhostだけで利用し、外部公開する場合は認証とネットワーク制限を設けてください。

無料版と費用

Jan本体はApache-2.0で無料で、ローカル推論に月額やアカウントは不要です。費用はPC、GPU、電気、ストレージから発生します。クラウドモデルを接続すれば各プロバイダーのAPI料金が別途かかります。Web版や将来のJan Platformはデスクトップ版と提供条件が異なる可能性があるため、無料という説明はローカルのオープンソース機能を対象にします。

日本語対応と動作環境

日本語チャットは日本語に強いモデルを選べば利用できますが、公式の日本語UI対応表はありません。Windowsは10以上、AVX2対応CPU、RAM 8GB最低・16GB推奨、ストレージ10GB以上が公式目安です。GPUはモデル次第で、Windowsの案内は6GB VRAM以上を示します。大きなモデルほどメモリと保存容量が必要です。

プライバシーと商用利用

ローカルモデルでは会話、ファイル、プロンプトが端末に保存され、Janは収集しないと説明しています。分析は明示的同意まで無効で、同意後も会話やファイルは収集対象外です。クラウドモデルを選べばメッセージはその提供者へ送られます。Apache-2.0のJan本体は商用利用できますが、モデル重みとクラウドAPIのライセンスは別です。

向いている人と注意点

機密性を重視してローカルLLMを試したい人、複数モデルをGUIで比較したい人、手元のモデルをAPIとして開発ツールへ接続したい人に向きます。モデルが小さいほど必ず安全・正確というわけではありません。MCPやエージェントの外部操作、ダウンロードするモデルのライセンス、APIキーの保存、生成内容の誤りを確認し、重要操作には人間の承認を残してください。

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