購入とコスト

Orca Connectで自分のGPUをClaude Codeにつなぐ

外向き接続一つ、スピルオーバーは既定でオフ

Orca Connectは自宅GPU¹をOrcaRouterのカタログにlocal/マシン名/モデル名で載せるコネクターです。ポート転送なしで外向き接続だけを開き、ローカル専用キーでホスト型モデルの課金を防ぎます。ただしプロンプト²はルーターを通り、無料という条件も現時点のものです。

実行条件と要点

何が変わるのか

コネクターを自分のマシンで起動すると、そのマシンのランタイム³を見つけ、共有するモデルを選ばせます。選んだモデルはlocal/マシン名/モデル名としてカタログに載ります。

呼ぶ側は既に使っているキーとエンドポイントをそのまま使います。ノートPCやスマートフォンから呼んでも、要求はルーターを経て自分のマシンに届きます。

ポート転送もトンネル設定もファイアウォール規則も増やしません。共有するモデルを選ぶまでは何も公開されません。

コネクターはそのマシンのメモリーに既に載っているモデルだけを共有します。メモリーが24GBのマシンなら、24GBに収まるモデルが一覧に載る形です。

スピルオーバーを有効にすると、決めた理由のときだけ、指定したモデルだけが、月の上限内でホスト型モデルとして答えます。無効ならそれは起きません。

応答ヘッダーにどこで処理したかが残ります。自分のハードウェアならX-Orca-Billed: false、ホスト型に回れば理由と予想コストが付きます。

スピルオーバーが残す表示
状況	応答	課金
自分のマシンが処理	X-Orca-Billed: false	0ウォン
マシン停止かつスピルオーバー無効	503 local_connector:unavailable	なし
マシン停止かつスピルオーバー有効	X-Orca-Spillover-Reason: rig_offline	ホスト型の料金
月の上限に到達	拒否	なし

orca-connect claudeを実行すると、Claude Codeがそのセッションに限り自分のモデルで起動します。エージェント自体の設定は変えません。

claudeの代わりにcodex、opencode、gemini、qwen、kimi、copilot、aider、goose、piを入れると、各CLI⁴が同じように自分のモデルを見ます。

ローカル専用にしたキーは推論がホスト型モデルで実行されないようにし、課金も防ぎます。ただし要求自体はOrcaRouterを通ります。

この区別が重要なのは、実行場所とデータ経路が別の問題だからです。ページ内容や社内文書を扱うなら、この違いを先に確認します。

コネクターを入れ、ブラウザーでマシンを一度承認します。画面のないサーバーはコードで承認します。

orca-connect statusで見つかったランタイムを確認し、コンソールで共有するモデルを選びます。最初の選択はトレイやorca-connect exposeでも構いません。

状態確認

orca-connect status
orca-connect expose

商用サービスです。今は無料ですが価格と規約が変わり得るので、業務に入れる前に条件を確認します。

マシンが起動し接続が生きている必要があります。スリープや再起動で外からの呼び出しは失敗します。

同じ部屋で使うならLANサーバーのほうが速く簡単なので、このコネクターをLANの代替として勧めません。外から呼ぶときに効きます。

共有するモデルのライセンスは自分の責任です。モデルカードで商用利用の条件を確認します。

この記事で最初に確認すべきことは何ですか？: Orca Connectは自宅GPUをOrcaRouterのカタログにlocal/マシン名/モデル名で載せるコネクターです。ポート転送なしで外向き接続だけを開き、ローカル専用キーでホスト型モデルの課金を防ぎます。ただしプロンプトはルーターを通り、無料という条件も現時点のものです。
必要なメモリはどのくらいですか？: コネクターはそのマシンのメモリーに既に載っているモデルだけを共有します。メモリーが24GBのマシンなら、24GBに収まるモデルが一覧に載る形です。
選ばないほうがよいのはどのような場合ですか？: 同じ部屋で使うならLANサーバーのほうが速く簡単なので、このコネクターをLANの代替として勧めません。外から呼ぶときに効きます。
条件と出典はどこで確認できますか？: 共有するモデルのライセンスは自分の責任です。モデルカードで商用利用の条件を確認します。