Open WebUI：團隊共用的 AI 對話介面，但超過 50 人有一條要先看

何佳勳 · 2026/09/22 · 約 3 分鐘
TL;DR

Open WebUI 是自架的 AI 對話介面，GitHub 152,796 顆星，後面可以接 OpenAI、Anthropic 這些 API 或本機的 Ollama。解決的是團隊各買帳號造成的問題：提示詞散在個人手上、對話紀錄離職就帶走、用量看不到。資源需求分兩種，只接雲端 API 至少 8 GB 記憶體、Docker 五分鐘裝完；想在同一台跑 7B 或 8B 本機模型則建議 16 GB 記憶體加 8 GB VRAM 以上的 NVIDIA 顯卡。授權要注意：2025 年起改用自訂的 Open WebUI License，BSD-3-Clause 加一條品牌條款，滾動三十天內直接使用者不超過五十人可以自由改品牌，超過五十人就必須保留 Open WebUI 的標示，除非取得書面同意或企業授權。想做白牌 AI 平台賣給客戶的人要先算這個人數。

  • 他是介面不是模型，模型的錢還是要付，差別只在付給 API 還是付給硬體
  • 只接雲端 API 至少 8 GB 記憶體；要在同機跑 7B 模型建議 16 GB 加 8 GB VRAM 顯卡
  • 授權條款規定滾動三十天內使用者超過五十人就不能移除 Open WebUI 品牌
  • 最被低估的用法是同一題丟兩個模型比對，答案差很多通常代表題目不夠清楚
open-webui/open-webui
Open WebUI 是自架的 AI 對話介面，GitHub 152,796 顆星，後面可以接 OpenAI、Anthropic 這些 API 或本機的 Ollama。解決的是團隊各買帳號造成的問題：提示詞散在個人手上、對話紀錄離職就帶走、用量看不到。資源需求分兩種，只接雲端 API 至少 8 GB 記憶體、Docker 五分鐘裝完；想在同一台跑 7B 或 8B 本機模型則建議 16 GB 記憶體加 8 GB VRAM 以上的 NVIDIA 顯卡。授權要注意：2025 年起改用自訂的 Open WebUI License，BSD 3 Clause 加一條品牌條款，滾動三十天內直接使用者不超過五十人可以自由改品牌，超過五十人就必須保留 Open WebUI 的標示，除非取得書面同意或企業授權。想做白牌 AI 平台賣給客戶的人要先算這個人數。
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docker run -d -p 3000:8080 ghcr.io/open-webui/open-webui:main # 只接雲端 API 建議 8 GB 以上

我在 LibreChat vs Open WebUI 那篇拿他跟 LibreChat 比過，但一直沒有單獨寫他。這篇補上，順便講一條 2025 年之後才出現、而且會影響某些人決定的授權條款。

Open WebUI 是什麼

Open WebUI 是一套自架的 AI 對話介面。GitHub 上 152,796 顆星，是這個站寫過的所有工具裡星數最高的一個。

他解決的問題很具體：你團隊裡五個人各自買 ChatGPT Plus，一個月將近一百美元，而且每個人的對話紀錄、每個人調好的提示詞都散在各自的帳號裡，離職就帶走。Open WebUI 讓你架一個共用介面，後面接 OpenAI、Anthropic 這些 API，或是接本機的 Ollama 跑開源模型。

行銷人拿他做什麼

共用提示詞庫。 把團隊調好的提示詞存成可以點的項目，新人進來直接用，不用再從私訊裡翻。

接公司自己的資料。 上傳品牌手冊、產品規格、過往文案，做成可以問的知識庫（RAG）。回答會引用到你自己的文件，不是模型從網路上學來的通則。

一個介面切換多個模型。 同一個問題丟給兩個模型比對，是我覺得最被低估的用法。答案一致的時候我比較敢用，答案差很多的時候通常代表題目問得不夠清楚。

用量看得到。 誰用了多少、花了多少 token，在共用 API key 的情況下這個很重要。

自架 vs 各買帳號

自架 vs 各買帳號
面向自架 Open WebUI各自買 ChatGPT Plus
費用伺服器錢加 API 用量每人每月 20 美元
對話紀錄留在公司跟著個人帳號走
提示詞共用各自私藏
模型想接幾個接幾個綁該平台
要顧什麼伺服器、API key、更新不用顧

資源要準備多少

這條要看你怎麼用。

只接雲端 API（OpenAI、Anthropic 這些），至少 8 GB 記憶體，Docker 基本安裝五分鐘內跑得起來。這是多數行銷團隊的情況。

想在同一台跑本機模型（透過 Ollama 跑 Llama 3、Mistral 這類 7B 或 8B 模型），建議 16 GB 以上記憶體加一張 8 GB VRAM 以上的 NVIDIA 顯卡。這個規格已經不是隨便一台 VPS 了。

多數人一開始會低估這個差距，以為裝了 Open WebUI 就等於有一個免費的 ChatGPT。他是介面，不是模型，模型的錢你還是要付，差別只在付給 API 還是付給硬體。

那條授權條款

Open WebUI 從 2025 年起改用自己的「Open WebUI License」，內容是 BSD-3-Clause 加上一條品牌條款。這條值得完整講。

那條規定是：你不可以移除、遮蔽或替換 Open WebUI 的品牌識別（名稱、logo、介面上的視覺或文字標示），除非符合以下情況之一：

  1. 滾動的三十天內，能直接使用這個應用的自然人不超過五十人
  2. 你拿到著作權人的書面同意
  3. 你買了企業授權

換句話說，五十人以下的內部團隊可以自由改品牌，這涵蓋了絕大多數台灣中小企業跟代理商。但如果你要把他當成一個白牌的 AI 平台賣給客戶、而使用者會超過五十人，那品牌必須留著，除非你去談企業授權。

我不覺得這條不合理，維護一個十五萬星的專案是有成本的。但這條的存在本身，是一個更大的訊號：你現在看到的「開源」標籤，愈來愈常是有條件的。Cal.com 在 2026 年 4 月轉閉源、Directus 改成 MSCL，都是同一個方向。這件事我另外寫了 開源授權的三個坑。

適合誰

適合三種人。團隊三人以上、想把提示詞跟對話紀錄留在公司的；想接自己的文件做知識庫的；想一個介面比對多個模型的。

不適合的是一個人工作、只用一個模型的（那 ChatGPT Plus 更省事），還有想在小 VPS 上跑本機模型的（規格不夠會很痛苦）。要比對另一個選項的話看 LibreChat vs Open WebUI，想從本機模型入門看 Ollama 教學。

介面架好之後，真正拉開差距的是你餵進去什麼、問得多具體。這方面我整理在 AI101。

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何佳勳的觀點

我認為農場誇張詞會讓人秒識破你在學爆紅文。判斷很簡單，這個字會不會出現在農場標題，會就換掉。把「崩、爆、神級、秒懂」換成具體描述，可信度反而比喊得大聲還高。

何佳勳的觀點

我認為數據是觀察工具，不是決策工具。每次打開報表只看「數字升還是降」，不問「原因是什麼、下次的情境跟這次一樣嗎」，其實跟不看數據差不多。鈴木敏文的厲害不是更會看數據，是更會問問題——數據告訴你已經發生的事，但你需要的是基於數據的假設。

不想碰伺服器，只想要結果？

這個 GitHub 專案功能完整，但你得自己配 server、串 API 金鑰、扛維運。

如果你現在只是要 AI 幫你寫文案、拆工作流、生行銷內容，免安裝、開箱即用的線上工具會更快上手。

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常見問題

Open WebUI 自架需要多少記憶體？

只連接 OpenAI、Anthropic 這類雲端 API 的話建議至少 8 GB 記憶體，Docker 基本安裝五分鐘內完成。若想在同一台透過 Ollama 跑 7B 或 8B 的本機模型，建議 16 GB 以上記憶體再加一張 8 GB VRAM 以上的 NVIDIA 顯卡。

Open WebUI 可以拿掉他的品牌做成自己的平台嗎？

要看使用人數。授權條款規定，在滾動的三十天內能直接使用該應用的自然人不超過五十人時，可以自由更改或移除品牌。超過五十人就必須保留 Open WebUI 的名稱與標示，除非取得著作權人書面同意或購買企業授權。

裝了 Open WebUI 就等於有免費的 ChatGPT 嗎？

不是。Open WebUI 是介面，不是模型。你還是要接 OpenAI、Anthropic 這類付費 API，或自己準備硬體透過 Ollama 跑開源模型。模型的成本依然存在，差別只在付給 API 供應商還是付給硬體。