Eine selbst gehostete ChatGPT-Alternative ist eine Chat-Oberfläche auf deinem eigenen Server. Dahinter hängt entweder die API eines Modellanbieters mit deinem eigenen Key oder ein Modell, das über Ollama auf deiner eigenen Hardware läuft. Open WebUI ist am beliebtesten und der einfachste Einstieg. LibreChat ist stark, wenn du viele Anbieter und Agents an einem Ort willst, und AnythingLLM ist darauf ausgelegt, mit deinen Dokumenten zu chatten.
Keines dieser Tools macht ein Modell schlauer. Was sich ändert: wer deinen Chatverlauf speichert, zwischen welchen Modellen du wechseln kannst und wie du bezahlst.
So funktioniert ein selbst gehosteter Chat
Es gibt zwei Teile. Die Oberfläche ist die Web-App mit Chatverlauf, Nutzern, Datei-Uploads und Prompts. Das Modell ist das, was antwortet. Beides kannst du frei kombinieren.
Mit einem API-Key schickt die Oberfläche deine Nachrichten an einen Anbieter wie OpenAI, Anthropic, Google oder Mistral, und du zahlst nach Verbrauch. Dein Chatverlauf bleibt auf deinem Server, der Inhalt jeder Anfrage geht aber trotzdem an den Anbieter.
Mit einem lokalen Modell läuft das Modell über Ollama auf deinem eigenen Rechner, und nichts verlässt ihn. Ollama hat rund 183.000 GitHub-Sterne (Oktober 2026), läuft auf macOS, Windows, Linux und in Docker und steht unter MIT-Lizenz. Es spricht außerdem einen Teil der OpenAI-API, deshalb können die meisten Chat-Oberflächen es ansprechen, als wäre es OpenAI. LocalAI ist eine weitere Option für dieselbe Rolle.
Open WebUI
Open WebUI ist das Projekt mit den meisten Sternen in diesem Bereich, rund 155.000 GitHub-Sterne (Oktober 2026), und es erscheinen häufig neue Versionen. Es unterstützt "Ollama and OpenAI-compatible APIs", du kannst also lokale und Cloud-Modelle nebeneinander in einer Modellauswahl haben. Es ist darauf ausgelegt, komplett offline zu laufen, und bringt mehrere Nutzer, Chat mit Dokumenten (RAG), Websuche, Tools und Plugins mit.
Zum Start reicht ein Docker-Befehl, die Oberfläche erreichst du dann auf Port 3000. Der dokumentierte Befehl ist schon so eingerichtet, dass er ein Ollama auf derselben Maschine erreicht.
Ein Wort zur Lizenz: Code bis v0.6.5 steht unter BSD-3-Clause. Seit v0.6.6 (April 2025) gilt die Open WebUI License mit einer Branding-Klausel. Du darfst Name und Logo von "Open WebUI" nicht entfernen, außer deine Installation hat höchstens 50 Nutzer in 30 Tagen oder du hast eine Enterprise-Lizenz. Das Projekt sagt selbst, dass die neue Lizenz nicht OSI-anerkannt ist. Für eine Familie oder eine kleine Firma ändert das nichts. Wenn du es für viele Kunden unter eigenem Namen anbieten wolltest, lies vorher die Lizenz.
Für wen: fast alle, die anfangen, besonders wenn du lokale Modelle über Ollama nutzen willst.
LibreChat
LibreChat hat rund 46.000 GitHub-Sterne (Oktober 2026) und eine MIT-Lizenz. Seine Stärke ist die Breite: Anthropic, AWS Bedrock, OpenAI, Azure OpenAI, Google und Vertex AI sind eingebaut, Ollama und andere OpenAI-kompatible Dienste laufen als eigene Endpunkte.
Dazu kommen Agents ohne Code, MCP-Unterstützung für Tools, ein abgeschotteter Code-Interpreter, Artifacts und Websuche. Anmelden kannst du dich per OAuth2, LDAP oder E-Mail, das passt gut in eine Firma, in der sich alle mit ihren bestehenden Konten anmelden sollen. Installieren lässt es sich per Docker, npm oder Helm-Chart.
Für wen: Teams, die eine Oberfläche für mehrere bezahlte Anbieter wollen, mit richtiger Nutzerverwaltung.
LobeHub (früher LobeChat)
LobeHub hat rund 83.000 GitHub-Sterne (Oktober 2026). Das Projekt hat sich von einer Chat-App zu einer Plattform für KI-Agents entwickelt, mit einem MCP-Marktplatz und einer sehr aufgeräumten Oberfläche. Selbst hosten kannst du es per Docker Compose mit einer Server-Datenbank.
Schau dir die Lizenz an, bevor du darauf aufbaust. Sie ist Apache 2.0 mit zusätzlichen Bedingungen in der LobeHub Community License: Die unveränderte Software darfst du auch kommerziell nutzen, wer aber ein abgeleitetes Werk entwickelt und verbreitet, braucht eine kommerzielle Lizenz von LobeHub. Für den Eigengebrauch ist das kein Thema.
Für wen: Leute, denen Oberfläche und Agent-Funktionen gefallen und die keine veränderte Version verbreiten wollen.
AnythingLLM
AnythingLLM hat rund 67.000 GitHub-Sterne (Oktober 2026) und eine MIT-Lizenz. Der Fokus liegt auf dem Chat mit deinen eigenen Dokumenten: Du legst Dateien in einen Workspace und stellst Fragen dazu. Es gibt eine Desktop-App für Windows, macOS und Linux und eine Docker-Version.
Der Unterschied ist wichtig. Die Desktop-App ist für eine Person. Nur die Docker-Version hat Nutzerverwaltung, Einladungen, Rechte pro Workspace und einbettbare Chat-Widgets. Als Modelle gehen lokale Runner wie Ollama, LM Studio und LocalAI, ein eingebautes Standardmodell und Cloud-Anbieter wie OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Mistral, Groq und OpenRouter.
Für wen: alle, die vor allem Fragen an einen Stapel PDFs, Handbücher oder Notizen stellen wollen.
Vergleichstabelle
| Open WebUI | LibreChat | LobeHub | AnythingLLM | |
|---|---|---|---|---|
| GitHub-Sterne (Okt. 2026) | rund 155.000 | rund 46.000 | rund 83.000 | rund 67.000 |
| Lokale Modelle (Ollama) | Ja, erstklassig | Ja, als eigener Endpunkt | Siehe Doku | Ja |
| Cloud-Anbieter | OpenAI-kompatible APIs | Viele eingebaut | OpenAI und weitere | Viele |
| Mehrere Nutzer | Ja | Ja, OAuth2/LDAP/E-Mail | Siehe Doku | Nur Docker-Version |
| Chat mit Dokumenten | Ja | Dateisuche | Siehe Doku | Hauptfokus |
| Lizenz | Open WebUI License (auf BSD-3-Basis, Branding-Klausel) | MIT | Apache 2.0 + Zusatzbedingungen | MIT |
Was kostet das?
Die Software ist kostenlos. Was du zahlst, hängt vom Modell ab.
Mit API-Keys zahlst du dem Anbieter pro Token. Bei leichter privater Nutzung ist das oft weniger als ein Chat-Abo, bei intensiver Nutzung kann es mehr werden. Jeder Anbieter hat eine Verbrauchsseite, schau also nach der ersten Woche nach, statt zu raten. Ein Vorteil: Für einfache Fragen nimmst du ein günstiges Modell und das starke nur, wenn du es brauchst.
Bei lokalen Modellen zahlst du mit Hardware und Strom. Wie viel Speicher du brauchst, hängt von der Größe des Modells ab. Kleine Modelle laufen auf einem normalen Laptop oder Mini-PC, sind aber deutlich schwächer als die großen Cloud-Modelle. Große Modelle brauchen eine Grafikkarte mit viel Speicher oder einen Apple-Silicon-Rechner mit reichlich RAM. Ein günstiger VPS ohne GPU reicht für die Oberfläche, nicht für ein ernsthaftes Modell.
Ein beliebter Mittelweg: Die Oberfläche läuft auf einem kleinen Server, für den Alltag nutzt du Cloud-APIs, und für alles, was du nicht rausgeben willst, hast du ein lokales Modell.
Datenschutz: Was bleibt wirklich privat?
Mit Open WebUI oder LibreChat auf deinem Server speicherst du Chatverlauf, hochgeladene Dateien und Nutzerkonten selbst. Das ist schon ein Fortschritt gegenüber einem normalen Chat-Konto.
Ist das Modell aber eine Cloud-API, geht jeder Prompt samt Anhängen an diesen Anbieter. Lies dessen Datenrichtlinie, vor allem, ob API-Daten fürs Training genutzt werden und wie lange sie gespeichert bleiben. Nur ein lokales Modell hält das Gespräch komplett auf deiner Hardware.
So betreibst du sie
Der übliche Weg ist dein eigener Server mit Docker. Open WebUI ist ein Container, LibreChat und LobeHub bringen Compose-Dateien mit, die ihre Datenbanken gleich mitstarten. Für lokale Modelle läuft Ollama auf einem Rechner mit genug Speicher oder GPU, und die Oberfläche zeigt darauf. Selbsthosten für Einsteiger erklärt die Grundlagen zu Server, Domain und HTTPS.
Wenn du nur die Oberfläche brauchst und mit API-Keys arbeitest, ist ein Managed Hoster der bequeme Weg. Auf blitz.cloud installierst du Open WebUI mit einem Klick aus dem App Store, gehostet in der EU, HTTPS inklusive. Der kostenlose Tarif braucht keine Kreditkarte, und Apps schlafen nach 30 Minuten ohne Besucher ein, was zu einem Chat passt, den du ein paar Mal am Tag öffnest. Große lokale Modelle laufen dort nicht, kombinier die Oberfläche also mit einem API-Key.
Mehr Optionen findest du unter ChatGPT-Alternativen. Soll KI auch in deinen anderen Apps arbeiten, lies Zapier-Alternativen und n8n selbst hosten.
FAQ
Kann ich ChatGPT selbst auf meinem Server betreiben?
Nein. Die Modelle hinter ChatGPT gibt es nicht zum Download. Du kannst sie über die OpenAI-API in einer dieser Oberflächen nutzen oder offene Modelle lokal mit Ollama betreiben, darunter auch die gpt-oss-Modelle, die OpenAI veröffentlicht hat.
Was ist die einfachste selbst gehostete ChatGPT-Alternative?
Open WebUI. Ein Docker-Befehl liefert die Oberfläche, und mit einem Ollama auf derselben Maschine verbindet es sich ohne viel Einrichtung.
Brauche ich eine GPU?
Nicht für die Oberfläche und nicht, wenn du Cloud-APIs nutzt. Für lokale Modelle macht eine GPU oder ein Apple-Silicon-Rechner einen großen Unterschied, sowohl beim Tempo als auch bei der Frage, welche Modellgrößen überhaupt laufen.
Ist ein selbst gehosteter Chat günstiger als ChatGPT Plus?
Kommt drauf an, wie viel du ihn nutzt. Mit API-Keys zahlst du nach Verbrauch, das ist für gelegentliche Fragen günstig und kann sich bei langen täglichen Sitzungen summieren. Beobachte ein paar Wochen die Verbrauchsseite deines Anbieters, bevor du entscheidest.
Ist Open WebUI Open Source?
Versionen bis v0.6.5 stehen unter BSD-3-Clause. Spätere Versionen nutzen die Open WebUI License, die bei mehr als 50 Nutzern in 30 Tagen eine Branding-Pflicht vorsieht. Laut Projekt ist diese Lizenz nicht OSI-anerkannt.