# ComfyUI、Stable Diffusion、Fluxに最適なクラウドGPUはどれですか？ > ComfyUI、Stable Diffusion、Fluxに最適なクラウドGPU: SDXLとFlux FP8にはRTX 4090、BF16のFLUX.1 devにはRTX 5090またはL40S。VRAMの計算、暗号資産での価格。 - URL: https://gpuwithcrypto.com/ja/best-gpu-for/comfyui-flux/ - 最終更新: 2026-10-29 - 発行者: GPUwithCrypto (https://gpuwithcrypto.com) 画像ワークフローでは、モデルファイルをVRAMに読み込む必要があります。拡散モデル、テキストエンコーダー、VAEです。ここでは、各人気モデルが読み込むもの、それを保持できる当社のGPU、および時間単価を示します。 **概要 — ComfyUI、Stable Diffusion、Fluxに最適なクラウドGPUはどれですか？** ComfyUIに最適なクラウドGPUは、モデルファイルをVRAMに保持できる最も安価なカードです。SDXL（6.9 GBのチェックポイント）とFP8のFLUX.1 [dev]（17.2 GB）にはRTX 4090（24 GB）、BF16のFLUX.1 [dev]（テキストエンコーダーを含めて29.3〜34.2 GB）にはRTX 5090（32 GB）またはL40S（48 GB）です。2026年10月29日時点で、**GPUwithCrypto**はRTX 4090を$0.28/時間でレンタルしており、暗号資産で支払えます。 ## 各画像モデルにはどのくらいのVRAMが必要ですか？ 合計 = ComfyUIが1回の生成で読み込むファイル（2026年10月29日にHugging Faceに記載された内容、10進GB）。最小構成 = 合計を一度に保持できる当社のGPUのうち最も安価なもの。高解像度の画像や大きなバッチでは、さらにアクティベーションメモリが加わります。 | モデル | パラメーター（公式） | 読み込むファイル | 合計 | 最小構成 | GPUwithCrypto/時間 | ライセンス | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | SDXL 1.0 base | 3.5B | sd_xl_base_1.0 チェックポイント 6.9 GB（UNet、両方のテキストエンコーダー、VAE） | 6.9 GB | RTX 4090 24 GB | $0.28/時間 | CreativeML Open RAIL++-M | | FLUX.1 [dev]、FP8 | 12B | Comfy-Org flux1-dev-fp8 チェックポイント 17.2 GB（FP8モデル、テキストエンコーダー、VAE） | 17.2 GB | RTX 4090 24 GB | $0.28/時間 | FLUX.1 [dev] 非商用 | | FLUX.1 [dev]、BF16 + FP8のT5 | 12B | flux1-dev 23.8 GB + T5-XXL FP8 4.9 GB + CLIP-L 0.25 GB + VAE 0.34 GB | 29.3 GB | RTX 5090 32 GB | $0.42/時間 | FLUX.1 [dev] 非商用 | | FLUX.1 [dev] または [schnell]、すべてBF16/FP16 | 12B | flux1 モデル 23.8 GB + T5-XXL FP16 9.8 GB + CLIP-L 0.25 GB + VAE 0.34 GB | 34.2 GB | L40S 48 GB | $0.82/時間 | [dev] 非商用 · [schnell] Apache-2.0 | | FLUX.2 [klein] 9B | 9B | モデル18.2 GB + Qwen3 8Bテキストエンベッダー16.4 GB（BF16） | モデルカードによると約29 GB | RTX 5090 32 GB | $0.42/時間 | FLUX Non-Commercial | | FLUX.2 [dev] | 32B | モデル64.4 GB + テキストエンコーダー48.0 GB（BF16）+ VAE 0.34 GB | 112.8 GB | H200 141 GB | $3.07/時間 | FLUX Non-Commercial | *価格確認日：2026年10月29日.* 演算、FLUX.1 [dev]はすべてBF16/FP16で: 23.8 + 9.8 + 0.25 + 0.34 = 34.2 GB。FLUX.2 [dev]は、テキストエンコーダーがプロンプトをエンコードした後にアンロードされれば、80 GBのH100またはA100に収まります。その場合、64.4 GBのモデルが単独で収まります。 ## 収まらないモデルを、より小さなGPUでも実行できますか？ はい、より遅くなります。ComfyUIはシステムRAMとVRAMの間でモデルを移動します。コマンドラインヘルプによると、デフォルトでは使用後にモデルがCPUメモリへアンロードされ、READMEにはカードより大きなモデルのためのウェイトストリーミングが記載されています。そのため、BF16のFLUX.1 [dev]ワークフローは24 GBのRTX 4090で動作します。ウェイトの移動は新しいプロンプトごとに時間を要するため、上の表にはすべてを同時に保持できるカードを記載しています。 FLUX.2 [dev]のモデルカードには別の方法が示されています。テキストエンコーダーをリモートで実行し、RTX 4090で4-bitバージョンを使う方法です。採用する前に、ご自身のプロンプトで量子化版とBF16版の出力を比較してください。 ## 自分のワークフローにはどのGPUを選ぶべきですか？ - **SDXL、SD 1.5、LoRA、ControlNet、アップスケーラー:** [RTX 4090](https://gpuwithcrypto.com/ja/gpu-prices/rtx-4090/ "RTX 4090を1時間レンタルするといくらですか？")。6.9 GBのSDXLチェックポイントにより、追加モデルや大きなバッチ用に17 GBが残ります。 - **FP8のFLUX.1 [dev]または[schnell]:** RTX 4090。17.2 GBのオールインワンFP8ファイルが6.8 GBの余裕を持って収まります。 - **BF16のFLUX.1、またはFlux LoRAのトレーニング:** [RTX 5090](https://gpuwithcrypto.com/ja/gpu-prices/rtx-5090/ "RTX 5090をクラウドで借りるといくらかかりますか？")。12BトランスフォーマーでのLoRAトレーニングには、[VRAMガイド](https://gpuwithcrypto.com/ja/how-much-vram-do-i-need/ "LLM を実行またはファインチューニングするにはどのくらいの VRAM が必要ですか？")のルールで約28.8 GBが必要です。 - **1つのグラフに複数モデル、高解像度、すべてをロードしたFLUX.2 [klein]:** [L40S](https://gpuwithcrypto.com/ja/gpu-prices/l40s/ "L40Sの1時間あたりの料金はいくらですか？")、48 GB。 - **BF16のFLUX.2 [dev]:** H200 1台（141 GB）、またはテキストエンコーダーをアンロードした80 GBの[H100](https://gpuwithcrypto.com/ja/gpu-prices/h100/ "H100を1時間レンタルするといくらかかりますか？")。 1枚あたりの秒数は公表していません。測定しておらず、ステップ数、解像度、サンプラーによって変化するためです。 ## RTX 5090はRTX 4090より割高なだけの価値がありますか？ ワークフローが24〜32 GBを必要とするなら、はい。GPUwithCryptoの2026年10月29日の価格調査によると、最安のセルフサービス・オンデマンドRTX 5090は、最安のRTX 4090より1時間あたり52%高く（$0.50対$0.33、いずれもSalad）、VRAMは33%多いという結果でした。SaladのRTX 4090価格は2026年11月1日に1時間あたり$0.33から$0.44へ値上がりします。 NVIDIAのRTX 5090の仕様: 1,792 GB/sのGDDR7 32 GBとFP4 Tensor Cores、対してRTX 4090は1,008 GB/sのGDDR6X 24 GBです。当社の価格では、この2台は$0.42/時間と$0.28/時間です。詳細な比較: [RTX 5090 vs H100](https://gpuwithcrypto.com/ja/compare/rtx-5090-vs-h100/ "AI向けRTX 5090 vs H100: 安価なカードで十分なのはどんな場合か？")。 ## レンタルGPUでComfyUIを実行するには？ PyTorchイメージでインスタンスを起動し、GitHubリポジトリからComfyUIをインストールし、SSHトンネル経由で開きます。ComfyUIはデフォルトで127.0.0.1のポート8188で待ち受けるため、インターフェースがインターネットに公開されることはありません。チェックポイントは`models/checkpoints`に、VAEは`models/vae`に置きます。各インスタンスにはローカルNVMeディスクがあり、GPUに合わせたサイズが開始前に表示されます。インスタンスを削除するとディスクは消去されるため、先にチェックポイントをコピーしてください。 *comfyui-on-a-rented-gpu.sh* ```bash # on the instance git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI cd ComfyUI pip install -r requirements.txt python main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188 # on your computer: forward the port (host and SSH port are in the dashboard) ssh -N -L 8188:127.0.0.1:8188 -p SSH_PORT root@HOST # then open http://127.0.0.1:8188 in your browser ``` ## ComfyUIにはスポットGPUまたはマーケットプレイスGPUを使うべきですか？ インタラクティブなセッションには、いいえ。回収されたGPUはセッションとそのディスク上のファイルを終了させます。2026年10月29日時点で、Vast.aiのマーケットプレイスで最も安いRTX 4090のオファーは1時間あたり$0.13でした（Vast.aiの公開価格フィード）。これはどのオンデマンド価格よりも安価です。再起動できるバッチレンダリングなら、元が取れる場合があります。インスタンスはオンデマンドであり、Spotではありません。残高がある限りGPUを取り戻されることはなく、インスタンスは停止するまで稼働し続けます。詳細: [スポットGPUとは](https://gpuwithcrypto.com/ja/what-is/spot-gpu/ "スポットGPUとは何か、それだけの価値はあるのか？")。 ## ComfyUIとFluxのGPUに関する質問 ### FluxにはどのくらいのVRAMが必要ですか？ FLUX.1 [dev]は、すべてBF16/FP16で34.2 GB、T5テキストエンコーダーをFP8で29.3 GB、オールインワンFP8ファイルで17.2 GBをロードします。つまりL40S、RTX 5090、またはRTX 4090が必要です。FLUX.2 [dev]はBF16で112.8 GBをロードします。 ### 24 GBのRTX 4090でFLUX.1 [dev]を実行できますか？ はい。FP8チェックポイント（17.2 GB）は完全に収まります。BF16モデル（23.8 GB）も動作します。ComfyUIがシステムRAMとVRAMの間でウェイトを移動するためですが、新しいプロンプトごとにその転送を待つことになります。 ### SDXLにはどのくらいのVRAMが必要ですか？ SDXL 1.0のベースチェックポイントはテキストエンコーダーとVAEを含めて6.9 GBなので、当社がレンタルするすべてのGPUに収まります。$0.28/時間のRTX 4090なら、同じグラフにLoRA、ControlNetモデル、アップスケーラーを入れる余裕があります。 ### FLUX.2 [dev]にはどのくらいのVRAMが必要ですか？ 32BモデルはBF16で64.4 GB、テキストエンコーダーは48.0 GB、合計112.8 GBを必要とします。H200 1台なら両方が収まり、80 GBのH100ならテキストエンコーダーをアンロードした状態でモデルが収まります。モデルカードには、リモートテキストエンコーダーを使いRTX 4090で4-bitバージョンを動かす方法も示されています。 ### FLUXモデルは商用利用できますか？ 各ライセンスを確認してください。FLUX.1 [schnell]はApache-2.0です。FLUX.1 [dev]、FLUX.2 [dev]、FLUX.2 [klein] 9BはBlack Forest Labsの非商用ライセンスを使用しています。商用利用の前に各条項をお読みください。 ### GPUを暗号資産で支払えますか？ はい。GPUwithCryptoでは$1へのチャージからBTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, XMRで支払えます。本人確認もカードも不要です。インスタンスは稼働中、そのGPU用に購入したGPU時間から時間単価で分単位で課金されます。インスタンスを停止すると課金も即座に停止します。 ## 出典 1. [FLUX.1 [dev]のモデルカードとファイル](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29) 2. [FLUX.1 [schnell]のモデルカードとファイル](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29) 3. [FLUX.2 [dev]のモデルカードとファイル](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29) 4. [FLUX.2 [klein] 9Bのモデルカードとファイル](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29) 5. [ComfyUI用Fluxテキストエンコーダー（T5-XXL、CLIP-L）](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders) — ComfyUI / Hugging Face (read 2026-10-29) 6. [Comfy-Org Flux-1-Devファイル（FP8チェックポイント）](https://huggingface.co/Comfy-Org/Flux-1-Dev) — Comfy-Org / Hugging Face (read 2026-10-29) 7. [Stable Diffusion XL 1.0の発表](https://stability.ai/news-updates/stable-diffusion-sdxl-1-announcement) — Stability AI (read 2026-10-29) 8. [stable-diffusion-xl-base-1.0のファイル](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) — Stability AI / Hugging Face (read 2026-10-29) 9. [ComfyUIのREADMEとコマンドラインオプション](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI) — ComfyUI (read 2026-10-29) 10. [NVIDIA RTX Blackwellアーキテクチャ白書（RTX 5090）](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/blackwell/nvidia-rtx-blackwell-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29) 11. [NVIDIA Ada GPUアーキテクチャ白書（RTX 4090）](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/ada/nvidia-ada-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29) 12. [SaladCloudの価格変更、2026年11月](https://blog.salad.com/saladcloud-price-changes-november-2026) — Salad (read 2026-10-29) 13. [Vast.aiの公開GPU価格フィード](https://storage.googleapis.com/vast-public-gpu-pricing/gpu-pricing-public.json) — Vast.ai (read 2026-10-29) --- GPUwithCrypto: GPUwithCryptoはクラウドGPU（NVIDIA H100、H200、B200、A100、L40S、RTX 4090、RTX 5090）を分単位でレンタル、暗号資産で支払い、KYC不要です。各GPUの価格は、2026年10月29日に確認した名指しのオンデマンド料金より少なくとも15%安く設定されています。