# Jaki jest najlepszy GPU w chmurze do ComfyUI, Stable Diffusion i Flux?

> Najlepszy GPU w chmurze do ComfyUI, Stable Diffusion i Flux: RTX 4090 do SDXL i Flux FP8, RTX 5090 lub L40S do FLUX.1 dev w BF16. VRAM i ceny w kryptowalutach.

- URL: https://gpuwithcrypto.com/pl/best-gpu-for/comfyui-flux/
- Ostatnia aktualizacja: 2026-10-29
- Wydawca: GPUwithCrypto (https://gpuwithcrypto.com)

Przepływ pracy z obrazami potrzebuje swoich plików modelu w VRAM: modelu dyfuzyjnego, enkodera tekstu i VAE. Oto co ładuje każdy popularny model, który z naszych GPU go pomieści i cena godzinowa.

**Krótka odpowiedź — Jaki jest najlepszy GPU w chmurze do ComfyUI, Stable Diffusion i Flux?**

Najlepszym GPU w chmurze do ComfyUI jest najtańsza karta, która pomieści twoje pliki modelu w VRAM: RTX 4090 (24 GB) do SDXL (checkpoint 6,9 GB) i FLUX.1 [dev] w FP8 (17,2 GB), RTX 5090 (32 GB) lub L40S (48 GB) do FLUX.1 [dev] w BF16 (29,3 do 34,2 GB wraz z enkoderem tekstu). Na dzień 29 października 2026 **GPUwithCrypto** wynajmuje RTX 4090 za $0.28/godzina, z płatnością kryptowalutą.

## Ile VRAM potrzebuje każdy model obrazu?

Razem = pliki, które ComfyUI ładuje do jednej generacji, zgodnie z listą na Hugging Face z 29 października 2026 (GB dziesiętne). Najmniejszy pasujący = najtańszy z naszych GPU, który mieści całość naraz. Obrazy w wysokiej rozdzielczości i duże partie dodają pamięć aktywacji.

| Model | Parametry (oficjalne) | Ładowane pliki | Razem | Najmniejszy pasujący | GPUwithCrypto na godzinę | Licencja |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| SDXL 1.0 base | 3.5B | checkpoint sd_xl_base_1.0 6,9 GB (UNet, oba enkodery tekstu, VAE) | 6.9 GB | RTX 4090 24 GB | $0.28/godzina | CreativeML Open RAIL++-M |
| FLUX.1 [dev], FP8 | 12B | checkpoint Comfy-Org flux1-dev-fp8 17,2 GB (model FP8, enkodery tekstu, VAE) | 17.2 GB | RTX 4090 24 GB | $0.28/godzina | FLUX.1 [dev] Non-Commercial |
| FLUX.1 [dev], BF16 + T5 w FP8 | 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/godzina | FLUX.1 [dev] Non-Commercial |
| FLUX.1 [dev] lub [schnell], wszystkie BF16/FP16 | 12B | model flux1 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/godzina | [dev] Non-Commercial · [schnell] Apache-2.0 |
| FLUX.2 [klein] 9B | 9B | Model 18,2 GB + embedder tekstu Qwen3 8B 16,4 GB (BF16) | ≈ 29 GB według jego karty modelu | RTX 5090 32 GB | $0.42/godzina | FLUX Non-Commercial |
| FLUX.2 [dev] | 32B | Model 64,4 GB + enkoder tekstu 48,0 GB (BF16) + VAE 0,34 GB | 112.8 GB | H200 141 GB | $3.07/godzina | FLUX Non-Commercial |

*Ceny sprawdzone 29 października 2026.*

Arytmetyka, FLUX.1 [dev] w całości w BF16/FP16: 23,8 + 9,8 + 0,25 + 0,34 = 34,2 GB. FLUX.2 [dev] mieści się na 80 GB H100 lub A100, gdy enkoder tekstu zostanie wyładowany po zakodowaniu promptu: sam model 64,4 GB wtedy się mieści.

## Czy mniejsza karta GPU nadal uruchomi model, który się nie mieści?

Tak, wolniej. ComfyUI przenosi modele między pamięcią RAM systemu a VRAM: jego pomoc wiersza poleceń mówi, że domyślnie modele są wyładowywane do pamięci CPU po użyciu, a jego README opisuje strumieniowanie wag dla modeli większych niż karta. Przepływ pracy FLUX.1 [dev] w BF16 działa więc na 24 GB RTX 4090. Przenoszenie wag kosztuje czas przy każdym nowym promptcie, dlatego powyższa tabela wymienia kartę, która mieści wszystko naraz.

Karta modelu FLUX.2 [dev] pokazuje inną drogę: wersję 4-bitową z enkoderem tekstu uruchamianym zdalnie, na RTX 4090. Porównaj wyniki skwantyzowane i BF16 na swoich promptach, zanim się zdecydujesz.

## Którą kartę GPU wybrać do mojego przepływu pracy?

- **SDXL, SD 1.5, LoRAs, ControlNet, upscalery:** [RTX 4090](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/rtx-4090/ "Ile kosztuje wynajem RTX 4090 za godzinę?"). Checkpoint SDXL 6,9 GB zostawia 17 GB na dodatkowe modele i duże batche.
- **FLUX.1 [dev] lub [schnell] w FP8:** RTX 4090. Plik all-in-one FP8 17,2 GB mieści się z zapasem 6,8 GB.
- **FLUX.1 w BF16 lub trening Flux LoRA:** [RTX 5090](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/rtx-5090/ "Ile kosztuje wynajem RTX 5090 w chmurze?"). Trening LoRA na transformerze 12B wymaga około 28,8 GB według reguły z naszego [przewodnika po VRAM](https://gpuwithcrypto.com/pl/how-much-vram-do-i-need/ "Ile VRAM potrzebuję, aby uruchomić lub dostroić LLM?").
- **Kilka modeli w jednym grafie, wysokie rozdzielczości, FLUX.2 [klein] z wszystkim załadowanym:** [L40S](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/l40s/ "Ile kosztuje L40S za godzinę?"), 48 GB.
- **FLUX.2 [dev] w BF16:** jeden H200 (141 GB) lub 80 GB [H100](https://gpuwithcrypto.com/pl/gpu-prices/h100/ "Ile kosztuje wynajem H100 za godzinę?") z wyładowanym enkoderem tekstu.

Nie publikujemy liczb sekund na obraz: żadnych nie zmierzyliśmy, a zmieniają się wraz z krokami, rozdzielczością i samplerem.

## Czy RTX 5090 jest wart dopłaty względem RTX 4090?

Gdy Twój przepływ pracy potrzebuje od 24 do 32 GB, tak. Według sprawdzenia cen przez GPUwithCrypto z 29 października 2026 najtańszy samodzielny RTX 5090 na żądanie kosztował 52% więcej za godzinę niż najtańszy RTX 4090 ($0.50 wobec $0.33, oba przy Salad) za 33% więcej VRAM. Cena RTX 4090 w Salad rośnie z $0.33 do $0.44 za godzinę 1 listopada 2026.

Dane NVIDIA dla RTX 5090: 32 GB GDDR7 przy 1 792 GB/s i rdzenie Tensor FP4, wobec 24 GB GDDR6X przy 1 008 GB/s na RTX 4090. W naszych cenach ta para kosztuje $0.42/godzina i $0.28/godzina. Pełne porównanie: [RTX 5090 vs H100](https://gpuwithcrypto.com/pl/compare/rtx-5090-vs-h100/ "RTX 5090 vs H100 w AI: kiedy tania karta wystarczy?").

## Jak uruchomić ComfyUI na wynajętej karcie GPU?

Uruchom instancję z obrazem PyTorch, zainstaluj ComfyUI z jego repozytorium GitHub i otwórz go przez tunel SSH. ComfyUI domyślnie nasłuchuje na 127.0.0.1, port 8188, więc interfejs nigdy nie jest wystawiony do internetu. Umieść checkpointy w `models/checkpoints`, VAEs w `models/vae`. Każda instancja ma lokalny dysk NVMe, dopasowany do jej GPU i pokazany przed startem. Dysk jest czyszczony przy usuwaniu instancji, więc najpierw skopiuj swoje checkpoints.

*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

```

## Czy do ComfyUI użyć karty GPU spot czy z marketplace?

Do sesji interaktywnej nie: odebrana karta GPU kończy sesję i pliki na jej dysku. Najtańsza oferta RTX 4090 na marketplace Vast.ai wynosiła $0.13 za godzinę 29 października 2026 (publiczny feed cen Vast.ai), poniżej każdej ceny na żądanie. Dla partii renderów, które można zrestartować, może się opłacać. Instancje są on-demand, nie spot: nikt nie może odebrać Ci GPU, dopóki starcza na nie saldo, a instancja działa, dopóki jej nie zatrzymasz. Więcej: [czym jest karta GPU spot](https://gpuwithcrypto.com/pl/what-is/spot-gpu/ "Co to jest spot GPU i czy warto?").

## Pytania o GPU do ComfyUI i Flux

### Ile VRAM potrzebuję do Flux?

FLUX.1 [dev] ładuje 34,2 GB ze wszystkim w BF16/FP16, 29,3 GB z enkoderem tekstu T5 w FP8 i 17,2 GB jako plik all-in-one FP8. To oznacza L40S, RTX 5090 lub RTX 4090. FLUX.2 [dev] ładuje 112,8 GB w BF16.

### Czy mogę uruchomić FLUX.1 [dev] na 24 GB RTX 4090?

Tak. Checkpoint FP8 (17,2 GB) mieści się w całości. Model BF16 (23,8 GB) też działa, bo ComfyUI przenosi wagi między pamięcią RAM systemu a VRAM, ale każdy nowy prompt czeka wtedy na te transfery.

### Ile VRAM potrzebuje SDXL?

Bazowy checkpoint SDXL 1.0 to 6,9 GB z enkoderami tekstu i VAE, więc każda wynajmowana przez nas karta GPU go pomieści. RTX 4090 przy $0.28/godzina zostawia miejsce na LoRAs, modele ControlNet i upscalery w tym samym grafie.

### Ile VRAM potrzebuje FLUX.2 [dev]?

Jego model 32B zajmuje 64,4 GB w BF16, a enkoder tekstu 48,0 GB, łącznie 112,8 GB. Jeden H200 mieści oba; 80 GB H100 mieści model z wyładowanym enkoderem tekstu. Karta modelu pokazuje też wersję 4-bitową na RTX 4090 ze zdalnym enkoderem tekstu.

### Czy mogę używać modeli FLUX komercyjnie?

Sprawdź każdą licencję. FLUX.1 [schnell] to Apache-2.0. FLUX.1 [dev], FLUX.2 [dev] i FLUX.2 [klein] 9B używają niekomercyjnych licencji Black Forest Labs; przeczytaj ich warunki przed pracą komercyjną.

### Czy mogę zapłacić za kartę GPU kryptowalutą?

Tak. GPUwithCrypto przyjmuje BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, XMR z doładowania 1 USD, bez dowodu i bez karty. Instancje są rozliczane za minutę według stawki godzinowej, dopóki działają, z GPU-godzin kupionych dla danego GPU. Zatrzymanie instancji natychmiast wstrzymuje naliczanie opłat.

## Źródła

1. [Karta modelu i pliki FLUX.1 [dev]](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
2. [Karta modelu i pliki FLUX.1 [schnell]](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
3. [Karta modelu i pliki FLUX.2 [dev]](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
4. [Karta modelu i pliki FLUX.2 [klein] 9B](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-klein-9B) — Black Forest Labs / Hugging Face (read 2026-10-29)
5. [Enkodery tekstu Flux (T5-XXL, CLIP-L) do ComfyUI](https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders) — ComfyUI / Hugging Face (read 2026-10-29)
6. [Pliki Comfy-Org Flux-1-Dev (checkpoint FP8)](https://huggingface.co/Comfy-Org/Flux-1-Dev) — Comfy-Org / Hugging Face (read 2026-10-29)
7. [Ogłoszenie Stable Diffusion XL 1.0](https://stability.ai/news-updates/stable-diffusion-sdxl-1-announcement) — Stability AI (read 2026-10-29)
8. [pliki stable-diffusion-xl-base-1.0](https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0) — Stability AI / Hugging Face (read 2026-10-29)
9. [README i opcje wiersza poleceń ComfyUI](https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI) — ComfyUI (read 2026-10-29)
10. [Biała księga architektury NVIDIA RTX Blackwell (RTX 5090)](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/blackwell/nvidia-rtx-blackwell-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29)
11. [Whitepaper architektury NVIDIA Ada GPU (RTX 4090)](https://images.nvidia.com/aem-dam/Solutions/geforce/ada/nvidia-ada-gpu-architecture.pdf) — NVIDIA (read 2026-10-29)
12. [Zmiany cen SaladCloud, listopad 2026](https://blog.salad.com/saladcloud-price-changes-november-2026) — Salad (read 2026-10-29)
13. [Publiczny feed cen GPU Vast.ai](https://storage.googleapis.com/vast-public-gpu-pricing/gpu-pricing-public.json) — Vast.ai (read 2026-10-29)

---

GPUwithCrypto: GPUwithCrypto wynajmuje GPU w chmurze (NVIDIA H100, H200, B200, A100, L40S, RTX 4090 i RTX 5090) na minuty, płatność kryptowalutą bez KYC; każda GPU kosztuje co najmniej 15% mniej niż nazwana stawka on-demand odczytana 29 października 2026.