Z-Image Turbo、1024×1024の画像4枚
- RTX PRO 6000 96GB, $2.42/時間
- 6.5秒 · $0.004
- RTX 6000 Ada 48GB, $1.37/時間
- 17.7秒 · $0.007
2.7倍速く、画像4枚あたりの費用は35%少なく済みました。
動く？どこで？ いくらで？
ComfyUIのワークフローを読み込むか、テンプレートを選んでください。3つの答えは、それぞれ実測、明示した計算式、事業者が公表する料金にもとづきます。
ワークフロー
MiniMax H3
LTX-2.5 · Distilled
LTX-2.5 · Dev
Wan 2.2 · テキストから動画、A14B
Wan 2.2 · Animate 2
HunyuanVideo 1.5
FLUX 3 Image Klein · Klein（蒸留版）
FLUX 3 Image Klein · Klein Base
Krea 2 · Turbo
Krea 2 · Raw
Qwen-Image-2.1 · テキストから画像
Qwen-Image-2.1 · Turbo（8ステップ）
Z-Image · Base
FLUX.2 · klein 4B
FLUX.2 · klein 9B
FLUX.2 · dev
Anima
Qwen-Image-Edit-2511
お使いのGPU
RTX 4070
RTX 5070
RTX 5060 Ti
RTX 4080 SUPER
RTX 5070 Ti
RTX 5080
RTX PRO 4000 Blackwell SFF
RTX PRO 4000 Blackwell
RTX 3090
RTX PRO 4500 Blackwell
RTX A6000
L40S
RTX 6000 Ada
RTX PRO 5000 Blackwell
A100
H100 SXM
RTX PRO 6000 Blackwell
RTX Spark
DGX Spark
ComfyUIのWan 2.2（画像から動画、A14B）テンプレートのモデルファイル：4個（LoRAは含みません）
動く？
お使いのRTX 4090で
動く
そのまま読み込めます。
- 最大の工程
- 14.5GB
- お使いのGPU
- 24.0GB
- 生成に使える残り
- 9.5GB
- ダウンロード
- 35.6GB
工程：テキストエンコーダ6.7GB · 拡散モデル14.5GB。生成用の作業メモリはこれとは別に必要で、解像度とフレーム数に応じて増えます。
計算・2026年10月16日
どこで？
動かせる場所
Comfy Cloud動く
このモデルのComfyUIテンプレートは、組み込みのノードだけを使います。最大の工程（14.5GB）は、Comfy Cloudの96GBのRTX PRO 6000に収まります。プランは月$20からで、料金がかかるのはワークフローの実行中だけです。
取得・2026年10月16日
時間貸しのGPU動く
どんなノードも、自分の環境で使えます。RTX 3090をSaladCloudで1時間$0.17から借りられます（自社のデータセンターで運用するRunPodでは$0.50）。待機中も料金がかかります。
取得・2026年10月19日
クリップごとのAPIモデルのみ
RunPodはWan 2.2をクリップ単位で販売しています。1280×720・5秒で$0.30です。モデルと設定はRunPodのもので、自分のワークフローは使えません。
取得・2026年10月9日
いくらで？
1回の生成あたり（条件はそれぞれの設定）
- Comfy Cloud640×640・5秒のクリップで11クレジット（Comfyの公表値）$0.05取得・2026年10月16日
- RunPodのAPI1280×720・5秒のクリップ。RunPodのモデルで、自分のワークフローではありません$0.30取得・2026年10月9日
ライセンス：Apache 2.0
ダウンロードするファイルを、チェッカーで詳しく見るブラウザの中で読み込み、ワークフローがアップロードされることはありません。ファイルサイズはHugging Faceから2026年10月16日に取得、Comfy Cloudのノード一覧は2026年7月10日時点、料金は税抜で2026年10月9日〜19日に取得したものです。NVIDIAのGPUのみ。 更新日
LLMなら、ローカルLLM動作チェッカーで手持ちのGPUで動くかを確かめられます。GPUを買うか迷っているなら、購入とレンタルの比較ツールで損益分岐の月がわかります。
高いGPUのほうが、出力あたりは安かった。
2026年10月20日、フィンランドで借りたGPUで3つのジョブを実行しました。RTX PRO 6000の1時間の料金はRTX 6000 Adaの1.8倍ですが、どのジョブも2.7〜3.5倍速く終わり、出力あたりの費用は35〜50%少なく済みました。
Wan 2.2 5B、5秒・720pの動画
- RTX PRO 6000 96GB, $2.42/時間
- 74秒 · $0.05
- RTX 6000 Ada 48GB, $1.37/時間
- 200秒 · $0.076
2.7倍速く、動画1本あたりの費用は35%少なく済みました。
70BのLLM（Q4）、回答32件・出力8,000トークン
- RTX PRO 6000 96GB, $2.42/時間
- 49秒 · $0.033
- RTX 6000 Ada 48GB, $1.37/時間
- 172秒 · $0.065
3.5倍速く、回答32件あたりの費用は50%少なく済みました。
実測・2026年10月20日時間は、ジョブを送ってから最後の出力までです。費用はその時間に各GPUのオンデマンドの定価（税抜）を掛けたものです。
動かせる場所は4つ。
- 自分のGPU $0.09/時間（電気代） RTX 4090のフル稼働（450W）を1kWhあたり$0.20で計算。料金メーターは回らず、ファイルも手元に残ります。 計算
- Comfy Cloud $4.54/時間 料金は生成中だけで、GPUは96GBのRTX PRO 6000。プランは月$20から。カスタムノードは選ばれたものだけです。 取得・2026年10月16日
- 時間貸しのGPU $0.33/時間 SaladCloudのRTX 4090（自社のデータセンターで運用するRunPodでは$0.89）。どんなノードも使えますが、待機中も料金がかかります。 取得・2026年10月19日
- クリップごとのAPI $0.30/本 RunPodのAPIで、Wan 2.2の1280×720・5秒のクリップ。モデルと設定はRunPodのもので、自分のワークフローは使えません。 取得・2026年10月9日
オンデマンドの料金（税抜）で、各事業者の表示どおりです。電気代はGPUのボード電力をフルに使った場合で、PCのほかの部品は含みません。
よくチェックされるモデル
- Wan 2.2動画 · テキストから動画、A14B · ComfyUIのテンプレート 必要VRAM 14.5GB 計算・2026年10月16日 24GBのGPUで 動く
- Z-Image画像 · Turbo · ComfyUIのテンプレート 必要VRAM 12.7GB 計算・2026年10月16日 24GBのGPUで 動く
- LTX-2.5動画 · Distilled · ComfyUIのテンプレート 必要VRAM 24.3GB 計算・2026年10月16日 24GBのGPUで ストリーミング
- Qwen3.8 27BLLM · Q4_K_M・8kコンテキスト 必要VRAM 18GB 計算・2026年10月16日 24GBのGPUで 動く
- Gemma 4 31BLLM · Q4_K_M・8kコンテキスト 必要VRAM 20.9GB 計算・2026年10月16日 24GBのGPUで ぎりぎり
- gpt-oss 120BLLM · Q4_K_M・8kコンテキスト 必要VRAM 71.4GB 計算・2026年10月16日 24GBのGPUで 動かない
よくある質問
- モデルやワークフローは、どこで動かすのがよい？
- 手持ちのGPUに収まるなら自分のGPUで、収まるかどうかはチェッカーですぐにわかります。Comfy Cloudにあるノードだけを使うComfyUIワークフローなら、実行時間だけが課金されるComfy Cloud。どんなカスタムノードでも使いたいときや、自分の環境で動かしたいときは、RunPodなどでGPUを時間単位で借ります。FLUXやKlingのようなカタログのモデルなら、画像や動画ごとに料金がかかるAPIがいちばん手軽です。
- どうやって収益を得ている？
- 明示した紹介リンクからです。紹介リンク経由で事業者に登録すると、その事業者から報酬が支払われることがあります。紹介リンクには必ずそう表示し、判定を変えることはありません。報酬があるかどうかに関係なく、最も安い、または最もよい選択肢を示します。
- 数値はどこから？
- 出どころは3つで、必ずどれかを明記します。実測：GPUを借りて実際にジョブを実行し、いつ、どのGPUで測ったかを示します。計算：公開されているファイルサイズとモデル自身のconfigから求めたメモリで、計算式も示します。取得：各事業者のページに載っている料金で、読み取った日付を添えます。
- メモリのチェックはどれくらい正確？
- 実測したGPUでは、LLMの見積もりは実際のピークとの差が1%以内でした。画像・動画のワークフローでは工程ごとのメモリを合計し、生成に使う作業メモリはそれとは別に必要です。実行したジョブで測った作業メモリの量も示しています。判定は、実際にジョブを動かすまでは見積もりです。
- ワークフローはアップロードされる？
- されません。チェッカーはブラウザの中で動きます。共有リンクに含まれるのはファイル名と入力したサイズだけで、ワークフロー自体は含まれません。
- AIエージェントから使える？
- 使えます。mcp.nodegrove.ioの無料MCPサーバーは、モデルがGPUに収まるかを、このサイトと同じ計算で答えます。オープンデータセットとクラウドGPUの料金フィードも、出典を示せば無料で使えます。