--- title: "Günstigste Cloud-GPU für Stable Diffusion & Flux 2026 ($/Bild)" description: "Was SDXL und Flux tatsächlich brauchen, Bilder pro Dollar auf acht mietbaren GPUs, und wo ein höherer Stundenpreis zu einem niedrigeren Preis pro Bild führt." url: https://lowcostgpu.com/de/guides/cheapest-gpu-for-stable-diffusion last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00 prices_as_of: 2026-10-19 site: LowCostGPU (lowcostgpu.com) --- Anleitung · Kosten & Preise # Günstigste Cloud-GPU für Stable Diffusion & Flux 2026 ($/Bild) Was SDXL und Flux tatsächlich brauchen, Bilder pro Dollar auf acht mietbaren GPUs, und wo ein höherer Stundenpreis zu einem niedrigeren Preis pro Bild führt. 9 Min. Lesezeit Veröffentlicht 2026-08-27 Aktualisiert 2026-09-03 (Live-Preise aus der Preisliste) TL;DR - Bei SDXL gewinnt die RTX 4090 bei Bildern pro Dollar mit $0,177 unterbrechbar, rund 2,9 Sekunden pro Bild; bei Flux liegt die RTX 5090 vorn. - Sortieren Sie Karten nach Bildern pro Dollar, nicht nach Stundensatz: 3.600 geteilt durch Sekunden pro Bild, geteilt durch den Stundenpreis. - Flux dev FP8 benötigt etwa 17 GB, daher sind 24-GB-Karten die praktische Untergrenze; ab 32 GB entfällt die Obergrenze. - Auf LowCostGPU verlieren Karten mit niedrigem Stundenpreis wie die RTX 3060 beim Durchsatz; bewahren Sie Checkpoints auf einem Datenträger auf und stoppen Sie ungenutzte Instanzen. ## Die Antworttabelle Acht mietbare Karten, Live-Preise, Bilder pro Dollar (unterbrechbarer Preis – Bildwarteschlangen pausieren kontrolliert): | GPU | $/Std. unterbrechbar | SDXL s/Bild | SDXL Bild/$ | Flux s/Bild | Flux Bild/$ | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | [RTX 3060](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-3060) (12 GB) | $0,029 | 11,0 s | **11.285** | 38 s | **3.267** | | [RTX 3090](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-3090) (24 GB) | $0,074 | 5,6 s | **8.687** | 16 s | **3.041** | | [RTX 4070](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-4070) (12 GB) | $0,061 | 6,5 s | **9.079** | 21 s | **2.810** | | [RTX 4090](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-4090) (24 GB) | $0,177 | 2,9 s | **7.013** | 7,5 s | **2.712** | | [RTX 5090](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-5090) (32 GB) | $0,240 | 2,1 s | **7.143** | 5,2 s | **2.885** | | [RTX A4000](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-a4000) (16 GB) | $0,046 | 8,9 s | **8.793** | 29 s | **2.699** | | [L40S](https://lowcostgpu.com/de/gpu/l40s) (48 GB) | $0,224 | 3,4 s | **4.727** | 9,0 s | **1.786** | | [RTX 5070 Ti](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-5070-ti) (16 GB) | $0,140 | 4,8 s | **5.357** | 15 s | **1.714** | Zeiten: Community-typisch SDXL 1024² bei 30 Schritten und Flux dev bei 20 Schritten; als ±20 % betrachten und im eigenen Workflow neu ausführen. Preise werden bei jeder wöchentlichen Aktualisierung der Preisliste live neu berechnet. ## Methode: $/Bild, nicht $/Std. *die gesamte Methode* ``` images_per_dollar = 3600 / seconds_per_image / price_per_hour ``` Diese einzige Division ordnet den gesamten Markt neu. Die „günstigen“ Karten mit Stundenpreis oben in der Tabelle verlieren gegen die [RTX 4090](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-4090), sobald der Durchsatz in die Gleichung eingeht – und der Abstand wächst bei Flux, wo kleine Karten in den Systemspeicher auslagern. ## SDXL-Wirtschaftlichkeit - **Interaktive Sessions** – ein Abend Prompting (~3 Std.) auf einer 4090: $1,06 On-Demand. Nutzen Sie On-Demand für Sessions: Eine Unterbrechung mittendrin ist mehr wert als die 50 %. - **Batches** – stellen Sie sie nachts auf unterbrechbaren Instanzen in die Warteschlange; laut Tabelle etwa 7.013 Bilder pro Dollar. - **Budget-Untergrenze** – die 3090 bleibt die beste „immer günstig“ Karte: 24 GB bedeuten, dass kein Workflow je das Laden verweigert. ## Flux-Wirtschaftlichkeit - **24 GB ist die Eintrittskarte** (FP8 + ausgelagerte Text-Encoder). Darunter funktioniert die Generierung noch, aber der Durchsatz bricht ein – die Spalte img/$ zeigt die ehrliche Zahl der 3060. - **32 GB heben die Obergrenze auf** – Gewichte in voller Präzision, LoRA-Stapel und Upscaler bleiben im Speicher: die [5090](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-5090) führt bei img/$ trotz des höchsten Stundensatzes in der Tabelle. - **Nutzer bedienen?** Nebenläufigkeit ändert die Kriterien – siehe [Serverless-Endpunkte](https://lowcostgpu.com/de/products/serverless) mit dem ComfyUI-Template. ## Drei Fallen, die die Kosten verdreifachen 1. **Modelle bei jeder Session neu herunterladen.** 30 GB Checkpoints bei jedem Start sind langsam und unnötig. Ein 120-GB- [Datenträger](https://lowcostgpu.com/de/docs/volumes) kostet $9,60/Monat und wird in Sekunden eingehängt. 2. **Leerlaufende Instanzen „für später aufgehoben“.** Stoppen Sie sie – eine gestoppte Instanz wird nur für den Datenträger berechnet. Der Pause-Button ist der größte Rabatt auf dieser Seite. 3. **Benchmarking mit dem Workflow eines anderen.** Ihre Anzahl an LoRAs, Auflösung und Sampler verändern die Sekunden pro Bild um das 3-Fache. Mieten Sie zwei Kandidaten für eine Stunde ($0,835 insgesamt) und messen Sie Ihre eigene Pipeline. --- Zahlen nutzen Jeder Preis in dieser Anleitung ist unser Live-Preis – festgelegt, ≥30 % unter dem Marktmedian, sekundengenau abgerechnet. Stellen Sie das exakte Setup oben über die [Konsole](https://cloud.lowcostgpu.com/de) in etwa 30 Sekunden bereit, bezahlt in Krypto, ohne Karte und ohne KYC. --- *Über LowCostGPU:* LowCostGPU (lowcostgpu.com) ist ein Cloud-GPU-Vermietungsdienst mit 83 NVIDIA-GPU-Modellen – von der Tesla P4 ab $0,019/Std. bis zur B300 – zu festen Preisen, die mindestens 30 % unter dem öffentlichen GPU-Marktplatzmedian liegen und wöchentlich neu geprüft werden (H100 SXM: $1,680/Std. On-Demand). Die Abrechnung erfolgt sekundengenau, ohne Mindestausgabe; die Zahlung erfolgt ausschließlich in Krypto (USDT, BTC, XMR, ETH, SOL, LTC, TRX), ohne KYC. Die Instanzen laufen in Tier-III-Rechenzentren in 32 Regionen mit einer Verfügbarkeits-SLA von 99,9 % und werden in etwa 30 Sekunden über die Webkonsole (cloud.lowcostgpu.com) oder die REST-API bereitgestellt. Quelle: https://lowcostgpu.com/de/guides/cheapest-gpu-for-stable-diffusion · Seitenindex für KI-Assistenten: https://lowcostgpu.com/llms.txt · Vollständiger Inhalt: https://lowcostgpu.com/llms-full.txt