--- title: "SD WebUI Forge auf einer Cloud-GPU mieten | LowCostGPU" description: "SD WebUI Forge auf Cloud-GPU zum Festpreis: Ein-Klick-Template, läuft in ~30 s, schon ab $0,029/Std. auf RTX 3060, sekundengenaue Abrechnung." url: https://lowcostgpu.com/de/templates/sd-webui-forge last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00 prices_as_of: 2026-10-19 site: LowCostGPU (lowcostgpu.com) --- Template · Bildgenerierung · CUDA 12.8 # SD WebUI Forge auf einer Cloud-GPU starten, in 30 Sekunden Der Forge-Fork der SD WebUI – schnellere Attention, weniger VRAM, gleiche Erweiterungen. Forge ist der auf Leistung ausgerichtete Fork der Automatic1111-WebUI: schnellere Attention, weniger VRAM, native Flux-Unterstützung und dasselbe Erweiterungsökosystem. Wer A1111 kennt, kennt auch Forge – es ist einfach schneller und leichter. Ab **$0,029** /Std. auf einer unterbrechbaren RTX 3060. SD WebUI Forge lowcostgpu/sd-forge (CUDA 12.8) (ARM) (SSH) (Jupyter) Gepinntes Image, bei Upstream-Releases neu gebaut. Umgebungsvariablen, Ports und Datenträger lassen sich bei der Bereitstellung überschreiben. ### Läuft in ~30 s Vorab zwischengespeichertes Image, Ports zugeordnet, TLS terminiert – der Stack läuft, bevor Sie diesen Satz zu Ende gelesen haben. ### Template ist kostenlos Sie zahlen nur den GPU-Preis: SD WebUI Forge auf einer RTX 3060 kostet $0,058/Std. On-Demand, $0,029/Std. unterbrechbar, abgerechnet pro Sekunde. ### Volumes für Zustandsdaten Modelle, Datensätze und Ausgaben liegen auf einem Datenträger für $0,08/GB/Monat; die Instanz bleibt austauschbar. ### Standardmäßig privat Dedizierte GPU, verschlüsselter Datenträger, Kryptozahlungen, ohne KYC, keine gespeicherten IPs – Jupyter und SSH hinter Ihren eigenen Zugangsdaten. ## Beste GPUs für SD WebUI Forge Drei Preisstufen, mit denen dieses Template gut läuft – gut, besser, am besten. Jedes Modell im Katalog funktioniert; dies sind die besten Preis-Leistungs-Optionen. | Stufe | GPU | VRAM | On-Demand | Unterbrechbar | Warum diese Karte | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | (Gut) | [RTX 3060](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-3060) | 12 GB | $0,058 | $0,029 | 12 GB reichen für SD 1.5 und SDXL bei moderaten Bildgrößen. | [Bereitstellen](https://cloud.lowcostgpu.com/de?gpu=rtx-3060) | | (Besser) | [RTX 4090](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-4090) | 24 GB | $0,354 | $0,177 | 24 GB: Flux dev und aufwendige ControlNet-Stacks. | [Bereitstellen](https://cloud.lowcostgpu.com/de?gpu=rtx-4090) | | (Am besten) | [RTX 5090](https://lowcostgpu.com/de/gpu/rtx-5090) | 32 GB | $0,481 | $0,240 | 32 GB für große Batches und hochauflösende Hires-Fix-Durchgänge. | [Bereitstellen](https://cloud.lowcostgpu.com/de?gpu=rtx-5090) | Mehr VRAM benötigt? Der [vollständige Katalog](https://lowcostgpu.com/de/gpus) listet alle 83 Modelle mit Verfügbarkeit in Echtzeit auf; der [VRAM-Leitfaden](https://lowcostgpu.com/de/guides/llm-vram-requirements) ordnet Modelle den passenden Karten zu. ## SD WebUI Forge über Konsole, CLI oder API bereitstellen Wählen Sie das Template in der Bereitstellungsleiste der [Konsole](https://cloud.lowcostgpu.com/de), oder erledigen Sie es per Skript: - **Konsole** – nach GPU filtern, *SD WebUI Forge* im Template-Auswahlmenü wählen, Datenträger und Umgebungsvariablen festlegen, bereitstellen. - **CLI** – pip install lowcostgpu, dann der Befehl rechts. [CLI-Referenz](https://lowcostgpu.com/de/cli). - **API** – POST /v1/instances mit "template": "sd-webui-forge". [REST-Referenz](https://lowcostgpu.com/de/api). - **Eigenes Image** – jede OCI-Referenz funktioniert ebenfalls; wir injizieren die NVIDIA-Runtime. [Template-Dokumentation](https://lowcostgpu.com/de/docs/templates). *bereitstellen – sd-webui-forge* ``` $ lowcostgpu launch --gpu rtx-3060 --template sd-webui-forge \ --disk 100 --volume models:/workspace/models ✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s) # SD WebUI Forge · RTX 3060 · $0,058/hr · per second # https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS) $ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this second ``` ## Was steckt im Template SD WebUI Forge - **Image**: lowcostgpu/sd-forge - **CUDA**: CUDA 12.8 - **Zugang**: baut auch für ARM-Hosts · SSH-Shell · JupyterLab auf einem zugeordneten Port - **Kategorie**: [Bildgenerierung](https://lowcostgpu.com/de/templates#image) - **Speicherplatz**: NVMe-Instanzdatenträger (Größe bei Bereitstellung festgelegt) + optionale [Netzwerk-Volumes](https://lowcostgpu.com/de/products/volumes) - **Abrechnung**: Nur GPU-Preis, pro Sekunde – keine Template-Gebühr, keine Einrichtungsgebühr ## Weitere bildgenerierung Templates - [ComfyUI auf einer Cloud-GPU](https://lowcostgpu.com/de/templates/comfyui) — Knotenbasierte Bild- und Video-Workflows mit vorinstalliertem ComfyUI-Manager. - [InvokeAI auf einer Cloud-GPU](https://lowcostgpu.com/de/templates/invokeai) — Ein ausgereiftes Stable-Diffusion-Studio – Canvas, Ebenen und Workflow-Knoten. - [SD WebUI A1111 auf einer Cloud-GPU](https://lowcostgpu.com/de/templates/sd-webui-a1111) — Die klassische AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI mit dem vollständigen Erweiterungsökosystem. - [Fooocus auf einer Cloud-GPU](https://lowcostgpu.com/de/templates/fooocus) — Prompt-and-go-Bildgenerierung – Einfachheit im Midjourney-Stil auf SDXL. - [SwarmUI auf einer Cloud-GPU](https://lowcostgpu.com/de/templates/swarmui) — Eine auf ComfyUI basierende Oberfläche, die die Generierung auf mehrere GPUs skaliert. - [Alle 37 Templates](https://lowcostgpu.com/de/templates) ## SD WebUI Forge auf einer Cloud-GPU: FAQ Umgebungsvariablen, Ports und benutzerdefinierte Images werden in der [Template-Dokumentation](https://lowcostgpu.com/de/docs/templates) behandelt. **Wie viel kostet es, SD WebUI Forge auf einer Cloud-GPU auszuführen?** Nur der GPU-Preis – das Template ist kostenlos. Ab $0,029/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 3060, $0,058/Std. On-Demand auf einer RTX 3060. Es wird pro Sekunde abgerechnet, eine Stunde Herumprobieren kostet also eine Stunde, nicht einen Tag. Datenträger kosten $0,08/GB/Monat. **Wie lange dauert der Start von SD WebUI Forge?** Etwa 30 Sekunden nach dem Klick auf „Bereitstellen“: Das Image ist auf den Hosts vorab zwischengespeichert, Ports sind zugeordnet und TLS wird für Sie terminiert. Der Neustart einer gestoppten Instanz ist schneller, und Ihr Datenträger ist genauso, wie Sie ihn verlassen haben. **Kann ich meine Modelle und Ausgaben zwischen Sessions behalten?** Ja – fügen Sie bei der Bereitstellung einen Datenträger hinzu. Alles auf dem Datenträger übersteht das Löschen der Instanz und wird in Sekunden auf der nächsten Instanz in der Region eingebunden, für $0,08/GB/Monat. Der Instanzdatenträger selbst übersteht Stopp/Start, aber nicht das Löschen. **Funktionieren A1111-Erweiterungen in Forge?** Die meisten schon – ControlNet, ADetailer, Regional Prompter und die gängigen Erweiterungen werden nativ oder über den Erweiterungsindex unterstützt. Einige stark gepatchte Erweiterungen benötigen Forge-spezifische Forks. --- *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/templates/sd-webui-forge · Seitenindex für KI-Assistenten: https://lowcostgpu.com/llms.txt · Vollständiger Inhalt: https://lowcostgpu.com/llms-full.txt