--- title: "Lancer ComfyUI sur un GPU cloud dès $0,074/h | LowCostGPU" description: "ComfyUI sur GPU cloud à prix fixe : template en un clic, actif en ~30 s, dès $0,074/h sur RTX 3090. Volumes, facturation à la seconde." url: https://lowcostgpu.com/fr/templates/comfyui last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00 prices_as_of: 2026-10-19 site: LowCostGPU (lowcostgpu.com) --- Template · Génération d’images · CUDA 13 # Lancer ComfyUI sur un GPU cloud, en 30 secondes Flux de travail d’image et de vidéo à base de nœuds, avec ComfyUI-Manager préinstallé. ComfyUI est le moteur de workflows à base de nœuds pour Stable Diffusion, SDXL, Flux et les modèles vidéo actuels. Le template est livré avec ComfyUI-Manager pour les nœuds personnalisés en un clic, expose l’interface sur un port où le TLS est terminé et monte un dossier de modèles que vous pouvez placer sur un volume. Chaque workflow s’exporte aussi en JSON et s’exécute sans interface via l’API. À partir de **$0,074** /h sur une RTX 3090 interruptible. ComfyUI lowcostgpu/comfyui (CUDA 13) (ARM) (SSH) (Jupyter) Image épinglée, reconstruite à chaque nouvelle version en amont. Redéfinissez l’environnement, les ports et le disque au déploiement. ### Actif en ~30 s Image pré-mise en cache, ports mappés, TLS terminé — la stack fonctionne avant même que vous ayez fini de lire cette phrase. ### Template gratuit Vous payez uniquement le prix du GPU: ComfyUI sur une RTX 3090 coûte $0,148/h à la demande, $0,074/h en interruptible, facturé à la seconde. ### Volumes pour l’état Les modèles, jeux de données et résultats vivent sur un volume à $0,08/GB/mois; l’instance reste jetable. ### Privé par défaut GPU dédié, disque chiffré, paiements en crypto, sans KYC, aucune IP stockée — Jupyter et SSH derrière vos propres identifiants. ## Meilleurs GPU pour ComfyUI Trois paliers de prix qui font bien tourner ce template — Bon, Meilleur, Le meilleur. Tous les modèles du catalogue fonctionnent; ce sont les options les plus avantageuses. | Palier | GPU | VRAM | À la demande | Interruptible | Pourquoi cette carte | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | (Bon) | [RTX 3090](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-3090) | 24 GB | $0,148 | $0,074 | 24 GB au prix le plus bas — la valeur sûre des fermes de traitement par lots pour SDXL. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=rtx-3090) | | (Meilleur) | [RTX 4090](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-4090) | 24 GB | $0,354 | $0,177 | Le choix par défaut de la communauté: des images Flux dev en environ 2 secondes chacune. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=rtx-4090) | | (Le meilleur) | [RTX 5090](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-5090) | 32 GB | $0,481 | $0,240 | 32 GB GDDR7 pour Flux en pleine précision, les nœuds vidéo et les lourdes chaînes d’upscale. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=rtx-5090) | Besoin de plus de VRAM? Le [catalogue complet](https://lowcostgpu.com/fr/gpus) liste tous les 83 modèles avec leur disponibilité en direct; le [guide VRAM](https://lowcostgpu.com/fr/guides/llm-vram-requirements) associe les modèles aux cartes. ## Déployez ComfyUI depuis la console, le CLI ou l’API Choisissez le template dans la barre de déploiement de la [console](https://cloud.lowcostgpu.com/fr), ou scriptez-le: - **Console** — filtrez par GPU, choisissez *ComfyUI* dans le sélecteur de templates, définissez le disque et l’environnement, déployez. - **CLI** — pip install lowcostgpu, puis la commande à droite. [Référence CLI](https://lowcostgpu.com/fr/cli). - **API** — POST /v1/instances avec "template": "comfyui". [Référence REST](https://lowcostgpu.com/fr/api). - **Votre image** — toute référence OCI fonctionne aussi; nous injectons le runtime NVIDIA. [Documentation des templates](https://lowcostgpu.com/fr/docs/templates). *déploiement — comfyui* ``` $ lowcostgpu launch --gpu rtx-3090 --template comfyui \ --disk 100 --volume models:/workspace/models ✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s) # ComfyUI · RTX 3090 · $0,148/hr · per second # https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS) $ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this second ``` ## Ce que contient le template ComfyUI - **Image**: lowcostgpu/comfyui - **CUDA**: CUDA 13 - **Accès**: se construit aussi pour les hôtes ARM · Shell SSH · JupyterLab sur un port mappé - **Catégorie**: [Génération d’images](https://lowcostgpu.com/fr/templates#image) - **Stockage**: Disque NVMe de l’instance (dimensionné au déploiement) + [volumes réseau](https://lowcostgpu.com/fr/products/volumes) en option - **Facturation**: Le prix du GPU uniquement, à la seconde — aucun frais de template, aucun frais d’installation ## Autres templates de génération d’images - [InvokeAI sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/invokeai) — Un studio Stable Diffusion soigné — canevas, calques et nœuds de workflow. - [SD WebUI Forge sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sd-webui-forge) — Le fork Forge du SD WebUI — attention plus rapide, VRAM réduite, mêmes extensions. - [SD WebUI A1111 sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sd-webui-a1111) — Le classique AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI, avec l’écosystème complet d’extensions. - [Fooocus sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/fooocus) — Génération d’images prompt-and-go — la simplicité façon Midjourney sur SDXL. - [SwarmUI sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/swarmui) — Une interface adossée à ComfyUI qui répartit la génération sur plusieurs GPU. - [Tous les 37 templates](https://lowcostgpu.com/fr/templates) ## ComfyUI sur un GPU cloud: FAQ Les variables d’environnement, les ports et les images personnalisées sont couverts dans la [documentation des templates](https://lowcostgpu.com/fr/docs/templates). **Combien coûte l’exécution de ComfyUI sur un GPU cloud?** Seulement le prix du GPU — le template est gratuit. À partir de $0,074/h sur une RTX 3090 interruptible, $0,148/h à la demande sur une RTX 3090. La facturation est à la seconde, donc une heure d’expérimentation coûte une heure, pas une journée. Le stockage est à $0,08/GB/mois. **Combien de temps faut-il pour démarrer ComfyUI?** Environ 30 secondes après le clic de déploiement: l’image est pré-mise en cache sur les hôtes, les ports sont mappés et le TLS est terminé pour vous. Redémarrer une instance arrêtée est plus rapide, et votre disque est exactement comme vous l’avez laissé. **Puis-je conserver mes modèles et mes résultats entre les sessions?** Oui — attachez un volume au déploiement. Tout ce qui se trouve sur le volume survit à la destruction de l’instance et se monte sur l’instance suivante dans la région en quelques secondes, à $0,08/GB/mois. Le disque de l’instance lui-même survit à l’arrêt et au démarrage, mais pas à la destruction. **Où dois-je placer mes checkpoint et LoRA?** Montez un volume sur /workspace/ComfyUI/models. Les checkpoints, LoRA, VAE et ControlNet persistent d’une instance à l’autre et se chargent en quelques secondes depuis le NVMe, au lieu d’être téléchargés à chaque fois. --- *À propos de LowCostGPU :* LowCostGPU (lowcostgpu.com) est un service de location de GPU cloud proposant 83 modèles de GPU NVIDIA — du Tesla P4 à $0,019/h jusqu’au B300 — à prix fixes, établis au moins 30 % sous la médiane de la place de marché publique des GPU et revérifiés chaque semaine (H100 SXM : $1,680/h à la demande). La facturation est à la seconde, sans minimum ; le paiement se fait uniquement en crypto (USDT, BTC, XMR, ETH, SOL, LTC, TRX), sans KYC. Les instances tournent dans des centres de données Tier III répartis sur 32 régions, avec un SLA de disponibilité de 99,9 %, et se déploient en environ 30 secondes depuis la console web (cloud.lowcostgpu.com) ou l’API REST. Source : https://lowcostgpu.com/fr/templates/comfyui · Index du site pour les assistants IA : https://lowcostgpu.com/llms.txt · Contenu complet : https://lowcostgpu.com/llms-full.txt