--- title: "Lancer InvokeAI sur un GPU cloud dès $0,061/h | LowCostGPU" description: "InvokeAI sur GPU cloud à prix fixe : template en un clic, actif en ~30 s, dès $0,061/h sur RTX 4070. Volumes, facturation à la seconde." url: https://lowcostgpu.com/fr/templates/invokeai last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00 prices_as_of: 2026-10-19 site: LowCostGPU (lowcostgpu.com) --- Template · Génération d’images · CUDA 12.9 # Lancer InvokeAI sur un GPU cloud, en 30 secondes Un studio Stable Diffusion soigné — canevas, calques et nœuds de workflow. InvokeAI est le studio soigné pour la génération d’images: canevas infini, calques, inpainting, nœuds de workflow et un gestionnaire de modèles qui comprend SD 1.5, SDXL et Flux. Il convient aux illustrateurs et aux équipes qui veulent un outil conçu plutôt qu’un éditeur de graphes. À partir de **$0,061** /h sur une RTX 4070 interruptible. InvokeAI lowcostgpu/invokeai (CUDA 12.9) (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: InvokeAI sur une RTX 4070 coûte $0,123/h à la demande, $0,061/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 InvokeAI 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 4070](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-4070) | 12 GB | $0,123 | $0,061 | 12 GB font tourner SD 1.5 et SDXL avec FP8, confortablement et à faible coût. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=rtx-4070) | | (Meilleur) | [RTX 4090](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-4090) | 24 GB | $0,354 | $0,177 | 24 GB pour Flux et de grands canevas. | [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 pour des pipelines multi-modèles et de gros rendus par lots. | [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 InvokeAI 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 *InvokeAI* 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": "invokeai". [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 — invokeai* ``` $ lowcostgpu launch --gpu rtx-4070 --template invokeai \ --disk 100 --volume models:/workspace/models ✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s) # InvokeAI · RTX 4070 · $0,123/hr · per second # https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS) $ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this second ``` ## Ce que contient le template InvokeAI - **Image**: lowcostgpu/invokeai - **CUDA**: CUDA 12.9 - **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 - [ComfyUI sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/comfyui) — Flux de travail d’image et de vidéo à base de nœuds, avec ComfyUI-Manager préinstallé. - [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) ## InvokeAI 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 InvokeAI sur un GPU cloud?** Seulement le prix du GPU — le template est gratuit. À partir de $0,061/h sur une RTX 4070 interruptible, $0,123/h à la demande sur une RTX 4070. 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 InvokeAI?** 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. **Puis-je importer mes modèles Automatic1111?** Oui — pointez le gestionnaire de modèles vers un volume monté contenant vos fichiers.safetensors; InvokeAI les scanne et les enregistre. --- *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/invokeai · Index du site pour les assistants IA : https://lowcostgpu.com/llms.txt · Contenu complet : https://lowcostgpu.com/llms-full.txt