# Modal vs RunComfy — Cloud-ComfyUI mit schnellen GPUs und Serverless-API

Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. RunComfy — Cloud-ComfyUI mit schnellen GPUs und Serverless-API verzeichnet 364.336 monatliche Besuche mit -8,6 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | [RunComfy — Cloud-ComfyUI mit schnellen GPUs und Serverless-API](https://openaitools.app/de/tool/runcomfy) |
| :--- | :--- | :--- |
| Website-URL | https://modal.com | https://www.runcomfy.com |
| Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | KI-Kunstgenerator, KI-Bildgenerator, AI Video Generator, AI Workflow |
| Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 1.196.021 | 364.336 |
| MoM-Wachstumsrate | +30,2 % | -8,6 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 845.636 | 71.198 |
| Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,5 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 3 | 2 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Modal

Modal bietet Cloud-Infrastruktur, die direkt auf KI- und Datenteams zugeschnitten ist. Der Kerngedanke: Entwickler schreiben normales Python, definieren Funktionen per Dekorator oder bauen Container-Images, und Modal kümmert sich um den Rest – Container-Scheduling, GPU-Zuweisung, Skalierung von null und zurück sowie HTTPS-Endpunkte. Netzwerk, Storage und Kapazitätsmanagement sind abstrahiert, sodass eine Workload, die lokal läuft, genauso über eine große Flotte laufen kann.

Die Plattform gliedert sich in wenige Grundbausteine. Functions übernehmen serverloses Rechnen und lassen sich für parallele oder Batch-Arbeit auf Tausende GPUs verteilen. Sandboxes bieten isolierte Umgebungen für Coding-Agents, Reinforcement-Learning-Rollouts und anderen nicht vertrauenswürdigen Code, mit Startzeiten unter einer Sekunde und Unterstützung für sehr hohe Parallelität. Training deckt Fine-Tuning, Reinforcement Learning und Evaluierung auf Single- oder Multi-Node-GPU-Kapazität ab. Bei der Inferenz bietet Modal OpenAI-kompatible Endpunkte und erlaubt eigene Inferenz-Stacks, deren Endpunkte sich an das Traffic-Profil anpassen lassen.

Darunter betreibt Modal eine eigene Container-Runtime und ein Image-System, ausgelegt auf große Images und schnelles GPU-Scheduling, dazu ein verteiltes Dateisystem für schnellen Zugriff auf Modellgewichte und Datensätze. Die Kapazität stammt aus einem Multi-Cloud-Pool über viele Regionen, mit automatischem Routing auf verfügbare Hardware und kontinuierlichen Health-Checks. Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert sekundengenau, während der Code läuft, mit granularer Kostenkontrolle. Das Unternehmen bietet ein kostenloses Startkontingent und skalierbare bezahlte Nutzung und richtet sich mit SOC-2-Type-II-Konformität und HIPAA-Bereitschaft an Unternehmen.

**Preise und Tarife:** Modal rechnet sekundengenau nach Nutzung ab: Ein kostenloses monatliches Compute-Kontingent ermöglicht den Einstieg, danach zahlen Sie für die tatsächlich verbrauchten CPU-, Speicher- und GPU-Ressourcen. Enterprise-Pläne, Start-up-Credits und individuelle Preise über den Vertrieb sind verfügbar.

- **Serverlose Python-Funktionen:** Schreiben Sie normales Python, binden Sie GPUs oder Container ein und deployen Sie HTTPS-Endpunkte, die mit dem Traffic skalieren und im Leerlauf auf null gehen.
- **Sandboxes für Agents:** Starten Sie isolierte, sichere Umgebungen für Coding-Agents, RL-Rollouts und nicht vertrauenswürdigen Code – mit Starts unter einer Sekunde und über einer Million gleichzeitiger Sandboxes.
- **Training und Fine-Tuning auf Abruf:** Führen Sie Fine-Tunes, LoRA, vollständiges Training und Reinforcement Learning auf elastischer Single- oder Multi-Node-GPU-Kapazität aus, ohne Quota-Anträge.
- **Modell-Inferenz und Endpunkte:** Stellen Sie LLMs sowie Bild-, Video- oder Audiomodelle über OpenAI-kompatible Endpunkte bereit oder bringen Sie Ihren eigenen Inferenz-Stack mit und überlassen Sie die Infrastruktur Modal.
- **Schneller Storage und Multi-Cloud-Kapazität:** Ein verteiltes Dateisystem lädt große Images und Modellgewichte mit voller Bandbreite, während ein Pool über 20+ Clouds Workloads auf die passende Hardware und Region routet.

**Stärken:** Python-native Entwicklererfahrung mit kaum Infrastruktur-Boilerplate; Skaliert von null auf Tausende GPUs mit sekundengenauer, nutzungsbasierter Abrechnung; Sandboxes eignen sich hervorragend für agentische Workloads und nicht vertrauenswürdigen Code; Multi-Cloud-Kapazität über viele Regionen mit integrierter Observability und Enterprise-Compliance

**Einschränkungen:** Da echte Nutzung abgerechnet wird, können GPU-lastige Workloads ohne Kostenkontrolle schnell teuer werden; Einige erweiterte Inferenz- und Enterprise-Funktionen erfordern Gespräche mit dem Team statt Self-Service; Das serverlose Modell kann Teams, die eigene VMs oder Kubernetes-Cluster verwalten, ungewohnt vorkommen

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md)

## RunComfy — Cloud-ComfyUI mit schnellen GPUs und Serverless-API

RunComfy richtet sich an Kreative und Entwickler, die ComfyUI nutzen, aber keine lokalen Installationen, Custom Nodes, Modelldateien und GPU-Hardware verwalten wollen. Die Plattform stellt eine unveränderte, native ComfyUI-Instanz in der Cloud bereit, damit Workflows sich wie lokal verhalten, und übernimmt Umgebungseinrichtung, Abhängigkeitsauflösung und Modelldownloads. Beworben werden über 1 Mio. Kreative, mehr als 200 sofort nutzbare Workflow-Templates, 99,9 % Uptime und 24/7-Support.

Ein zentrales Unterscheidungsmerkmal ist die reproduzierbare Workflow-Umgebung: Ein RunComfy-Workflow bündelt das Workflow-JSON zusammen mit Betriebssystem, Python-Umgebung, ComfyUI-Version, Custom Nodes und Modellen in einem einzigen Snapshot. Diesen Snapshot können Sie per Link teilen; Teammitglieder, Studierende oder Follower öffnen damit exakt dieselbe Umgebung. Die GPU-Optionen reichen von 16 GB bis 141 GB VRAM, sodass sowohl leichte als auch sehr große Modelle bedarfsgerecht laufen.

Für den Produktivbetrieb bietet RunComfy eine Serverless-API, die jeden in der Cloud gespeicherten Workflow in einen HTTP-Endpunkt verwandelt und dabei Umgebungsreplikation, GPU-Orchestrierung und Autoscaling bis auf null im Leerlauf übernimmt. Zudem gibt es einen Auto-Setup-Agenten: Sie laden eine workflow.json hoch, und die Plattform installiert fehlende Nodes und Modelle. Preisdetails stehen auf einer eigenen Preisseite, nicht auf der Startseite.

**Preise und Tarife:** RunComfy bietet eine kostenlose Einstiegsstufe und kostenpflichtige Pläne; die Preise stehen auf der RunComfy-Preisseite und nicht auf der Startseite. Aktuelle Stufen und nutzungsabhängige GPU-Preise finden Sie auf der Website.

- **Native Cloud-ComfyUI:** Eine vollständig konfigurierte, unveränderte ComfyUI im Browser, damit Workflows ohne Überraschungen zwischen lokal und Cloud wechseln.
- **Reproduzierbare Workflow-Umgebungen:** Speichern Sie Workflow-JSON plus Betriebssystem, Python, ComfyUI, Custom Nodes und Modelle als einen Snapshot, den Sie wieder öffnen oder per Link teilen können.
- **Serverless-API-Bereitstellung:** Verwandeln Sie jeden gespeicherten Workflow in einen Produktions-Endpunkt mit Umgebungsreplikation und Autoscaling bis auf null.
- **Modell- und Node-Verwaltung:** Laden Sie Modelle von Civitai, Hugging Face und Google Drive und installieren Sie Nodes über den ComfyUI-Manager.
- **Skalierbare GPU-Optionen:** Wählen Sie bedarfsgerechte Maschinen mit 16 GB bis 141 GB VRAM für Modelle jeder Größe.

**Stärken:** Keine lokale Installation und keine GPU nötig; Native, unveränderte ComfyUI-Erfahrung; Reproduzierbare Umgebungen und Teilen per Link; Serverless-API mit Autoscaling für Produktionslasten

**Einschränkungen:** Cloud-GPU wird nach Nutzung abgerechnet, schwere Läufe kosten mehr; Für die beste Erfahrung sind gewisse ComfyUI-Grundkenntnisse hilfreich; Preisdetails erfordern einen Blick auf die Preisseite statt auf die Startseite

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/runcomfy.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Modal und RunComfy — Cloud-ComfyUI mit schnellen GPUs und Serverless-API beim monatlichen Traffic?

Modal hat 1.196.021 monatliche Besuche, während RunComfy — Cloud-ComfyUI mit schnellen GPUs und Serverless-API 364.336 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Modal verzeichnet eine Wachstumsrate von +30,2 % gegenüber dem Vormonat; RunComfy — Cloud-ComfyUI mit schnellen GPUs und Serverless-API verzeichnet -8,6 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Modal: Freemium, Preise auf Anfrage. Modal rechnet sekundengenau nach Nutzung ab: Ein kostenloses monatliches Compute-Kontingent ermöglicht den Einstieg, danach zahlen Sie für die tatsächlich verbrauchten CPU-, Speicher- und GPU-Ressourcen. Enterprise-Pläne, Start-up-Credits und individuelle Preise über den Vertrieb sind verfügbar. RunComfy — Cloud-ComfyUI mit schnellen GPUs und Serverless-API: Preise auf Anfrage. RunComfy bietet eine kostenlose Einstiegsstufe und kostenpflichtige Pläne; die Preise stehen auf der RunComfy-Preisseite und nicht auf der Startseite. Aktuelle Stufen und nutzungsabhängige GPU-Preise finden Sie auf der Website.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [ComfyUI](https://openaitools.app/de/tool/comfyui) | 4.379.348 | +13,4 % | Preise auf Anfrage, Kostenlos | Gives you complete local control and zero hosting costs, but requires you to manage your own high-end NVIDIA GPU hardware. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/comfyui.md) |
| 2 | [RunningHub](https://openaitools.app/de/tool/runninghub) | 3.105.554 | -28,5 % | Freemium | Bietet eine ähnliche ComfyUI-Cloud-Ausführung und API-Bereitstellung, verfügt jedoch über eine größere Bibliothek vorgefertigter öffentlicher Workflows. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runninghub.md) |
| 3 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Liefert deutlich schnellere Roh-API-Generierungsgeschwindigkeiten für generative Medien, verzichtet dafür aber auf die Anpassbarkeit knotenbasierter Workflows. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) |
| 4 | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | Kostenpflichtig | RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runpod.md) |
| 5 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all b | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) |
| 6 | [Vast.ai](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8 % | Kostenpflichtig | Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai.md) |
| 7 | [Nebius](https://openaitools.app/de/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet robuste Enterprise-GPU-Cluster und verwaltetes Inferenzing, erfordert jedoch mehr Infrastruktur-Setup als der serverlose Ansatz von Modal. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/nebius.md) |
| 8 | [Replicate AI](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | Kostenpflichtig | Offers robust serverless APIs for deploying machine learning models, but requires custom code wrapping rather than visual ComfyUI nodes. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai.md) |
| 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Günstige serverlose Inferenz-APIs für über 200 Modelle | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) |
| 10 | [Lightning AI](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Provides integrated development studios and training workflows, but with less granular serverless function orchestration. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai.md) |

---
Quelle: https://openaitools.app/de/compare/modal-com-vs-runcomfy

More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)