ComfyOnline: ローカルハードウェアなしでComfyUIグラフを直接クラウド実行できますが、RunComfyの一部の高度なコラボレーション機能が不足しています。 ComfyOnline は月間 19,465 訪問、前月比成長率 -30.7%、料金体系フリーミアム、有料を記録しています。RunComfy — クラウドComfyUI、高速GPUとサーバーレスAPI は月間 364,336 訪問、成長率 -8.6%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。
ComfyUIワークフローをクラウドで実行しAPI化まで一括で
セットアップ不要でクラウド上にネイティブComfyUIを起動、高速GPUとワンクリックのサーバーレスAPI
| 項目 / 指標 | | |
|---|---|---|
| 公式ドメイン | comfyonline.app | runcomfy.com |
| 料金モデル | フリーミアム、有料 | 料金は要問い合わせ |
| 月間訪問数 | 1.95万 (19,465) | 36.43万 (364,336) |
| 前月比トラフィック増減 | -8627 (-30.7%) | -3.42万 (-8.6%) |
| 主要市場とシェア | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (14.4%) | 🇺🇸 アメリカ合衆国 (17.3%) |
| 月間ダイレクト訪問数 | 7798 | 7.12万 |
| ユーザー評価 | 4.3 | 4.5 |
| 対応プラットフォーム | ウェブサイト | ウェブサイト |
ComfyUIワークフローをクラウドで実行しAPI化まで一括で
4090、A6000、L40S、A100、H100上でブラウザからノードグラフを構築・実行。主要なカスタムノードは導入済みです。
任意のワークフローを自動でAPIエンドポイント化し、配信レイヤーを自作せずに自社アプリから呼び出せます。
同じキャンバスでKling、Runway、Luma、Pika、Wanによる動画、Flux Pro Ultra、Ideogram、Recraftによる画像、ElevenLabsによる音声、Claude、Gemini、GPT、DeepSeekによるテキストを利用できます。
編集は無料で、実行した秒数だけ課金。アイドル状態のGPUには費用がかかりません。
セットアップ不要でクラウド上にネイティブComfyUIを起動、高速GPUとワンクリックのサーバーレスAPI
ブラウザで完全に設定済みの未改変ComfyUIを使い、ローカルとクラウドの間でワークフローを違和感なく移行できます。
ワークフローJSONにOS、Python、ComfyUI、カスタムノード、モデルを加えて1つのスナップショットとして保存し、再開やリンク共有ができます。
保存済みワークフローを本番向けAPIエンドポイントに変換し、環境複製とゼロスケールの自動スケーリングを任せられます。
Civitai、Hugging Face、Google Driveからモデルをダウンロードし、ComfyUI-Managerでノードをインストールできます。
無料・オープンソースGives you complete local control and zero hosting costs, but requires you to manage your own high-end NVIDIA GPU hardware.
無料・オープンソースGives you complete local control and zero hosting costs, but requires you to manage your own high-end NVIDIA GPU hardware.
ComfyUIのクラウド実行とAPIデプロイ環境は似ていますが、事前構築されたパブリックワークフローのライブラリがより充実しています。
生成メディア向けに大幅に高速な生API生成速度を実現しますが、ノードベースのワークフローのカスタマイズ性は犠牲になります。
特化型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 backed by in-house systems research.
特化型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 backed by in-house systems research.
Offers robust serverless APIs for deploying machine learning models, but requires custom code wrapping rather than visual ComfyUI nodes.
Offers robust serverless APIs for deploying machine learning models, but requires custom code wrapping rather than visual ComfyUI nodes.
PyTorch Lightning の開発チームが作った AI クラウド
