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
月間サイト訪問数の推計
このドメインの Similarweb 推計値であり、アクティブユーザー数ではありません。観測データのある月のみ表示し、取得日と対象月を区別しています。
取得日 2026/11/11
編集部による 5 点満点の評価です。ユーザー評価の平均ではありません。 このページの各視点は、製品情報をもとに AI がまとめたものです。実際の利用者のレビューではありません。
OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、RunComfy — クラウドComfyUI、高速GPUとサーバーレスAPI（runcomfy.com）は AIアート生成に分類される AI プラットフォームで、月間 36.43万の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は -3.42万（-8.6%）です。主要な地域市場はアメリカ合衆国（トラフィックシェア 17.3%）で、料金は要問い合わせの料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには RunningHub（月間 310.56万訪問）、ComfyDeploy（月間 9609 訪問）、ComfyOnline（月間 1.95万訪問）が含まれます。
ローカル環境の構築地獄から解放された！神クラウドComfyUI。
Civitaiからのモデルダウンロードが爆速で最高。
GPUのパワーが段違いで生成が速い。
サイト検証・料金体系・同カテゴリ比較に基づき AI が多角的な論点を要約した参考視点であり、実在ユーザーの個別投稿ではありません。
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。
VRAM 16GBから141GBまでのオンデマンドマシンで、あらゆるサイズのモデルに対応します。
RunComfyは、ComfyUIを利用しているがローカルインストール、カスタムノード、モデルファイル、GPUハードウェアの管理は避けたいクリエイターや開発者を対象としています。クラウド上に未改変のネイティブComfyUIインスタンスを提供するため、ワークフローはローカルと同じ挙動になり、環境構築、依存関係の解決、モデルのダウンロードはプラットフォームが代行します。サイトでは100万人以上のクリエイター、200以上のすぐ使えるワークフローテンプレート、99.9%の稼働率、24時間365日のサポートをうたっています。
大きな差別化要素は再現可能なワークフロー環境です。RunComfyのワークフローは、ワークフローJSONにOS、Python環境、ComfyUIのバージョン、カスタムノード、モデルをまとめて1つのスナップショットとして保存します。そのスナップショットはリンクで共有でき、チームメイトや生徒、フォロワーはまったく同じ環境を開けます。GPUはVRAM 16GBから141GBまで選べ、軽量モデルから超大規模モデルまでオンデマンドで実行できます。
本番用途向けには、保存済みの任意ワークフローをHTTPエンドポイントに変換するサーバーレスAPIを提供し、環境の複製、GPUのオーケストレーション、アイドル時のゼロスケールまでを処理します。さらにworkflow.jsonをアップロードすると不足するノードとモデルを自動インストールするセットアップエージェントも用意されています。料金はトップページではなく専用の料金ページに記載されています。
ブラウザでComfyUIワークフローを実行し、インストールや依存関係、ハードウェアの手間を回避できます。
保存済みワークフローをサーバーレスエンドポイントに変換し、アプリのトラフィックに応じて自動スケールできます。
チームメイトや生徒にリンクを渡すだけで、まったく同じワークフロー、モデル、ノード、環境が開きます。
大容量VRAMマシンと既製テンプレートで画像・動画パイプラインを素早く検証できます。
同じ主要カテゴリの競合 AI ツールをテレメトリで並列比較
| 順位 | AI ツール | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 直接流入の割合 | 料金 | 直接比較 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | RunComfy — クラウドComfyUI、高速GPUとサーバーレスAPI | 36.43万 | -8.6% | 直接流入 20% | 料金は要問い合わせ | 表示中 |
| 1 | RunningHub 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。 | 310.56万 | -28.5% | 直接流入 74% | フリーミアム | vs RunningHub |
| 2 | ComfyDeploy ComfyUIワークフローの本番用WebアプリやAPIへの変換に特化していますが、クラウドオーケストレーションツールが若干異なります。 | 9609 | -48.2% | 直接流入 39% | 料金は要問い合わせ | vs ComfyDeploy |
| 3 | 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。 | 1.95万 | -30.7% | 直接流入 40% | フリーミアム、有料 | vs ComfyOnline |
| 4 | ThinkDiffusion オープンソースのAIアートツールを実行するためのより簡単なクラウドワークスペースを提供しますが、サーバーレスAPIデプロイのきめ細かいオプションは少なくなります。 | 5.18万 | -14.8% | 直接流入 35% | 無料トライアル、有料 | vs ThinkDiffusion |
| 5 | Floyo ブラウザベースのComfyUI実行とチーム管理を可能にしますが、RunComfyよりもコミュニティ共有テンプレートの生態系が小規模です。 | 7.18万 | -28.7% | 直接流入 46% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | vs Floyo |
| 6 | fal.ai 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。 | 309.37万 | -3.7% | 直接流入 60% | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | vs fal.ai |
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。
ComfyUIワークフローの本番用WebアプリやAPIへの変換に特化していますが、クラウドオーケストレーションツールが若干異なります。
ComfyUIワークフローの本番用WebアプリやAPIへの変換に特化していますが、クラウドオーケストレーションツールが若干異なります。
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。
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。
無料・オープンソースオープンソースのAIアートツールを実行するためのより簡単なクラウドワークスペースを提供しますが、サーバーレスAPIデプロイのきめ細かいオプションは少なくなります。
無料・オープンソースオープンソースのAIアートツールを実行するためのより簡単なクラウドワークスペースを提供しますが、サーバーレスAPIデプロイのきめ細かいオプションは少なくなります。
無料・オープンソースブラウザベースのComfyUI実行とチーム管理を可能にしますが、RunComfyよりもコミュニティ共有テンプレートの生態系が小規模です。
無料・オープンソースブラウザベースのComfyUI実行とチーム管理を可能にしますが、RunComfyよりもコミュニティ共有テンプレートの生態系が小規模です。
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。
Offers robust serverless APIs for deploying machine learning models, but requires custom code wrapping rather than visual ComfyUI nodes.
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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.
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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.
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