기능과 용도를 기준으로 고른 ComfyOnline 대안 도구 12개입니다.
| 순위 | 도구 및 소개 문구 | 공식 도메인 | 월간 방문 수 | 전월 대비 성장률 |
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| 가격 모델 |
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| 주요 시장 |
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| 평점 |
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| 비교 |
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| ● | ComfyOnline | comfyonline.app | 1.95만 | -8.63천 (-30.7%) | 무료+유료, 유료 | 미국 | 4.3 | 프로필 |
| 1 | RunComfy — 클라우드 ComfyUI, 고속 GPU 및 서버리스 API | runcomfy.com | 36.43만 | -3.42만 (-8.6%) | 가격 문의 | 미국 | 4.5 | 비교 |
| 2 | ComfyDeploy | comfydeploy.com | 9.61천 | -8.94천 (-48.2%) | 가격 문의 | 미국 | 4.3 | 비교 |
| 3 | Modal | modal.com | 119.6만 | 27.72만 (+30.2%) | 무료+유료, 가격 문의 | 미국 | 4.8 | 비교 |
| 4 | Replicate AI | replicate.com | 90.4만 | -8.26만 (-8.4%) | 유료 | 미국 | 4.6 | 비교 |
| 5 | fal.ai | fal.ai | 309.37만 | -11.99만 (-3.7%) | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | 미국 | 4.7 | 비교 |
| 6 | Together AI | together.ai | 164.59만 | 64.77만 (+64.9%) | 무료+유료, 유료 | 미국 | 4.7 | 비교 |
| 7 | Vast.ai | vast.ai | 125.76만 | 3.42만 (+2.8%) | 유료 | 미국 | 4.6 | 비교 |
| 8 | ComfyFlow | comfyflow.app | 1.93천 | -904 (-31.9%) | 무료 | 미국 | 4.3 | 비교 |
| 9 | Lightning AI | lightning.ai | 27.26만 | -3.81만 (-12.3%) | 무료+유료, 유료, 가격 문의 | 미국 | 4.7 | 비교 |
| 10 | BytePlus | byteplus.com | 303.61만 | -130.24만 (-30%) | 무료+유료, 유료 | 베트남 | 4.3 | 비교 |
| 11 | RunPod | runpod.io | 288.1만 | 16.15만 (+5.9%) | 유료 | 미국 | 4.7 | 비교 |
| 12 | Salad | salad.com | 71.35만 | 6.75만 (+10.4%) | 무료 체험, 유료, 가격 문의 | 미국 | 4.3 | 비교 |
무료 / 오픈소스설치 없이 클라우드에서 네이티브 ComfyUI를 실행하고 고속 GPU와 원클릭 서버리스 API를 활용하세요
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ComfyUI 워크플로를 공유 앱과 확장 가능한 프로덕션 API로 전환
Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference — with one line of code, or package your own model with Cog and put it behind a production-ready API.
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1,500개 이상의 실전용 생성 미디어 모델을 하나의 API로
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.
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.
