So betreiben Sie ComfyUI auf Runpod

Was Sie mieten, in einfachen Worten

Eine GPU (Grafikprozessor) ist der Chip, der die Mathematik hinter einem KI-Bild berechnet. Ihr Speicher, VRAM genannt, entscheidet, welche Modelle hineinpassen: Die RTX 4090 hat 24 GB, die RTX 5090 hat 32 GB.

Ein Pod ist der gemietete Computer mit dieser GPU. Ein Template ist die Software, mit der der Pod startet, hier ComfyUI, bereits installiert. Ein Network Volume ist ein separater gemieteter Datenträger, der Ihre Modelldateien behält, wenn der Pod weg ist.

Unsere Runpod-Themenseite erklärt, für wen dieses Setup passt und wer mit einer Credit-App besser fährt.

So betreiben Sie ComfyUI auf Runpod, Schritt für Schritt

Die Schritte folgen dem ComfyUI-Tutorial von Runpod, mit den Einstellungen, die auf unserem eigenen Konto funktioniert haben. Sie brauchen zuerst ein Konto mit Guthaben.

1. Legen Sie ein Network Volume an. Öffnen Sie in der Konsole Storage und erstellen Sie ein neues Network Volume, bevor Sie einen Pod starten. Dimensionieren Sie es für Ihre Modelle. Bildmodelle sind je 6 bis 17 GB groß, daher fasst 120 GB eine arbeitsfähige Bibliothek. Das lässt Platz für LoRAs, die kleinen Zusatzdateien, die einem Modell ein Gesicht oder einen Stil beibringen. Wählen Sie das Rechenzentrum des Volumes mit Bedacht, denn ein Pod kann das Volume nur im selben Rechenzentrum nutzen.

2. Wählen Sie das offizielle ComfyUI-Template. Öffnen Sie Pods, dann Deploy, und suchen Sie in der Template-Auswahl nach „comfyui“. Das offizielle ComfyUI-Template steht an erster Stelle. Community-Templates stehen daneben, manche davon für ein einzelnes Modell wie Wan 2.2, ein Videomodell. Für einen Workflow mit Standbildern hält das offizielle Template das Setup schlicht. Für eine RTX 5090 oder eine andere Blackwell-Karte nennt das Tutorial von Runpod stattdessen das Template ComfyUI Blackwell Edition.

3. Wählen Sie die GPU nach den Kosten pro Bild und setzen Sie den Datenträger dann auf 50 GB. Jede Karte in der Auswahl zeigt ihren Speicher und ihren Preis pro Stunde. Der Preis pro Stunde ist die falsche Zahl für den Vergleich: Teilen Sie ihn durch die Bilder, die die Karte in einer Stunde erzeugt. Eine Karte zum halben Preis, die dreimal so lange braucht, kostet Sie pro Bild mehr. Das ComfyUI-Template verlangt standardmäßig einen Container-Datenträger von 150 GB. Auf unserem Konto zeigte diese Größe oft „no instances available“, und mit 50 GB wurde sofort bereitgestellt. Hängen Sie das Network Volume aus Schritt 1 auf demselben Bildschirm an.

4. Öffnen Sie ComfyUI. Klicken Sie, wenn der Pod läuft, auf Connect und dann auf „Connect to HTTP Service [Port 8188]“. Laut dem Tutorial von Runpod bedeutet ein Button „Not Ready“ oder eine Seite „Bad Gateway“, dass Sie zwei bis drei Minuten warten und neu laden.

How to Run ComfyUI on RunPod: Generate Your First Image in Under 10 MinutesPrompting Pixels · von 2:36

5. Laden Sie einen Workflow und seine Modelle. Ein Workflow ist die Kette von Kästchen, Nodes genannt, die aus Ihrem Prompt ein Bild macht. Der Template-Browser öffnet sich von selbst; falls nicht, öffnen Sie Workflow und dann Browse Templates. Wenn ComfyUI vor fehlenden Modellen warnt, schließen Sie die Warnung und installieren Sie sie über Manager, dann Model Manager, damit sie direkt auf den Speicher des Pods heruntergeladen werden. Weisen Sie das Loader-Kästchen dem Modell zu, tippen Sie Ihren Prompt ein und starten Sie die Warteschlange (Queue).

6. Stoppen Sie den Pod, wenn der Batch gespeichert ist. Ein laufender Pod wird jede Sekunde abgerechnet, auch im Leerlauf. Im Tutorial von Runpod heißt es: „Stop your Pod when you’re finished to avoid unnecessary charges.“ Laden Sie zuerst Ihre Bilder herunter oder speichern Sie sie im Network Volume, denn der Container-Datenträger wird geleert, wenn der Pod stoppt.

How to Use RunPod for ComfyUI (Without Losing Files or Money)The Checklist Review · von 2:59

Was ein Anzeigenbild kostet, gemessen auf unserem Konto

Diese Zahlen stammen aus Läufen auf unserem eigenen Runpod-Konto am 16. und 17. Oktober 2026, alle auf einer RTX 4090 in Secure Cloud. Die Kosten ergeben sich aus der Laufzeit mal dem Stundenpreis der Karte.

Die schnelle Version ist die richtige für Anzeigenvolumen. Sie erzeugt auf derselben Karte etwa acht Bilder zum Preis von einem aus dem vollen Modell. Die beiden Zeilen verwenden unterschiedliche Größen und Schrittzahlen.

Unsere gesamten Kontoausgaben im Oktober 2026 belaufen sich bis zum 24. auf 11,47 $. Davon sind 9,19 $ GPU-Zeit und 2,21 $ das Network Volume, abgerechnet ab dem Tag seiner Erstellung, dem 16. Oktober.

Der GPU-Anteil bleibt klein, weil jeder Pod für eine Aufgabe läuft und stoppt. Zwischen dem 16. und 21. Oktober 2026 kosteten 28 kurze Pod-Sitzungen zusammen 9,26 $, Pod-Datenträger und CPU-Zeit eingeschlossen.

Die aktuellen Preise für jede Karte stehen auf unserer Runpod-Preisseite, und die Preistabelle für Cloud-GPUs stellt Runpod anderen GPU-Clouds gegenüber.

Wohin Ihre Dateien gehen, wenn der Pod stoppt

Für den Datenträger, den Sie in Schritt 3 festlegen, den Container-Datenträger, heißt es in der Speicherdokumentation von Runpod: „cleared when the Pod stops“. Alles dort Gespeicherte ist beim nächsten Start weg.

Ein Network Volume behält seine Dateien, nachdem der Pod gestoppt oder gelöscht wurde. Deshalb steht Schritt 1 an erster Stelle: Sie laden ein Modell einmal herunter, und jeder spätere Pod liest es vom Volume.

Das Volume wird monatlich abgerechnet, ob ein Pod läuft oder nicht, mit 0,07 $ pro GB. Unser Volume mit 120 GB kostet 8,40 $ pro Monat.

Der eigene Volume-Datenträger eines Pods ist die andere Option. Er übersteht einen Stopp, wird aber mit dem Pod gelöscht, und er kostet bei gestopptem Pod 0,20 $ pro GB und Monat.

Fehlerbehebung: die vier Lösungen aus unserem Setup

Modell-Downloads brauchen keine GPU. Auf unserem Konto lädt ein CPU-Pod mit 4 Kernen am selben Network Volume Modelle für 0,12 $ pro Stunde herunter. Die GPU startet erst, wenn die Dateien an Ort und Stelle sind.

Eine größere Karte kann die günstigere sein. Bildmodelle von 6 bis 17 GB passen in den Speicher einer 5090 mit 32 GB. Ein Videomodell von etwa 40 GB überschreitet ihn und weicht auf langsameren Systemspeicher aus. Bei Video kann eine Karte mit 96 GB pro Clip weniger kosten: Unser Ratgeber zu Wan 2.2 und LTX-2 rechnet diese Zahlen durch.

Weitere Möglichkeiten, ComfyUI online zu betreiben

Comfy Cloud ist die eigene gehostete Version von ComfyUI, ohne Pod, den Sie verwalten müssen. Die Bezahltarife beginnen bei 20 $ pro Monat (Preise von Comfy Cloud).

Google Colab ist der kostenlose Weg, den viele zuerst ausprobieren. Die FAQ beschreibt den kostenlosen GPU-Zugang als „heavily restricted“ (Colab-FAQ).

Die FAQ führt das Arbeiten über eine Web-Oberfläche statt über das Notebook auf kostenlosen Runtimes als nicht erlaubt auf; diese werden dabei oft beendet. ComfyUI läuft über eine Web-Oberfläche.

Nächster Schritt: eine Figur über Ihre Anzeigen hinweg beibehalten

Sobald einzelne Bilder funktionieren, steht meist als Nächstes an: ein Gesicht über eine ganze Kampagne hinweg. Unser ComfyUI-Workflow für KI-Influencer ergänzt das Setup um die Figurenbausteine. Bevor Sie Geld einzahlen, erklärt die Seite zum Runpod-Empfehlungscode das Guthaben bei der Anmeldung.