ComfyUI 로컬 실행 vs 클라우드 — 비용과 속도 비교

ComfyUI를 시작할 때 가장 먼저 갈리는 갈림길이 있습니다. 내 PC에서 돌릴 것인가, 빌려서 쓸 것인가. 검색해 보면 “로컬이 공짜다”와 “그래픽카드 값이면 클라우드 몇 년 쓴다”가 같이 나와서 오히려 결정을 못 합니다.

둘 다 맞는 말인데 기준이 빠져 있어서 그렇습니다. 이 글은 실제로 로컬에서 돌리면서 나온 숫자 — 생성 시간, VRAM, 전기요금 — 를 먼저 놓고, 거기서 손익분기를 직접 계산하는 방법을 정리합니다.

ComfyUI 로컬 실행과 클라우드 실행의 항목별 비교 — 비용만 보면 답이 안 나옵니다. 초기 준비와 대기 시간까지 같이 봐야 합니다.

목차 (Table of Contents)

먼저, 로컬은 실제로 얼마나 걸리나

이 글의 숫자는 AMD Radeon RX 7800 XT(16GB) + RAM 32GB 윈도우 PC에서 ComfyUI를 돌린 실행 로그에서 가져왔습니다. 중급 정도의 게이밍 PC라고 보시면 됩니다.

로컬 PC에서 측정한 ComfyUI 실행 수치 — VRAM, 이미지 생성 시간, 전기요금 — 같은 PC에서 나온 실측치입니다. 카드가 다르면 시간은 달라지지만 구조는 같습니다.

실제 로그에 찍힌 실행 시간은 이렇게 흩어져 있습니다.

작업	실행 시간
가벼운 이미지 생성	6~11초
보통 이미지 생성	27~34초
무거운 워크플로 (업스케일·다단계)	90~211초
영상 생성 등 대형 작업	22분 ~ 1시간 4분

여기서 봐야 할 것은 평균이 아니라 폭입니다. 이미지 한 장은 30초면 나오는데, 대형 작업 하나가 한 시간을 잡아먹습니다. 그리고 그동안 그 PC로 다른 일을 하기 어렵습니다. 로컬의 진짜 비용은 전기요금이 아니라 이 시간입니다.

전기요금은 생각보다 문제가 아닙니다

“매일 돌리면 전기요금이 무섭다”는 말을 자주 보는데, 계산해 보면 규모가 다릅니다. 생성 중 PC 전체 소비전력을 넉넉히 300W로 잡고 kWh당 200원대로 계산하면 이렇습니다.

이미지 1장 (30초)  = 0.3kW × (30/3600)h = 0.0025kWh  → 약 0.5원
대형 작업 1건 (1시간) = 0.3kW × 1h        = 0.3kWh     → 약 60원
하루 2시간씩 한 달     = 0.3kW × 60h      = 18kWh      → 약 4,000원

이미지 한 장에 1원이 안 됩니다. 물론 누진 구간이 올라가 있으면 단가가 달라지고, 여름에 이 열을 에어컨이 다시 빼내야 한다는 점도 있습니다. 그래도 로컬이냐 클라우드냐를 전기요금으로 결정할 일은 아닙니다.

로컬의 진짜 상한은 VRAM입니다

돈보다 먼저 부딪히는 벽이 그래픽카드 메모리입니다. 같은 PC의 로그에서 큰 모델을 올릴 때 나온 줄입니다.

Total VRAM 16368 MB, total RAM 31895 MB
loaded completely; 14482.61 MB usable, 14258.82 MB loaded, full load: True

16GB 카드인데 모델이 실제로 쓸 수 있는 건 14.4GB이고, 이 모델은 14.2GB를 채워 겨우 들어갔습니다. 조금만 더 큰 모델이었으면 못 올리거나, 쪼개서 올리느라 몇 배로 느려집니다.

그래서 로컬을 고를 때 질문은 “내 PC가 되나?”가 아니라 “내가 쓰려는 모델이 내 VRAM에 들어가나?”입니다. 대략적인 기준은 이렇습니다.

VRAM	할 수 있는 일
8GB 이하	기본 이미지 생성은 되지만 옵션 제약이 큼
12~16GB	대부분의 이미지 작업, 큰 모델은 아슬아슬
24GB 이상	영상·대형 모델까지 여유

AMD 카드라면 그 위에 설정이 한 겹 더 붙습니다. 윈도우에서 AMD로 돌리는 방법은 AMD 그래픽카드에서 ComfyUI 돌리기 — ZLUDA 설치와 함정에 따로 정리해 두었습니다.

클라우드는 무엇을 사는 것인가

클라우드 쪽은 크게 두 형태입니다. 요금제는 서비스마다 자주 바뀌니 숫자보다 과금 방식을 보는 편이 낫습니다.

형태	과금	특징
GPU 인스턴스 임대	켜 둔 시간만큼	ComfyUI를 그대로 씀. 커스텀 노드 자유
ComfyUI 호스팅 서비스	월 정액 또는 크레딧	설치가 필요 없음. 대신 환경 제약
이미지 생성 API	만든 장수만큼	가장 간편. ComfyUI 워크플로는 못 씀

중요한 건 시간당 과금은 “만든 시간”이 아니라 “켜 둔 시간”이라는 점입니다. 워크플로를 짜느라 화면만 보고 있어도, 잠깐 자리를 비워도 요금은 흘러갑니다. 클라우드에서 예상보다 돈이 많이 나오는 이유는 대부분 여기입니다.

덜 알려진 비용 — 매번 다시 깔아야 합니다

인스턴스를 껐다 켜면 커스텀 노드와 모델이 초기화되는 경우가 많습니다. 그러면 작업을 시작하기 전에 매번 노드를 다시 설치하고 수 GB짜리 모델을 다시 받아야 합니다. 그 다운로드 시간에도 요금은 붙습니다.

영구 저장공간을 붙이면 해결되지만 그것도 따로 과금됩니다. 클라우드는 “쓴 만큼”이 아니라 “준비하고 쓴 만큼”입니다. 노드를 많이 쓰는 워크플로일수록 이 비용이 커집니다 — 노드 관리 자체는 커스텀 노드 설치 방법과 충돌 해결에 정리해 두었습니다.

손익분기를 직접 계산하는 법

로컬과 클라우드의 손익분기를 계산하는 순서 — 남의 결론을 가져올 게 아니라 내 사용 시간으로 계산하면 답이 하나로 나옵니다.

계산 자체는 나눗셈 하나입니다.

손익분기 시간 = 그래픽카드 값 ÷ 시간당 임대료

예) 100만 원 카드 ÷ 시간당 1,000원 = 1,000시간
    하루 1시간 쓰면  → 약 2년 9개월
    하루 4시간 쓰면  → 약 8개월

여기에 두 가지를 더 얹으면 현실에 가까워집니다. 카드는 나중에 중고로 팔 수 있고(그만큼 실제 비용이 줄어듭니다), 클라우드는 준비 시간에도 과금됩니다(그만큼 실제 요금이 늘어납니다). 둘 다 손익분기를 로컬 쪽에 유리하게 옮깁니다.

다만 이미 쓸 만한 그래픽카드가 있다면 계산이 아예 달라집니다. 추가 지출이 0원이라 로컬이 거의 항상 이깁니다. 반대로 카드를 새로 사야 하는데 한 달에 몇 시간 쓸지 모르겠다면, 그 답을 알기 전에 100만 원을 쓸 이유가 없습니다.

이럴 땐 이쪽

상황	선택
쓸 만한 그래픽카드가 이미 있다	로컬
매일 오래 쓴다 / 계속 쓸 생각이다	로컬
결과물을 밖에 올리기 곤란하다	로컬
일단 해보고 계속할지 정하고 싶다	클라우드
가끔 몰아서 쓴다	클라우드
내 VRAM에 안 들어가는 모델을 써야 한다	클라우드
노트북뿐이다 / 외장 그래픽이 없다	클라우드

현실적으로 가장 많은 답은 “클라우드로 시작해서 로컬로 옮기는 것”입니다. 몇 번 돌려보면 자기가 한 달에 몇 시간 쓰는 사람인지 알게 되고, 그 숫자가 있으면 위 나눗셈이 바로 풀립니다. 반대 순서 — 카드부터 사고 몇 번 돌려보다 마는 것 — 가 가장 비쌉니다.