Runpodの料金と画像生成や動画生成、LoRA学習をする方法（2026年6月時点）

Stable Diffusion や Flux、LoRA学習、AI動画生成を本格的に始めると、

「GPUが足りない」
「PCが熱い」
「ストレージがすぐ埋まる」

と感じる場面が増えてきます。特に最近の生成AIは、VRAMやGPU性能を大きく要求するため、ローカル環境だけでは限界を感じやすくなっています。

そこで活用されているのが、クラウドGPUサービスの RunPod です。

Runpodを使えば、高性能GPU環境を必要な時だけ利用でき、

• 高性能GPUを安価で借りられる
• ノートPCでも重いAI処理を実行できる
• ローカルPCへの負荷を減らせる

といったメリットがあります。

SAKASA

JupyterLab環境構築、Notebook、AIワークフローの検証、環境構築を行っている、RunpodヘビーユーザーのSAKASA が解説します。

Runpodとは？

Runpodとは、GPUを「使用したい時間だけ」借りられるクラウドサービスで、初期投資ゼロ、不要になればすぐ止められる、

使い捨て出来るGPU環境が最大のメリットです。
 こちらの記事（Runpodとは？）では、Runpodで出来る事について詳しく解説しています。

SAKASA AI

【Runpodとは？】特徴・できること・メリット・注意点を徹底解説【2026年版】 | SAKASA AI Runpodを継続利用している筆者が、公式情報だけでなく実際の運用経験をもとに、RunPodの特徴やメリット・デメリット、クラウドGPUでできることや注意点を初心者向けに解説…

 Runpod公式サイト ｜お友達紹介特典付きリンク

こちらのリンクからサインアップすると、 5～500ドルの1回限りのクレジットが付与され、初回入金時に10ドルが追加されます。

あわせて読みたい

The AI Developer Cloud | Runpod AI infrastructure with on-demand GPUs and serverless compute. Run training, inference, and batch workloads on the cloud with Runpod.

Runpodの使い方

使用方法はいくつかありますが、最初は以下の2通りの使い方がおすすめです。

①PublicEndpointを使用して生成をおこなう方法

画面左側のPublicEndpointタブ➡ツール選択➡APIエンドポイント（外部アプリやコード）で即時生成可能です。

 右は、Runpodの
Public Endpoints内のWan 2.2 I2V 720pで
左の画像を使用してワンクリック生成した8秒動画。
この、画像からの動画生成では、プロンプトのみを指定して即、生成できる。

②Pod Templateを使用して生成をおこなう方法

画面左側のPod Templateタブ➡ツール選択➡Deploy➡Podを起動

Runpodでは、アカウントを作成し、ログインしただけではPod（仮想マシン）は作成されません。
以下の方法でPodを作成・起動します。

Pod起動の流れ

未来

Pod Templateを使用する場合の流れはこんな感じです！

Podを起動した後にできること

• クラウドと同期が出来る様になる。
• 各ツール（ComfyUIやA1111など）のPortの起動
• .safetensorsファイルなどを、/models など任意のフォルダにアップロード（画像、.txt、モデルファイルなど）出来る。
• 学習や画像生成の際に、アップロードしたモデルを指定出来るようになる。

Runpodのアカウント設定項目の詳細解説

 公式ホームページは、Get startedから、Googleアカウントなどでログインします。

Runpodの日本語翻訳対応について

日本語対応

Runpodの管理画面は英語のみです。
翻訳したい場合はブラウザの三点マークから行えます。

主な設定項目

Runpodのアカウント作成と支払い方法の登録が済めば、すぐにPodを立ち上げることも可能です。以下の項目使用する場合は最初に設定しておくのがおすすめです。

「とりあえず使ってみたい」「ComfyUIやAUTOMATIC1111をWebで操作したいだけ」という方は、最低限のクレカ登録だけでPodを起動して使い始めることが出来ます。

Settings（設定）アカウント情報

基本情報を登録します。
基本は、以下の項目だけで大丈夫です。

※請求書やサポート時の確認などにも英語表記が使われるため、統一しておいた方が安心。

【その他の設定】
パスワード   アカウント作成時に登録。
メールアドレス認証  アカウント有効化のために必要(Googleでログインした場合は自動で追加されている)。
APIキー  任意（特定用途のみ）自動スクリプトや外部ツールからRunPodを操作したい合に必要。通常の手動利用では不要。
パスキー  任意 高度なセキュリティを求める場合。現時点では使わなくてもOK。
多要素認証（MFA）  推奨（任意）セキュリティ強化におすすめ。後から設定可能。

※（APIキー・MFA・Passkeyなど）は、後から必要に応じて設定可能です。とくにLoRA作成や画像生成など「手動でPodを立ち上げて作業する」場合は、APIキーは不要です。

【APIキーが必要になるケース】
PythonスクリプトなどでRunPod APIを使ってPodを自動で操作したい
Hugging Faceや自作ツールと連携して使いたい
外部サービスとRunPodを連携する開発をしている

Billing（請求する）項目設定

支払い方法

クレジットカード（Stripe経由）と暗号通貨に対応しています。

※PayPalには対応していません。
カード払いで決済エラーが出る場合は、暗号通貨での入金が安定しています。最低チャージ額は$10です。

Runpodは「使った時間分だけ」課金され、しかもチャージ制で管理できるのが大きな魅力です。

バランス（Balance）＝チャージ式

これは前払い制です。

• クレジットカードかcrypto（暗号通貨）で、一定の金額（たとえば$10や$20など）をチャージ（前払い）します。
• その残高から、Podを動かした時間に応じて使った分だけ引かれていく仕組みです。
• 残高がなくなるとPodが停止します（＝課金されません）

自動支払い（Configure Auto-Pay）＝後払い or 自動チャージ

これは「残高が一定額を下回ったら、自動でチャージする」設定です。

支払いが完了すると、残高が反映され、支払い方法が反映されます。

支払い設定が追加されると、永続ストレージを追加できるようになります。

Runpodの料金について

未来

うっかり高額請求が来たりしないかも心配・・・。

SAKASA

RunPodは使った時間分だけ引かれる明朗会計だからわかりやすい！

Runpodの料金の仕組み｜2種類の課金対象とは？

Runpodの料金は、ネットワークボリュームのメモリ容量＋（選ぶGPU×使用した時間）で決まります。

Runpodでは、 料金の仕組みを最初に理解しておくと、無駄な出費をほぼゼロにできます。

Runpodでは2種類の課金対象があります。

• GPU自体の使用料金
• 保存領域（ストレージ＝NetworkVolumeの使用は任意です。）の使用料金※NetworkVolumeは後ほど解説しています

です。

GPU料金の目安（2026年現在）

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Runpod操作体系について

Runpodは、AI開発や動画処理など幅広く使える中でも、Stable Diffusionなどの画像生成やLoRAのトレーニングには特に最適化されており、テンプレートやネットワークストレージなど、作業を効率化する機能が豊富に揃っています。

時間をかけずに確実に動かしたい方へ

RunPodの最適なリージョン選びや、Templateの選び方・おすすめテンプレート
無駄な課金を防ぐ「コスト節約チェックリスト」、すぐに動くComfyUIの特製テンプレート設定は、SAKASAのnote記事【2026年最新版 Runpod使い方とコスト節約のコツ】にて限定公開中です。

試行錯誤の時間をショートカットしたい方はぜひチェックしてみてください！

note（ノート）

2026年最新【Runpod】使い方とコスト節約のコツと注意点|ComfyUIがすぐ使える版｜SAKASA この記事では、完全初心者の方でも迷わずRunpodでComfyUIをセットアップできるよう、普段RunPodを使い倒している筆者が、スクリーンショットと解説動画とを組みあわせ、 Ru…

Runpodテンプレートの選択

それでは、早速テンプレートを選択してPodsを立ち上げます。

未来

使用したいツールは決まっていますか？決まっていない場合は、Stable Diffusion、Automatic1111、ComfyUI、WebUIなどと検索してみてください。

見方は、WebUIや、UIなどと付くテンプレートには”UI画面”があります。WebUIや、UIなどの記述の無いものは、クリックして内容を確認します。

Pod Templates

Pod Templateを選択➡検索窓で絞り込み➡テンプレートの種類（Official or Communityなど）で選択できます。

Pod Templatesを使用する場合は、ComfyUI,Automatic1111,LoRA、Kohya,など、目当てのツール名で絞り込み検索し、クリックして説明画面で内容を確認

Read me内のDeproyボタンをクリックするとストレージや、GPUを設定する画面に移ります。

【任意項目】ストレージ（Storage）

ストレージ(NetworkVolume)は、画像生成をして、すぐに生成画像をダウンロードするという様な使い方の場合は、使用する必要は無いかも知れません。
ですが、LoRA学習をしたり、自分のファイルをアップロードしたり、重いモデルを使用する場合にはご使用をおすすめします。

自分のPCのようにクラウドGPUを使用する事が出来ます。

NetworkVolumeについて詳しくは こちらのページで解説しています。

SAKASA AI

【2026年最新版】RunpodのNetwork Volume（保存用ストレージ）の作成方法と使用方法 | SAKASA AI RunpodのStotrage項目、「New Nerwork Volume」内でのNetworkVolumeの作成のコツ、作成方法から具体的な使用方法について解説しています。

 ネットワークストレージを使用する場合は、先にストレージ（Network Storage）の設定をします。
 ネットワークストレージを使用しない場合はこちら   このまま選択したPodを Deploy します。

ネットワークストレージの設定

ストレージは、Podを止めたり再起動する際に、学習データ・モデル・出力画像などを保存しておくための機能です。
Nerwork Volumeに保存したデータは、別のPodでも共有可能です。

事前にStragesで「New Nerwork Volume」を作成しておくと、
Pod作成時に「Nerwork Volume」の欄で、ボリューム（ネットワークストレージ）が選べます。

未来

NetworkVolumeに気に入ったモデルを全てDLしてある状態でも
使いたい時にリージョンのGPUに空きがないと使えません。
 おすすめのリージョンについてはこちらの記事で書いています。

SAKASA

２つNetworkVolumeを作っておくのも便利だよ。

Podの起動

【任意項目】NetworkVolumeの選択

ネットワークストレージを使用する場合は、作成しておいたネットワークストレージを選択。

GPUの選択

Template選択し、TemplateをDeployすると、GPUの選択画面になります。

使用するGPUを選択します。

GPUの選び方について

GPUは使用するツールごとに必要なVRAM容量を目安に選択します。
詳しくは、 こちらの記事で書いています。

GPUの選択

【Runpod】GPUの選び方「時間とお金を両方溶かす」前に読む話｜VRAM・コスト・失敗パターンまとめ | SAKASA… Runpodで適切なGPUを選んで作業効率を最大化する方法 Runpodの基本的な使い方は Runpodの使い方と料金で解説しています。 GPU選びを間違えると、何が起きるか Runpodを始め…

【任意項目】CUDAバージョンから使用可能なGPUを選ぶ方法はこちら

通常はフィルターは無視して、利用可能なGPUをそのまま使えます。

CUDAのバージョンフィルター機能Additional Filtersを使用する方法
最近のGPU（RTX 4090など）は、CUDA 11.8イメージも12.1イメージも動きます（下位互換）

STEP

「Additional Filters」ボタンをクリック

STEP

「CUDA Versions」ドロップダウンを選択

STEP

必要なCUDAバージョンを選択（例: 12.8, 12.4, 11.8など）

先程のテンプレート内に記載にあったバージョン以下すべて（下位互換） を選択します。
（例）12.1の場合なら、12.1,12.2,12.3,12.4…..と以下の全てを選択します。

テンプレート内に記載がない場合は、基本的には新しすぎず古すぎないGPUを選択すれば大体使えます。

STEP

互換性のあるGPUのみが表示される

GPU性能ざっくり比較（Stable Diffusion / AI推論系）

※ 目安と傾向

GPU	txt2img速度	LoRA学習	VRAM	備考
RTX4090	◎	◎	24GB	まだ強い
RTX5090	◎	◎	32GB	最近人気
RTX6000	◎	◎	48GB	A40より速いが L40S には負ける
H100	★	★	80GB	現役トップクラス
H200	★★（最速クラス）	★★	141GB	超高性能
A40	△	△	48GB	コスパ良いが古い
L40S	◎＋＋	◎＋＋	48GB	4090の倍近い速度

• テンプレートに必要なCUDAバージョンと互換性のあるGPUのみ表示
• ドライバー互換性の問題を自動的に解決

「Deploy On-Demand」をクリックするとポッドが起動します

Podに名前を付けて（任意）、Podを起動する。

Ready状態になるまで待ちます。
Ready状態になると、Connect（接続する）が開けます。

Readyが出ない事もあります。Logs画面で、All startup tasks have been completed.で起動完了の場合も。

Connect内は、ポート番号で記載されています。ツールは各ポートに紐づけられています。
※紐づけられたポートはテンプレート毎で異なります。詳細は、各テンプレートを確認して下さい。

GPU選びやPodと起動と同じくらい重要なのが、起動後すぐ使える環境を用意しておくことです。
毎回モデルDLやセットアップをゼロからやっていると、それだけで時間とコストが消えます。

当サイトで販売しているツールは、

起動➡モデルのワンクリックダウンロード➡即作業を目的に設計しています。

Pod内の見方と使い方

立ち上がったPods画面の見方と使い方こちらの記事で解説しています。

SAKASA AI

Runpodの【Podの見方と使い方】と【接続オプションの使い方】 | SAKASA AI レンタルサーバーRunPodの”Podの見方と使用方法、そしてPod内の接続オプションの見方と使用方法”とコツそして、エラー対処方法なども加え、困ったときにいつでも見返せるよ…

画像・動画生成をする方法

Runpodで 画像・動画生成をする方法

いちどPodsを立ち上げたら通常通りAI生成ツールを使用します。

1. Web UI（ComfyUI,Forgeなど）を開く←※こちらに関しては、**各ツールの使用方法で解説しています。
2. 使用したいモデル（checkpoints、ControlNet、VAEl、LoRA）があればアップロード、もしくはHuggingFaceなどからダウンロードする
3. 所定のフォルダに配置
4. ベースモデルなどを選択
5. あとはPromptを入力して生成！

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RunpodのPodを停止する方法

Runpodでは、作業を一時的に止めたい場合のみ「Stop（停止）」を使用します。
Podを停止するとGPU稼働が止まるため、GPU利用料金を抑えることができます。ComfyUI環境やJupyterLab環境を残したまま、後から再開したい場合に使われます。

「Network Volumeなし」で”Stop”を押すとデータは消えます
ネットワークボリュームを組んでいない場合コンテナはコンテナ内のデータ（ダウンロードしたモデルや生成画像など）は完全に消滅します」のでご注意ください。

又、RunPodの仕様では、NetworkVolumeなしで通常の「Volume disk」にデータを残したままPodをStop（停止）させていると、GPU課金は止まりますが、
ストレージ料金は「$0.10/GB/月」から「$0.20/GB/月」へと【2倍】になります。

Podの稼働中（Running）: GPU料金＋ストレージ料金（通常料金: $0.10 / GB / 月）が請求されます。
Podの停止中（Stopped）: GPU料金はストップしますが、ストレージ料金が $0.20 / GB / 月（2倍） に跳ね上がります。

要するに「SSD（ストレージ）代は2倍もらうけど、一番高いGPU代は止めてあげるから、ちょっと席を外すときはStopしてね」というトレードオフの仕組みです。


参照元：Runpod公式サイト

Pod停止の手順

1. Runpodの管理画面を開く
2. 「Pods」一覧から対象Podを選択
3. 「Stop」をクリック
4. 内容を確認して実行
5. ステータスが停止状態になれば完了

停止時のポイント

Runpodのテンプレート環境では、必要時に再作成した方が管理しやすい場合があります。AI用途では「Stop（停止）」より、「Delete（削除）」運用が向いています。

一方で、学習途中の環境や複雑な構築環境を保持したい場合は、Network Volumeを利用したStop運用が使われることもあります。

• GPU利用料金は停止できます

ComfyUI環境やJupyterLab環境を残したまま、一時的に利用を止めたい場合に使用します。

RunpodのPodを削除する方法

Podを使わなくなった場合は「Terminate（削除）」を行います。

SAKASA

ちなみに、SAKASAは毎回Terminateする派です。

NetworkVolumeを使用していない場合は、Terminateで全ての課金が止まります。

NetworkVolumeはPodを削除しても残ります。
通常は、NetworkVolumeは削除せずにデータだけ保持しておきます。そうする事で、次回の使用からモデルのダウンロード時間を短縮できます。
完全に課金を止めたい場合は、Network Volumeも削除します。
詳しくは、NetworkVolume解説記事をご覧ください。

未来

AIモデルやComfyUI環境は容量が大きく、モデルの再ダウンロードや環境構築には時間が掛かります。

そのため、よく使う環境はNetwork Volumeに保存しておくと次回すぐ作業を再開できます。

Pod削除の手順

1. RunPod管理画面を開く
2. 削除したいPodを選択
3. 「Stop」をクリック
4. 内容を確認して実行
5. 「Terminate」をクリック
6. 内容を確認して実行

削除時の注意点

• NetworkVolume無しの場合は、Pod内データ、モデルファイル等すべて削除されます。
• NetworkVolume（永続ストレージ）を使用している場合はNetworkVolumeにデータが保存されています。
• 削除後は元に戻せません

未来

お疲れさまでした！

 Runpod記事の総合リンクページ　JupyterLab、file browser などの使い方からモデルのダウンロード方法などまで色々と解説しています。

SAKASA

Runpodユーザーはこちら

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 ファイルのアップロード方法についての詳細はこちらのアコーディオンをCLICKして展開してください。

少量の画像生成や、ちょっとした学習目的の場合は、アップローダー付きのテンプレートを使用してファイルをアップロード出来ます。
安心な利用には、学習終了直後にローカルへダウンロードする事を忘れないようにしましょう。

方法	解説
ブラウザ	Web UIのFile機能からだけで可（RunPodのPod内の画面からドロップでアップロード出来ます）※画像生成用途、少量の学習など
SFTP	WinSCP, FileZillaなどで高速転送
Google Drive	rcloneで連携／保管する方法 この方法は簡単で便利なので本格使用の方におすすめです。

※ここで、”rclone”の設定を行う方の為に、こちらの rcloneの設定方法を解説した記事のリンクは新しいタブで開く仕様になっています。

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 ブラウザで、直接画像のアップロードを行う場合の目安

条件	内容
画像枚数が少ない	例：8枚〜40枚程度
ファイルサイズが小さい	PNG・WEBP・JPEGなどで数MB以下
毎回作業環境を大きく構成し直さない	一時的にアップ → 処理してDLして終了

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自作LoRAの作成

LoRA学習をRunpodでする方法については、 こちらの記事をご覧ください。

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LoRA学習での注意点

• LoRA学習に他人の著作物を使用した場合 → その著作物のライセンスが商用OKである必要があります。
• 再配布やLoRAの販売時 → ベースモデルを含めない形で（LoRAだけを）配布すればOKです。

※商用利用とライセンスについての詳細は こちらの記事をご覧ください。

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