RunPodのストレージ料金と使い方！ローカルPCとどっち!?

話題のRunPodについての覚書です。前半は平易な説明ですが、後半はややエンジニアなど技術者向けの内容になります。

RunPodとローカルPCとどっち!?損益分岐点は？
1. ローカルPCとRunPodとの「併用」という賢い戦略
RunPodのストレージ料金が高いから安く使う方法！Cloudflareが最適解？

RunPodとローカルPCとどっち!?損益分岐点は？

そもそも高性能なGPUを搭載したWindows PCを持っている方は、ローカルで動かすのが一番簡単で確実です。 ComfyUIのセットアップは「Portable版をダウンロード → ZIP解凍 → 起動」で済みます（Windowsの場合）。運用にかかるのは電気代だけで、ストレージも自分のSSDやHDDを使えるため、実質無料です。

これから導入する場合はどうでしょうか。

損益分岐点などを計算してみると、コスパだけで比較した場合、ローカルPCを採用する利点はあまりありません。たとえば、1ヵ月5,000円使っても年間6万円、5年でも30万円です。RTX 5090搭載のゲーミングPCは60万円以上するため、コスト面では割安です。GPUはレンタルする時代なのかもしれません。

しかし、PC自体は必要なものですし、手持ちのWindows PCの買い替え時期であれば検討するのもありです。つまり、無理に買い替える必要はありませんが、買い替えのタイミングであれば検討する価値はあります。

個人的にはRTX 5090はさすがに高いため、RunPodを利用しますが、PCを買い替えるならRTX 5080か、RTX 5070 Tiを搭載したモデルを選ぶと思います。ハイスペックなPCがあれば、RunPodの課金も減らせます。

一方で、低スペックなPCは作業効率が落ちるため選びません。Stable Diffusionなどの生成AIだけでなく、Photoshopや動画編集ソフト、Unityなどの開発ツールも使うため、ある程度のスペックが必要です。Stable Diffusionを利用した、Windowsでしか使えないソフトウェアがあります。

ただ、最上位のRTX 5090を無理に選ばなくてよい、ということです。RunPodはRTX 5090のような高性能GPUを必要なときだけ使うのに向いているサービスです。

PCは高性能なゲーミングPCがおすすめで、ドスパラなどで購入できます。

ドスパラ

Stable DiffusionのゲーミングPC選びはこちらの記事を参考にしてください。

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ゲーミングノートパソコン版はこちらの記事です。

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AI画像生成で最も重要なのはVRAM（ビデオメモリ）の容量です。VRAM 12GB以上あれば基本的な画像生成は可能で、16GB以上あると多くのモデルを快適に動かせます。

ローカルPCとRunPodとの「併用」という賢い戦略

すべてをローカルPCか、すべてをRunPodか、という二択にする必要はありません。

最もコストパフォーマンスが良いのは、普段の作業は自分のローカルPCで行い、どうしてもVRAMが足りない重い作業のときだけRunPodを使う「併用」戦略です。

たとえば、最近話題のQwen-Image-Layeredなどの超大型モデルはVRAM 24GB以上を推奨しており、一般的なローカルPCでは厳しい場合があります。こうした重い作業を行う数時間だけ、RunPodでA100（80GB VRAM）やH100といった超ハイスペックGPUを一時的に借りる、というやり方です。

作業内容	おすすめ環境	理由
通常の画像生成（SD系、Flux等）	ローカルPC	VRAM 12〜16GBで十分動くため
LoRA学習	ローカルPC または RunPod	データ量と学習モデルの規模によるため
超大型モデルの利用	RunPod	VRAM 24GB以上が必要なため
大量バッチ処理	RunPod	複数GPUを一時的に借りて並列で高速処理できるため

日々の基本作業をローカルで済ませれば、RunPodの利用料を最小限に抑えつつ、最高峰の環境の恩恵も受けられます。

【Stable Diffusionなど生成AI】RTX5000シリーズおすすめ【5000番台】

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RunPodのストレージ料金が高いから安く使う方法！Cloudflareが最適解？

RunPodのストレージ料金が高いです。

口コミを軽く調べたところ、ストレージはCloudflareを使うのがよさそうでした。ただ、非エンジニアにはやや難易度が高めです。

便利なんですけど、サポートされてないカスタムノードやモデルを使いたい時に自分で入れられないのがなぁ…一方で自由にできるRunpodだとダウンロードしまくったモデルやノードのストレージ維持コストも結構かかる…悩みますね。
— 🏝️Koji Matsunaga@VES(3642) (@sonicpower1970) March 6, 2026

Runpodで100GBのストレージを借りたけれど
・Qwen-Image-Edit-2511
・LongCat-Avatar
・Qwen-Image-2512

いずれもFP8＋関連モデルで早々に容量パンクdeath🫠
— 𝖂𝖎𝖑𝖑𝖔𝖂 (@willowion) December 31, 2025

RunPodのストレージ代に対するデポジットの消費量が結構早い
— たすく (@KTaskn) January 22, 2026

Cloudflareをおすすめしている人は比較的多く見られました。

個人的にも以前から開発環境の構成でCloudflareを利用しています。少しわかりにくい部分はありますが、料金面のコスパはとてもよいです。

Runpodはクラウドフレアかs3に必要なものをぶち込んでおけば
ネットワークストレージ課金せずに済む
— gitpullpull (@gitpullpull) February 17, 2026

注意点として、Runpodはストレージが高い。なのでCloudflare R2に全部置いてる。
— F.IKGM🌏イケガミ・ジオリサーチ (@geoign) January 12, 2026

RunPod側のストレージを極力使わず、外部ストレージ（Cloudflare R2など）に退避するのが最適解です。

RunPodのコストの大きな部分を占めるのがストレージ課金です。特にDisk VolumeはPod停止中でも課金が続きます（停止中は$0.20/GB/月）。一方で、Network Volumeも別の課金体系でコストが発生します。これを回避するのが「ストレージを付けない運用」です。

なぜCloudflare R2が有利なのか

項目	Cloudflare R2	AWS S3	Google Cloud Storage
ストレージ料金	$0.015/GB/月	$0.023/GB/月	$0.020/GB/月
エグレス（転送）料金	無料	$0.09/GB	$0.12/GB
S3互換API	○	○（本家）	×

エグレス料金が無料というのが最大のメリットである。AIモデルファイルは数GBになるため、ダウンロード時の転送料金は無視できない。R2ならそれがゼロ。
S3互換APIなので、既存のツール（rclone、aws cli等）でそのまま使える。

RunPodとCloudflare R2のコスト比較

シナリオ	RunPod Disk Volumeを停止中に50GB保持	R2運用
月額ストレージ	$10（停止中$0.20/GB）	$0.75（R2: $0.015/GB）
手間	少ない（そのまま残る）	毎回転送が必要
データ安全性	Pod削除で消失リスク	外部保存で安全

※この表は、Disk Volumeを停止中に保持するケースとの比較です。Network Volumeは別料金体系のため、この表には含めていません。

結論: 頻繁に使わないなら、R2運用が圧倒的に安いです。毎日使うヘビーユーザーの場合は、毎回転送する手間を考えると、RunPod側の永続ストレージも選択肢になります。

技術的な難易度はどのくらい？

R2 + RunPodストレージレス運用の難易度はそれほど高くありません。

必要スキル	内容	難易度
Cloudflare R2のセットアップ	アカウント作成、バケット作成、APIキー取得	★★☆☆☆（GUI操作中心）
RunPodでのPod起動	テンプレート選択、GPU選択、デプロイ	★☆☆☆☆（画面操作のみ）
rcloneの設定・転送	設定ファイル作成、ダウンロード・アップロード	★★☆☆☆（コマンドのコピペ）

プログラマ初心者レベルでも十分対応できます。

ITリテラシーが高い人（プログラマではないが、PCの設定やアプリ導入が得意な人）でも対応可能です。 ただし、以下の点は知っておく必要があります。

RunPodのPod内でターミナル（黒い画面）にコマンドを貼り付ける操作がある
「APIキー」「環境変数」「バケット」といった開発者向けの概念の理解が必要
エラーが出たとき、英語のメッセージを読む場面がある（翻訳ツールで対処可能）

Cloudflare R2の使い方！セットアップ手順（初回のみ）

RunPodでストレージ代を節約するために、まずCloudflare R2（外部ストレージ）を準備します。この作業は最初の1回だけです。

ステップ1: Cloudflareアカウントを作成する

Cloudflare公式サイト（https://www.cloudflare.com/）にアクセスする
トップページの「Start for free」をクリックする
画面の案内に従ってアカウントを作成する

説明: Cloudflareの無料アカウント作成ページの根拠。

ステップ2: R2バケット（保存先）を作成する

「バケット」とは、ファイルを入れる「フォルダ」のようなものです。

Cloudflareダッシュボードにログインする
左メニューから「R2 Object Storage」→「Overview」を選ぶ
「Create bucket」をクリックする
バケット名を入力する（例: comfyui-models）
ロケーションを選ぶ（APACが日本から近い）
「Create bucket」をクリックして完了

In the Cloudflare Dashboard, go to R2 object storage.
Select Create bucket.
Enter a name for your bucket.
Select a location for your bucket and a default storage class.
Select Create bucket.
https://developers.cloudflare.com/r2/get-started/cli/のDashboardタブ

ステップ3: APIキーを取得する

RunPodからR2にアクセスするための「鍵」を発行します。

CloudflareダッシュボードでR2を開く
「Manage R2 API tokens」を選ぶ
「Create API token」を選ぶ
権限は「Object Read & Write」を選び、アクセスさせたいバケットを選択する
「Create API Token」を選ぶ
Access Key ID と Secret Access Key を控える

In the Cloudflare dashboard, go to R2.
Select Manage R2 API tokens.
Select Create API token.
Choose Object Read & Write permission and select the buckets you want to access.
Select Create API Token.
Copy the Access Key ID and Secret Access Key. Store these securely — you cannot view the secret again.
https://developers.cloudflare.com/r2/get-started/cli/のDashboardタブ

`rclone` 設定で使う endpoint は `https://<accountid>.r2.cloudflarestorage.com` の形式です。

RunPod(Stable Diffusion ComfyUI) + R2の使い方

なぜR2を使うの？ RunPodのストレージにそのまま置けばいいのでは？

RunPodのストレージはPod停止中でも課金が続く（$0.20/GB/月）ため、50GBのモデルを置いておくだけで月$10かかります。R2なら同じ50GBで月$0.75です。使うときだけRunPodにダウンロードし、終わったらPodごと削除すれば、GPUもストレージも課金ゼロになります。

実際の作業の流れはとてもシンプルです。

ステップ1: RunPodでPodを起動する

RunPodコンソール（https://console.runpod.io/pods）にログインする
「+ Deploy」ボタンをクリックする
GPUを選ぶ（Qwen-Image-LayeredならA100 80GBやRTX 5090を推奨）
テンプレートは「ComfyUI」を選択する
「Deploy On-Demand」をクリックする
Podが起動するまで待つ（初回は最大30分程度かかる場合がある）

Standard GPUs (RTX 4090, L40, A100, etc.): Use the ComfyUI template.
Blackwell GPUs (RTX 5090, B200): Use the ComfyUI Blackwell Edition template.
https://docs.runpod.io/tutorials/pods/comfyui

翻訳:

標準GPU（RTX 4090、L40、A100 など）では ComfyUI テンプレートを使います。
Blackwell GPU（RTX 5090、B200）では ComfyUI Blackwell Edition テンプレートを使います。

Select On-Demand for flexibility.
Wait for the Pod to fully initialize (up to 30 minutes for initial deployment).
https://docs.runpod.io/tutorials/pods/comfyui

翻訳:

柔軟性のため、On-Demand を選択します。
Pod が完全に初期化されるまで待ちます（初回デプロイでは最大30分かかる場合があります）。

ステップ2: Pod内でrcloneを設定する

Podの「Web Terminal」を開き、rcloneの設定ファイルを作成します。

RunPodコンソールでPodの「Connect」→「Web Terminal」を開く
以下のコマンドを実行して設定ファイルを作成する

mkdir -p ~/.config/rclone
cat > ~/.config/rclone/rclone.conf << 'EOF'
[r2]
type = s3
provider = Cloudflare
access_key_id = ここにAccess Key IDを貼る
secret_access_key = ここにSecret Access Keyを貼る
endpoint = https://<accountid>.r2.cloudflarestorage.com
acl = private
EOF

3つの値は、先ほどCloudflareで取得したAPIキー情報に置き換えてください。

[r2]
type = s3
provider = Cloudflare
access_key_id = abc123
secret_access_key = xyz456
endpoint = https://.r2.cloudflarestorage.com
acl = private
https://developers.cloudflare.com/r2/examples/rclone/

補足: Cloudflare R2 を `rclone` で使う設定例です。`access_key_id`、`secret_access_key`、`endpoint` は自分の値に置き換えます。

ステップ3: R2からモデルをダウンロードする

# R2のバケット内容を確認する
rclone ls r2:comfyui-models

# R2からComfyUIのモデルフォルダにダウンロードする
rclone copy r2:comfyui-models/models/ /workspace/ComfyUI/models/ --progress

--progressをつけると、ダウンロードの進捗が表示されます。

rclone copy r2:user-uploads/dog.txt .
https://developers.cloudflare.com/r2/examples/rclone/

補足: `rclone copy` で、R2 側のファイルをローカル側へコピーする例です。

ステップ4: ComfyUIにアクセスして作業する

RunPodコンソールでPodの「Connect」→「HTTP Service [Port 8188]」をクリックする
ブラウザでComfyUIの画面が開く（URL: https://[POD_ID]-8188.proxy.runpod.net）
画像生成の作業を行う

https://[POD_ID]-8188.proxy.runpod.net
https://docs.runpod.io/tutorials/pods/comfyui

補足: ComfyUI にアクセスするときの URL 例です。

ステップ5: 成果物をR2にアップロードする

作業が終わったら、生成した画像やワークフローなどをR2に保存します。

# 生成画像をR2にアップロードする
rclone copy /workspace/ComfyUI/output/ r2:comfyui-models/output/ --progress

# カスタムノードやワークフローもバックアップしたい場合
rclone copy /workspace/ComfyUI/custom_nodes/ r2:comfyui-models/custom_nodes/ --progress

rclone copy dog.txt r2:user-uploads/
https://developers.cloudflare.com/r2/examples/rclone/

補足: `rclone copy` で、ローカル側のファイルを R2 へアップロードする例です。

ステップ6: Podを削除する

R2へのアップロードが完了したら、RunPodコンソールでPodの「Stop」→「Terminate」を選択します。Terminateすると、GPU料金もストレージ料金も完全に停止します。

ポイント: 使い終わったらPodを削除するのが節約のコツです。次に使うときは、またPodを立ち上げてステップ2からやり直すだけでOKです。

Qwen-Image-Layeredを使うならRunPodが最適！RTX 5090は使える

レイヤーに分割してPSDファイルにするQwen-Image-Layeredは、VRAM 24GB以上の高性能なスペックが求められます。

Qwen-Image-Layeredをお試し中だけど、
うちのRTX5070Tiではめちゃくちゃ時間かかるな。
fp8版でこれじゃbf16版は無理か？

5分程度で終わるって書いてあったんだけどなー。。。
— ひろ (@anrdlove) January 3, 2026

Qwen-Image-Layered、ComfyUIで動かせました！
こっちだとサイズ調整が簡単にできるのが良いですね。

1152×2016の画像をそのままのサイズで出力した場合、RTX5090でも500秒ぐらいかかりました😇

ただしサイズそのままで量子化もていないため、品質はかなり良いです。 pic.twitter.com/kotd9ohz9K
— 金のニワトリ (@gosrum) December 20, 2025

一般的なローカルPC（RTX 4060 Ti: 16GB等）では厳しいため、RunPodでA100（80GB）やRTX 5090（32GB）などを借りるのが現実的です。

https://t.co/JoldtwPCBe gpu prices are falling again! RTX5090 costs $0.89/h. pic.twitter.com/bV6FNASzOq
— SiggiS (@siggis13) August 5, 2025

RTX5090搭載PCとか普通に買うと60万円以上するPCも
runpodなら1時間100円（0.69$/hr）で使えるのでrunpod楽しいですよ！
— あやのんサブ垢 (@Ayanong_AIart) July 18, 2025

RunPodでQwen Image Layeredを使う2倍速動画（所要5分）もあります。

RunPod(@runpod)でQwen Image Layeredを使う2倍速動画（所要5分） pic.twitter.com/wgQfRrgmpb
— とよふく🎍Toyofuku (@Yeq6X) January 3, 2026