※本記事は2026年1月時点の公開情報（公式ページ等）をもとに更新しています。料金・在庫・提供GPUは変更されることがあるため、申込み前に各公式サイトで最新情報をご確認ください。
GPU VPSが注目される理由
AI画像生成の普及で、GPU搭載VPS/クラウドGPUの需要が増えています。Stable Diffusion（WebUI/ComfyUIなど）を動かすにはGPU（特にVRAM）が重要で、必要なときだけ時間課金で使えるサービスは「初期投資を抑えたい人」に向きます。
GPU VPSの主な用途
- AI画像生成: Stable Diffusion（SD1.5/SDXL）、ComfyUI、各種LoRAの推論
- 機械学習/推論: PyTorch、TensorFlow、ローカルLLM推論（用途によりVRAM要求は大きく変動）
- 動画/アップスケール: 画像・動画の高解像度化、フレーム補間など
- 3D/レンダリング: Blender等のレンダリング、CAD/CG用途
- 注意: 暗号資産マイニング等は規約で禁止されることが多いので、用途が規約に合うか必ず確認してください。
最安GPU VPS比較表
| サービス | 主なGPU（例） | 月額料金（目安） | 時間単価（目安） | VRAM | 用途・補足 |
|---|---|---|---|---|---|
| GPUSOROBAN | RTX A4000 | 33,000円/月（例） | 50円/時（例） | 16GB | 国内・従量課金。まずは最安で試したい人向け。 |
| ConoHa GPUサーバー | NVIDIA L4 | 39,930円/月（例） | 66.6円/時（例） | 24GB | 国内・時間課金。SDXLを比較的安定して回したい人向け。 |
| TensorDock（海外） | RTX 4090 | 約$266/月相当（0.37×24×30の例） | $0.37/時〜 | 24GB | 海外・USD課金。為替・在庫・ノードで価格が変動。 |
| KAGOYA プライベートGPUクラウド | RTX A5000 / A6000 ほか | 97,900円/月〜（例） ＋初期費用 297,000円（例） | — | 24GB〜 | 専有GPU・月額定額（最低利用期間あり）。企業/研究向け。 |
※海外サービスはUSD課金が中心で、為替やノード条件で実コストが変わります。日本円での比較は「目安」として捉えてください。
Stable Diffusion推奨スペック
ここでは「ローカル実行（WebUI/ComfyUI等）」を想定した目安です。SDXLはVRAM 8GBでも動作例がありますが、ワークフロー（解像度、ControlNet、LoRA、アップスケール等）で必要VRAMは大きく変わります。
最低動作環境（目安）
- VRAM: 8GB以上（SDXLの最低目安）
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 20シリーズ相当以上
- メモリ: 16GB以上
- ストレージ: 50GB以上（モデル/拡張を増やすと更に必要）
推奨動作環境（目安）
- VRAM: 12〜16GB以上（SDXLを快適に回す目安）
- メモリ: 32GB以上（複数ツール併用や大きめワークフロー向け）
- ストレージ: 100GB以上（モデル/LoRA/ControlNetを運用するなら余裕を）
- 補足: LoRA学習や重い動画系ワークフローはVRAM 24GB以上が有利
関連するYouTube動画（日本語）
GPUクラウドの使い方・Stable Diffusionの実運用を学ぶのに役立つ日本語動画です（2026年1月時点で閲覧可能なもの）。
最安GPU VPS詳細レビュー
GPUSOROBAN – 最安級の国内GPU
料金体系
- RTX A4000（16GB）: 50円/時間（例）
- A100（40GB）: 361円/時間（例）／A100（80GB）: 398円/時間（例）
- ストレージ: 100GB（標準）
- データ転送量課金: なし（公式の表記範囲で）
- インスタンス停止中は課金なし（ストレージは保持）
メリット
- 国内サービスで比較的低価格帯から始めやすい
- CUDA/PyTorch等の環境が用意されたイメージが選べ、Dockerも使える
- 10日間トライアル（条件あり）など、試しやすい導線がある
デメリット
- GPUの在庫状況により、希望スペックを確保できない場合がある
- マネージド型ではないため、WebUI/ComfyUIの導入・運用は自分で行う必要がある
ConoHa GPUサーバー – 国内で始めやすい
料金体系
- L4（24GB）: 66.6円/時間〜（プランにより変動）
- H100（80GB）: 1,398円/時間（例）
- 月額表記のプランもあり（時間単価換算が公式に記載）
メリット
- 国内サービスなのでレイテンシやサポート面で安心しやすい
- L4（24GB）以上のVRAMを確保でき、SDXL系の運用と相性が良い
デメリット
- 格安帯と比べると単価は高めになりやすい
- 人気の時間帯は在庫状況に左右されることがある
TensorDock – 海外格安GPU
料金体系
- USD建ての従量課金（例: RTX 4090が $0.37/時間〜 と案内）
- 在庫や地域（ノード）により価格が変動する
メリット
- 性能の割に安いノードが見つかればコスパが高い
- 4090など、画像生成と相性が良いGPUを選べる場合がある
デメリット
- 海外サービスのため、支払い・為替・サポート言語のハードルがある
- ノード品質や空き状況が一定ではない（サービスの性質上）
KAGOYA プライベートGPUクラウド – セキュアな専有GPU
料金体系
- 月額定額＋初期費用（例: RTX A5000は初期297,000円／月額97,900円）
- GPUラインアップ例: H100（94GB）、A100（80GB）、RTX A5000（24GB）、RTX A6000（48GB）
- 最低利用期間: 2カ月（表記ベース）
メリット
- 国内データセンターで、GPUサーバーを専有して運用できる（セキュリティ/データ主権の面で強い）
- 従量課金ではなく月額定額で予算化しやすい
デメリット
- 初期費用が大きく、個人のお試し用途には向きにくい
- 最安比較というより「安定運用・専有・セキュア」を重視する方向け
AI生成用途別おすすめ
初心者・お試し用途
国内で始めたいならGPUSOROBAN（最安帯から）やConoHa GPUサーバー（L4 24GBでSDXL運用を狙う）が候補になります。まずは「1〜2時間だけ動かして挙動を見る」など、時間課金を活かすのがおすすめです。
コスト重視
時間単価を最優先するなら、GPUSOROBANや海外のマーケット型（TensorDock等）で安いノードを探すのが定番です。海外は為替・通信・支払い周りも含めて、トータルで見積もりましょう。
本格運用
大規模運用や機密データを扱うなら、KAGOYAの専有GPUのようなプライベートGPUクラウドが選択肢になります。モデル学習やLLMなどで大容量VRAMが必要なら、ConoHaのH100等も候補です。
GPU選びのポイント
VRAM容量
- 12〜16GB: SDXLを「普段使い」しやすいゾーン
- 24GB以上: LoRA学習や重めのControlNet/アップスケール等で有利
コスト計算
- 月額定額 vs 時間課金（使う時間が短いなら時間課金が有利になりやすい）
- ストレージ/スナップショットの課金有無（停止中の扱い）
- データ転送量（外向き通信）課金の有無
- 最低利用期間や初期費用
サポート体制
- 日本語サポートの有無（特に初めての人は重要）
- 障害時の連絡手段（電話/チケット/24時間対応など）
- テンプレート提供や導入ガイドの充実度