Yapay zeka görsel üretimi için GPU sunucu kiralama: Stable Diffusion, FLUX ve ComfyUI

Stable Diffusion ve ComfyUI için GPU sunucu kiralama

Stable Diffusion, FLUX ve ComfyUI için GPU sunucuyu bizden en az bir aylığına kiralarsınız: ekran kartı yalnızca size ayrılır, sunucu İstanbul Bağcılar'daki kendi tesisimizde çalışır ve verileriniz Türkiye'de kalır. Ürün ve kampanya görseli üreten çoğu ekip için 32 GB'lık RTX 5090 (aylık $600) yeterlidir; 7/24 servis için 48 GB'lık L40S, FLUX.2 [dev] için 96 GB'lık RTX PRO 6000 uygundur.

Kartı önce bellek (VRAM), sonra hız belirler: model belleğe sığmazsa ya hiç çalışmaz ya da sistem belleğine taşarak ciddi biçimde yavaşlar. Ekim 2026 itibarıyla ticari kullanıma açık güncel modellerin çoğu (SDXL, Z-Image-Turbo, FLUX.2 [klein] 4B, FP8'de Qwen-Image) 32 GB'a sığar. L40S'in belleği ECC'lidir; RTX PRO 6000 ise MIG ile tek kartta dört ayrı servis çalıştırır. İki kartın farkını L40S ve RTX PRO 6000 karşılaştırmasında anlattık. Model seçmeden önce lisansa bakın: FLUX [dev] modellerini ticari üretimde çalıştırmak Black Forest Labs'ten (BFL) ayrı lisans gerektirir.

• İş akışı geliştirme, SDXL ve küçük modeller: RTX PRO 4000 (24 GB), aylık $450.
• Ürün görseli ve hızlı üretim: RTX 5090 (32 GB), aylık $600.
• 7/24 görsel servisi, ControlNet ve LoRA için bellek payı: L40S (48 GB, ECC), aylık $900.
• FLUX.2 [dev], 16-bit Qwen-Image, MIG ile dört servis: RTX PRO 6000 (96 GB), aylık $1.600.

Fiyatlar GPU başına, aylık ve KDV hariçtir.

Hangi iş için hangi GPU?

Seçimi, kullanacağınız modelin bellek ihtiyacı ve aynı anda kaç iş çalıştıracağınız belirler.

RTX 5090'da MIG yoktur ve NVIDIA bu kartın teknik özelliklerinde ECC'li bellek belirtmez; 7/24 serviste ve kartı bölmek istediğinizde bu fark önemlidir (RTX 5090 ve RTX PRO 6000 karşılaştırması). H100 ve H200 görsel üretimi için genellikle gerekmez: asıl üstünlükleri büyük model eğitimi ve yoğun LLM servisidir, fiyatları da L40S ve RTX PRO 6000'den yüksektir (RTX PRO 6000 ve H100 karşılaştırması).

Hangi model hangi ekran kartına sığar?

SDXL, FLUX.2 [klein] 4B ve Z-Image-Turbo 16 GB'a sığdığı için 24 GB'lık RTX PRO 4000'de çalışır; FLUX.1 ve Qwen-Image FP8'de 12–24 GB ister ve 32 GB'lık RTX 5090'a sığar. 32 milyar parametreli FLUX.2 [dev] ise FP8'de bile metin kodlayıcısıyla 40 GB'ı aşar; rahat çalışması için 96 GB'lık RTX PRO 6000 gerekir.

Değerler yaklaşıktır; yeni modellerinkiler model kartlarından (Ekim 2026) alınmıştır. Parametre sayıları ve ayrıntılı değerler için Stable Diffusion ve FLUX rehberimizdeki tüm modellerin VRAM tablosuna bakın. Çözünürlük, batch boyutu, ControlNet ve LoRA belleği artırır.

BFL, FLUX 3 Image Klein'ı istem genişleticisiz (prompt upsampler, ayrı bir 9 milyar parametreli model) kullanmamanızı istiyor. Resmi kodla FP8'de ~26 GB, BF16'da ~31 GB kullanan model, genişleticiyle yaklaşık 28 GB daha ister; FP8'de ikisi birlikte 50 GB'ı aşar. Üreticiye göre INT8 sürümü ComfyUI ya da diffusers ile 8 GB'lık GeForce RTX kartlarda da çalışır; genişleticiyle birlikte RTX 5090'da ne kadar bellek kullandığını kendi iş akışınızda ölçün.

Hangi modeli ticari işte kullanabilirsiniz?

Ağırlık lisansı modele göre değişir: Apache 2.0 modeller serbesttir, FLUX [dev] modelleri üretimde ayrı lisans ister, bazı lisanslar da gelir eşiğine bağlıdır.

Pratikte bir e-ticaret firması ya da ajans, FLUX.2 [dev]'i kendi sunucusunda üretim için çalıştıracaksa BFL'nin self-hosted lisansını almalıdır. BFL'nin lisans sayfasına göre (Ekim 2026) FLUX.2 [dev], ayda 100 bin görsel kotalı iki pakette yer alıyor: Platform paketi görsel üretimini kendi ürününe ekleyen ekipler, Professional paketi ise müşterileri için görsel üreten ajanslar için (ilk 3 müşteri dahil, sonrası müşteri başına ek ücretli). İki paket de ince ayar ve LoRA haklarını içeriyor; sayfada fiyat yazmıyor. FLUX lisanslarında ince ayarlı sürümler ve modele dayalı çalışmalar türev (Derivative) sayılır ve aynı kısıtlamalara tabidir; bu modellerin üzerine eğittiğiniz bir LoRA da buna girer. Qwen ailesinde de dikkat: önceki Qwen-Image modelleri Apache 2.0 iken 2.1 ticari değildir. Lisans metinleri güncellenebilir; projeye başlamadan önce model sayfasındaki güncel metni okuyun. Bu bölüm genel bilgidir, hukuki tavsiye değildir.

Görsel üretimi hangi yazılımla çalışır?

Sunucuda üretim için ComfyUI, üretimi kendi uygulamanıza gömmek için diffusers kullanın; Forge arayüzüne alışkınsanız güncel modelleri destekleyen bir çatalı var.

• ComfyUI (GPL-3.0): 24 Ekim 2026 itibarıyla güncel sürüm v0.42.1 (19 Ekim 2026). FLUX 3 Image Klein ve Qwen-Image gibi yeni modeller ilk günlerinde ComfyUI'ye geldi. Arayüzde kurduğunuz iş akışını (workflow) API biçiminde dışa aktarıp POST /prompt ile kuyruğa gönderir, ilerlemeyi /ws WebSocket'inden izler, çıktıları /history ile alırsınız. ComfyUI-Manager --enable-manager bayrağıyla açılır.
• Güvenlik: ComfyUI'de varsayılan olarak kimlik doğrulama yoktur. Sunucuyu 127.0.0.1'de dinletin; erişimi SSH tüneliyle ya da parola korumalı bir ters vekille (reverse proxy) verin. Servis kurulumu ve sürüm sabitleme için ComfyUI üretim rehberimize bakın.
• diffusers (Apache 2.0): Hugging Face'in Python kütüphanesi; güncel sürüm v0.42.0 (23 Ekim 2026), FLUX 3 Image Klein desteğiyle geldi. Kendi API'nizi yazacaksanız modelleri doğrudan buradan çalıştırırsınız.
• AUTOMATIC1111 ve Forge: AUTOMATIC1111'in son sürümü 1.10.1 (Şubat 2025); Forge'un durum tablosu da 2024'ten beri güncellenmiyor. Bu arayüzü seviyorsanız Qwen-Image-2.1, FLUX.2 [klein] ve Z-Image'ı destekleyen Forge Neo çatalına (AGPL-3.0) bakın.
• LoRA eğitimi: ai-toolkit (MIT); FLUX, Qwen-Image, Z-Image, SDXL ve Wan modelleri için LoRA eğitir.

İsterseniz ComfyUI'yi ticari kullanılabilen görsel modelleriyle birlikte kurulu teslim ederiz; ayrıntılar ComfyUI paketi sayfasında. Kendiniz kurmak isterseniz kurulum ve kullanım sorularınızı doğrudan sunucuları işleten ekibe Türkçe sorabilirsiniz.

Yapay zeka ile ürün fotoğrafı nasıl oluşturulur?

Yapay zeka ile ürün fotoğrafı oluştururken ürünün kendisini modele yeniden çizdirmeyin: gerçek fotoğrafı kesip yalnızca arka planı, ışığı ve gölgeyi üretin; böylece logo, yazı ve renk değişmez. ComfyUI'de tipik bir zincir şöyledir:

1. Arka planı kaldırma: BiRefNet (MIT) ürünü maskeyle ayırır. BRIA'nın RMBG-2.0 ağırlıkları ise CC BY-NC 4.0 lisanslıdır; ticari kullanım BRIA ile anlaşma gerektirir.
2. Sahne ve düzenleme: Qwen-Image-Edit-2511 görüntü kaymasını (image drift) azaltır ve ürün parçalarında malzeme değiştirmeyi destekler; FLUX.2 [klein] 4B çoklu referansla düzenleme yapar. İkisi de Apache 2.0'dır. FLUX 3 Image Klein en fazla 10 referans görsel alır ve düzenlemeyi bir sınırlayıcı kutuyla (bounding box) belirli bir alana kısıtlar.
3. Kompozisyon kontrolü: Maskeyle yerel düzenleme (inpainting) ve ControlNet (derinlik, kenar, poz) hazır düğümlerle çalışır. ControlNet modellerinin lisansı temel modelden ayrıdır; tek tek kontrol edin.
4. Marka ya da ürün LoRA'sı: Aynı stili yüzlerce üründe tutarlı tutmak için. SDXL LoRA'sı gradient checkpointing ile 12–16 GB'ta, FLUX.1 LoRA'sı FP8 temel modelle 24 GB'ta sınırda, 48 GB'ta rahat çalışır; Qwen-Image ve FLUX.2 için 48 GB ve üzerini düşünün.
5. Teslim: ComfyUI, ürettiği PNG'lere iş akışını ve istemi (prompt) gömer. Müşteriye teslim ederken --disable-metadata bayrağını kullanın.

Lansman videosu ya da ürün animasyonu da üretecekseniz video işleme hizmet sayfamıza bakın.

Ayda kaç görsel üretilir, kuyruk nasıl kurulur?

Kapasiteyi görsel başına süre belirler; bunu kendi iş akışınızda ölçüp aylık hacme çevirin.

30 günlük bir ay 2.592.000 saniyedir. Görsel başına 6 saniye ölçtüyseniz ve kart zamanın yarısında doluysa ayda 2.592.000 × 0,5 ÷ 6 = 216.000 görsel üretirsiniz; görsel başına maliyet, aylık fiyatın bu sayıya bölümüdür. Bu bir örnek hesaptır; süre modele, çözünürlüğe ve adım sayısına göre değişir. Adım sayısı süreyi doğrudan etkiler: Z-Image-Turbo 8 adımda, damıtılmış FLUX 3 Image Klein 16 adımda çalışırken temel (base) sürümü 50 adım ister. Üretici verisi olarak: BFL'ye göre damıtılmış FLUX 3 Image Klein'ın INT8 sürümü ComfyUI'de RTX 5090'da 1 megapiksellik bir görseli yaklaşık 4 saniyede üretiyor (15 Ekim 2026); istem genişletmenin bu süreye dahil olup olmadığı belirtilmemiş.

Bir ComfyUI süreci işleri sırayla çalıştırır. Paralellik için her GPU'ya, RTX PRO 6000'de her MIG bölümüne ayrı bir süreç ve port verin. ComfyUI klasöründe, sanal ortam etkinken:

for i in 0 1; do
  CUDA_VISIBLE_DEVICES=$i python main.py --listen 127.0.0.1 --port 818$i \
    --temp-directory /srv/comfy/gpu$i --output-directory /srv/comfy/gpu$i/output &
done

Uygulamanız işleri /queue yanıtındaki bekleyen iş sayısına bakarak süreçlere dağıtabilir. Çok GPU'lu ya da MIG'li yapılandırma isteğinizi sipariş formunun mesaj alanına yazın.

ComfyUI için bulut GPU mu, aylık sunucu mu?

ComfyUI'yi bulutta, yani online olarak üç yolla çalıştırabilirsiniz: Comfy Org'un Comfy Cloud'u gibi barındırılan hizmetler, saatlik GPU bulutları ya da aylık kiralanan, size ayrılmış bir GPU sunucu. Her gün görsel üretiyorsanız aylık sunucu genellikle daha mantıklıdır; ayda birkaç saatlik iş için saatlik bulut ya da barındırılan hizmetler daha ucuzdur.

• Aylık sunucunun mantıklı olduğu durumlar: Katalog ve kampanya görselleri sürekli üretiliyorsa sabit aylık fiyat, kart doldukça görsel başına maliyeti düşürür. İstediğiniz özel düğümü (custom node) kurarsınız; ürün fotoğrafları, eğittiğiniz LoRA'lar ve iş akışları İstanbul'daki kendi tesisimizde, Türkiye'de kalır; fatura Türk lirasıyla kesilir. Onlarca GB'lık modelleri her oturumda yeniden indirmezsiniz.
• Mantıklı olmadığı durumlar: Ayda birkaç saat ComfyUI kullanıyorsanız barındırılan hizmetler ya da saatlik GPU bulutları daha ucuz olabilir. Comfy Cloud'da kredi yalnızca iş akışı çalışırken harcanır; Ekim 2026 itibarıyla özel düğüm olarak önceden kurulmuş popüler topluluk düğümleri sunuluyor.
• Başabaş noktası: Aylık fiyatı, aynı kartın buluttaki saatlik fiyatına bölün; ayda bundan fazla saat üretim yapıyorsanız aylık sunucu kazandırır. Karşılaştırma için: L40S'in aylık fiyatı 730 saate bölündüğünde $1,23 eder. RTX 5090'da ise global bulut medyanı (getdeploying.com, 23 Ekim 2026) tam ay kullanımda bile saatlik karşılığımızın altında kalır.
• Kapalı modeller: BFL'nin ağırlıklarını açmadığı, API'de görsel başına ücretlendirdiği FLUX 3 Image gibi modeller bazı işlerde açık modellerden iyi sonuç verebilir. Toplu üretimi kendi sunucunuzda, zor tekil işleri API'de yapmak da bir seçenektir.
• KVKK: Ürün fotoğrafı çoğu zaman kişisel veri değildir, ama manken ve müşteri fotoğrafları kişisel veridir. Verinin Türkiye'de işlenmesi yurt dışına aktarım yükünü kaldırır; uyum değerlendirmesi kendi veri işleme süreçlerinize bağlıdır (KVKK ve GPU kiralama rehberimiz). Bu bilgi hukuki tavsiye değildir.

Özet

• Görsel üretiminde önce bellek gelir: SDXL, FLUX.2 [klein] 4B ve Z-Image-Turbo 16 GB'a sığar; FLUX.1 tam kalitede 24–30 GB, Qwen-Image FP8'de ~24 GB, FLUX.2 [dev] 40 GB'ın üzerini ister.
• Çoğu ürün görseli işi için RTX 5090 yeterlidir; 7/24 servis ve bellek payı için L40S, büyük modeller ve MIG ile dört servis için RTX PRO 6000 uygundur.
• Lisans, model seçimini kartla birlikte belirler: Apache 2.0 modeller serbest, FLUX [dev] modelleri üretimde BFL lisansı ister, SD 3.5 ve FLUX 3 Image Klein gelir eşiğine bağlıdır.
• ComfyUI'yi GPU başına ayrı süreçle, 127.0.0.1'de ve API üzerinden çalıştırın; kapasiteyi görsel başına süreyi ölçerek hesaplayın.
• Ürün fotoğraflarında ürünü yeniden çizdirmeyin; yalnızca arka planı ve ışığı üretin.

Kaynaklar

• Black Forest Labs: FLUX 3 Image Klein model kartı ve lisansı
• Black Forest Labs: FLUX Non-Commercial License v2.1 (FLUX.2 [dev])
• Black Forest Labs: FLUX.2 [klein] 4B model kartı
• Qwen-Image (GitHub)
• Qwen-Image-2.1: Qwen Research License
• Z-Image-Turbo model kartı
• Stability AI Community License
• ComfyUI (GitHub)
• ComfyUI sürümleri (GitHub)
• diffusers sürümleri (GitHub)
• Black Forest Labs: FLUX 3 Image Klein duyurusu (15 Ekim 2026)
• Black Forest Labs: self-hosted lisans paketleri
• Black Forest Labs: API fiyatlandırması
• SDXL lisansı: CreativeML Open RAIL++-M
• NVIDIA MIG kullanım kılavuzu: desteklenen GPU'lar
• NVIDIA GeForce RTX 5090 teknik özellikleri
• Comfy Org: Comfy Cloud
• getdeploying.com: RTX 5090 bulut fiyatları