ComfyUI + FLUX 이미지 생성 비용 계산해봤더니, 85% 절감은 조건이 있었다

ComfyUI + FLUX로 AI 이미지 생성 비용을 직접 계산해봤다. 로컬 GPU 유무와 월 사용량에 따라 결과가 꽤 달랐고, "미드저니보다 85% 싸다"는 말에 조건이 있다는 걸 알게 됐다.

ComfyUI + FLUX가 뭔지 3줄로

AI 이미지 생성 도구 얘기할 때 미드저니 아니면 DALL-E 이야기만 나오는 게 좀 답답했다. 둘 다 월정액 내고 클라우드 서버에 내 프롬프트 다 올리는 구조잖아. 그러다 작년 말에 ComfyUI + FLUX 조합을 한번 진지하게 써봤는데, 결론이 생각보다 복잡하게 나왔다.

간단히 설명하면 이렇다. FLUX는 Black Forest Labs에서 만든 이미지 생성 모델이다. Stable Diffusion 원조 팀이 만든 거라 커뮤니티 신뢰도가 높고, 특히 손 묘사나 텍스트 렌더링이 기존 오픈소스 모델보다 확실히 낫다. ComfyUI는 이 모델을 돌리는 노드 기반 워크플로우 인터페이스다. 작년에 시리즈 B 3천만 달러 투자받았다는 뉴스가 떴는데, 처음엔 그냥 UI 프로그램이 그 돈을 왜 받나 싶었다. 알고 보니 커뮤니티 크기가 예상 밖이었다.

이 두 개를 합치면 미드저니처럼 생긴 결과물을 로컬이나 클라우드 GPU에서 직접 돌릴 수 있다. 이게 핵심이다.

설치하다가 두 번 막혔던 부분

VRAM 오류 — FP8로 해결한 과정

처음에 FLUX.1 Dev 기본 버전을 받았는데 파일 크기가 23.8GB다. RTX 3090 (24GB VRAM)이면 아슬아슬하게 돌아가고, 16GB 카드면 바로 CUDA OOM 오류가 뜬다. 나는 12GB짜리 카드를 쓰고 있어서 첫 실행에서 바로 에러를 봤다.

해결 방법은 FP8 양자화 버전으로 바꾸는 거였다. 파일 크기가 23GB에서 11.8GB로 줄어들고, VRAM도 8GB 이상이면 돌아간다. 품질 저하가 얼마나 되냐고 물으면 — 솔직히 웬만한 프롬프트에서는 거의 구분이 안 간다. 커뮤니티 테스트 기준으로 극단적인 케이스에서 약 5% 정도 차이가 난다고 하는데, 그 5%를 체감하려면 꽤 까다로운 프롬프트를 써야 한다.

ComfyUI Manager에서 Model Manager 열고 "flux fp8"로 검색하면 바로 설치된다. 이걸 먼저 알았으면 30분은 아꼈을 텐데.

모델 파일 어디서 받고 어디에 넣는지

두 번째 막힌 건 모델 파일 배치였다. FLUX는 단일 체크포인트 파일이 아니라 세 가지를 따로 받아야 한다.

• UNET 모델 (flux1-dev.safetensors 또는 FP8 버전) → ComfyUI/models/unet/
• CLIP 텍스트 인코더 (t5xxl_fp8_e4m3fn.safetensors) → ComfyUI/models/clip/
• VAE (ae.safetensors) → ComfyUI/models/vae/

이게 Stable Diffusion 때 단일 체크포인트 하나 받아서 쓰던 습관이 있으면 헷갈린다. 파일 위치 틀리면 노드에서 해당 모델이 목록에 안 뜨고, 이게 설치 실패인지 설정 오류인지 처음엔 알기가 어렵다. 전체 셋업에 결국 2시간 정도 걸렸다.

비용 계산 직접 해보니, 85%라는 숫자의 조건이 있었다

로컬 GPU가 있을 때 vs 없을 때

여기서 반전이 생긴다. "ComfyUI 쓰면 85% 싸다"는 말이 있는데, 이게 로컬 GPU가 있을 때 기준이다.

로컬 GPU 있으면 장당 비용이 전기세만 나온다. 4090 기준으로 이미지 하나 생성하는 데 전기비 $0.01 이하다. 이건 사실상 공짜에 가깝다.

그런데 GPU 없으면? 클라우드 GPU 서비스 (Runpod 같은 곳)를 써야 한다. 여기서 비용이 다시 생긴다. 클라우드 기준으로 이미지 한 장에 $0.10 정도 나온다. 비교하면:

• 미드저니 Pro ($30/월): 월 1,440장, 장당 약 $0.021
• 미드저니 Basic ($8/월): 월 200장, 장당 $0.04
• ComfyUI on 클라우드 GPU: 장당 약 $0.10
• ComfyUI 로컬 4090: 장당 $0.01 미만

클라우드 GPU 쓰면 오히려 미드저니보다 비싸게 나올 수 있다. 85% 절감은 로컬 GPU가 있거나, 월 200장 이상 쓸 때 얘기다.

월 사용량별 손익분기점

월 50장 이하로 가끔 쓰는 거라면 솔직히 미드저니 Basic이 더 편하고 비슷하거나 더 저렴하다. 셋업 없이 웹에서 바로 쓸 수 있으니 시간 절약 면에서도 낫다.

월 200장 이상부터는 격차가 확실해진다. 이 정도 볼륨을 API로 처리하면 $75-150이 나오는데, ComfyUI 클라우드로도 $20-25로 줄어든다. 로컬 GPU까지 있으면 전기세 포함해도 $5-10 안쪽이다.

나는 한 달에 200장 정도 쓰는 편이라, 미드저니 Pro는 유지하면서 ComfyUI를 병행하는 게 현재 구조다. 완전히 대체하진 않았다.

실제 품질은 어떤가 — 솔직하게

FLUX Schnell과 Dev를 비교해서 쓰다 보면 차이가 꽤 난다.

FLUX Schnell은 4 diffusion step으로 2-8초 만에 결과가 나온다. Apache 2.0 라이선스라 상업용으로도 쓸 수 있고, 프로토타이핑이나 빠른 이터레이션에 적합하다. 다만 fine detail이 약하다. 머리카락 질감이나 복잡한 배경 패턴에서 흐릿해지는 경우가 있다.

FLUX Dev는 30-50 step으로 30-60초 걸리지만 품질이 꽤 올라간다. 텍스트 렌더링이나 손 묘사가 기존 오픈소스 대비 확실히 좋다. 근데 비상업 라이선스라 외부 납품용 작업에는 못 쓴다. 개인 프로젝트에만 사용 가능하다는 게 제약이다.

미드저니랑 비교하면? 미드저니의 특유 감성 — 드라마틱한 라이팅, 영화적인 색감 — 이건 아직 미드저니가 낫다. 반면 ComfyUI + FLUX는 구도 제어 쪽에서 확실한 우위가 있다. ControlNet을 쓰면 내가 스케치한 레이아웃을 AI가 그대로 따르게 만들 수 있다. 미드저니는 구도를 잘 짜줘도 자기 마음대로 바꾸는 경우가 많은데, ComfyUI는 그게 없다.

단점을 하나 꼽자면 — 처음 접하는 사람한테는 UI가 꽤 어렵다. 노드와 노드를 선으로 연결하는 방식이라, 처음 열면 Blender 같은 느낌이 든다. 미드저니처럼 채팅창에 프롬프트 치는 단순함과는 전혀 다른 세계다.

결론: 이런 상황이면 ComfyUI가 맞다

한 달에 이미지를 많이 만드는 사람, 구도나 스타일을 정밀하게 제어해야 하는 작업이 있는 사람, 내 작업 데이터를 클라우드에 올리기 싫은 사람한테는 ComfyUI + FLUX 조합이 확실히 가치 있다.

반대로 가끔 아이디어 스케치 수준으로 쓰는 거라면 미드저니가 여전히 더 빠르고 편하다. 설치와 학습 비용을 생각하면 진입 장벽이 낮지 않다는 건 사실이다.

내 경우엔 결국 둘 다 쓰고 있다. 미드저니로 빠른 컨셉 발전시키고, ComfyUI로 최종 결과물 뽑는 식이다. 어느 쪽이 무조건 낫다기보다는, 용도가 다른 도구라는 느낌이 더 맞다.

AI 이미지 생성을 처음 시작한다면? 먼저 미드저니 Basic 한 달 정도 써보고, 50장 이상 쓸 것 같으면 그때 ComfyUI 셋업에 투자하는 게 현실적인 순서다.

관련 글: AI 에이전트가 프로덕션에서 망하는 이유, 모델 문제가 아니었다

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📎 참고 자료

• ComfyUI 2026: The Definitive Workflow Guide — Creative AI News
• Flux Dev vs Schnell 2026: Speed, Quality & VRAM Compared — PXZ AI
• MidJourney vs. ComfyUI: Which is better for creative pros? — Chase Jarvis

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