Comfy API上线：把ComfyUI工作流一键打包成可调用的API

原文要点

Comfy官方上线Comfy API：付费Comfy套餐（Standard起，用量另计）用户可把ComfyUI工作流连同自定义节点、LoRA、模型与Python依赖打包成Build，Builder会从工作流JSON或桌面端快照读取并解析依赖冲突（可手动覆盖版本），从Build切出不可变release部署为自动扩缩的托管端点。也可在终端用comfy-cli执行comfy build init与comfy build push --release完成打包发布，或把Comfy API页上的agent提示词交给编码代理代劳。Team/Enterprise可共享同一版本化Build，最小实例设为0时无请求不耗GPU，GPU按秒计费、存储按小时折算，用量与费用在platform.comfy.org控制台查看；Comfy SDK已支持Comfy API与Comfy Cloud API。

这次做成什么

把一个本地调好的ComfyUI工作流变成团队可调用的HTTP端点：打包环境→切不可发版→部署→调用→看用量。下面的打包核对清单与调用代理提示词是本站独立编写的练习材料。

准备什么

• 付费Comfy套餐账号（Standard起），Comfy API用量单独计费
• 一个在本地ComfyUI已跑通的工作流及其导出的workflow JSON，或Comfy Desktop
• 工作流用到的自定义节点、模型checkpoint与LoRA文件的来源可获取
• （终端路线）已安装comfy-cli并能登录Comfy账号

具体怎么做

1. 确认工作流可复现

   在本地ComfyUI里用固定输入把工作流完整跑通一次，导出API格式的workflow JSON；记下用到的自定义节点列表、模型文件名和LoRA名，对照下方核对清单逐项确认有获取来源。

2. 创建Build

   浏览器路线：登录platform.comfy.org，从workflow JSON或Comfy Desktop快照新建Build，让Builder扫描依赖，对它自动解析出的冲突版本逐项确认或手动覆盖。终端路线：在本地ComfyUI目录执行 comfy build init，确认扫描输出覆盖了你的自定义节点、模型和依赖。

3. 推送并切release

   终端执行 comfy build push --release；浏览器路线在控制台从Build切出一个release。release不可变，之后的改动要新建Build并切新release，线上旧release不受影响。

4. 部署为端点

   从release创建deployment，拿到端点URL；把最小worker数设为0可在无请求时不耗GPU，若业务怕冷启动则保持至少1个常驻worker。

5. 用SDK或代理调用

   用Comfy SDK向端点提交一次真实请求，传入你的工作流参数，确认返回输出图；也可以让编码代理完成打包部署，把下方本站编写的提示词粘贴给它（官方页面也提供其自家agent提示词）。

6. 查用量并交接团队

   在控制台查看本次运行、GPU时长与费用；Team/Enterprise套餐把Build共享给同事，让大家基于同一版本化环境协作，改环境就走新Build新release。

可直接复制的材料

{
  "workflowJson": "已从ComfyUI导出API格式JSON并用固定输入跑通",
  "customNodes": [{"name": "示例：ComfyUI-Impact-Pack", "source": "git仓库URL或私有仓库地址"}],
  "models": [{"file": "示例：sd_xl_base_1.0.safetensors", "source": "下载地址或已上传存储"}],
  "loras": [{"file": "示例：product_lighting_v2.safetensors", "source": "下载地址或已上传存储"}],
  "pythonDeps": "记录ComfyUI环境中关键包版本，供Builder冲突时手动覆盖",
  "minWorkers": 0,
  "budgetNote": "GPU按秒计费、存储按小时折算，先在控制台设好预算提醒"
}

我在当前目录有一个可运行的ComfyUI安装，目录里有已跑通的workflow导出文件workflow_api.json。请你：1）运行 comfy build init 并检查扫描结果是否覆盖全部自定义节点、模型与Python依赖，把缺失项列出来告诉我；2）对Builder解析出的依赖冲突，优先采用我本地环境的版本；3）运行 comfy build push --release 完成打包与发版；4）部署为托管端点并把最小worker数设为0，返回端点URL；5）用Comfy SDK发一次测试请求验证返回图像。每步执行前先说明要运行的命令并等我确认，不要改动工作流图本身，不要删除本地模型文件。

输入与输出示例

站点虚构演示，URL与扫描数量为示意，未实际运行

输入

本地ComfyUI目录含product_photo工作流：使用1个自定义节点ComfyUI-Impact-Pack、模型sd_xl_base_1.0.safetensors、LoRA product_lighting_v2.safetensors；执行 comfy build init。

对应输出

终端示意输出：✓ Scanned this ComfyUI install - custom nodes: 1 found (ComfyUI-Impact-Pack), models: 1 checkpoint + 1 LoRA matched, pinned deps: 3 resolved；随后 comfy build push --release 生成 release v1 并部署，返回端点 https://api.comfy.example/deployments/demo-product-photo；minWorkers=0，无请求时不占GPU。

做完检查这些

• Builder扫描结果覆盖你清单里每一个自定义节点、模型和LoRA，缺失项已手动补
• 部署用的release与你测试时用的是同一个，环境无漂移
• minWorkers=0时空闲时段控制台GPU用量为零，发请求后端点能正常出图
• 控制台能看到本次运行的GPU时长与费用，且与预算提醒设置一致

容易卡住的地方

• Comfy API仅对付费Comfy套餐开放且用量另计费，免费账号没有入口
• Builder自动解析的依赖版本可能与本地不一致，发布前必须逐项核对，否则端点行为与本地不同
• release不可变，任何环境改动都要新Build+新release，别指望热改线上环境
• minWorkers=0省GPU但首次请求有冷启动延迟，对延迟敏感的接口要保留常驻worker
• 若要用同一Comfy SDK调用自托管的ComfyUI部署，需额外运行代理服务并设置一个环境变量，别假设开箱即用
• 精确GPU费用需以控制台实际账单为准，不要按估算值对外报价