Pika-H3-Flex をクラウド GPU で動かす
Pika-H3-Flex は Azam1230 による画像から動画モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
GB10 をレンタル $1.06/時間から
パラメータ数
33B
必要な GPU メモリ
≈ 81 GB
ライセンス
—
ダウンロード数
18
更新日 2026/11/03
今日動かせる GPU
BF16 の重みで推論する場合、作業用メモリを含めて約 81 GB と見積もっています。実際の使用量は解像度、バッチサイズ、コンテキスト長によって変わります。
| GPU | メモリ | 1 時間あたり | 10 時間 | |
|---|---|---|---|---|
| GB10 | 119 GB | $1.06 | $10.60 | レンタル |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | $1.72 | $17.20 | レンタル |
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $2.36 | $23.60 | レンタル |
| RTX 6000D | 84 GB | $2.41 | $24.10 | レンタル |
| RTX PRO 6000 S | 96 GB | $2.43 | $24.30 | レンタル |
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
Pika-H3-Flex の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
モデルをダウンロードして実行
下のコマンドを実行します。重みは Hugging Face からマシンへ直接ダウンロードされます。
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download Azam1230/Pika-H3-Flex --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"なぜ自分で動かすのか
ホスト型サービスで画像を動かすとクレジットがすぐ尽きます。レンタル GPU にクレジット上限はなく、秒単位で支払い、必要なだけバリエーションを試せます。
よくある質問
- Pika-H3-Flex にはどれくらいの GPU メモリが必要ですか？
- 推定では推論に約 81 GB（33B パラメータ）です。高解像度、長いコンテキスト、大きなバッチではさらに必要です。
- Pika-H3-Flex を動かす費用は？
- GB10 で 1 時間 $1.06 から、秒単位の課金です。10 時間で約 $10.60 です。
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能