Todo agente que escreve código precisa de um lugar para executá-lo. Esse “lugar” virou uma categoria de produto com pelo menos uma dúzia de fornecedores, quatro modelos de cobrança incompatíveis e páginas de marketing que citam cold starts medidos em condições que ninguém publica. Um comparativo detalhado do MarkTechPost, publicado em 27 de agosto, tenta consertar as unidades e responder à pergunta que realmente decide a escolha: qual sandbox vale a pena em 2026?
As quatro perguntas que decidem de verdade
O texto compara cinco plataformas que a maioria dos times avalia primeiro — E2B, Daytona, Modal Sandboxes, Cloudflare Sandbox SDK e Vercel Sandbox — além de Runloop, Fly.io Sprites e Northflank onde elas mudam a resposta. Quatro propriedades alteram a arquitetura; todo o resto é preferência:
- Cold start sob concorrência: um loop de agente que cria um sandbox por chamada de ferramenta paga esse imposto milhares de vezes por dia.
- Persistência de filesystem entre turnos: o turno 2 enxerga o
pip installdo turno 1, ou o agente reconstrói seu mundo do zero? - Política de egress: o sandbox alcança a internet? Dá para desligar e mudar de ideia no meio da sessão?
- Cobrança em idle: agentes passam a maior parte do tempo esperando um modelo. Alguém paga por esses segundos.
Cold start: o que os números realmente dizem
As alegações dos fornecedores não são comparáveis entre si. A Daytona anuncia criação de sandbox abaixo de 90ms; a E2B é citada em ~150ms; a Modal fala em cold starts abaixo de um segundo; a Cloudflare mede um produto arquiteturalmente diferente (containers em Workers), com medianas de ~5s. O detalhe que muda tudo está na distribuição: a mediana conta pouco quando o P95 é 3,3× o da Modal. Se o orçamento de UX do seu agente é de um segundo, o melhor número medido em agosto foi o da Vercel, com mediana de 0,67s e P99 de 1,12s — a distribuição mais apertada da rodada.
Preço por segundo, normalizado
As taxas publicadas até 27 de agosto, convertidas para uma unidade comum (vCPU-hora):
| Plataforma | CPU | Memória | Base de cobrança |
|---|---|---|---|
| Northflank | US$ 0,0167/vCPU-h | US$ 0,0083/GB-h | Recursos alocados, por segundo |
| E2B | US$ 0,0504/vCPU-h | US$ 0,0162/GiB-h | Wall-clock, por segundo |
| Daytona | US$ 0,0504/vCPU-h | US$ 0,0162/GiB-h | Wall-clock, por segundo |
| Cloudflare | US$ 0,072/vCPU-h | US$ 0,009/GiB-h | CPU ativa + memória provisionada |
| Fly.io Sprites | US$ 0,07/CPU-h | US$ 0,04375/GB-h | Só uso ativo; dorme em idle |
| Runloop | US$ 0,108/CPU-h | US$ 0,0252/GB-h | Rodando; suspenso vira só storage |
| Vercel | US$ 0,128/vCPU-h | US$ 0,0212/GB-h | CPU ativa, memória wall-clock |
| Modal | ~US$ 0,071/vCPU-h | US$ 0,024/GiB-h | max(solicitado, real), por segundo |
Duas pegadinhas que as pessoas erram: a Modal cobra ~3× a taxa de Function padrão no tier de sandbox, e a seleção de região adiciona 1,5–1,75× por cima. E a taxa de GPU da Daytona (H100) que aparece em tabelas de terceiros já não bate com a página oficial.
Custo por mil execuções
Taxa não é custo. No cenário de “burst curto” (90s vivo, 50% de CPU), o Northflank sai por ~US$ 1,67 por mil execuções; E2B/Daytona custam ~US$ 4,14. Já no cenário “idle pesado” (10 minutos vivo, 5% de CPU) — que é como um loop de agente real se comporta — o custo explode: E2B/Daytona saltam para ~US$ 27,60 (6,7×), enquanto Cloudflare e Vercel, com cobrança por CPU ativa, caem relativamente. Esse é todo o argumento da cobrança por CPU ativa: vale ~2× nesse tipo de workload.
Como escolher
- Vercel Sandbox: agente que espera modelos mais do que computa; melhor cold start medido, firewall de egress com brokering de credenciais em todos os planos.
- E2B: isolamento de kernel por sessão para código adversarial e persistência de estado em memória; configure
onTimeout: 'pause'no primeiro dia. - Daytona: persistência é o produto; ciclo stop/archive/pause/fork mais maduro da categoria.
- Modal: qualquer parte do agente que toca GPU — é a única com rate card completo de GPU dentro do sandbox.
- Cloudflare: app que já vive em Workers e modelo de segurança de egress importa mais que cold start.
Para times brasileiros que rodam agentes de código em produção, a decisão raramente é sobre preço de tabela — é sobre quem paga os segundos em que o agente fica esperando o modelo e sobre como credenciais são injetadas sem vazar para um agente sob prompt injection.
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