AI実行環境の性能と料金比較

コードを書くすべてのAI（エージェント）には、それを実行する場所が必要です。その「場所」は現在、少なくとも12社のベンダー、4つの互換性のない料金モデル、そして誰も公開しない条件下で測定されたコールドスタート（AIの起動時間）を謳うマーケティングページを持つ製品カテゴリとなっています。この比較では、単位を統一します。これは、ほとんどのチームが候補に挙げる5つのプラットフォーム — E2B、Daytona、Modal Sandboxes、Cloudflare Sandbox SDK、Vercel Sandbox — を対象とし、Runloop、Fly.io Sprites、Northflankが比較結果を変える場合にはそれらもカバーします。このカテゴリの機能マトリックスはほとんどがノイズです。実際に決定的なのは4つの質問です。4つの特性がアーキテクチャを変え、その他はすべて好みの問題です:並行処理下でのコールドスタート（起動時間）: ツール呼び出しごとにサンドボックスを作成するAI（エージェント）ループは、このコストを1日に何千回も支払います。セッション間のファイルシステム永続性: 2回目の実行で1回目のpip installが見えるか、それともAI（エージェント）がその環境を再構築するか？アウトバウンド通信ポリシー: サンドボックスはインターネットにアクセスできるか、それをオフにできるか、セッション中に変更できるか？アイドル時の課金: AI（エージェント）はほとんどの時間をモデルの応答待ちに費やします。誰かがその秒数に対して料金を支払っています。1. コールドスタート（起動時間）：実際の数字が示すものベンダーの主張は互いに比較できません。Daytonaの料金ページでは、90ミリ秒未満のサンドボックス作成を宣伝しています。E2Bは一般的に約150ミリ秒とされています。Modalは、事前にキャッシュされたコンテナに対して1秒未満のコールドスタートを宣伝しています。これらはいずれも、並行処理、リージョン、イメージサイズ、またはAPI応答で時計が止まるのか、最初のコマンド実行で止まるのかを明記していません。最も有用な公開データセットは、オープンソースで定期的に実行されるComputeSDKのサンドボックスリーダーボードです。これは、Time to Interactive (TTI) を測定します: create()からサンドボックス内で最初のコマンドが成功するまでの経過時間で、プロバイダーごとに100回繰り返し、北バージニアの4 vCPUホストから単一バーストで並行して起動されます。2026年8月21日の実行結果: プロバイダー 中央値TTI P95 P99 成功率 Vercel Sandb