SolucionesAgentes de IA
La computadora de cada agente, 24/7
Una microVM propia para cada agente. Se duerme cuando el agente se detiene y se despierta en 3.5 ms con todo donde estaba.
from glac import Sandbox
sbx = Sandbox.create() # its own microVM
res = sbx.run("python3 -c 'print(6*7)'") # res.stdout
sbx.files.write("/tmp/plan.md", "step 1") # files in and out
snap = sbx.snapshot(name="step-1") # memory and all
copies = sbx.fork(3) # 3 copies from now
sbx.sleep() # next call wakes itSe paga por una computadora que solo espera
Mientras el modelo responde, la computadora del agente no tiene nada que hacer. Un sandbox se duerme tras 30 segundos de inactividad, y mientras duerme no usa CPU.
La vida de un sandbox
En ejecución mientras el agente trabaja; dormido tras 30 segundos de inactividad, con todo lo que contiene; lo despierta el siguiente comando, archivo o solicitud; se guarda entero mientras se ejecuta y se bifurca en hasta 64 copias.
Lo que obtiene un agente
Aislado: una microVM para cada uno, reglas de red y secretos que se insertan a la salida.
Donde lo dejó: dormido, guarda su memoria, sus procesos, su disco y su lugar en la red.
Trabajo que perdura: un volumen sobrevive al sandbox y va adonde el agente trabaje después.
Las personas pueden intervenir: una terminal, un enlace a cualquier puerto o SSH con tu propia clave.
Agentes listos para usar: Claude Code, Codex u OpenCode; las claves del modelo son tuyas.
Todas las vías de acceso: la API, la CLI glac, cinco SDK y un servidor MCP.
Vistas previas ilustrativas
Medido, no prometido
Medianas en bare metal sin nada más en ejecución: el mejor caso, y lo decimos. Cómo medimos
- en despertar un sandbox que se durmió solo2
- 3.5 ms
- desde que se envía la llamada que lo despertó hasta que se responde2
- 6.7 ms
- en dormirlo, con su memoria y sus procesos2
- 2.3 ms
Compruébalo con tus propios sandboxes cuando abra el servicio: una respuesta que tuvo que despertar uno indica cuánto tardó, en su cabecera Server-Timing.
curl -si https://api.glac.ai/v1/sandboxes/web/run \
-H "Authorization: Bearer $GLAC_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"command": "true"}' | grep -i server-timing
# server-timing: wake;dur=<milliseconds>Los productos que usa
- SandboxUna computadora propia para cada agenteLa computadora propia del agente: comandos, archivos, terminales, instantáneas y bifurcaciones.
- VolumenLos discos de Cubo, que sobreviven a su instanciaUn disco para lo que debe sobrevivir al sandbox, montado donde trabaja el agente.
- CuboCualquier imagen de contenedor como una app que duerme entre solicitudesLa API propia del agente, desplegada desde cualquier imagen, dormida entre solicitudes.
- NavegadorProntoNavegadores reales, controlados desde códigoNavegadores para que el agente los controle, cuando Navegador esté disponible.
Un mes, calculado
Cien agentes durante un mes, a precios de lista. Calcula el tuyo
El uso
- 100 agentes, cada uno con un sandbox de 2 vCPU y 4 GiB.
- Cada uno despierto una hora al día durante 30 días: 3 000 horas en total.
- Mientras está despierto, su CPU está en uso una décima parte del tiempo y el resto espera al modelo; 2 GiB de su memoria están en uso.
- Dormido el resto del mes, cada uno guarda alrededor de 1 GB: su imagen de memoria y su propia capa de disco.
- 10 GB enviados a internet.
Un mes a precios de lista
- CPU2.16 mil millones × $0.01 por millón de ms de CPU$21.60
- Memoria6 000 GiB-h × $0.008$48.00
- Tráfico de salida10 GB × $0.004$0.04
- Guardado en reposo100 GB-meses × $0.02$2.00
En el plan de pago, este mes cuesta $73.60: la cuota de $5, y $68.60 por encima de lo que cubren sus cantidades incluidas, con cargo a tu saldo a los mismos precios.
Dale una computadora a tu agente
Una clave y luego un sandbox desde la línea de comandos o desde Python, en unos minutos.