ソリューションAI エージェント
すべてのエージェントにコンピューターを、24 時間 365 日
エージェントごとに専用の microVM。エージェントが止まるとスリープし、3.5 ミリ秒ですべてそのままの状態で復帰します。
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 itモデルを待つ間も、マシンは有料のまま
モデルが応答している間、エージェントのコンピューターにはすることがありません。サンドボックスは 30 秒アイドルが続くとスリープし、スリープ中は CPU を使いません。
サンドボックスのライフサイクル
エージェントが作業している間は実行中。30 秒アイドルが続くと中身をすべて保ったままスリープし、次のコマンド、ファイル操作、リクエストで復帰します。実行中に丸ごと保存でき、最大 64 個のコピーにフォークできます。
エージェントが得られるもの
分離：エージェントごとの microVM、ネットワークのルール、送信時に差し込まれるシークレット。
中断したところから：スリープ中も、メモリ、プロセス、ディスク、ネットワーク上の位置を保持します。
残り続ける作業：ボリュームはサンドボックスより長く残り、エージェントが次に作業する場所へ移せます。
人も介入できる：ターミナル、任意のポートへのリンク、ご自身の SSH キーによる SSH 接続。
すぐに動くエージェント：Claude Code、Codex、OpenCode。モデルのキーはご自身で用意します。
あらゆる入口：API、glac CLI、5 つの SDK、MCP サーバー。
画面はイメージです
約束ではなく実測
ほかに何も動いていないベアメタルでの中央値です。最良のケースであり、そう明記しています。 測定方法
サービス開始後は、ご自身のサンドボックスでも確認できます。復帰が必要だった応答は、その所要時間を Server-Timing ヘッダーで返します。
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>使用する製品
1 か月の試算
100 エージェントの 1 か月分を定価で。 ご自身で見積もる
前提とする使い方
- 100 個のエージェントが、それぞれ 2 vCPU、4 GiB のサンドボックスを使用。
- それぞれ 1 日 1 時間、30 日間稼働：合計 3,000 時間。
- 稼働中、CPU が使われているのは 10 分の 1 の時間で、残りはモデルを待っています。メモリの使用量は 2 GiB。
- 残りの期間はスリープし、それぞれ約 1 GB（メモリイメージと固有のディスクレイヤー）を保持。
- インターネットへの送信は 10 GB。
定価での 1 か月
- CPU21.6億 CPU ミリ秒 × $0.01 / 100万$21.60
- メモリ6,000 GiB-時間 × $0.008$48.00
- 送信トラフィック10 GB × $0.004$0.04
- スリープ中の保持データ100 GB-月 × $0.02$2.00
有料プランでは、この 1 か月は $73.60 です。内訳は、月額料金 $5 と、利用枠を超えた分の $68.60（同じ料金で残高から支払い）です。
エージェントにコンピューターを
キーを用意し、コマンドラインまたは Python からサンドボックスを作るまで数分で。