AI Agent Infrastructure プロダクト比較

同カテゴリのプロダクトを主要指標で並べて比較しています。

ポジショニングマップ

項目Fly.io SpritesRivetRestateHatchetMastraModalNorthflankRunloopCloudflare Sandbox SDKVercel SandboxBlaxelDaytonaE2B
国United StatesUnited StatesGermanyUnited StatesUnited StatesUnited StatesUnited KingdomUnited StatesUnited StatesUnited StatesFranceUnited StatesUnited States
ローンチ20262019-11-13202220232025-02-012021-01-01————2023-01-012023-102023-01-01
比較準備要補完: 定量指標readyreadyreadyreadyreadyreadyreadyreadyreadyreadyreadyready
料金従量課金 / CPU 0.07/CPU-hour / RAM 0.04375/GB-hour従量課金 / Free: 無料 / Hobby: $20/月 / Awake Actor Hours 0.05/1000 hours / state storage 0.4/GB-month従量課金 / Free: 無料従量課金 / Developer: 無料 / Team: $500/月要確認 / Starter: 無料 / Teams: $250/月 / observability events 10/100K events / CPU time 0.35/hour従量課金 / Starter: 無料 / Team: $250/月定額/従量定額/従量定額/従量定額/従量定額/従量従量課金 / Free compute credit: 無料 / vCPU: $0.0504/月定額/従量
定量指標公式情報なし★ 6,091users 100,000従業員 7 / users 7調達 $35,000,000 / ★ 26,400ARR $300,000,000 / 調達 $355,000,000調達 $22,000,000 / users 10,000調達 $7,000,000 / 従業員 12★ 1,078★ 166調達 $7,300,000ARR $1,000,000 / 調達 $31,000,000 / ★ 5,000調達 $21,000,000 / ★ 13,030
情報基準日2026-08-302026-08-292026-08-012026-07-312026-07-212026-07-122026-07-182026-07-122026-08-162026-07-282026-08-162026-07-122026-08-16
Best fit永続filesystemと短時間の作成 / checkpoint/restoreとauto-sleepstateful Actor abstraction / queue・workflow・WebSocketの統合Flink由来の分散処理知見 / 複数SDKとdeploy形態Durable execution / OSSとCloudの併存TypeScript-nativeで既存web stackに入りやすい / agentsからobservabilityまで一貫するcode-first SDKとAI workload向け自前runtime / 推論・学習・batch・Sandboxを同じcontrol planeで提供BYOCとmanaged cloudを横断するKubernetes abstraction / sandbox、GPU、database、CI/CDを一つのplatformで扱えるDevbox+Axon+benchmark統合 / 公開されたusage pricingWorkers・Durable Objects・Containers統合 / VM isolationFirecracker isolation / Vercel project/OIDC統合perpetual sandbox / network/storage integration90ms未満のsandbox生成とstateful lifecycle / Git・filesystem・LSP・computer use統合AI agentの実行に特化 / SDKとtemplatesの開発者体験
Limitation大規模production向けではない / 新しいカテゴリで運用知見が限定的抽象化の学習コスト / self-hosting運用負荷学習・移行コスト / 公開されたbusiness metricsが少ない運用・storage設計の複雑さ / 新興OSSとしての採用判断AI ecosystem変化への依存 / Platform pricingの理解コストPython中心の主導線 / 従量課金の予測可能性は顧客workloadに依存広い機能面が初期学習と選定を難しくする可能性 / BYOC導入では既存cloudとclusterの前提整備が必要若いplatform / usage cost設計が必要Workers Paid plan前提 / 同一sandbox内のresource共有Vercel依存 / 従量課金の管理が必要early-stage capital and adoption用途別競合との比較コスト / private core移行の不確実性モデル・frameworkへの依存 / 長期収益性は公開情報だけでは要確認
調達総額————$35,000,000$355,000,000$22,000,000$7,000,000——$7,300,000$31,000,000$21,000,000
Bootstrappedいいえいいえいいえいいえいいえいいえいいえいいえいいえいいえいいえいいえいいえ
ARR—————$300,000,000 (2026-05-21)—————$1,000,000 (2026-02-05)—
従業員———7———12—————
OSSいいえはいはいはいはいはいいいえいいえはいはい—いいえはい
ホスティングFly.ioRivet Cloud global edge or self-hosted infrastructureRestate Cloud / self-hosted / BYOCHatchet Cloud / self-hostedNode.js-compatible environments、Cloudflare、Vercel、NetlifyModal-managed serverless cloudNorthflank Cloudまたは顧客のAWS、GCP、Azure、オンプレミス、任意のKubernetesクラスターmanaged microVM infrastructureCloudflare edge networkVercel Sandbox—Customer-managed compute with Daytona control planeCloud infrastructure
出典数14141212121116121613151113

この比較の使い方

AI agentの実行環境を選ぶなら、隔離レベル、実行時間、GPU/CPU workloadの有無から比較する。

  • コード実行・browser操作のsandboxなら、E2B、Runloop、Daytona、Vercel Sandboxを比較する。
  • GPU inferenceや本番AI runtimeなら、Modal、Northflank、Blaxelを比較する。
  • cloud lock-inを抑えたいなら、hosting、OSS、cloud provider対応、export経路をsourceで確認する。
  • 料金は無料枠だけで判断せず、compute・memory・networkの従量単位からTCOを見積もる。

「要補完」は未公開情報をゼロとして扱わないための表示。採用判断では各sourceの取得日と契約条件を再確認する。

公式source

Fly.io Sprites

Rivet

Restate

Hatchet

Mastra

Modal

Northflank

Runloop

Cloudflare Sandbox SDK

Vercel Sandbox

Blaxel

Daytona

E2B

データセットの利用について

構造化データの CSV や API を検討中です。どのような用途で使いたいか教えてください。