एक साथ कई एजेंट चलाएँ
अलग-अलग VM में
Pro पर एक साथ 100 सैंडबॉक्स तक चलाएँ, Enterprise पर जितने चाहें। हर सैंडबॉक्स 250 ms से कम समय में चालू होता है।
अपने एजेंट को ब्राउज़र और स्थायी स्टोरेज वाला क्लाउड VM दें। हज़ारों सैंडबॉक्स तक स्केल करें और एजेंटों के बनाए ऐप एक कमांड से डिप्लॉय करें।
npx skills add lizard-build/skill -gnpx skills add lizard-build/skill -gcurl -fsSL https://lizard.build/एजेंटों के लिए बना। आपके प्रोडक्ट के लिए तैयार।
Pro पर एक साथ 100 सैंडबॉक्स तक चलाएँ, Enterprise पर जितने चाहें। हर सैंडबॉक्स 250 ms से कम समय में चालू होता है।
सैंडबॉक्स बंद होने के बाद भी वॉल्यूम आपकी फ़ाइलें सुरक्षित रखता है। वही फ़ाइलें इस्तेमाल करने के लिए इसे अपने अगले सैंडबॉक्स से अटैच करें।
CI/CD संभाले बिना, अपने एजेंटों के बनाए वेब ऐप्स को Managed Postgres, Redis और S3-संगत स्टोरेज के साथ चलाएँ।
अपने सैंडबॉक्स के ऐप्स के साथ इंटरैक्ट करने और एजेंट का काम जाँचने के लिए बिल्ट-इन डेस्कटॉप और ब्राउज़र का इस्तेमाल करें।
सैंडबॉक्स बनाते समय US East या EU West चुनें।
एरर डीबग करने और रिसोर्स बॉटलनेक पहचानने के लिए प्रोसेस का आउटपुट पढ़ें और रिसोर्स उपयोग ट्रैक करें।
अपने सैंडबॉक्स का आकार और रनटाइम चुनें।
सब्सक्रिप्शन फ़ीस और क्रेडिट घटाने से पहले कंप्यूट लागत का अनुमान लगाएँ।
कॉन्फ़िगरेशन
अनुमानित सैंडबॉक्स लागत
$0.71/ माह
घंटे की दर में ऊपर दिखाए गए CPU, RAM और लोकल डिस्क शामिल हैं। चालू सैंडबॉक्स का बिल खाली रहने पर भी लगता है; उसे पॉज़ करने से उसका कंप्यूट शुल्क बंद हो जाता है। Persistent Volumes पर स्टोरेज शुल्क लगता रहता है।
यह अनुमान सिर्फ़ सैंडबॉक्स कंप्यूट का है। Pro सब्सक्रिप्शन फ़ीस, मासिक क्रेडिट और ट्रायल क्रेडिट इसमें शामिल नहीं हैं।
ट्रायल अकाउंट एक साथ 5 Sandboxes तक चला सकते हैं; Pro पर 100 तक चलते हैं। इससे ज़्यादा सीमा के लिए अलग से अनुबंध करना होगा। रीस्टोर किए गए या लेगेसी रिसोर्स का बिलिंग मॉडल अलग हो सकता है।
प्राइसिंग और बिलिंग की पूरी जानकारी ↗हर प्रोवाइडर के सार्वजनिक प्राइसिंग पेज से 2 vCPU और 4 GB मेमोरी की प्रति घंटा कीमत। दरें जाँचने की तारीख: .
| प्रोवाइडर | प्रति घंटा | Lizard की तुलना में | इसका बिल कैसे बनता है |
|---|---|---|---|
| Lizard | $0.0162 | 1× | हर साइज़ का फ्लैट रेट, प्रति सेकंड बिलिंग |
| Cloudflare | $0.0697 | 4.3× | 10% सक्रिय CPU; मेमोरी और डिस्क प्रोविज़न किए गए साइज़ के हिसाब से |
| Vercel | $0.1104 | 6.8× | 10% सक्रिय CPU; पूरी आवंटित मेमोरी |
| E2B | $0.1656 | 10× | प्रति vCPU और प्रति GiB मेमोरी, प्रति सेकंड |
| Daytona | $0.1656 | 10× | प्रति vCPU और प्रति GiB मेमोरी, प्रति सेकंड |
| Modal | $0.2380 | 15× | सैंडबॉक्स दरें; 1 फ़िज़िकल कोर = 2 vCPU |
Vercel और Cloudflare सिर्फ़ सक्रिय CPU का बिल लेते हैं, इसलिए कैलकुलेटर की तरह तालिका में भी 10% सक्रिय CPU माना गया है। प्लान शुल्क, क्रेडिट, स्टोरेज और एग्रेस शामिल नहीं हैं।
सबसे कम मीडियन। सबसे कम औसत। E2B, Daytona और Modal के मुकाबले मापा गया।
सबसे कम मीडियन समय
| प्रोवाइडर | मीडियन | औसत | p90 | p95 | p99 | अधिकतम |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Lizard | 228 ms — सबसे कम समय | 239 ms — सबसे कम समय | 265 ms — सबसे कम समय | 310 ms — सबसे कम समय | 477 ms — सबसे कम समय | 693 ms — सबसे कम समय |
| E2B | 264 ms | 323 ms | 487 ms | 603 ms | 736 ms | 1,260 ms |
| Daytona | 819 ms | 945 ms | 1,370 ms | 1,671 ms | 2,332 ms | 5,532 ms |
| Modal | 929 ms | 983 ms | 1,290 ms | 1,422 ms | 1,593 ms | 1,932 ms |
· प्रति प्रोवाइडर 300 स्टार्ट, क्रिएट रिक्वेस्ट से लेकर पहले सत्यापित Python आउटपुट तक। रनर: Railway US East (us-east4)।
Lizard: बेस टेम्प्लेट, Small (2 vCPU / 4 GB), us-east-1। प्रोवाइडर्स ने अलग-अलग रीजन, टेम्प्लेट और संसाधन साइज़ इस्तेमाल किए। स्टार्ट में पहले से तैयार क्षमता का उपयोग हो सकता है; नतीजे वर्कलोड के अनुसार अलग होते हैं।
TypeScript और Python के लिए Lizard SDK से या Lizard CLI से Firecracker microVM बनाएँ, उसमें कमांड चलाएँ और उसे बंद करें।
npm install @lizard-build/sdkimport { Lizard } from '@lizard-build/sdk'// Reads LIZARD_API_KEY from the environmentconst lizard = new Lizard({ project: 'my-project' })const sandbox = await lizard.create('interpreter', { size: 'small' })try { const run = await sandbox.process.exec("python -c 'print(2 ** 10)'") console.log(run.stdout) // 1024} finally { await sandbox.kill()}pip install lizard-sdkfrom lizard import Lizard# Reads LIZARD_API_KEY from the environmentlizard = Lizard(project="my-project")with lizard.create("interpreter", size="small") as sandbox: run = sandbox.process.exec_("python -c 'print(2 ** 10)'") print(run.stdout) # 1024curl -fsSL https://lizard.build/install.sh | bashlizard sandbox create -t interpreter -s small # prints the sandbox IDlizard sandbox exec <sandbox-id> -- python -c 'print(2 ** 10)'lizard sandbox rm <sandbox-id> -yAI सैंडबॉक्स एक एजेंट के लिए कोड चलाने, टूल का उपयोग करने और फ़ाइलों के साथ काम करने के लिए एक अलग जगह है। Lizard Sandboxes एजेंटों को आपके कंप्यूटर पर कोड चलाए बिना क्लाउड में बनाने, टेस्ट करने और डीबग करने की सुविधा देते हैं।
Lizard में साइन इन करें, एक प्रोजेक्ट चुनें, और तैयार टेम्प्लेट से एक सैंडबॉक्स बनाएँ। शेल कार्यों के लिए base, कोडिंग कार्यों के लिए codex, या Python के लिए interpreter चुनें, फिर एक आकार और रीजन चुनें।
हाँ। interpreter टेम्प्लेट से Python स्क्रिप्ट चलाएँ, या टूल और टेस्ट चलाने के लिए शेल कमांड का उपयोग करें। कमांड का आउटपुट पढ़ें और नतीजे फ़ाइलों में सेव करें। हर कमांड एक नया प्रोसेस शुरू करता है।
12 अक्टूबर 2026 के हमारे टेस्ट में, 300 स्टार्ट (base टेम्प्लेट, Small साइज़, us-east-1) पर create रिक्वेस्ट से पहले Python आउटपुट तक का मीडियन समय 228 ms था। उसी टेस्ट में E2B को 264 ms, Daytona को 819 ms और Modal को 929 ms लगे। नतीजे टेम्प्लेट, साइज़, रीजन और उपलब्ध क्षमता के हिसाब से बदलते हैं।
Lizard Sandboxes Firecracker microVM के रूप में चलते हैं, हर एक का अपना कर्नेल होता है। एजेंट को सिर्फ़ वही क्रेडेंशियल और एक्सेस दें जो उसके काम के लिए ज़रूरी हों।
सैंडबॉक्स बनाते समय आप उसका लाइफ़टाइम चुनते हैं; लंबे टास्क के लिए 'कोई ऑटो-एक्सपायरी नहीं' का विकल्प भी है। सैंडबॉक्स अपनी डेडलाइन पर रुक जाता है, भले ही कोई कमांड चल रहा हो। कमांड डेडलाइन नहीं बढ़ाते, और निष्क्रिय रहने से सैंडबॉक्स जल्दी नहीं रुकता।
हाँ। सैंडबॉक्स रुकने के बाद फ़ाइलें रखने और बाद के रन में उनका दोबारा उपयोग करने के लिए /workspace पर Persistent Volumes अटैच करें। एक वॉल्यूम एक समय में एक सैंडबॉक्स से जुड़ता है। स्टोरेज एक ही नोड पर रहता है, इसलिए नोड खराब होने से बचाने के लिए ज़रूरी फ़ाइलें एक्सपोर्ट करें।
हाँ। आपके प्रोजेक्ट तक पहुंच के साथ, एक एजेंट Lizard CLI के माध्यम से ऐप और डेटाबेस डिप्लॉय कर सकता है। वे Lizard पर अलग संसाधनों के रूप में चलते हैं और सैंडबॉक्स बंद या डिलीट करने के बाद भी चलते रहते हैं।
हाँ। प्रत्येक कार्य के लिए एक अलग सैंडबॉक्स बनाएँ ताकि एजेंट एक साथ कमांड और टेस्ट चला सकें। ट्रायल एक साथ 5 Sandboxes तक चलाता है और Pro 100 तक। Enterprise में एक साथ कितने चल सकते हैं इसकी कोई सीमा नहीं है, इसलिए आप हजारों तक स्केल कर सकते हैं।
Small साइज़ की कीमत 2 vCPU और 4 GB RAM के लिए $0.0162/घंटा है। इसी 2 vCPU और 4 GB के लिए E2B और Daytona $0.1656/घंटा और Modal $0.2380/घंटा लेते हैं (दरें 20 अक्टूबर 2026 को जाँची गईं)। सैंडबॉक्स चलने के दौरान, निष्क्रिय समय सहित, प्रति सेकंड बिलिंग होती है। CPU और RAM शामिल हैं, साथ में प्रति अकाउंट रोलिंग 30 दिनों में 2 TB सैंडबॉक्स एग्रेस भी। सफल पॉज़ से कंप्यूट शुल्क रुक जाता है; Persistent Volumes स्टोरेज का बिल अलग से लगता है। बिना साइज़ वाले पुराने सैंडबॉक्स पर पहले वाली उपयोग-आधारित बिलिंग ही लागू रहती है।
सैंडबॉक्स एग्रेस सीमाएँहाँ। Pro 7-दिन के ट्रायल और $5 के ट्रायल क्रेडिट के साथ शुरू होता है, और ट्रायल में Sandboxes चलते हैं, एक साथ 5 तक। शुरू करने के लिए आपको कार्ड चाहिए, और ट्रायल के दौरान हम कोई शुल्क नहीं लेते। उसके बाद Pro $19/माह है, जिसमें $19 के मासिक क्रेडिट शामिल हैं। क्रेडिट खत्म होने के बाद pay as you go।
एक सैंडबॉक्स बनाएँ, कोई कमांड चलाएँ, फिर अपने एजेंट के लिए गाइड चुनें।
Lizard SDK से एक सैंडबॉक्स बनाएँ, Python चलाएँ और एक पोर्ट खोलें।
बिल्ट-इन सैंडबॉक्स, Docker और क्लाउड VM की तुलना करें।
देखें कि bypass मोड किन जाँचों को छोड़ देता है, फिर रन को एक अस्थायी VM तक सीमित रखें।
जेनरेट किया गया कोड चलाएँ और प्राइवेट प्रीव्यू दिखाएँ, हर उपयोगकर्ता के लिए एक सैंडबॉक्स।
लाइव जाने के लिए आपको प्लेटफ़ॉर्म टीम की ज़रूरत नहीं है। आपका पूरा क्लाउड, बस एक CLI कमांड की दूरी पर।