E2BE2Bは、エージェントに安全で隔離されたコンピュータを提供し、コード実行、ツール利用、ワークフロー実行を可能にするオープンソースのAIサンドボックス・クラウドです。
Vercel Sandbox
Vercel Sandboxは、AIアプリ、エージェントワークフロー、開発者プラットフォームにおいて、生成コードや信頼できないコードを安全に実行するためのVercelネイティブな分離コンピューティング・プリミティブです。
情報確認日: 2026年6月15日 ·出典を見る
ツール情報
- 種類
- 開発ワークフロー
- 対応プラットフォーム
- Vercel, Next.js, Vercel AI SDK, Vercel Functions, Vercel AI Cloud, Node.js runtime, Python runtime, Sandbox SDK, Sandbox CLI, Amazon Linux 2023
- 無料プラン
- 対応
- オープンソース
- 非対応
- 独自の API キーを使用
- 非対応
- ローカルモデル
- 非対応

概要
適した用途
- AI生成コードの実行
- Next.js AIアプリケーション
- Vercelでホストされるエージェントワークフロー
- コードインタープリター機能
- 動的なPython実行
- AIアプリ内でのデータ処理
- 信頼できないユーザーコードの実行
- 評価用サンドボックス
- インタラクティブなアプリのプレイグラウンド
- エージェント型ウェブアプリケーション
- Vercel AI SDKツール
- すでにVercelにデプロイしているチーム
強み
- AIアプリを構築するVercelおよびNext.jsチームに最適です。
- 信頼できないコードやAI生成コードを安全に実行するために特化しています。
- アクティブCPUベースの従量課金は、I/O負荷の高いワークロードで効率的です。
- 公式SDK、CLI、AI SDKのサンプルにより、導入の摩擦が軽減されます。
- Hobbyプランの無料枠により、小規模な実験が容易です。
- 有料プランの高い同時実行制限は、エージェントや評価ワークロードに有用です。
制約とトレードオフ
- 完全なブラウザIDEを求めている開発者
- セルフホスト可能なサンドボックスインフラを必要とするチーム
- プロバイダーに依存しないエージェントプラットフォーム
- 長期間存続する開発用ワークスペース
- 任意のVMイメージや完全なOS制御を必要とするワークロード
- ローカルモデルの実行が必要なチーム
- プロンプトからアプリを作成するビルダーを求める非エンジニア
- 完全なクラウドIDEや開発者用ワークスペースではありません。
- プロバイダーに依存しないインフラよりも、Vercelでホストされるアプリに最適化されています。
- 同時実行数の多いエージェントワークロードでは、従量課金の監視が必要です。
- ランタイムの選択肢は、汎用的なクラウドVMよりも限定的です。
- BYOC(自前クラウド持ち込み)やセルフホストのオプションは、主要な製品パスとして文書化されていません。
- セキュリティは、シークレット、ネットワーク、ファイルシステム、データ処理の適切な設計に依存します。
使い始める
料金と利用上限
無料プランあり
5アクティブCPU時間、420 GB時のメモリ、5,000作成数、20 GBの転送、15 GBのライフタイムストレージ、10同時実行サンドボックスなど、月間の限定的なSandbox利用が含まれます。
有料のVercelプランにおける、SandboxのアクティブCPU使用量に基づいた従量課金です。
有料のVercelプランにおける、プロビジョニングされたSandboxメモリの課金です。
Hobbyプランの無料枠を超えた、Sandboxインスタンス作成に対する従量課金です。
Hobbyプランの無料枠を超えた、データ転送量に対する従量課金です。
無料枠を超えた、有料プランにおけるSandboxストレージの課金です。
Vercel Proプランでは、Vercelプラットフォームの請求と統合された有料のSandbox利用と、より高い同時実行数が解放されます。
カスタムのVercel Enterprise条件、プラットフォームガバナンス、サポート、セキュリティ管理、および大規模なSandbox利用に対応します。
料金確認日: 2026年6月15日 · 利用上限、モデルの料金、サブスクリプションは別々に請求される場合があります。
機能と詳細
分離されたコード実行
- 信頼できないコード、ユーザー生成コード、またはAI生成コードを、分離された一時的な環境で実行します。
- AIエージェント、コードインタープリター、動的なプレイグラウンド、評価ワークフロー向けに設計されています。
- サンドボックスは素早く起動し、タスク完了時に消滅します。
ランタイムサポート
- Node.jsやPythonなどのランタイムイメージをサポートしています。
- AI SDKのツールワークフローからPython 3.13を実行する公式例が用意されています。
- 一般的なシステムツールを備えたAmazon Linux 2023上で動作します。
SDKとCLI
- VercelはSandbox SDKとCLIツールを提供しています。
- プログラムからサンドボックスの作成、管理、実行、検査が可能です。
- 製品内にコード実行機能を組み込むアプリ開発者に有用です。
エージェント型ワークロード
- 安全なランタイム環境を必要とするAIエージェント向けに構築されています。
- 計算、データ処理、動的スクリプト、生成コード、自動テストワークフローをサポートします。
- Vercel AI SDK、AI Gateway、Next.jsアプリと自然に連携します。
ファイルシステムとスナップショット
- サンドボックス環境内でのファイルシステム操作をサポートします。
- ファイルシステムのスナップショットにより、サンドボックスの状態を保存または再利用できます。
- エージェントがファイルを生成、実行、検査するマルチステップのワークフローに役立ちます。
Vercelプラットフォーム統合
- Vercelアプリケーション内でのデプロイを前提に設計されています。
- Next.js、AI SDK、Vercel Functions、およびVercelのAI Cloud戦略と良好に動作します。
- Vercelの請求、クォータ、チームレベルのプラットフォーム管理機能を利用します。
Vercel Sandboxが選ばれる理由
Vercel Sandboxが最も真価を発揮するのは、アプリケーションがすでにVercel上で稼働しており、メインのアプリプロセス内では実行すべきではないコードを動かす必要がある場合です。これには、AIが生成したコード、ユーザーが送信したスクリプト、データ処理スニペット、評価タスク、エージェントによるワークフローなどが含まれます。
最大の価値はプラットフォームとの親和性にあります。Next.jsやVercel AI SDKを使用したアプリケーションは、別のサンドボックス用クラウドやカスタムコンテナのオーケストレーション層、自前の分離サービスを追加することなく、Sandboxを呼び出すことができます。これにより統合のオーバーヘッドが削減されますが、同時にVercel Sandboxは汎用的なクラウドIDEではなく、Vercelネイティブなコンピューティング・プリミティブとして理解するのが最適です。
主なワークフロー
一般的なワークフローは、Vercelアプリケーション内から始まります。アプリがコード、タスク、またはエージェントの指示を受け取ると、サンドボックスを作成し、ファイルの書き込みやコマンドの実行を行い、結果を取得して、ユーザーやモデルに出力を返します。AI SDKのワークフローでは、モデルが実際の計算を必要とするときに呼び出す「ツール」としてサンドボックスを機能させることができます。
このパターンは、コードインタープリター機能に特に有用です。モデルはPythonコードを生成し、サンドボックスで実行し、標準出力を検査し、ファイルを生成して、その結果に基づいて推論を継続できます。開発者は、実行可能なコード、マウントまたは書き込み可能なファイル、実行時間、渡されるデータ、出力の永続化の有無といった境界を定義する必要があります。
向いている用途
Vercel Sandboxは、Vercelでホストされる製品内のAIエージェント、コードインタープリター、動的なプレイグラウンド、教育ツール、評価ランナー、ユーザースクリプトの実行、生成されたアプリのプレビュー、データ分析機能に適しています。特に、Next.js、Vercel AI SDK、AI Gateway、Vercel Functionsをすでに使用しているチームにとって魅力的です。
一方で、主なニーズが終日の開発環境である場合には適していません。開発者用ワークスペースとしては、GitHub Codespaces、Coder、Gitpod/Ona、CodeSandbox、またはReplitの方が適切です。プロバイダーに依存しないAIサンドボックス・インフラストラクチャを求める場合は、E2BやDaytonaの方が、より特化したスタンドアロンのランタイムモデルを提供している可能性があります。
他の選択肢との比較
E2Bと比較すると、Vercel SandboxはVercelとより緊密に統合されており、アクティブなCPU時間で課金されるため、I/O負荷の高いワークロードでは有利になる場合があります。E2Bは、より広範なエージェント・ランタイムの認知度とオープンソースのエコシステム事例を持つ、専用のAIサンドボックス・クラウドとして位置付けられています。
Daytonaと比較すると、Vercel Sandboxはスタンドアロンのエージェント・インフラというよりも、Vercelアプリケーションへのサンドボックス実行の組み込みに重点を置いています。CodeSandboxと比較すると、共同編集可能なブラウザIDEや開発者ワークスペース製品ではありません。GitHub Codespacesと比較すると、リポジトリ主体の開発コンテナ環境ではありません。
Modalと比較すると、Vercel Sandboxの範囲はより限定的です。ModalはPythonやAIワークロード向けの汎用サーバーレス・コンピューティングですが、Vercel SandboxはVercelプラットフォーム内での生成コードや信頼できないコードの安全な実行に特化しています。
推奨される構成
最適な構成は、厳格な境界線を引くことから始まります。AI生成コードやユーザー送信コードは、信頼できないものとして扱ってください。入力を制限し、シークレットの露出を避け、実行時間を短く保ち、ファイルシステムの書き込み範囲を限定し、明確なクリーンアップ動作を設計します。サンドボックスがユーザーデータにアクセスできる場合は、必要なデータを正確に定義し、それ以外はすべて除外してください。
コスト管理のために、アクティブCPU、プロビジョニングされたメモリ、作成数、データ転送、ストレージ、および同時実行数を監視してください。CPU使用率の低い短時間のタスクは、長時間実行されるバックグラウンドサービスよりも適しています。ワークロードが大量になる場合は、本格的にスケールさせる前に、E2B、Daytona、Modal、CodeSandbox SDK、その他のサンドボックスプロバイダーと実際の請求額を比較検討してください。
移行に関する注意点
独自のDocker環境やサーバーサイドの評価環境から移行するチームは、まず実行のコントラクト(契約)をアプリロジックから分離する必要があります。入力形式、ランタイムイメージ、依存関係、タイムアウト、出力形式、ファイルの永続化、エラーハンドリングを定義します。その上で、安全でない実行レイヤーをSandboxの呼び出しに置き換えます。
E2B、Daytona、または他のサンドボックスプロバイダーから移行するチームは、起動時間、課金体系、言語サポート、ファイルシステムの挙動、同時実行制限、SDKの使い勝手、オブザーバビリティをベンチマークする必要があります。Vercel Sandboxへ移行する最大の理由は、抽象的な機能の同等性ではなく、アプリの他の部分がすでにVercelで動作している場合に、プラットフォームの複雑さを軽減できる点にあります。
対応モデルとデータプライバシー
プライバシーとデータの取り扱い
Vercel Sandboxは、Vercelが管理する一時的な環境内で、ユーザー生成またはAI生成のコード、ファイルシステムの内容、ランタイムログ、コマンド出力、データファイル、依存関係、およびアプリから提供された入力を実行する場合があります。アクセス制御、保持期間、ロギング、ネットワーク露出、ファイルの永続化、公開URL、および組織レベルのVercelセキュリティ設定を確認するまでは、本番環境のシークレットや規制対象のデータをサンドボックスに渡さないようにしてください。
ガイド、レビュー、トラブル対処
公開済みのガイドはまだありません。上記の公式ドキュメントをご参照ください。
製品の更新情報
確認済みの製品更新はまだありません。フォローすると関連する新着情報を「保存済み」で確認できます。
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掲載情報の修正履歴
現在のVercel Sandbox GAの位置付け、料金と制限、SDK/CLIワークフロー、PythonおよびNodeランタイムのサポート、AI生成コード実行のユースケース、およびE2B、Daytona、CodeSandbox、開発者ワークスペースプラットフォームとの比較に基づきエントリを作成しました。