Vercel Sandbox

Vercel Sandbox 是 Vercel 原生的隔离计算原语，用于在 AI 应用、智能体工作流和开发者平台中安全执行生成的或不可信的代码。

官方网站

资料核对: 2026年6月15日 ·查看来源

工具信息

工具类型: 开发工作流
平台: Vercel, Next.js, Vercel AI SDK, Vercel Functions, Vercel AI Cloud, Node.js runtime, Python runtime, Sandbox SDK, Sandbox CLI, Amazon Linux 2023
免费方案: 支持
开源: 不支持
自带密钥: 不支持
本地模型: 不支持

工具概览

适合场景

AI 生成代码执行
Next.js AI 应用
Vercel 托管的智能体工作流
代码解释器功能
动态 Python 执行
AI 应用内的数据处理
运行不可信的用户代码
评估沙箱
交互式应用 Playground
智能体化 Web 应用
Vercel AI SDK 工具
已在 Vercel 部署的团队

优点

非常适合构建 AI 应用的 Vercel 和 Next.js 团队。
专为安全运行不可信或 AI 生成的代码而设计。
按活跃 CPU 计费，对于 I/O 密集型任务非常高效。
官方 SDK、CLI 和 AI SDK 示例降低了集成门槛。
包含 Hobby 免费额度，方便进行小型实验。
付费版的高并发限制对智能体和评估工作负载非常有用。

局限与取舍

寻找完整浏览器 IDE 的开发者
需要自托管沙箱基础设施的团队
供应商中立的智能体平台
长期运行的开发工作空间
需要任意虚拟机镜像或完整操作系统控制权的工作负载
需要本地模型执行的团队
寻找“提示词转应用”生成器的非技术用户
不是完整的云端 IDE 或开发者工作空间。
最适合 Vercel 托管的应用，而非中立的基础设施。
按量计费模式需要监控高并发智能体工作负载的成本。
运行时选择比通用云端虚拟机更窄。
目前没有文档记录的 BYOC（自带云）或自托管选项。
安全性仍取决于正确的机密信息、网络、文件系统和数据处理设计。

开始使用

官方文档

价格与使用额度

提供免费方案

Hobby Included Usage$0 / 月

包含有限的每月沙箱额度，如 5 小时活跃 CPU、420 GB-小时内存、5,000 次创建、20 GB 传输、15 GB 永久存储和 10 个并发沙箱。

Pro / Enterprise Active CPU$0.128 / 小时

Vercel 付费方案中按沙箱活跃 CPU 使用量计费。

Pro / Enterprise Memory$0.0424 / GB-小时

Vercel 付费方案中按预置沙箱内存计费。

Sandbox Creations$0.60 / 每 100 万次创建

超出 Hobby 方案额度后，按沙箱实例创建次数计费。

Data Transfer$0.15 / GB

超出 Hobby 方案额度后，按数据传输量计费。

Storage$0.08 / GB-月

付费方案中超出额度后的沙箱存储计费。

Vercel Pro$20 / 用户/月

Vercel Pro 方案可解锁付费沙箱使用权限，提供统一的平台账单和更高的并发量。

EnterpriseCustom

Vercel Enterprise 定制条款，包含平台治理、支持、安全控制和规模化沙箱使用。

价格核对: 2026年6月15日 · 额度、模型费用与订阅价格可能分别计算。

功能与详细介绍

隔离代码执行

在隔离的临时环境中运行不可信、用户生成或 AI 生成的代码。
专为 AI 智能体、代码解释器、动态 Playground 和评估工作流设计。
沙箱启动迅速，任务完成后即刻销毁。

运行时支持

支持 Node.js 和 Python 等运行时镜像。
官方示例包括在 AI SDK 工具流中执行 Python 3.13。
运行在带有常用系统工具的 Amazon Linux 2023 上。

SDK 与 CLI

Vercel 提供 Sandbox SDK 和 CLI 工具。
通过编程方式创建、管理、执行和检查沙箱。
方便应用开发者在产品中嵌入代码执行功能。

智能体工作负载

为需要安全运行时环境的 AI 智能体而构建。
支持计算、数据处理、动态脚本、生成代码和自动化测试工作流。
与 Vercel AI SDK、AI Gateway 和 Next.js 应用天然适配。

文件系统与快照

支持沙箱环境内的文件系统操作。
文件系统快照有助于保存或重用沙箱状态。
适用于智能体生成、运行并检查文件的多步工作流。

Vercel 平台集成

专为在 Vercel 应用程序内部署而设计。
与 Next.js、AI SDK、Vercel Functions 以及 Vercel 的 AI 云定位完美契合。
使用 Vercel 的计费、配额和团队级平台控制。

为什么选择 Vercel Sandbox？

如果您的应用程序已经托管在 Vercel 上，并且需要运行不应在主应用进程中执行的代码，那么 Vercel Sandbox 是最理想的选择。这包括 AI 生成的代码、用户提交的脚本、数据处理片段、评估任务以及智能体生成的流转。

其核心价值在于平台契合度。Next.js 或 Vercel AI SDK 应用可以直接调用 Sandbox，无需额外引入独立的沙箱云、自定义容器编排层或手动构建隔离服务。这降低了集成开销，但也意味着 Vercel Sandbox 更应被视为 Vercel 原生计算原语，而非通用型云端 IDE。

核心工作流程

典型的工作流始于 Vercel 应用程序内部。应用接收代码、任务或智能体指令，创建一个沙箱，写入文件或运行命令，捕获结果，然后将输出返回给用户或模型。对于使用 AI SDK 的工作流，沙箱可以作为模型在需要实际计算时调用的工具。

这种模式对于“代码解释器”功能特别有用。模型可以生成 Python 代码，在沙箱中运行，检查标准输出，生成文件，并根据结果继续推理。开发者仍需定义边界：允许运行哪些代码、挂载或写入哪些文件、执行时长、传入哪些数据以及输出是否持久化。

适用场景

Vercel Sandbox 适用于 Vercel 托管产品中的 AI 智能体、代码解释器、动态 Playground、教育工具、评估运行器、用户脚本执行、生成的应用预览以及数据分析功能。对于已经在使用 Next.js、Vercel AI SDK、AI Gateway 和 Vercel Functions 的团队来说，它极具吸引力。

如果您的主要需求是全天候的开发环境，则该工具不太适用。对于开发者工作空间，GitHub Codespaces、Coder、Gitpod/Ona、CodeSandbox 或 Replit 更为合适。对于不绑定供应商的 AI 沙箱基础设施，E2B 或 Daytona 可能会提供更专业的独立运行时模型。

竞品对比

与 E2B 相比，Vercel Sandbox 与 Vercel 的集成更紧密，并按活跃 CPU 计费，这对于 I/O 密集型工作负载可能更有利。E2B 的定位更倾向于专业的 AI 沙箱云，拥有更广泛的智能体运行时知名度和开源生态示例。

与 Daytona 相比，Vercel Sandbox 侧重于将沙箱执行嵌入 Vercel 应用，而非独立的智能体基础设施。与 CodeSandbox 相比，它不是协作式浏览器 IDE 或开发者工作空间产品。与 GitHub Codespaces 相比，它不是以代码仓库为中心的开发容器环境。

与 Modal 相比，Vercel Sandbox 的范围更窄。Modal 是用于 Python 和 AI 工作负载的通用无服务器计算；而 Vercel Sandbox 专为在 Vercel 平台内安全执行生成的或不可信的代码而构建。

最佳配置建议

最佳配置应从严格的边界设定开始。将 AI 生成和用户提交的代码视为不可信。限制输入、避免暴露机密信息、保持执行时间简短、限定文件系统写入范围，并设计清晰的清理机制。如果沙箱可以访问用户数据，请明确定义必要的数据范围并剔除其他所有内容。

在成本控制方面，请监控活跃 CPU、预置内存、创建次数、数据传输、存储和并发量。低 CPU 占用的短期任务比长期运行的后台服务更适合。如果工作负载量级变大，在进行大规模扩展前，请将实际账单与 E2B、Daytona、Modal、CodeSandbox SDK 等其他沙箱提供商进行对比。

迁移建议

从临时 Docker 或服务端评估环境迁移的团队，应首先将执行契约与应用逻辑分离。定义输入格式、运行时镜像、依赖项、超时时间、输出格式、文件持久化和错误处理。然后用 Sandbox 调用替换不安全的执行层。

从 E2B、Daytona 或其他沙箱提供商迁移的团队，应基准测试启动时间、计费模式、语言支持、文件系统行为、并发限制、SDK 易用性和可观测性。转向 Vercel Sandbox 的最强理由并非抽象的功能对等，而是在应用其余部分已运行在 Vercel 上时，能够降低平台复杂度。

模型支持与数据隐私

隐私与数据处理

Vercel Sandbox 可能会在 Vercel 管理的临时环境中执行用户生成或 AI 生成的代码、文件系统内容、运行时日志、命令输出、数据文件、依赖项以及应用提供的输入。团队应避免将生产环境机密或受监管数据传入沙箱，除非已审查访问控制、保留行为、日志记录、网络暴露、文件持久化、公开 URL 以及组织级的 Vercel 安全设置。