2026 年托管与部署 AI Agent 的最佳平台

该选哪个

让托管平台匹配 Agent 实际的运行方式。如果它只是响应请求、几分钟内结束， Vercel 或 Cloudflare 上的无服务器函数最便宜、也最省事。如果它必须扛过重启、等待人工，或休眠数天， 就把循环放进持久化工作流：Vercel Workflows、Cloudflare Workflows、Inngest 或 Trigger.dev。 如果它只是轮询队列的普通 worker，Railway、Render、Fly.io 或 Northflank 每月几美元就能给你一个容器。 Modal 适合突发型 Python 和 GPU 任务；当公司已经在 AWS 或 Google Cloud 上时， AgentCore Runtime 或 Google Agent Runtime 更合理。

本文读取的是各厂商截至 2026 年 11 月 11 日的价格页和限制页。厂商没有公布某个数字时 （例如冷启动数据或最长运行时间），我们会直接说明，而不是猜测。本文中任何冷启动数字都由厂商自己报告。 相关决策可参阅我们关于 Agent VPS 托管、 Agent 沙箱和 Agent 框架的文章。

视频：Vercel 的 Peter Wielander 在 AI Engineer 频道讲解如何用 Workflow SDK 和 AI SDK 构建持久化 Agent。 这是一场介绍单个厂商方案的演讲，但其中的核心思路（step、重放、可恢复状态）适用于下面所有持久化选项。

快速选择

没有唯一的赢家，因为这些平台解决的是不同的问题。本文其余部分为每个平台单独成节， 然后在所有平台上给同一个示例任务定价，并排列出文档记载的限制，最后以一张决策表收尾。

总对比表

下表价格来自各厂商的价格页或文档页，读取于 2026 年 11 月 11 日。“未说明”表示我们阅读的页面没有给出数字。 没有任何厂商以可跨平台比较的形式公布冷启动基准，因此我们按厂商分别讨论冷启动，而不放进这张表。

Agent 托管需要什么

对托管而言，Agent 与普通 Web 处理器有三点不同。第一，它大部分墙钟时间都花在等待模型或工具上， 所以如果平台在这段等待里按分配的内存计费，就会比按活跃 CPU 计费的平台更贵。 第二，一次运行可能持续数分钟乃至数小时，这与老一代无服务器平台 10 到 60 秒的上限相冲突。 第三，运行需要记忆：对话状态、工具结果和计划执行到哪一步，这些必须扛过崩溃或部署。

由此得到全文使用的六个比较维度：价格模型（按分配资源还是按活跃资源）、最长执行时间、持久化与状态、调度、扩缩容与并发， 以及冷启动。Webhook 是第七项要求，大多数平台默认就能满足，因为每个平台都能暴露 HTTPS 端点，所以我们只在有差别时才提。 如果你的 Agent 还要运行不受信任的代码，那属于沙箱问题，见我们的 沙箱汇总和 OpenSandbox 指南（英文）。

Vercel（Functions 与 Workflows）

对 Agent 来说，Vercel 是两个产品。Vercel Functions 在 Fluid compute 上运行请求处理器， Vercel Workflows 运行持久化的多步骤代码。Functions 在所有套餐上默认时长为 300 秒。 在 Hobby 上这也是上限。Pro 和 Enterprise 可提高到正式可用的 800 秒，另有处于 beta 的 1,800 秒扩展上限， 需要函数级配置。内存上限在 Hobby 上是 2 GB，在 Pro 和 Enterprise 上是 4 GB， 文档称并发在 Hobby 和 Pro 上自动扩展到 30,000。

它的计费模型适合 Agent。Pro 每月 20 美元并含 20 美元用量额度， 函数按 Fluid Active CPU（起价 0.128 美元/小时）、预配内存（起价 0.0106 美元/GB 小时）和调用次数（起价每百万次 0.60 美元）计费。 Vercel 明确表示，等待 I/O（例如调用 AI 模型或数据库）不计入活跃 CPU 时间。 Hobby 每月包含 4 小时 Active CPU、360 GB 小时内存和 100 万次调用。 对于以模型调用为主的 Agent，这就是相比按分配资源计费更倾向于它的主要原因。

对于超过单个函数时长的工作，Vercel Workflows 构建在开源的 Workflow SDK 之上。 标有 'use workflow' 的代码是可恢复且持久的：它可以暂停数分钟乃至数月， 并通过确定性重放扛过部署和崩溃。Vercel Functions 执行代码，Vercel Queues 负责分发， 托管持久化层存储状态和事件日志。文档列出了在 workflow 内运行 AI SDK Agent 循环的 WorkflowAgent， 以及 eve，一个每个会话都作为 workflow 运行的框架。Workflows 在 Pro 上的价格是每百万事件 20 美元、 每 GB 写入存储 0.50 美元、每 GB 月保留 0.50 美元，Hobby 含 5 万事件和 1 GB 写入。

// From Vercel's Workflows docs: a durable function
export async function aiContentWorkflow(topic: string) {
  'use workflow';

  const draft = await generateDraft(topic);
  const summary = await summarizeDraft(draft);

  return { draft, summary };
}

优势：按活跃 CPU 计费、与 Next.js 紧密集成、同一账户内就有持久化层， Schedules 还能启动 workflow。劣势：1,800 秒上限仍是 beta，非流式负载有 4.5 MB 的请求和响应体限制， 每次运行的存储保留另行计费。Python workflow 支持是 beta。最适合：已经部署在 Vercel 上、希望 Agent 紧挨着应用的 TypeScript 团队。Vercel 也提供模型网关，参见我们的 Vercel AI Gateway 指南（英文）。

Cloudflare（Workers、Durable Objects、Agents SDK）

Cloudflare 的 Agents SDK 是本文中最专为 Agent 设计的托管模型。每个 Agent 都作为一个 Durable Object 运行， 拥有自己持久的身份、本地 SQL 存储、实时连接和定时任务。文档列出的能力包括 State、WebSockets、Scheduler 和 MCPClientManager，以及运行 Agent 循环的 harness（Pi、OpenCode 和 Think）。 Agent 可以通过聊天、语音、电子邮件、Slack 和 webhook 访问。

小规模时它的定价最低。Workers Free 每天 10 万次请求，每次调用 10 毫秒 CPU。 Workers Paid 最低每月 5 美元，含 1,000 万次请求和 3,000 万 CPU 毫秒， 超出后每百万请求 0.30 美元、每百万 CPU 毫秒 0.02 美元。时长不收费。 在 Paid 上，每个 HTTP 请求的 CPU 时间可配置到 5 分钟（默认 30 秒）， Cron Triggers、Durable Object alarm 和 Queue 消费者可获得 15 分钟墙钟时间。 等待网络调用不计入 CPU 时间。

状态要额外付费。Paid 套餐上的 Durable Objects 每月含 100 万次请求和 400,000 GB 秒时长， 之后每百万请求 0.15 美元、每百万 GB 秒 12.50 美元，时长按每个对象 128 MB 计费。 SQLite 存储按读写行数计费，超过 5 GB 月之后每 GB 月 0.20 美元（SQLite 计费自 2026 年 1 月起）。 对于持久化的多步骤任务，另有单独的 Workflows 产品：在 Paid 上，默认最多 10,000 个 step（可配置到 25,000）， 每个实例 1 GB 持久化状态，最长休眠 365 天，每账户 50,000 个并发实例。

在冷启动方面，Cloudflare 文档称其 isolate 模型“消除了虚拟机模型的冷启动”， 并称一个 isolate 的启动速度可比容器中的 Node 进程快约一百倍（厂商自报，未给出具体数字）。 限制页确实规定了 1 秒的启动时间上限。劣势：每个 isolate 128 MB、 运行时是 JavaScript 和 WebAssembly 而非任意 Linux（下面这条推文中的容器运行时似乎正是针对这一缺口）、 Durable Object 计费容易被低估。最适合：每个用户一个有状态 Agent、聊天和语音 Agent， 以及受益于 WebSocket 和实时连接的场景。

Railway

Railway 是容器托管中最简单的。你连接一个仓库或镜像，它就作为持续运行的服务跑起来。 套餐为 Free（每月 1 美元额度）、Hobby（每月 5 美元，含 5 美元用量）和 Pro（每月 20 美元，含 20 美元用量）， 新账户另有一次性 5 美元试用额度。用量按计量收费：每 vCPU 每月 20 美元、每 GB 内存每月 10 美元、 每 GB 卷每月 0.15 美元、每 GB 出口流量 0.05 美元。每个服务的最大值在 Hobby 上是 48 GB 和 48 vCPU， 在 Pro 上是 1 TB 和 1,000 vCPU，副本数分别最多 6 个和 42 个。

对于定时 Agent，cron 在服务设置中配置。Railway 按计划运行启动命令，期望它运行完退出， 如果上一次仍在运行就跳过本次，要求两次运行至少间隔 5 分钟，按 UTC 计算， 并说明执行时间可能偏差几分钟。文档称 cron 不适合长时间运行的进程， 也不适合需要比每 5 分钟更频繁运行的任务，因此轮询型 Agent 应该做成独立服务，而不是 cron 任务。

优势：摩擦极低、按资源计费可预测，入门只需 5 美元。劣势：我们没有找到公布的冷启动数据、文档记载的最长运行时间或内置的持久化执行，因此重试和状态要自己实现。 Cron 的时间是近似的。最适合：想要一个容器、账单不超过 20 美元的常驻 Agent worker， 或 Slack、Telegram 机器人。对于在普通服务器上的类似常驻模式，见我们的 Hermes agent VPS 指南（英文）。

Render

Render 覆盖了 Agent 的全部形态：Web 服务、私有服务、后台 worker、cron 任务、托管的 Postgres 和 Key Value 存储， 以及每 GB 每月 0.25 美元的持久磁盘。工作区套餐为 Hobby（0 美元）、Pro（每月 25 美元）、Scale（499 美元）和 Enterprise，均另加计算费用。计算按服务计费，按秒折算，包括会自动启停的服务，例如 cron 任务和 workflow。 实例价格示例：免费（512 MB，不足 1 CPU）、每月 7 美元（0.5 CPU，512 MB）、25 美元（1 CPU，2 GB）、 85 美元（2 CPU，4 GB）。水平自动扩缩容从 Pro 套餐起提供。

有两个功能对 Agent 重要。Background Workers 持续运行、不接收网络流量，通常轮询 Render Key Value 这类队列。 Render Workflows 是较新的编排引擎，用于以 TypeScript 或 Python 函数编写的长时间任务， 运行最长 24 小时，支持按任务设置超时和自动重试。文档列出了一些缺口：没有原生调度（用 cron 任务触发运行）， flow 目前还不能串联其他任务或 flow，运行不能接收入站连接。该页面没有说明 Workflows 是 beta 还是正式可用。 Render 还宣传了面向 Agent 的 Sandboxes。

优势：固定实例定价可预测，同一控制台里就有 Postgres 和兼容 Redis 的存储， 并有用于试验的免费套餐。劣势：在低端，固定实例规格比按资源计费更贵，Workflows 的调度还需要额外的 cron。最适合：希望在单一平台上同时拥有队列 worker、数据库和 cron 的团队。

Fly.io

Fly.io 把你的容器作为 Machine 运行，Machine 是一台按秒计费的虚拟机，运行期间才计费。截至 2026 年 11 月 11 日， 在价格最低的区域（Ashburn 和 Secaucus），256 MB 的 shared-cpu-1x 每月 2.19 美元，512 MB 为 3.69 美元， 1 GB 为 6.70 美元，2 GB 的 shared-cpu-2x 为 13.39 美元，2 GB 的 performance-1x 为 33.00 美元。 额外内存每 GB 每月 6.00 美元。已停止或已挂起的 Machine 只需为根文件系统付费，每 GB 每月 0.15 美元， 卷每 GB 每月 0.15 美元。新组织没有免费额度，个人组织月账单低于 5 美元时免收。

缩容到零是代理层的功能。将 auto_stop_machines 设为 "stop" 或 "suspend"， 并设置 auto_start_machines = true 后，Fly Proxy 会在请求到达时启动已停止的 Machine， 并每隔几分钟停止多余的 Machine。文档提醒，autostop 和 autostart 只作用于已有的 Machine， 不会创建或销毁它们，新启动的 Machine 可能不会立刻被所有代理节点识别， 而且停止循环有速率限制。Fly 在我们阅读的页面上没有给出启动时间数字。

优势：本文中稳态计算最便宜、区域遍布全球、拥有完整虚拟机语义和卷。劣势：调度、队列和持久化需要自己搭建，缩容到零依赖已有的 Machine，而且没有免费额度。最适合：熟悉 Docker、关注成本、希望在真实虚拟机上运行每用户或每区域 Agent 的团队。 如果你更想自己管理服务器，可与我们的 VPS 汇总对比。

Modal

Modal 是以 Python 为先、按秒计费的无服务器平台。Starter 没有基础费用，每月含 30 美元免费额度， 100 个容器、10 个 GPU 并发、200 个已部署应用和 5 个已部署 cron。Team 每月 250 美元，含 100 美元额度、 5,000 个容器、50 个 GPU 并发和不限数量的 cron。CPU 每核秒 0.0000131 美元（一核等于 2 个 vCPU，最少 0.125 核）， 内存每 GiB 秒 0.00000222 美元，GPU 从每秒 0.000164 美元（T4）到 0.001972 美元（B300）。 选择区域的价格是基础价的 1.15 到 1.75 倍，非抢占式执行为 3 倍。

函数超时默认 300 秒，可设置在 1 秒到 24 小时之间，每次重试都会重新开始计时。 关于冷启动，Modal 称容器“大约一秒”完成启动，之后才运行你的全局作用域代码和 modal.enter 方法 （厂商自报），启动时间取决于初始化内容，可能从几秒到几分钟不等。可用的手段： 用 min_containers 避免缩容到零，scaledown_window（默认 60 秒，范围 2 秒到 20 分钟）， 以及内存快照。

# Parameter names are taken from Modal's timeout and cold-start guides.
# Check the current SDK reference before copying.
@app.function(
    timeout=3600,            # 1 second to 24 hours, default 300
    min_containers=1,        # keep one container warm, no scale to zero
    scaledown_window=300,    # default 60s, range 2s to 20 minutes
)
def run_agent(task: str): ...

优势：非常适合突发型 Python Agent、评测扇出和需要 GPU 的任务， 并公布了沙箱价格（非抢占式，每核秒 0.00003942 美元、每 GiB 秒 0.00000667 美元）。劣势：以 Python 为中心，Starter 的 cron 上限是 5 个， 在我们阅读的页面中没有内置的持久化工作流原语。最适合：研究型 Agent 和批处理流水线。 如需 Modal 之外的 GPU 价格对比，见我们的 GPU 云指南（英文）。

AWS Bedrock AgentCore Runtime

AgentCore Runtime 为每个会话分配一个专用 microVM 来托管 Agent 或工具容器。每个会话拥有隔离的 CPU、内存和文件系统， 最长可持续 8 小时，默认空闲 15 分钟后终止，随后被清理。你可以部署来自 ECR 的容器镜像或直接代码包， SDK 可与 LangGraph、CrewAI 和 Strands Agents 等框架配合。Runtime 支持 HTTP、MCP 和 A2A 协议、 流式传输、WebSocket，并通过 AgentCore Identity 提供 IAM（SigV4）或 OAuth 2.0 入站认证。

配额页中的限制：同步请求超时 15 分钟，流式和 WebSocket 连接 60 分钟，microVM 上的异步任务 8 小时 （较新的 Instances 计算类型最长 14 天），负载 100 MB，每会话最大 2 vCPU 和 8 GB，会话存储 1 GB， us-east-1 和 us-west-2 的活跃会话负载为 5,000 个（其他区域 2,500 个，可调整）。 会话状态在设计上是临时的；持久的上下文应放在 AgentCore Memory 中。

AgentCore 页面上的定价：平台 v1 为每 vCPU 小时 0.0895 美元、每 GB 小时 0.00945 美元； v2 按消耗计费为 0.1276 美元和 0.0169 美元（页面列出的承诺基线 0.0997 美元和 0.0132 美元预计在 2026 年 10 月前推出）， 按秒计费，最少 1 秒。Browser 和 Code Interpreter 列出的费率与 v1 相同。Gateway 为每 1,000 次调用 0.005 美元， 可观测性按 CloudWatch 费率计费。AWS 新客户最高可获得 200 美元额度。AWS 称 V2 从快照启动 Agent， 因此无论并发或镜像大小，冷启动都保持一致（厂商自报），代价是创建或更新 runtime 需要几分钟， 且健康检查截止时间为 120 秒。

# From the AgentCore docs: create a runtime on platform version V2
aws bedrock-agentcore-control create-agent-runtime \
  --agent-runtime-name "my-agent" \
  --role-arn "arn:aws:iam::111122223333:role/AgentExecutionRole" \
  --agent-runtime-artifact '{
    "containerConfiguration": {
      "containerUri": "111122223333.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-agent:latest"
    }
  }' \
  --network-configuration '{"networkMode": "PUBLIC"}' \
  --platform-version V2

优势：最强的每会话隔离与身份方案、与框架无关、与 AWS 深度集成。劣势：在我们阅读的页面中 Runtime 内没有调度器，因此要搭配 EventBridge 或其他触发器； 每会话 2 vCPU 的上限；以及横跨 Runtime、Memory、Gateway 和 CloudWatch 的分层定价。 最适合：为大量终端用户提供隔离会话的 AWS 团队。如果你已经在 AWS 上追踪 Agent， 我们的 AWS 上的 LangSmith BYOC 指南（英文） 涵盖了可观测性部分。

Google Vertex AI Agent Engine（Agent Runtime）

Google 的托管运行时现在记录在 Agent Runtime 之下，可部署用 ADK、LangChain 和 LangGraph、LlamaIndex、A2A、AG2 或自定义代码构建的 Agent。 它提供用于对话状态的 Sessions、用于长期记忆的 Memory Bank、沙箱代码执行、Cloud Trace 与 Cloud Logging、 IAM Agent 身份、双向流式传输和 Private Service Connect。企业级控制包括 VPC Service Controls、 CMEK（仅限单区域端点）、数据驻留和 HIPAA。

Google Cloud 实时价格页列出 Agent Compute 每 vCPU 小时 0.085 美元、Agent Memory 每 GiB 小时 0.009 美元， 1 年和 3 年承诺有折扣（每 vCPU 小时 0.0765 美元和 0.068 美元）。用量按最近的秒取整， 对 Runtime 而言，在轮次之间等待下一个提示的空闲时间不计费。Sessions 和 Memory Bank 另加存储费用， 每 GiB 月 0.30 美元，外加以 vCPU 小时折算的读写操作费用，Sessions 和 Memory Bank 自 2026 年 9 月 1 日起开始计费。 其他费率（0.0994 美元和 0.0105 美元，或 0.0864 美元和 0.0090 美元）出现在早期资料和第三方文章中， 所以在别处看到任何数字时都要核对日期。

在扩缩容方面，Google 的优化指南提到 min_instances（默认 1）和 container_concurrency（默认 9，ADK 这类异步 Agent 用 9 的倍数）。 它自己的示例（厂商自报）显示：300 个并发请求在最少 1 个实例时平均约 4.7 秒，预热后约 0.4 秒， 设置 10 个实例后降到约 1.4 秒。我们在阅读的页面上没有找到文档记载的最长请求时长， 所以在运行长达数小时的任务之前请先确认。

# Agent Runtime deployment parameters named in Google's scaling guide
min_instances=10          # default 1; warm instances absorb bursts
container_concurrency=36  # default 9; use multiples of 9 for async agents

优势：空闲时间免费、内置会话和记忆、治理功能强大。劣势：限制和调度的文档不如 AWS 清晰，而且很多定价最近刚变过。 最适合：在 Google Cloud 上构建以 Gemini 为先的 Agent、希望不用自己运行数据库就拥有会话和记忆的团队。

LangGraph Platform / LangSmith Deployment

LangSmith Deployment（原品牌为 LangGraph Platform）托管 Agent Server， 它用 assistant 表示配置、用 thread 表示状态、用 run 表示工作负载。部署选项有：Cloud （LangChain 在 AWS、Azure 或 GCP 上托管，Plus 套餐起）、Enterprise 上带控制平面的自托管、 混合（托管控制平面，数据平面在你自己那里），以及用 Docker、Compose 或 Kubernetes 运行、 自带 PostgreSQL 和 Redis 的独立 Agent Server。

LangChain 价格页上的定价：Developer 每席位 0 美元，含 5k 基础 trace；Plus 每席位 39 美元，含 10k 基础 trace 并可使用 Agent Server。Plus 包含一台免费的 Serverless（Small）Agent Server；其他服务器按 LSU 计量，每个 1 美元： 运行时计算每 vCPU 小时 0.0675，运行时内存每 GiB 小时 0.0090，数据库计算每 vCPU 小时 0.177， 数据库内存每 GiB 小时 0.025。Serverless 服务器空闲时缩容到零，而 Dedicated 服务器始终在线。 该页面没有列出按节点执行次数的价格。

对 Agent 而言，相关的原语是后台 run（在 thread 上创建 run，用 runs.get 轮询或用 runs.join 阻塞等待）和 cron 任务。Cron 使用标准表达式并按 UTC 计算； 无状态 cron 每次执行都会新建 thread 并默认删除，绑定 thread 的 cron 则每次向已有 thread 发送相同输入。 文档提醒，被遗忘的 cron 会一直运行，并可能产生 LLM API 费用。在我们阅读的页面上没有说明最长运行时长。

优势：为 LangGraph 代码原生提供 thread、检查点、人工介入和 cron，追踪也在同一产品内。劣势：它假定你使用 LangGraph，按席位加计量的定价更难预测，Cloud 需要 Plus。 最适合：已经在用 LangGraph 的团队。框架对比见我们的 Agent 框架汇总。

Northflank

Northflank 是一个容器平台，可在它自己的云或你的云里运行服务、job、cron job 和数据库。 Sandbox 套餐免费、无需绑卡，每月最多 20 美元资源、2 个服务、2 个 job、1 个数据库和 1 个 BYOC 集群 （最高 12 vCPU 和 48 GB）。按量付费以用量计费，用户数不限。Northflank Cloud 上的费率： CPU 每 vCPU 小时 0.01667 美元，内存每 GB 小时 0.00833 美元，持久磁盘每 GiB 月 0.11657 美元， 出口流量每 GB 0.06 美元，入口免费。套餐示例从 nf-compute-50（0.5 vCPU，1 GB）每月 12 美元， 到 nf-compute-800-1（8 vCPU，16 GB）每月 192 美元。

GPU 按小时列出，例如 L4 为 0.80 美元、A100 40 GB 为 1.42 美元、H100 为 2.74 美元、B200 为 5.87 美元。 BYOC 按每节点 vCPU 小时 0.02083 美元计费，Northflank 不对内存、存储和网络收费， GPU 另按每 GB 显存每月 1.00 美元收取，而硬件本身由你的云厂商计费。 Job 可以设置以秒为单位的最长运行时间和重试次数上限，cron job 使用五字段表达式，并带有并发策略 （Allow、Forbid 或 Replace）。我们没有在价格页上找到公布的冷启动数据。

优势：BYOC、GPU、可配置时间上限的 job、与服务并列的 cron，以及可用于评估的真实免费套餐。劣势：比 Railway 的基础设施概念更多，没有内置的持久化执行层。最适合：需要数据留在自己的 AWS、GCP 或 Azure 账户里、但不想自己运行 Kubernetes 的团队。

Inngest 与 Trigger.dev（持久化执行）

这两个产品托管计算的方式与其他平台不同。它们运行的是编排层，你的代码要么运行在它们的 worker 上（Trigger.dev）， 要么运行在你自己的 HTTP 端点上（Inngest），因此可以与上面任何一个托管平台搭配。

Inngest

Inngest 把函数拆成 step，保存每个 step 的结果，并在重放处理器时不重复已完成的工作。 失败的 step 会重试，waitForEvent 会暂停运行，直到匹配的事件到达或超时。 它通过 HTTP 调用你的处理器，因此可运行在无服务器平台上，Connect 则支持常驻 worker。 其文档建议把 Durable Endpoints（会返回 HTTP 响应的端点）控制在 60 秒内，更长的工作使用持久化工作流。 截至 2026 年 11 月 11 日的定价：Free 为 0 美元，每月 5 万次执行、5 个并发 step，运行最长 30 天； Pro 每月 99 美元起，含 100 万次执行、100 个并发 step，运行最长 90 天。页面对 Pro 的超额费用有两种写法 （对比表中每 100 万次 50 美元，FAQ 中则是分级的每次执行费率），因此做预算前请确认哪种适用。

Trigger.dev

Trigger.dev 在自己的 worker 池上运行任务，没有最长运行时长。对于长时间等待， 它使用 CRIU checkpoint-restore 来快照内存和进程状态、释放计算资源，之后再恢复进程； 在 Cloud 上，暂停或等待子任务期间不计费，少于 60 秒的等待不会做 checkpoint。套餐： Free 0 美元（5 美元额度、20 个并发 run、10 个 schedule），Hobby 10 美元（10 美元额度、50 个 run、100 个 schedule）， Pro 50 美元（50 美元额度、200+ 个 run、1,000+ 个 schedule）。每次运行 0.000025 美元，另加计算费用： Small 1x（0.5 vCPU，0.5 GB）每秒 0.0000338 美元，Medium 1x（1 vCPU，2 GB）0.000085 美元， Large 2x（8 vCPU，16 GB）0.00068 美元。开发环境的运行不收费。文档称 CLI 可用于 Cloud 和自托管实例； 我们阅读的页面没有确认其许可证。

优势：无需自己实现重试、等待和调度，Inngest 还与托管平台无关。劣势：关键路径上多了一个厂商，且按次计费使得每计算秒的价格高于原生容器（见下一节）。 最适合：可靠性比最后一美元计算费用更重要的 Agent。相邻的流水线工具见 最佳数据流水线工具。

一个 10 分钟任务在各平台上的价格

为了让费率表可以相互比较，我们给一个示例任务定了价：Agent 在 1 vCPU 和 2 GB 内存上运行 10 分钟， 不含出口流量，不含套餐费用。这是我们根据公布费率做的算术，不是厂商基准。各家计费模型不同 （按分配资源还是按活跃资源，共享 CPU 还是独占 CPU），因此请把它当作数量级参考。 Vercel 和 Cloudflare 不在其中，因为它们按活跃 CPU 和请求计费，这取决于这 10 分钟里有多少是在等待模型。

原生容器平台和 Modal 在这个任务上大约在三分之一美分到一美分之间。超大规模云厂商的 Agent 运行时每小时大约高出三到四倍， 这笔钱买到的是会话隔离、身份、记忆服务和治理。如果你的 Agent 大多数时间在等待模型， Google 只对活跃资源计费，不对轮次之间的空闲时间计费，Vercel 和 Cloudflare 则按 CPU 而不是墙钟时间计费， 这可能比上面所有方案都便宜。像 Trigger.dev 这样的持久化编排器每计算秒更贵， 因为你付的是编排的钱，而不只是 CPU。

限制并排对比

最常让 Agent 部署出问题的数字是最长运行时间、每实例内存和并发。数值来自 2026 年 11 月 11 日的厂商文档。

对于 Agent 调用的工具，例如浏览器和检索，托管只是账单的一部分。 参见我们关于 浏览器基础设施（英文） 和 Agent 向量数据库的文章。

如何选择

在投入之前，请用你自己的 Agent 做三项测试。第一，回放一条真实的运行轨迹，记录墙钟时间里等待与计算各占多少， 这决定了按活跃 CPU 计费是否有帮助。第二，在运行中途杀掉进程，看状态是否保留， 这能告诉你是否需要持久化层。第三，在一次长时间运行的中途连续部署两次，检查进行中的工作是否被丢弃。 具备版本偏差保护的平台（Vercel Workflows 列出了 Skew Protection）或基于快照的运行时， 处理这种情况的方式与普通容器不同。

MCP 服务器的托管方式也在变化：无状态的 MCP 服务器可以运行在单个 Worker 中， 而有状态的 Agent 仍然需要 Durable Objects。如果你的 Agent 通过 MCP 暴露工具， 请确认你的托管平台假定的是哪种传输方式和会话模型。这是厂商的说法，不是中立的对比。

评估方法

我们在 2026 年 11 月 11 日阅读了各厂商的价格页和文档，优先采用第一方的配额和限制页，而不是博客文章。 评估标准：价格模型和入门成本、文档记载的最长执行时间、持久化与状态、调度、扩缩容限制和冷启动说法。 我们没有做负载测试，所以任何延迟或冷启动数字都由厂商自报， 我们也没有找到独立的跨平台冷启动基准。当页面没有给出某个值时，我们写“未说明”，而不是推断。 本文的排名中没有付费置顶、联盟链接或赞助，厂商的先后顺序按类别排列，而不是按质量。 本文在 AI 辅助下起草，并对照所引用的页面做了编辑。

已知缺口：我们没有测量真实的冷启动；对于 Railway、Fly.io、Google Agent Runtime、LangSmith Deployment， 我们无法从阅读的页面确认其最长运行时间；Render Workflows 的状态（beta 还是正式可用）也没有说明。 请把这些当作要向厂商询问的问题。

常见问题

来源

所有页面的访问日期均为 2026 年 11 月 11 日。

厂商文档与价格页

• Vercel: Functions limits
• Vercel: pricing
• Vercel: Workflows
• Cloudflare: Workers limits
• Cloudflare: Workers pricing
• Cloudflare: Durable Objects pricing
• Cloudflare: Workflows limits
• Cloudflare: Agents SDK
• Cloudflare: How Workers works
• Railway: plans
• Railway: cron jobs
• Render: pricing
• Render: background workers
• Render: Workflows
• Fly.io: pricing
• Fly.io: autostop and autostart
• Modal: pricing
• Modal: timeouts
• Modal: cold start
• AWS: AgentCore pricing
• AWS: AgentCore Runtime, how it works
• AWS: AgentCore quotas
• Google Cloud: pricing (Agents section)
• Google Cloud: Agent Runtime overview
• Google Cloud: optimize and scale Agent Runtime
• LangChain: pricing
• LangSmith: deployments
• LangSmith: cron jobs
• LangSmith: background runs
• Northflank: pricing
• Northflank: run an image once or on a schedule
• Inngest: pricing
• Inngest: how functions are executed
• Trigger.dev: pricing
• Trigger.dev: how it works

官方社交媒体与视频

• Cloudflare on X, 2026 年 6 月 17 日
• Cloudflare on X, 2026 年 8 月 3 日
• Cloudflare Developers on X, 2026 年 8 月 6 日
• AI Engineer on YouTube: Building durable Agents with Workflow DevKit & AI SDK