Modal

Modal は、信頼できないユーザー・エージェントコードを実行するための専用 Sandbox API を備えたサーバーレスクラウドプラットフォームです。Python ネイティブで、コードでコンテナを定義し、ゼロからオートスケールし、必要に応じて GPU を利用できます。Sandbox API はその仕組みを「ランタイムでコンテナを定義し、その中で任意のコマンドを実行する」として公開しており、推論・バッチ・GPU コンピュートも必要なエージェントワークロードに最適です。

主な機能

• Sandbox API：ランタイムでコンテナを定義し、その中で任意のコマンドを実行。エージェントのツール呼び出しとコード実行のために設計。
• gVisor 分離：Google のユーザー空間カーネルがシステムコールをインターセプト——通常のコンテナより強く、フルマイクロ VM より薄い。
• 大規模スケール：最大 100K+ の同時サンドボックス、10 億以上のサンドボックス実行。Lovable は 48 時間で 100 万サンドボックスを実行。
• GPU アクセス：T4〜B200 を秒単位で利用可能。OpenAI Agents SDK で唯一の GPU アクセラレーション対応プロバイダー。
• スケールツーゼロ：アイドル時はコンピュート料金がゼロ。アクティブコンピュートは秒単位課金。
• 永続化プリミティブ：分散ボリューム、ファイルシステム/メモリスナップショット、キュー、分散辞書でステートフルエージェントをサポート。
• Compute as Code：Python デコレータで関数・ジョブ・サンドボックスを定義。インフラがリポジトリ内に。
• 広範な統合：LangGraph、OpenAI Agents SDK、Python/TypeScript/Go SDK。

使用シナリオ

このツールを使用すべき人は？

• AI プラットフォームチーム：推論やバッチで Modal を利用しており、同じプラットフォームでサンドボックス化されたエージェント実行が必要なチーム。
• GPU ヘビーなエージェントビルダー：サンドボックス内でローカルモデル推論・RL トレーニング・画像生成が必要なエージェント。
• 高並行製品：数百万サンドボックスを実行する Vibe Coding プラットフォームやエージェント製品。

解決する問題

1. ベンダーの分散：推論・バッチ・GPU・エージェントサンドボックスを 1 つのプラットフォームで。
2. アイドルコスト：スケールツーゼロ課金で、エージェントの待機中は支払い不要。
3. GPU 不足：クラウドのクォータ摩擦なしに幅広い GPU（T4-B200）へアクセス。

料金プラン

課金は秒単位・分離方式：CPU はコア秒、メモリは GiB 秒、GPU は別途。

優位性と独自の価値提案

競合他社と比較した優位性：

1. 1 つのコンピュートストーリー：サンドボックスを推論・バッチ・GPU と同一プラットフォームに。ベンダー追加不要。
2. GPU ネイティブ：T4〜B200 を秒単位で。OpenAI Agents SDK で唯一の GPU アクセラレーションサンドボックス。
3. アクティブコンピュート課金：スケールツーゼロで、バースト的な対話型エージェントは壁時計課金の競合の数分の一。

際立つポイント：

• $355M シリーズ C、評価額 $4.65B（2026 年 5 月）、年間売上約 $300M。
• 「Compute as Code」——インフラを Python でリポジトリ内に定義。
• 本番で 10 億以上のサンドボックスを実行。

はじめに

クイックスタートガイド

1. インストール：pip install modal でアカウント設定。
2. アプリを定義：Python で modal.App() と modal.Image を使用。
3. サンドボックスを実行：with modal.Sandbox.create(image=img) as sbx: sbx.exec("echo hello")。
4. GPU を接続：イメージまたはサンドボックス仕様で gpu="A100"。

統合

• OpenAI Agents SDK・LangGraph などのエージェントフレームワーク
• Python・TypeScript・Go SDK
• 既存の Modal 推論・バッチワークロード

よくある質問

Modal はオープンソースですか？

プラットフォームはマネージド SaaS のみ。セルフホストや BYOC はありません。

分離の強度は？

gVisor がユーザー空間でシステムコールをインターセプト。実質的な境界ですがソフトウェア層で、フルマイクロ VM より薄い。

サンドボックスで GPU を使えますか？

はい。T4〜B200 を秒単位で利用可能。サンドボックス内のモデル推論や RL トレーニングに最適。

代替案

Modal が合わない場合の選択肢：

• E2B：エージェントコード実行専用の Firecracker microVM 分離。
• Daytona：コンピュータ操作付きの永続的なフル開発環境。
• Cloudflare Computer：Durable Object 永続化付きエッジネイティブのアイソレート。

ヒントとベストプラクティス

1. 課金を自分でモデリング：秒単位の分離課金は、表示価格ではなく自分の使用量で見積もるべき。
2. ステートフルエージェントにはスナップショット：ファイルシステム/メモリスナップショットで再起動が約 10 倍高速化。
3. スケールツーゼロは自動：アイドルサンドボックスは課金停止。レイテンシが重要な時だけウォームに。

まとめ

Modal は、サンドボックスが本物のコンピュートと並走するサーバーレスプラットフォームです。GPU アクセス・スケールツーゼロ・秒単位課金を 1 つの Python ネイティブシステムで実現。エージェントに GPU が必要な場合や、推論で Modal をすでに使っている場合、Sandbox API は実証済みの自然な拡張です。