Starte den Sieben-Stunden-Job. Klapp den Laptop zu

Backfills, Scraper, Embedding-Läufe und Batch-Skripte laufen in einem Tab auf deinem Compute weiter, direkt neben der Datenbank, die sie befüllen. Max gibt ihnen 8 vCPU und 16 GB für $169 im Monat.

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Ab $39 im Monat · Docker und sudo inklusive · Jederzeit im Dashboard kündbar

Dein Laptop ist nicht für einen Sieben-Stunden-Lauf gebaut

Klapp ihn zu, und der Job stoppt bei Batch 212 von 640. Lass ihn offen, und der Laptop ist heiß, langsam und den ganzen Tag ans Ladekabel gefesselt.

Ein Cloud-Notebook läuft in den Timeout. Ein nackter VPS kostet einen Setup-Abend, bevor die erste Zeile verarbeitet wird.

Ein langer Job

09:10
Starte ihn in einem Tab
Lass das Skript in einem Shell-Terminal oder im Terminal des Projekts laufen. Es ist eine tmux-Session auf deinem Compute.
09:11
Geh weg
Tab zu, Laptop zu, Zug-WLAN weg. Der Job schreibt weiter in die Datenbank, die in Docker gleich daneben läuft.
13:00
Wirf vom Handy einen Blick drauf
Öffne das Dashboard auf dem Handy und schau in den Tab: Batch 320 von 640, im Zeitplan.
16:01
Hol dir die Ergebnisse
Frag sie direkt ab oder exportier eine Tabelle in eine Datei und lade sie im Bereich Dateien und Vorschauen des Terminals herunter.

Stunden an Arbeit, nichts davon auf deinem Laptop

Stundenlange Laufzeit, kein Ladekabel
Der Job läuft auf CPU und Speicher deines Compute. Dein Laptop bleibt frei für alles andere.
Daten direkt neben dem Code
Postgres, Redis oder Jupyter laufen in Docker direkt neben dem Job. Er muss für seine eigenen Daten nie übers Internet.
Disk für echte Datensätze
200 GB bei Max, bis zu 1.000 GB bei Business Ultra. Rohdumps, Parquet-Dateien und Zwischentabellen bleiben direkt neben dem Job.
Ein Agent auf Nachtwache
Gib das Skript an Codex oder Claude Code: Er startet es, liest den Traceback, wenn ein Batch scheitert, und macht beim letzten guten weiter.

Die Größe für diesen Job

Max · $169

8 vCPU und 16 GB reichen für einen umfangreichen pandas-Job, seine Datenbank und einen Agenten zusammen im Speicher. Leichtere Jobs passen auf Pro.

Manifestdetachbox · node 1

Compute: etl
Projekte: /work/pipeline
Plan: Max · 8 vCPU · 16 GB · 200 GB · $169/Monat
Agent: Codex
Tabs: 2
Services: postgres:18 · jupyter
Läuft: Rund um die Uhr, Deckel zu

Max

$169im Monat

8 Agenten gleichzeitig und schwere Builds auf 8 Kernen

vCPU: 8
RAM: 16 GB
Disk: 200 GB
Internet: 200 Mbit
Terminals gleichzeitig: 8

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Fragen dazu

Gibt es eine GPU?

Nein, Compute heißt hier CPU und Speicher: bis zu 30 vCPU und 192 GB bei Business Ultra. Das passt für ETL, Scraping, Backfills, Embedding-Läufe über APIs und Evaluierungsjobs. Trainier große Modelle in einer GPU-Cloud und lass dein Compute alles drumherum erledigen.

Was, wenn der Node mitten im Job neu startet?

Der Job stoppt mit dem Node. Das Terminal kommt von selbst zurück, mit Paketen, Docker-Images und Dateien an ihrem Platz, und was der Job ins Projekt geschrieben hat, bleibt auf der Konto-Disk. Gib langen Jobs einen Wiederaufsetzpunkt und starte sie im selben Terminal neu.

Wie bekomme ich die Ergebnisse raus?

Liefere sie über eine Preview-URL aus, lade eine Datei im Bereich Dateien und Vorschauen des Terminals herunter oder push sie direkt von deinem Compute in deinen eigenen Storage.

Was dieser Job nutzt

Noch mehr Jobs, die Leute damit erledigen