Según MarkTechPost (AI/ML News), el panorama de entornos de ejecución para agentes de inteligencia artificial en 2026 se ha diversificado significativamente, con al menos una decena de proveedores ofreciendo soluciones. Estos entornos, conocidos como sandboxes, permiten a los agentes de código ejecutar herramientas sin comprometer el entorno principal. Sin embargo, la comparación entre plataformas revela una desigualdad en sus modelos de facturación, donde cuatro factores clave determinan el rendimiento real: el tiempo de inicio bajo carga, la persistencia del sistema de archivos entre iteraciones, la política de acceso a internet y el costo por tiempo inactivo. Aunque las descripciones comerciales prometen tiempos de respuesta rápidos, estos valores no siempre son comparables debido a la falta de especificaciones sobre condiciones de prueba como concurrencia, región geográfica o tamaño de imagen.
El análisis de datos públicos, particularmente el leaderboard de ComputeSDK, brinda una visión más fiable. Este conjunto abierto y actualizado mensualmente mide el tiempo desde la creación del entorno hasta la primera orden ejecutada, conocido como Time to Interactive (TTI). Los resultados de la prueba realizada el 21 de agosto de 2026, ejecutada en un servidor de 4 núcleos en Virginia del Norte, muestran que tres parámetros son decisivos: el tiempo de respuesta bajo carga, el comportamiento de persistencia de archivos y la capacidad de controlar el acceso a internet. Por ejemplo, Daytona anuncia tiempos de creación por debajo de 90 milisegundos, mientras que E2B se sitúa en alrededor de 150 milisegundos. Modal afirma tiempos bajo un segundo para contenedores pre-cargados, pero sin especificar si se considera concurrencia o si el tiempo se mide desde la confirmación de API o desde la ejecución real del comando.
El costo por segundo de inactividad también es crítico. Los agentes pasan la mayoría del tiempo esperando a que el modelo responda, y en ese periodo, los usuarios pagan por esos segundos. Esto implica que el modelo de facturación debe ser evaluado no solo por el tiempo de respuesta inicial, sino por la eficiencia en el uso de recursos. Cada plataforma tiene una estrategia distinta: algunos permiten bloquear el acceso a internet durante sesiones, otros ofrecen políticas dinámicas de salida, y otros no permiten almacenar cambios entre pasos, lo que afecta la capacidad de desarrollo iterativo.
Para los usuarios peruanos, este escenario refleja una realidad en la que las decisiones de inversión tecnológica deben basarse en métricas reales, no en promesas comerciales. Aunque las herramientas de IA están cada vez más accesibles, su rendimiento en entornos reales —como el desarrollo de aplicaciones para pequeñas y medianas empresas— depende de factores como la estabilidad del entorno, la capacidad de reutilizar configuraciones y el control sobre el uso de recursos. En el contexto peruano, donde las startups enfrentan limitaciones de infraestructura, elegir un sandbox con baja latencia, buena persistencia y bajo costo de espera puede ser una diferencia clave entre un prototipo exitoso y uno que se detenga en etapas iniciales.