每月 5.70 美元，就能让一个 Agent 在云端 24/7 待命。这不是促销噱头，而是 Google AI 开发者博客上由 Shir Meir Lador 公布的实战方案——借助 Cloud Run instances，用 1 vCPU、1Gi 内存、共享 CPU 的配置，把常驻 Agent 的成本压到一杯咖啡钱。消息一出，后台任务圈立刻有人算账：这个价位比自建虚拟机便宜，比 serverless 按调用计费更可预期，关键在于 Cloud Run instances 允许实例持续运行，而不是等请求来了才冷启动。
具体做法不复杂：部署一个常驻服务到 Cloud Run，选择 instances 模式而非按请求计费模式，CPU 设置为共享分配，内存给足 1Gi。共享 CPU 意味着你的实例在空闲时会被系统回收部分算力，但只要业务流量一到，它能迅速恢复响应——对于轮询消息、定时抓取、维护长连接这类轻量 Agent 来说，这种“半休眠”状态恰好够用。真正巧妙的点在于，Google 对 instances 的计费按小时打折，加上共享 CPU 的折扣，一个月跑满 720 小时也才 5.7 美元左右，比同等配置的预留容量便宜一个数量级。
但别急着把所有 Agent 都塞进去。共享 CPU 的突发能力有限，如果你的 Agent 需要持续高强度推理、处理视频流或做实时特征计算，1 vCPU 的瓶颈会立刻显现。这个方案的甜区是那些“低频但必须在线”的后台任务——比如监听 webhook、定期同步数据、守护队列消息。用 5.7 美元换来 24 小时在线，再配合 Cloud Run 原生的自动扩容和日志监控，这可能是目前性价比最狠的常驻 Agent 托管姿势。前提是：你要先想清楚自己的 Agent 到底需要“随时醒着”，还是“一直满负荷跑”。前者适合这里，后者建议换个更大的容器。
