
Despliega apps desde Claude Code, Codex y Cursor

Lizard es una plataforma de despliegue nativa de IA diseñada para agentes de codificación, que permite a los desarrolladores ejecutar aplicaciones, bases de datos y entornos aislados desde un solo comando. Admite despliegue mediante git push, detectando automáticamente tu stack y construyéndolo, mientras proporciona Postgres, Redis y S3 gestionados en un solo comando.
Concéntrate en el producto, no en la infraestructura. Deja de configurar. Empieza a lanzar.
Con facturación por segundo, solo pagas por los recursos activos, reduciendo significativamente los costos en comparación con los proveedores de nube tradicionales. La plataforma ofrece registros y métricas en vivo, contenedores aislados para cada despliegue y una CLI legible por máquina diseñada para flujos de trabajo de agentes.
| Plan | Precio |
|---|---|
| Gratis | $5 de crédito para el primer mes |
| Hobby | $5/mes |
| Pro | De pago |
| Enterprise | Personalizado |
Palabras clave del producto
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Creador
Lizard es una plataforma de despliegue nativa de IA, creada específicamente para agentes de codificación. En lugar de lidiar con consolas en la nube, archivos YAML o diagramas de infraestructura, haces push de tu código a git y Lizard detecta tu stack, lo compila y lo pone en marcha. Incluye Postgres, Redis y S3 gestionados en un solo comando, de modo que todo el backend—aplicación, base de datos y almacenamiento de objetos—se levanta junto. La plataforma funciona con un modelo de facturación por segundo, lo que significa que solo pagas por la CPU, memoria y salida de red que tus recursos realmente consumen, no por máquinas reservadas que permanecen inactivas.
Haz push a tu rama principal y Lizard se encarga. Detecta automáticamente tu stack, compila el proyecto y lo despliega en un entorno en vivo. Sin pipelines de compilación que configurar, sin scripts de despliegue que mantener—solo un push y una aplicación en funcionamiento.
Levanta una base de datos, una caché y almacenamiento de objetos con una sola invocación. Lizard los conecta a tu aplicación automáticamente, así que te ahorras el cableado manual, el manejo de variables de entorno y la búsqueda de cadenas de conexión que normalmente te quitan una tarde.
Solo pagas por los recursos activos—CPU, memoria, volúmenes y salida de red—medidos por segundo. Las aplicaciones inactivas cuestan una fracción de lo que costarían en proveedores tradicionales. La propia comparación de la plataforma muestra una aplicación de 2 vCPU y 4 GB con Postgres gestionado a $32.57/mes en Lizard frente a $55.66 en AWS—una reducción del 41%.
Cada comando genera JSON legible por máquina, diseñado para el consumo de agentes, no para ojos humanos. Los logs en vivo y las métricas de solicitudes se transmiten a tu panel o directamente a la CLI, para que un agente pueda leer un fallo de despliegue, entender la causa y corregirlo sin tener que pegarte el texto del error.
Enfócate en el producto, no en la infraestructura. Deja de configurar. Empieza a enviar.
Eso no es solo un eslogan—es la filosofía arquitectónica. Lizard fue diseñado en torno al bucle del agente desde el primer día, no adaptado después. El esquema legible por máquina para cada comando, evento de despliegue y línea de log significa que un agente puede desplegar, observar y reparar de forma autónoma. Combinado con contenedores aislados por despliegue y la capacidad de restaurar servicios eliminados, es una plataforma que trata al agente como un usuario de primera clase, no como una ocurrencia tardía.
Estás construyendo con agentes de codificación y quieres que ellos gestionen todo el ciclo de vida del despliegue, o eres un desarrollador que prefiere pasar tu tiempo en la lógica del producto en lugar de en la fontanería de infraestructura. Si tu factura en la nube está dominada por instancias reservadas inactivas, o si alguna vez has perdido una tarde por la fricción de "en mi máquina funciona" al desplegar, la facturación por segundo y el stack de un solo comando de Lizard merecen un vistazo serio.
Otras herramientas que podrías considerar
En el momento en que un agente necesita desplegar algo, se topa de frente con un muro diseñado para humanos. Hoy lanzamos las Cuentas Temporales en Cloudflare Workers. Cualquier agente puede ejecutar ahora wrangler deploy —temporal— y obtener un Worker en vivo en cuestión de segundos.
Octopoda es una capa de infraestructura de código abierto que otorga a los agentes de IA memoria persistente, detección automática de bucles y observabilidad completa. Los agentes olvidan todo entre sesiones. Octopoda soluciona esto con una API de recordar/recuperar que sobrevive a reinicios, fallos y despliegues. El sistema de detección de bucles monitorea 5 señales para detectar agentes atrapados repitiéndose antes de que consuman tu presupuesto de API, con una estimación de costos en tiempo real que muestra exactamente cuánto desperdicia cada bucle. Un panel integrado muestra la puntuación de salud de cada agente, un explorador de memoria con historial de versiones, un registro de auditoría que documenta cada decisión con su razonamiento, y una reproducción de línea de tiempo que te permite revisar paso a paso todo lo que hizo tu agente. Funciona con LangChain, CrewAI, AutoGen y OpenAI Agents SDK con integraciones de una sola línea. Se ejecuta localmente con SQLite o se conecta a la nube con una variable de entorno. Nivel gratuito, licencia MIT. 177 registros, 120 estrellas en GitHub, cero gasto en marketing.
Superlog es una herramienta de observabilidad autónoma y de código abierto. Se instala por sí sola y corrige los errores que encuentra. Con un solo comando, instrumenta tu repositorio con OpenTelemetry y lo mantiene actualizado. Cuando algo falla, agrupa los problemas ruidosos en un solo incidente y publica un PR fusionable en Slack. A diferencia de Datadog o Sentry, no requiere configuración, no genera fatiga de alertas y no necesita correcciones manuales. Tu telemetría se mantiene neutral respecto al proveedor, por lo que conservas el control total de tus datos.
La mayoría de los agentes pasan sus evaluaciones y fallan en producción. Prefactor es la capa de evaluación que cierra esa brecha. Puntuamos cada ejecución de agente en tiempo real, detectamos regresiones de calidad y desviaciones en el momento en que ocurren, y mostramos a los equipos de ingeniería exactamente cómo están funcionando sus agentes a escala. Diseñado para los equipos que lanzan agentes a sus clientes.
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