Monty LLM द्वारा जनरेट किए गए कोड को चलाने के लिए कंटेनर-आधारित सैंडबॉक्स की लेटेंसी, जटिलता और लागत से बचता है। यह दो रूपों में आता है: OSS Monty, MIT लाइसेंस प्राप्त Python 3.14 सैंडबॉक्स जिसे आप एक पैकेज के रूप में इंस्टॉल करते हैं, और Full Monty, वह वाणिज्यिक सर्वर जो उसी सैंडबॉक्स को gRPC स्ट्रीम के पीछे एक सेवा के रूप में चलाता है।

एक चालू पूल से एक नया OSS Monty सैंडबॉक्स 1ms से कम समय लेता है (Full Monty: लगभग 2ms) इसकी तुलना में एक सैंडबॉक्स सेवा के लिए लगभग 1500ms।

सैंडबॉक्स के अंदर फ़ाइलसिस्टम, एनवायरनमेंट वेरिएबल और नेटवर्क मौजूद नहीं हैं: यह होस्ट तक केवल उन्हीं फ़ंक्शंस और माउंट्स के माध्यम से पहुँचता है जो आप पास करते हैं।

दस्तावेज़ीकरण: pydantic.dev/docs/monty

इंस्टॉल

uv add pydantic-monty        # Python
npm install @pydantic/monty  # JavaScript / TypeScript
cargo add monty              # Rust

The commercial Full Monty एक कंटेनर इमेज के रूप में वही workers चलाता है।

उदाहरण

code स्ट्रिंग वही है जो एक मॉडल लिखता है जब उससे पूछा जाता है कि चॉकलेट की एक बार कितनी देर तक एक लाइटबल्ब को बिजली दे सकती है:

from pydantic_monty import Monty

code = """
kcal = nutrition('chocolate bar')['kcal']
hours = kcal * 4184 / (bulb_watts * 3600)
print(f'a chocolate bar powers a {bulb_watts} W bulb for {hours:.1f} hours')
"""

with Monty() as pool:
    with pool.checkout() as session:
        session.feed_run(
            code,
            inputs={'bulb_watts': 10},
            external_lookup={'nutrition': lambda food: {'kcal': 230}},
        )
        #> a chocolate bar powers a 10 W bulb for 26.7 hours

nutrition होस्ट पर चला और सैंडबॉक्स ने केवल उसका रिटर्न मान देखा।

दस्तावेज़ीकरण

• विलंबता मापन के साथ परिचय
• विकल्पों से तुलना: Docker, Pyodide, WASI, सैंडबॉक्सिंग सेवाएँ
• Python, JavaScript या Rust के साथ शुरुआत करना
• सुरक्षा मॉडल, संसाधन सीमाएँ, स्नैपशॉट, Python सबसेट
• docs/: दस्तावेज़ीकरण साइट का स्रोत

Monty Pydantic AI में Code Mode चलाता है। समुदाय बाइंडिंग्स: gomonty (Go) और dart_monty (Dart / Flutter)।

Pydantic Stack का हिस्सा

Pydantic Stack वह सब कुछ है जो आपको प्रोडक्शन-ग्रेड AI एजेंट्स शिप करने के लिए चाहिए:

• Pydantic AI - टाइप-सुरक्षित एजेंट फ्रेमवर्क
• Pydantic Logfire - AI-प्रथम, फुल-स्टैक ऑब्ज़र्वेबिलिटी
• Logfire AI Gateway - एकीकृत LLM प्रॉक्सी