Trigger.dev

As tarefas rodam pelo tempo que for preciso. Quando uma execução cai ou seu código passa por um novo deploy no meio da tarefa, a execução durável salva pontos de verificação do estado e retoma de onde parou em vez de começar do zero. Nada de reiniciar do início. É isso que torna agentes e pipelines de várias horas viáveis.

Toda tarefa é repetida por padrão quando ocorre um erro, e você controla o número de tentativas e o intervalo no campo retry. As tarefas agendadas e no estilo cron cobrem trabalhos recorrentes, e você não precisa levantar um agendador separado para sincronizações noturnas ou relatórios semanais.

As tarefas passam por filas configuráveis com limites de concorrência que escalam conforme o seu plano. As tarefas em espera não contam para a sua concorrência, e o batchTrigger() coloca até 1.000 tarefas numa única chamada de API, o que importa quando um evento precisa se ramificar em muitos trabalhos.

O Trigger.dev Realtime mostra o status e os metadados das execuções em qualquer lugar do seu app, e o Realtime repassa as respostas do LLM de uma execução aos seus usuários conforme são geradas. É a peça que transforma uma tarefa em segundo plano numa experiência interativa, em que o usuário vê cada passo de um fluxo de IA longo avançar em tempo real.

O painel de execuções permite filtrar execuções, aplicar ações em massa e chegar rápido às falhas. Os alertas disparam para e-mail, Slack ou webhooks quando tarefas ou deploys falham. Os alertas de cobrança pegam uso descontrolado em vários limites de orçamento. Se algo quebrar às 3 da manhã, você saberá antes dos seus usuários.

Cada deploy é uma versão atômica, então tarefas já iniciadas continuam rodando com o código com que começaram. Você para de se preocupar que um trabalho em andamento quebre no instante em que você envia uma mudança.

O Trigger.dev funciona com a maioria dos frameworks JavaScript, com guias para os mais populares, e é compatível com ferramentas de IA populares, como o Vercel AI SDK. A plataforma toda tem licença Apache 2.0, então você pode ler o código, contribuir ou hospedar por conta própria em Docker e Kubernetes.

A nuvem cobra por segundos de processamento mais um custo de invocação por execução, com créditos mensais incluídos em cada plano pago. Depois dos créditos, as tarefas continuam rodando nos planos pagos e são cobradas pelas tarifas de uso. Um mês cheio não vai derrubar seus trabalhos. Quanto vai custar? Depende do seu volume de execuções, e a documentação explica isso com um exemplo passo a passo.