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एजेंट n8n · Ollama · Docker बिना KYC

AI एजेंट होस्टिंग: ऐसा सर्वर जो आपके एजेंट को 24/7 चलाता रखे

एजेंट और ऑटोमेशन को ऐसी मशीन चाहिए जो हमेशा चालू रहे, जिसका अपना IP हो और जो आपके लैपटॉप के सोने पर न सोए। होस्टेड मॉडल को कॉल करने वाले एजेंट फ़्रेमवर्क के लिए $8.50 प्रति माह से शुरू होने वाले VPS से शुरुआत करें, या मॉडल खुद चलाने के लिए $109.25 प्रति माह से शुरू होने वाले GPU सर्वर पर जाएँ। पूर्ण root, NVMe स्टोरेज, क्रिप्टो से भुगतान।

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बिना KYC क्रिप्टो से भुगतान करें पूर्ण root मिनटों में लाइव 10 लोकेशन

Page by the OffshoreVps teamUpdated कीमतें लाइव कैटलॉग से पढ़ी गई हैं

सर्वर

अपने एजेंट के अनुकूल सर्वर चुनें

VPS की कीमतें रोमानिया में एक महीने की अवधि के लिए हैं। 12 महीने की अवधि पर 50% की छूट मिलती है। GPU की कीमतें मोल्दोवा के लिए हैं।

Location
VPS

एजेंट स्टार्टर

$8.50/mo

or $4.25/mo on a 12-month term (−50%)

  • CPU2 vCPU
  • RAM4 GB DDR4
  • Disk60 GB NVMe
  • NetworkUnlimited · 1 Gbps

होस्टेड मॉडल API को कॉल करने वाले एक या दो एजेंट या वर्कफ़्लो, साथ में एक छोटा डेटाबेस।

Configure and order
Location
लोकप्रिय
VPS

एजेंट वर्कहॉर्स

$13/mo

or $6.50/mo on a 12-month term (−50%)

  • CPU4 vCPU
  • RAM8 GB DDR4
  • Disk120 GB NVMe
  • NetworkUnlimited · 1 Gbps

n8n या Postgres, वेक्टर स्टोर और वेब कार्यों के लिए हेडलेस ब्राउज़र वाला फ़्रेमवर्क।

Configure and order
Location
VPS

छोटे लोकल मॉडल

$25.50/mo

or $12.75/mo on a 12-month term (−50%)

  • CPU8 vCPU
  • RAM32 GB DDR5
  • Disk200 GB NVMe
  • NetworkUnlimited · 1 Gbps

CPU पर छोटे क्वांटाइज़्ड मॉडल: धीमे लेकिन निजी, आपके एजेंट के बगल में।

Configure and order
Location
GPU

GPU: 1x RTX 4090, 24 GB

$109.25/mo

or $54.63/mo on a 12-month term (−50%)

  • GPU1x RTX 4090 · 24 GB
  • CPU12 vCPU
  • RAM64 GB DDR5
  • Disk1 TB NVMe

मॉडल को उसी सर्वर पर चलाएँ जिस पर उसे इस्तेमाल करने वाला एजेंट है। बड़े GPU GPU पेज पर हैं।

Configure and order
आप क्या चला सकते हैं

लोग एजेंट सर्वर पर क्या रखते हैं

वर्कफ़्लो ऑटोमेशन

n8n और ऐसे ही टूल: वेबहुक, शेड्यूल और इंटीग्रेशन जो आपके ऑनलाइन होने या न होने पर भी चलते हैं।

एजेंट फ़्रेमवर्क

LangGraph, CrewAI, AutoGen या आपका अपना Python और Node कोड, जिसे systemd शुरू करता है और विफल होने पर दोबारा चलाता है।

ब्राउज़र एजेंट

स्क्रेपिंग, मॉनिटरिंग और फ़ॉर्म भरने के कार्यों के लिए Playwright के साथ हेडलेस Chromium। इसे 8 GB RAM दें।

लोकल मॉडल

Ollama या vLLM एक ओपन मॉडल चलाते हैं, ताकि प्रॉम्प्ट और दस्तावेज़ आपके किराये के सर्वर पर ही रहें।

MCP सर्वर

ऐसे टूल जिन्हें आपका असिस्टेंट कॉल कर सकता है। विवरण के लिए MCP सर्वर होस्टिंग देखें।

बॉट और शेड्यूल्ड जॉब

Telegram और Discord बॉट, ट्रेडिंग बॉट और cron जॉब जिन्हें पूरे दिन चलना है।

साइज़िंग

एजेंट को असल में कितने सर्वर की ज़रूरत होती है

ज़्यादातर एजेंट खुद बहुत कम काम करते हैं। वे मॉडल को प्रॉम्प्ट भेजते हैं, इंतज़ार करते हैं, फिर कोई टूल कॉल करते हैं। अगर मॉडल किसी प्रोवाइडर के पास चलता है, तो एजेंट सर्वर को बस कुछ गीगाबाइट RAM और एक स्थिर कनेक्शन चाहिए, इसलिए स्टार्टर VPS काफ़ी है।

जब आपको ज़्यादा चाहिए

  • एजेंट के साथ डेटाबेस या वेक्टर स्टोर (Postgres, Qdrant, Chroma) को ऊपर से 2 से 4 GB RAM चाहिए।
  • हेडलेस ब्राउज़र हर खुले पेज पर 500 MB से 1 GB इस्तेमाल करता है। अगर कई एक साथ चलें तो 8 GB की योजना बनाएँ।
  • लोकल मॉडल एक अलग काम है। वेट मेमोरी में समाने चाहिए: 16-बिट पर लगभग 2 बाइट प्रति पैरामीटर, 8-बिट पर 1 और 4-बिट पर 0.5, साथ में लगभग 20% अतिरिक्त। GPU सर्वर इसे तेज़ी से चलाता है; सिर्फ़ CPU पर छोटे मॉडल चलते हैं, पर धीमे। प्राइवेट LLM होस्टिंग पेज पर साइज़िंग टेबल है।

एजेंट को सीमित रखें

एजेंट कोड चला सकता है और टूल कॉल कर सकता है, इसलिए उसे किसी भी अविश्वसनीय प्रोसेस की तरह मानें। उसे अपना Linux यूज़र या कंटेनर, खर्च की सीमा वाली मॉडल API कुंजी, और सिर्फ़ उतनी फ़ाइल व नेटवर्क पहुँच दें जितनी ज़रूरी है। वॉलेट की खर्च करने वाली कुंजी या एडमिन पासवर्ड कभी एजेंट के एनवायरनमेंट में न रखें।

सेटअप गाइड

ऑर्डर से चलते हुए एजेंट तक चार चरणों में

सर्वर ऑर्डर करें

अकाउंट बनाएँ, क्रिप्टो से टॉप अप करें और अपना चुना हुआ साइज़ डिप्लॉय करें। कुछ ही मिनटों में root एक्सेस मिल जाता है।

तैयार करें

Ubuntu अपडेट करें, एक यूज़र बनाएँ, केवल ज़रूरी पोर्ट खोलें और Docker इंस्टॉल करें।

अपना एजेंट स्टैक चलाएँ

Docker Compose से n8n शुरू करें, या अपना Python एजेंट systemd सेवा के रूप में चलाएँ।

HTTPS और, चाहें तो, एक लोकल मॉडल जोड़ें

HTTPS के लिए सामने Caddy लगाएँ और GPU सर्वर पर Ollama इंस्टॉल करें।

चरण 1

सर्वर तैयार करें और Docker इंस्टॉल करें

कमांड Ubuntu 22.04 या 24.04 और SSH से root लॉगिन मानकर लिखी गई हैं।

लॉग इन, अपडेट, यूज़र बनाना, फ़ायरवॉल
ssh root@YOUR_SERVER_IP

apt update && apt -y upgrade
adduser --disabled-password --gecos "" agent

ufw allow OpenSSH
ufw allow 80/tcp
ufw allow 443/tcp
ufw enable
Docker इंस्टॉल करें
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
usermod -aG docker agent
systemctl enable --now docker
चरण 2, विकल्प A

Docker Compose से n8n चलाएँ

यहाँ n8n केवल localhost पर सुनता है। Caddy (चरण 3) उसके सामने HTTPS जोड़ता है। agents.example.com की जगह अपने सर्वर की ओर इशारा करने वाला डोमेन लगाएँ। मौजूदा विकल्पों के लिए n8n होस्टिंग दस्तावेज़ देखें।

/home/agent/n8n/docker-compose.yml
services:
  n8n:
    image: docker.n8n.io/n8nio/n8n
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "127.0.0.1:5678:5678"
    environment:
      - N8N_HOST=agents.example.com
      - N8N_PROTOCOL=https
      - WEBHOOK_URL=https://agents.example.com/
      - GENERIC_TIMEZONE=UTC
    volumes:
      - n8n_data:/home/node/.n8n

volumes:
  n8n_data:
इसे शुरू करें
su - agent
cd ~/n8n
docker compose up -d
docker compose logs -f     # Ctrl+C to stop watching
चरण 2, विकल्प B

अपना Python एजेंट सेवा के रूप में चलाएँ

एक systemd यूनिट बूट पर एजेंट शुरू करती है और क्रैश होने पर उसे दोबारा चलाती है। सीक्रेट एक ऐसी फ़ाइल में रहते हैं जिसे केवल एजेंट यूज़र पढ़ सकता है।

वर्चुअल एनवायरनमेंट सेट करें
su - agent
mkdir -p ~/app && cd ~/app
python3 -m venv venv
./venv/bin/pip install requests      # add your framework: langgraph, crewai, autogen...
nano agent.py                       # your agent code
nano .env                           # API_KEY=...   (then: chmod 600 .env)
exit
/etc/systemd/system/agent.service
[Unit]
Description=My AI agent
After=network-online.target
Wants=network-online.target

[Service]
User=agent
WorkingDirectory=/home/agent/app
EnvironmentFile=/home/agent/app/.env
ExecStart=/home/agent/app/venv/bin/python agent.py
Restart=always
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target
शुरू करें और लॉग पढ़ें
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now agent
journalctl -u agent -f      # Ctrl+C to stop watching
चरण 3

Caddy के साथ HTTPS जोड़ें

आपका डोमेन सर्वर की ओर इशारा करते ही Caddy खुद प्रमाणपत्र लेता और नवीनीकृत करता है। फिर वेबहुक और वेब इंटरफ़ेस HTTPS पर चलते हैं।

Caddy इंस्टॉल करें और n8n को प्रॉक्सी करें
apt -y install caddy
cat > /etc/caddy/Caddyfile <<'EOF'
agents.example.com {
    reverse_proxy 127.0.0.1:5678
}
EOF
systemctl reload caddy
चरण 4, GPU सर्वर

Ollama से लोकल मॉडल चलाएँ

Ollama localhost पर मॉडल चलाता है, और आपका एजेंट होस्टेड API की जगह उसे कॉल करता है। ऐसा मॉडल चुनें जो GPU मेमोरी में समाए (साइज़िंग टेबल देखें)।

मॉडल इंस्टॉल करें और जाँचें
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
ollama pull llama3.1:8b

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama3.1:8b",
  "prompt": "Say hello in five words.",
  "stream": false
}'
इसे निजी रखें
# Ollama listens on 127.0.0.1:11434 by default. Leave it that way.
# If an agent on another server needs it, tunnel over SSH instead of opening the port:
ssh -N -L 11434:127.0.0.1:11434 agent@YOUR_SERVER_IP
जानने योग्य बातें

यह सेटअप कहाँ बढ़िया है और कहाँ सावधानी रखें

तब अच्छा विकल्प जब

  • आप ऐसे एजेंट और वर्कफ़्लो चाहते हैं जो आपके कंप्यूटर के बिना पूरे दिन चलें
  • आप अपना IP, अपने लॉग और सॉफ़्टवेयर पर पूरा नियंत्रण चाहते हैं
  • आप लोकल मॉडल के साथ प्रॉम्प्ट और डेटा अपने किराये के सर्वर पर रखना चाहते हैं
  • आप ID दिए बिना क्रिप्टो से भुगतान करना चाहते हैं

तब सावधान रहें जब

  • आप एजेंट को ऐसी कुंजी देते हैं जो पैसे खर्च कर सकती है या डेटा मिटा सकती है
  • आप बिना लॉगिन के वेब इंटरफ़ेस या Ollama पोर्ट को इंटरनेट पर खोल देते हैं
  • आप मॉडल का अविश्वसनीय कोड कंटेनर की जगह होस्ट पर चलाते हैं
  • आप अपनी मॉडल API कुंजी पर खर्च की सीमा नहीं लगाते
FAQ

AI एजेंट होस्टिंग से जुड़े सवाल

01AI एजेंट होस्टिंग क्या है?

ऐसा सर्वर जो आपके AI एजेंट, ऑटोमेशन और बॉट को चौबीसों घंटे चलाता है। आप root एक्सेस वाला VPS या GPU सर्वर किराये पर लेते हैं, अपना एजेंट सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल करते हैं और उसे चलता छोड़ देते हैं।

02मैं कौन-सा एजेंट सॉफ़्टवेयर चला सकता हूँ?

Linux पर चलने वाली कोई भी चीज़: n8n, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Flowise, Open WebUI, आपका अपना Python या Node कोड और MCP सर्वर। आपके पास पूर्ण root है, इसलिए Docker भी चलता है।

03क्या मुझे GPU चाहिए?

केवल तब जब आप मॉडल खुद चलाएँ। अगर आपके एजेंट होस्टेड मॉडल API को कॉल करते हैं, तो VPS काफ़ी है। Llama, Mistral या Qwen जैसे लोकल ओपन मॉडल के लिए, या जब प्रॉम्प्ट आपके सर्वर से बाहर नहीं जाने चाहिए, तब GPU सर्वर समझदारी है।

04मुझे कितनी RAM चाहिए?

होस्टेड मॉडल को कॉल करने वाले फ़्रेमवर्क के लिए 4 GB, डेटाबेस या हेडलेस ब्राउज़र के साथ 8 GB, और लोकल मॉडल के लिए 32 GB या एक GPU। आप बाद में बड़े प्लान पर जा सकते हैं।

05क्या मैं ब्राउज़र एजेंट चला सकता हूँ?

हाँ। Playwright के साथ हेडलेस Chromium VPS पर चलता है। हर खुले पेज पर लगभग 500 MB से 1 GB RAM मानें, और अगर कई एक साथ चलें तो सर्वर को 8 GB दें।

06क्या एजेंट होस्ट करने के लिए KYC चाहिए?

नहीं। आप जनरेट किए गए लॉगिन से अकाउंट बनाते हैं, क्रिप्टो से टॉप अप करते हैं और डिप्लॉय करते हैं। बिना KYC VPS होस्टिंग देखें। आपके एजेंट जो करते हैं उसकी ज़िम्मेदारी हमारी शर्तों के तहत आपकी ही रहती है।

07भुगतान कैसे होता है?

आपके अकाउंट बैलेंस से, जिसे Bitcoin, Monero, Ethereum, Litecoin, Solana, TRON, BNB, USDC या USDT से टॉप अप किया जाता है। लंबी अवधि पर 50% तक की छूट मिलती है। कीमतें देखें।

Sources

Where these numbers come from

Checked 20 October 2026. Chain sizes and software requirements change, so confirm against the source before you order.

अपने एजेंटों को अपना अलग सर्वर दें

साइज़ चुनें, क्रिप्टो से भुगतान करें, root के रूप में लॉग इन करें। न ID, न कार्ड।