LangGraph hat 2025 die standardmäßige LangChain-Agenten-Framework abgelöst, und die meisten Teams verwenden es mit LangSmith Cloud. Das funktioniert auch gut, bis die Rechnung 200 USD im Monat erreicht und die Fragen zur Datenresidenz aufkommen. Selbsthosting von LangGraph ist unkompliziert, aber die in der Dokumentation empfohlenen VPS-Größen sind konservativ bis irreführend.
Ich betreibe zwei produktive LangGraph-Deployments und habe es auf vier verschiedenen VPS-Konfigurationen auslastungstestet. Hier sind die tatsächlichen Grenzen.
Reale LangGraph-Umfang
Der Runtime von LangGraph ist klein, etwa 200 MB reiner Python-Code für den Zustandsautomaten. Der Großteil stammt aus dem LangChain-Ökosystem, auf das es angewiesen ist. Sobald Sie die gängigen Integrationen (OpenAI, Anthropic, Pinecone, Ihre bevorzugten Tools) importieren, erreicht der Resident Memory 400 bis 600 MB, bevor auch nur ein Graph läuft.
Jede aktive Graphensitzung hält den aktuellen Zustand plus den Checkpoint-Verlauf. Für typische Konversationsgraphen sind das 50 bis 150 MB pro Sitzung. Der Zustand kann überraschend schnell wachsen, wenn Sie Tool-Call-Historie anhäufen, ohne sie zu trimmen. Planen Sie, dass der Zustand die größte Speicherlast bei lang laufenden Graphen ist.
VPS-Vergleich für LangGraph
| Anbieter | Plan | vCPU | RAM | Festplatte | Monatlich | Bestes Einsatzgebiet |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Hetzner Cloud | CCX23 | 4 | 16 GB | 160 GB NVMe | 29,74 EUR | Produktion + Postgres |
| Contabo VPS | VPS M | 6 | 16 GB | 200 GB NVMe | 8,49 EUR | Budget-Produktionsbetrieb |
| DigitalOcean | Premium AMD 8 GB | 4 | 8 GB | 160 GB NVMe | 56 USD | US-Operations, Einfachheit |
| Hetzner CCX13 | CCX13 | 2 | 8 GB | 80 GB NVMe | 14,86 EUR | Kleine Produktionssetup |
Hetzner Cloud CCX23: Die Standardwahl für ernsthafte Deployments
Der CCX23 bietet genügend Platz für LangGraph plus eine ko-lokalisierte Postgres-Instanz für Checkpoints. Postgres für den Graphenstatus ist wichtig, weil die Alternative (SQLite oder In-Memory) bei gleichzeitigen Sessions zusammenbricht. Mit 16 GB RAM lässt sich auch das Hochszenario abdecken, wenn ein Graph in mehrere parallele Pfade verzweigt.
Was dieses Modell sinnvoll macht: Graph-Ausführungen können kurze Speicher-Bursts verursachen, wenn mehrere Zweige parallel laufen. Die dedizierte CPU im CCX23 sorgt dafür, dass diese Spitzen nicht in latenzbedingte Verzögerungen umschlagen.
Vorteile:
- Platz für LangGraph plus Postgres plus Redis auf einem Knoten
- Dedizierte CPU, stabil bei Lastspitzen
- NVMe ist wichtig, weil Postgres-Checkpoint- writes konstant sind
Der Nachteil: 29,74 EUR sind eine mittlere Preisklasse, kein Budget-Deal.
Hier geht’s zu Hetzner: Hetzner Cloud.
Contabo VPS M: Budget-Produktionssystem
Für 8,49 EUR im Monat passt der VPS M mit 6 vCPU und 16 GB RAM bequem für LangGraph plus unterstützende Dienste. Die geteilte CPU ist ausreichend, solange keine intensive gleichzeitige Graphenausführung notwendig ist. Bei hoher Parallelität wird Latenz sichtbar.
Für Batch-Agenten oder sequentielle Graph-Ausführung ist Contabo ideal. Für interaktive Multi-User-Apps wird die Variabilität jedoch spürbar.
Vorteile:
- 16 GB RAM zum unschlagbaren Preis
- 200 GB NVMe bietet Platz für Jahre an Checkpoint-Archiv
- 6 vCPU kontrolliert Lastspitzen vernünftig
Nachteile: Langsame Bereitstellung und gelegentliche Outbound-Rate-Limits, genauso wie bei anderen Agenten-Setups auf Contabo.
Hier testen: Contabo VPS.
DigitalOcean Premium AMD 8 GB: Für US-east Teams
56 USD im Monat mit 8 GB RAM und Managed Postgres, verfügbar als Add-on, sind besonders bequem für Teams mit geringem Ops-Aufwand. Die verwaltete Datenbank reduziert betriebliche Sorgen bei Deployment.
Ehrliche Einschätzung: 8 GB RAM sind hier das Minimum, und LangGraph plus Postgres auf demselben System brauchen mehr für den produktiven Einsatz. Bei Nutzung der Managed-Datenbank reicht das 8-GB-Modell.
Hier holen: DigitalOcean.
Hetzner CCX13: Für kleine Deployments
Wenn Sie LangGraph für eine einzelne Anwendung mit weniger als 10 gleichzeitigen Sessions nutzen und SQLite oder externe Postgres hosten, ist der CCX13 mit 8 GB RAM ausreichend. Rund 2 bis 3 GB Resident Memory bei Dauerbetrieb lassen noch Spielraum.
Dieses Setup eignet sich für Prototypen und kleine Produktionsläufe. Aufrüsten sollten Sie, sobald mehrere Nutzer gleichzeitig Agentensitzungen benötigen.
Meine Empfehlung
Für produktives LangGraph mit co-lokaler Integration: Hetzner CCX23. Für ein Budget-Setup, bei dem gelegentliche Latenzvariationen akzeptabel sind: Contabo VPS M. Sobald die monatliche Nutzung 100 USD überschreitet, ist das Self-Hosting günstiger - LangSmith Cloud kann man dann getrost überspringen.
Der vollständige Self-Hosting-Übersicht findet sich im SelfHostVPS Vergleich. Da sich die LangGraph-API im Jahr 2026 stabilisiert hat, sollten die Empfehlungen hier noch eine Weile ohne größere Änderungen gültig bleiben.
Frequently asked questions
Welche VPS-Spezifikationen benötigt LangGraph für Produktionsagenten?
LangGraph plus der LangChain-Abhängigkeitsbaum benötigen etwa 400 bis 600 MB Resident Memory, bevor überhaupt ein Graph läuft. Jede aktive Graphensitzung fügt je nach Zustandsgröße und Checkpoint-Frequenz 50 bis 150 MB hinzu. Für 10 bis 20 gleichzeitige Agentensitzungen sind 4 vCPU und 8 GB RAM die realistische Mindestkonfiguration. Fügen Sie 4 GB hinzu, wenn Sie die Persistenzschicht mit Postgres auf demselben Server verwenden.
Brauche ich LangSmith für den produktiven Einsatz von LangGraph?
Nein, LangGraph läuft auch ohne LangSmith einwandfrei. Sie verlieren die Tracing-UI und die Funktionen zur Prompt-Verwaltung, aber die Graph-Laufzeit ist vollständig eigenständig. Viele Produktionsbereitstellungen verwenden Open-Source-Alternativen wie Langfuse oder Arize Phoenix für das Tracing, die beide auf dem gleichen VPS wie LangGraph self-hosted sind und somit nur minimal zusätzliche Kosten verursachen.
Wie vergleicht sich LangGraph mit CrewAI hinsichtlich der VPS-Anforderungen?
LangGraph ist im Dauerbetrieb schwerer. Der Dependencies-Baum von LangChain plus der graph state machine benötigen ungefähr doppelt so viel Resident Memory wie ein vergleichbarer CrewAI-Setup. Der Kompromiss ist Flexibilität: LangGraph kann beliebige Graphen handhaben, während CrewAI eher auf rollenspezifische Zusammenarbeit ausgerichtet ist. Wählen Sie LangGraph, wenn Ihr Agent Verzweigungen, Schleifen und bedingte Zustandsübergänge braucht.
Kann LangGraph einen VPS mit anderen Tools teilen?
Ja, bequem. LangGraph arbeitet gut mit Ollama (für lokale Modelle), Postgres (für Checkpoints) und Redis (für Queue-Management) auf demselben Host. Ein Hetzner CCX23 mit 16 GB kann LangGraph plus eine Postgres-Instanz plus ein 7B-Modell via Ollama mit vernünftiger Leistung hosten. Das Co-Hosting reduziert die Netzwerk-Latenz zwischen den Komponenten, was bei komplexen Graphen wichtig ist.