원문 캡처 · vercel.com
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Vercel이 Python 애플리케이션 지원을 정식 제공한다. FastAPI·Flask·Django·FastHTML 등을 자동으로 감지해 빌드와 배포를 구성하며, Python 백엔드와 프런트엔드를 한 프로젝트에서 함께 개발하고 배포할 수 있다.

배포와 개발 방식

Vercel은 프로젝트의 의존성 파일을 읽고 uv로 관리하는 파일도 지원한다. 프레임워크에 맞춰 빌드와 요청 라우팅을 설정하며, 정적 파일을 CDN으로 제공하는 기능도 프레임워크별로 지원한다. 기반 기술인 실행 환경은 Linux에서 표준 Python 인터프리터인 CPython을 사용한다.

프런트엔드가 있는 프로젝트는 Vercel Services로 두 부분을 한 프로젝트에 묶을 수 있다. vercel dev를 실행하면 백엔드와 프런트엔드가 함께 시작되고, 미리보기 배포에서 두 부분을 같이 테스트할 수 있다. 큐나 데이터베이스에서 작업을 가져오는 장시간 실행 워커에는 컨테이너를 계속 실행하는 Vercel Daemons를 제공한다.

Python SDK와 활용 예시

Vercel은 스토리지, 메시징, 워크플로, 코드 실행, AI 모델, 외부 API 자격 증명 등에 사용할 Python SDK를 제공한다.

  • AI SDK for Python: 모델 응답 생성과 스트리밍, 도구 호출, 에이전트 구축
  • Sandbox SDK: 코드를 실행할 격리 환경 생성 및 제어
  • Workflow SDK: 재시도와 저장된 실행 상태를 지원하는 내구성 있는 워크플로 정의
  • Queues SDK: 백그라운드 작업과 알림을 위한 메시지 송수신
  • Blob SDK: 객체 스토리지에 파일 업로드 및 조회
  • Connect SDK: 외부 API 호출에 필요한 자격 증명 획득

Vercel은 기능을 설명하기 위해 Vite 프런트엔드와 FastAPI 백엔드, PostgreSQL을 결합한 협업형 Python 노트북 앱도 만들었다고 밝혔다. 사용자는 노트북을 작성하고 실행하거나 공개·복제할 수 있으며, AI 보조 기능으로 Python 코드를 다룰 수 있다.

이 예시에서 FastAPI는 사용자가 노트북을 열 때 Vercel Sandbox의 Jupyter를 생성하거나 재사용한다. 브라우저는 Jupyter에 직접 연결되고, 마운트된 Drives에서 의존성과 작업 파일을 가져온다. 노트북 원본과 대화 기록은 PostgreSQL에 저장하며, 공개 결과물은 HTML로 렌더링해 Blob에 올린다. 변경 알림은 Queues와 WebSockets로 전달하고, AI 에이전트는 AI SDK for Python과 Vercel Workflows를 이용한다. 전체 애플리케이션과 배포 설정은 GitHub 저장소에서 확인할 수 있다.

새 프로젝트나 기존 코드의 배포 방법은 프레임워크 안내서에서 확인할 수 있다. FastAPI 백엔드와 Next.js 프런트엔드를 함께 만드는 과정을 따라가려면 Python on Vercel 강좌를 이용하면 된다.

Vercel은 Python SDK와 실행 환경 성능, 개발 워크플로를 계속 개선할 계획이라고 밝혔다. 또 Gel Data 팀이 Vercel에 합류해 Python 지원과 오픈소스 작업을 맡았으며, Python Software Foundation 후원과 Serhiy Storchaka의 CPython 유지보수 1년치 지원을 발표했다고 전했다. 회사는 Serhiy가 2026년 현재 CPython 메인 브랜치에 600건이 넘는 커밋을 작성했다고 밝혔다. Vercel은 PyCon US와 EuroPython도 후원했으며, 수락될 경우 FastAPI 같은 프레임워크의 API를 간결하게 하고 타입 검사를 정밀하게 할 수 있는 타입 조작 기능을 추가하는 PEP 827을 공개했다.