# VPS para Flowise: onde hospedar e quanto custa de verdade

Flowise é uma plataforma open source para montar agentes e fluxos com LLMs por uma interface visual. Nesta página, você compara VPS para a instalação self-hosted, vê o único request de recursos publicado pelo projeto e entende quando o custo está no servidor ou no modelo de IA.

**Categoria:** Agentes de IA
**Modo:** self-hosted
**Canonical:** https://runzos.com/apps/flowise

## Requisitos por porte

| Porte | vCPU | RAM | Disco | Cenário |
|---|---|---|---|---|
| leve | 1 | 1 GB | 0 GB | request do manifesto oficial de implantação em GCP; o projeto não o apresenta como mínimo de produção e não informa disco |
| medio | 1 | 1 GB | 0 GB | mesmo request oficial: a documentação não publica faixa por fluxos, usuários, documentos ou execuções |
| pesado | 1 | 1 GB | 0 GB | referência oficial disponível, não promessa de escala; para fila, workers e banco separados, meça a carga antes de ampliar |

O Flowise não publica requisito mínimo de hardware, mínimo de disco nem uma tabela que converta fluxos, usuários ou documentos em CPU e RAM. A única referência numérica oficial encontrada é o request do manifesto de GCP: 1 CPU e 1 GiB de memória. Por isso, ela aparece nos três portes como referência, e não como garantia de capacidade. O que muda a VPS é a quantidade de execuções simultâneas, uploads, vetores, banco e serviços separados. Flowise não precisa de GPU quando apenas orquestra modelos por API: a inferência ocorre no provedor. GPU só entra se sua arquitetura também rodar um modelo local, por exemplo via Ollama; esse servidor é outra carga e deve ser dimensionado à parte.

## Recursos

- **Fluxos visuais de IA** — Monta aplicações generativas pela interface visual, conectando componentes em vez de começar cada fluxo no código.
- **Agentes com ferramentas** — Permite criar sistemas baseados em agentes que interagem com ferramentas e fontes de dados externas.
- **Modelos por API ou locais** — Integra modelos hospedados e também nós para Ollama, quando a arquitetura inclui um endpoint local.
- **Prediction API** — Expõe os fluxos e assistentes por endpoint para que um site ou aplicação envie mensagens e receba respostas.
- **Banco configurável** — Usa SQLite por padrão e pode ser configurado para MySQL ou PostgreSQL conforme a implantação cresce.
- **Fila com workers** — Pode operar em modo de fila com Redis, worker e controle de concorrência para separar o processamento.

Flowise resolve a camada de orquestração: você desenha como o agente recebe contexto, escolhe ferramentas e conversa com o modelo, depois integra o resultado no seu produto pela Prediction API. Uma VPS faz sentido quando você quer domínio próprio, controle das credenciais, persistência dos dados e liberdade para atualizar no seu ritmo. Ela não transforma a VPS em um provedor de IA. Se o fluxo chama um modelo por API, o servidor hospeda Flowise; a inferência e a cobrança continuam no provedor escolhido.
O erro comum é comprar uma VPS como se 1 GiB fosse um selo de capacidade. Esse número aparece no manifesto oficial de GCP como request, mas o projeto não divulga mínimo nem capacidade por fluxo, usuário ou documento. Comece pela referência, registre consumo real de memória, disco e resposta antes de subir o plano. Para crescer, o próprio Flowise documenta fila com Redis e workers, além de recomendar PostgreSQL em escala. Também não compre GPU por reflexo: ela pertence ao desenho de um modelo local, não à orquestração do Flowise em si.

## Como instalar

1. Escolha uma VPS Linux e trate 1 CPU e 1 GiB como a referência oficial disponível, não como garantia de produção; reserve disco conforme uploads e banco.
2. Na Hostinger, use o template Docker do Flowise; em outro provedor, instale Docker conforme o método de implantação escolhido.
3. Suba a imagem oficial do Flowise e configure volumes persistentes para banco, chaves, logs e armazenamento de blobs.
4. Acesse a interface, crie o fluxo e conecte o provedor de modelo por API ou o endpoint do modelo local que sua arquitetura usa.
5. Antes de atender usuários, ative HTTPS, restrinja o acesso, teste backup e acompanhe RAM, disco e concorrência das execuções.

## Perguntas frequentes

### Flowise precisa de GPU?

Não quando ele apenas chama um modelo hospedado por API: a inferência ocorre fora da sua VPS. GPU só é necessária se você também hospedar um modelo local, por exemplo com Ollama. Nesse caso, o modelo local é uma carga separada e define o hardware.

### Qual é o requisito oficial do Flowise?

O projeto não publica mínimo de hardware, mínimo de disco ou capacidade por fluxos e usuários. A referência numérica oficial disponível é o manifesto de GCP, que declara request de 1 CPU e 1 GiB de memória. Use-o como ponto de observação, não como promessa de produção.

### Flowise usa qual banco de dados?

SQLite é o padrão. A documentação também permite MySQL e PostgreSQL; para execução em escala, o guia de produção recomenda PostgreSQL.

### Quando não vale hospedar Flowise em VPS?

Não vale se você não quer administrar atualizações, acesso, HTTPS, backups e monitoramento. Também não use uma VPS esperando eliminar o custo de um LLM por API: ela hospeda o Flowise, mas as chamadas ao modelo continuam cobradas pelo provedor.

## Fontes

- Flowise Docs: manifesto oficial de implantação em GCP com request de 1 CPU e 1 GiB de memória — https://docs.flowiseai.com/configuration/deployment/gcp (conferido em 26/07/2026)
- Flowise Docs: execução em produção, SQLite padrão e recomendação de PostgreSQL em escala — https://docs.flowiseai.com/configuration/running-in-production (conferido em 26/07/2026)
- Flowise Docs: configuração de fila com Redis, worker e concorrência — https://docs.flowiseai.com/configuration/running-flowise-using-queue (conferido em 26/07/2026)
- Flowise Docs: integração oficial com Ollama para modelos locais — https://docs.flowiseai.com/integrations/langchain/llms/ollama (conferido em 26/07/2026)
- Hostinger: template Docker oficial do Flowise para VPS — https://www.hostinger.com/br/applications/flowise (conferido em 26/07/2026)