# Agent 37 vs Backmesh Agent 37 verzeichnet 180.030 monatliche Besuche mit +24,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage“. Backmesh verzeichnet 874 monatliche Besuche mit +965,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig“. | Kennzahl | [Agent 37](https://openaitools.app/de/tool/agent-37) | [Backmesh](https://openaitools.app/de/tool/backmesh) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.agent37.com | https://backmesh.com | | Kategorien | KI-Coaching, AI Agent, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs) | AI API, Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle | | Preismodell | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | | Monatliche Besuche | 180.030 | 874 | | MoM-Wachstumsrate | +24,2 % | +965,9 % | | Primärmarkt | Paraguay | Nigeria | | Direkte Besuche | 72.672 | 394 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,3 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Agent 37 Agent 37 ist ein Cloud-Infrastrukturprodukt für alle, die einen echten Ort brauchen, an dem KI-Agenten laufen. Statt eines Chat-Fensters bekommt jeder Kunde einen Sandbox: einen isolierten Linux-Container mit CPU, Arbeitsspeicher, persistentem Speicher, optionaler öffentlicher HTTPS-URL und Internetzugang nach außen. Das Hauptargument ist der Preis: Der Anbieter behauptet rund 94 % niedrigere Kosten als die meisten vergleichbaren Anbieter und veröffentlicht eine Vergleichstabelle mit AWS, Daytona, E2B, Modal und Vercel. Die Abrechnung erfolgt per Guthaben und minutenweise; vCPU, Speicher und Disk haben eigene Einheitspreise, eine Abogebühr gibt es nicht. Über die reine Rechenleistung hinaus bietet Agent 37 eine Ebene speziell für Agenten. Man startet mit einem fertigen Harness wie Claude Code, Codex, OpenClaw, OpenCode oder Hermes oder bringt ein eigenes Docker-Image mit. Dateien bleiben über Schlaf-, Stopp- und Neustartzyklen erhalten, und Cron-Zeitpläne lassen Agenten unbeaufsichtigt arbeiten. Modelle kommen entweder über das Plattform-Gateway (Claude, OpenAI, Gemini, Grok) oder über eigene API-Schlüssel; Integrationen decken Dienste wie Gmail, Slack, Notion und GitHub über einen Composio-basierten Konnektor-Katalog ab, dazu kommen nutzungsbasierte Werkzeuge wie Web-Scraping oder Firmen- und Personendaten. Sicherheit ist ein zentraler Teil des Angebots: Sandboxes werden mit gVisor isoliert, Hosts haben keinen öffentlichen Namen, eingehender Traffic läuft über Cloudflare mit API-Schlüssel-Authentifizierung, ausgehender Traffic ist auf das öffentliche Internet beschränkt. Das Unternehmen erklärt, keine Prompts, Dateien oder Terminalsitzungen zu erfassen, verfügt über SOC 2 Type I und arbeitet an Type II. Hinzu kommen Start-up-Credits und eine kostenlose Option für einen persönlichen Agenten. **Preise und Tarife:** Vorausbezahltes Nutzungsmodell mit minutenweiser Abrechnung, ohne Abo oder Mindestumsatz. Neue Konten erhalten ein Startguthaben von 5 US-Dollar, sobald eine Zahlungsmethode hinterlegt ist; für Start-ups werden bis zu 10.000 US-Dollar Credits beworben. Aktuelle Einheitspreise stehen auf der Preisseite. - **Minutenweise Abrechnung:** vCPU, Speicher und Disk werden getrennt gemessen; beim Schlafen oder Löschen endet die Rechengebühr, es bleibt nur der Disk-Anteil. - **Fertige Agent-Harnesses:** Claude Code, Codex, OpenClaw, OpenCode, Hermes, Grok oder ein eigenes Docker-Image starten – jeweils in einem mandantengetrennten Sandbox. - **Persistenter Workspace und Zeitpläne:** Dateien überstehen Schlafphasen, Neustarts und wochenlange Inaktivität; Agenten können per Cron-Zeitplan unbeaufsichtigt laufen. - **Netzwerk und eigene Domains:** Einzelne Ports öffentlich machen, eigene Domain anbinden oder alles hinter einer authentifizierten URL mit API-Schlüssel belassen. - **Integrationen und nutzungsbasierte Tools:** Über 1.000 Apps wie Gmail, Slack, Notion und GitHub anbinden und Einzelleistungen wie Scraping oder Anreicherung aus demselben Guthaben bezahlen. **Stärken:** Sehr niedriger Minutenpreis mit öffentlichem Vergleich gegen große Sandbox-Anbieter; Persistenter Speicher und Zeitpläne machen die Plattform für echte Agentenlasten tauglich, nicht nur für Einmalaufgaben; Starke Isolation (gVisor, gefilterter Ausgang, keine öffentlichen Hostnamen) plus SOC 2 Type I; Flexible Bezugsquellen für Modelle und Tools: Gateway, eigene Schlüssel oder Nutzungskauf **Einschränkungen:** Das Guthabenmodell verlangt Vorauszahlung und laufende Kontrolle der Kosten über viele Sandboxes hinweg; Preise und Details für White-Label- und Enterprise-Varianten sind erst nach Kontakt mit dem Team bekannt; Leistungs- und Benchmarkzahlen stammen überwiegend aus eigener Quelle, unabhängige Prüfung ist begrenzt [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/agent-37.md) ## Backmesh Backmesh löst ein konkretes und teures Problem: GitHub-gehostete Runner sind bequem, aber kostspielig, und typische selbst gehostete Runner-Setups erfordern, dass du die Autoscaling-Infrastruktur selbst betreibst. Mit einer einzigen Installation verbindet Backmesh deine GitHub-Organisation mit Spot-VM-Kapazität in AWS, Google Cloud und Azure und startet pro Job eine VM. Runner und ihr Autoscaler laufen in Konten, die du kontrollierst, sodass die Clouds dir die Compute-Kosten direkt in Rechnung stellen. Die Sicherheit ist darauf ausgelegt, deine Daten nicht zu halten. Backmesh speichert keine Cloud-Schlüssel: Die Installation verbindet jede Cloud über eine Rolle, die aus deiner eigenen CLI-Sitzung erstellt wird. Code, Secrets, Caches und Logs laufen nur zwischen GitHub und deinen Runnern, niemals zu Backmesh, und es wird nur ein kleines Ereignis pro Job gesendet, das den Runner beschreibt, ohne Repository, Workflow, Job oder Branch zu nennen. Bei einem Ausfall von Backmesh von etwa 30 Minuten laufen laufende Jobs zu Ende und neue starten weiterhin. Kommerziell rechnet Backmesh nach gestarteten Jobs ab, nicht nach Minuten, mit 15 Tagen kostenloser Testphase in jeder Stufe und monatlicher oder jährlicher Abrechnung. Die Website veröffentlicht Vergleiche mit GitHub-gehosteten Runnern – etwa 150.000 Minuten pro Monat für rund 1.800 $ bei GitHub gegenüber etwa 210–260 $ bei Backmesh für Linux-Jobs mit 4 vCPU. Die Plattform unterstützt Linux x86-64, private Repositories und AWS, GCP oder Azure pro Workflow. **Preise und Tarife:** Abo-Stufen nach gestarteten Jobs in einem rollierenden 30-Tage-Fenster, mit 15 Tagen kostenloser Testphase in jeder Stufe und bis zu 30% Rabatt bei jährlicher Zahlung; Preise und Job-Limits stehen auf der Preisseite. - **Eine Installation für drei Clouds:** Eine Backmesh-Installation nimmt deine wartenden GitHub-Jobs entgegen und schickt jeden auf eine eigene Spot-VM in AWS, Google Cloud oder Azure. - **Keine gespeicherten Cloud-Schlüssel:** Cloud-Verbindungen nutzen Rollen aus deiner eigenen CLI-Sitzung, und Backmesh erhält niemals deinen Code, Secrets, Caches oder Logs. - **Kostentransparenz und Kontrolle:** Ein status-Befehl meldet Runner-VMs, Wartezeiten, 24-Stunden- und 7-Tage-Jobstatistiken und die Kosten des laufenden Monats. - **Telemetrie pro Job:** Jedes Job-Log endet mit Speicherspitze, OOM-Kills, CPU- und Disk-Nutzung, damit du Jobs richtig dimensionieren kannst. - **Ausfallsicher konzipiert:** Laufende Jobs werden fertig und neue starten weiter, auch bei einem Backmesh-Ausfall von etwa 30 Minuten. **Stärken:** Deutlich geringere CI-Compute-Kosten als GitHub-gehostete Runner bei vergleichbarer Last; Runner und Autoscaler laufen in deinen eigenen Cloud-Konten, Backmesh speichert keine Cloud-Schlüssel; Funktioniert mit einer Installation über AWS, GCP und Azure hinweg mit einheitlichem Statusreport; Telemetrie pro Job hilft, Runner exakt zu dimensionieren **Einschränkungen:** Nur Linux x86-64 und private Repositories – keine macOS-, Windows-, Arm- oder GPU-Runner; Jeder Job wartet auf den Start seiner VM: etwa 30 s in AWS und 60–70 s in GCP und Azure; Wird eine Spot-VM zurückgefordert, schlägt der Job fehl und muss neu laufen; Jeder Job startet mit leerem Docker-Layer-Cache [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/backmesh.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Agent 37 und Backmesh beim monatlichen Traffic? Agent 37 hat 180.030 monatliche Besuche, während Backmesh 874 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Agent 37 verzeichnet eine Wachstumsrate von +24,2 % gegenüber dem Vormonat; Backmesh verzeichnet +965,9 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Agent 37: Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage. Vorausbezahltes Nutzungsmodell mit minutenweiser Abrechnung, ohne Abo oder Mindestumsatz. Neue Konten erhalten ein Startguthaben von 5 US-Dollar, sobald eine Zahlungsmethode hinterlegt ist; für Start-ups werden bis zu 10.000 US-Dollar Credits beworben. Aktuelle Einheitspreise stehen auf der Preisseite. Backmesh: Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig. Abo-Stufen nach gestarteten Jobs in einem rollierenden 30-Tage-Fenster, mit 15 Tagen kostenloser Testphase in jeder Stufe und bis zu 30% Rabatt bei jährlicher Zahlung; Preise und Job-Limits stehen auf der Preisseite. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | Kostenpflichtig | RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runpod.md) | | 2 | [Browser Use](https://openaitools.app/de/tool/browser-use) | 1.206.376 | +41,1 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Browser-Agenten und getarnte Cloud-Browser für echte Webaufgaben | [.md](https://openaitools.app/de/tool/browser-use.md) | | 3 | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md) | | 4 | [OrcaRouter](https://openaitools.app/de/tool/orcarouter) | 975.300 | -5,2 % | Freemium | OrcaRouter is an OpenAI-compatible AI gateway that grades every prompt and routes it to the best-value model, then layers on failover, guardrails, an agent firewall, and compliance tooling for production AI. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/orcarouter.md) | | 5 | [Browserbase](https://openaitools.app/de/tool/browserbase) | 283.597 | -8 % | Freemium | Cloud-Browser und Web-APIs für KI-Agenten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/browserbase.md) | | 6 | [Lightning AI](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai) | 272.562 | -12,3 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Die AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning | [.md](https://openaitools.app/de/tool/lightning-ai.md) | | 7 | [LLM Gateway](https://openaitools.app/de/tool/llm-gateway) | 168.426 | -14,5 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Eine OpenAI-kompatible API zum Routen, Überwachen und Steuern von über 250 Modellen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/llm-gateway.md) | | 8 | [Coder](https://openaitools.app/de/tool/coder) | 149.417 | -12,8 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage, Kostenlos | Self-hosted infrastructure platform for provisioning secure cloud development workspaces and governing AI coding agents. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/coder.md) | | 9 | [oMLX](https://openaitools.app/de/tool/omlx-ai) | 107.331 | -27,5 % | Kostenlos | Nativer macOS-Inferenzserver, der lokale LLMs für Coding-Agenten sofort verfügbar macht | [.md](https://openaitools.app/de/tool/omlx-ai.md) | | 10 | [Thunder Compute](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute) | 102.147 | -29 % | Paid (per-minute instances, per-second sandboxes) | Günstige Cloud-GPUs mit Minuten-Instanzen und Sekunden-Sandboxes für KI-Workloads. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/thunder-compute.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/agent-37-vs-backmesh More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)