Backmesh verzeichnet 874 monatliche Besuche mit +965,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig“. RightNow Inference (RunInfra) verzeichnet 18.110 monatliche Besuche mit -22,6 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.
GitHub Actions auf Spot-VMs in deinen eigenen AWS-, GCP- und Azure-Konten ausführen
Schnelle Open-Model-Inferenz mit Warm-Cache-Routing für Agents
| Dimension / Kennzahl | | |
|---|---|---|
| Offizielle Domain | backmesh.com | runinfra.ai |
| Preismodell | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 874 (874) | 18.110 (18.110) |
| MoM-Traffic-Delta | +792 (+965,9 %) | -5280 (-22,6 %) |
|---|
| Primärmarkt und Anteil | 🇳🇬 Nigeria (100 %) | 🇮🇳 Indien (48,4 %) |
|---|
| Direkte Besuche / Monat | 394 | 7781 |
|---|
| Nutzerbewertung | 4,3 | 4,4 |
|---|
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |
|---|
GitHub Actions auf Spot-VMs in deinen eigenen AWS-, GCP- und Azure-Konten ausführen
Eine Backmesh-Installation nimmt deine wartenden GitHub-Jobs entgegen und schickt jeden auf eine eigene Spot-VM in AWS, Google Cloud oder Azure.
Cloud-Verbindungen nutzen Rollen aus deiner eigenen CLI-Sitzung, und Backmesh erhält niemals deinen Code, Secrets, Caches oder Logs.
Ein status-Befehl meldet Runner-VMs, Wartezeiten, 24-Stunden- und 7-Tage-Jobstatistiken und die Kosten des laufenden Monats.
Jedes Job-Log endet mit Speicherspitze, OOM-Kills, CPU- und Disk-Nutzung, damit du Jobs richtig dimensionieren kannst.
Schnelle Open-Model-Inferenz mit Warm-Cache-Routing für Agents
Hält wiederholte Aufrufe einer Agent-Session automatisch auf der Replica mit ihrem Kontext, erreicht berichtete Trefferraten von rund 99% und senkt die effektiven Eingabekosten.
Ein einziger API-Schlüssel funktioniert mit den SDKs von OpenAI und Anthropic, sodass bestehender Agent-Code mit minimalen Änderungen den Anbieter wechseln kann.
Bietet Open-Weight-Modelle mit veröffentlichten Preisen, Tool-Calling, JSON-Modus, Streaming und Bildeingabe sowie Live-Metriken zu Ausgabegeschwindigkeit und Cache.
Cache-Treffer erscheinen in der Nutzung und werden zum Cache-Tarif abgerechnet, mit veröffentlichter Messmethodik und effektiven Eingabepreisen pro Modell.
Kostenlos / Open SourceHocheffiziente Open-Weight- und gehostete Reasoning-KI auf Basis von DeepSeek-V4 und R1 zu extrem niedrigen Token-Kosten.
Kostenlos / Open SourceOffene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln
#2
Kostenlos / Open SourceGoogles Familie leichter Open-Weight-KI-Modelle
Ultraschnelle KI-Inferenz auf der LPU- und LPX-Plattform
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 Clusters, plus a Hub of ready-to-deploy open-source models and templates.
Together AI is the AI Native Cloud — a full-stack platform for running, fine-tuning and training open-source models. It spans serverless inference APIs, dedicated endpoints, GPU clusters, post-training and storage, all backed by in-house systems research.
Kostenlos / Open SourceBrowser-Agenten und getarnte Cloud-Browser für echte Webaufgaben
Serverlose Cloud-Infrastruktur für KI- und Daten-Workloads
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.
Günstige serverlose Inferenz-APIs für über 200 Modelle
Eine API für schnelle, kostenkalkulierbare Inferenz von LLMs und multimodalen Modellen
Die AI-Cloud der Macher von PyTorch Lightning
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