Ejecuta GitHub Actions en máquinas spot dentro de tus propias cuentas de AWS, GCP y Azure
Es la valoración de nuestro equipo editorial sobre 5, no una media de opiniones de usuarios. Los puntos de vista de esta página los redacta una IA a partir de lo que sabemos del producto. No son reseñas de clientes.
Según la telemetría de OpenAITools.app verificada el 2026-11-11, Backmesh (backmesh.com) es una plataforma de IA indexada en AI API (puesto n.º 225 a nivel global) que genera 874 visitas mensuales con una variación de tráfico intermensual de +792 (+965,9 %). Su principal mercado geográfico es Nigeria (100 % de cuota de tráfico), y opera con un modelo de precios Prueba gratuita, De pago. Entre las principales alternativas competidoras por volumen mensual se incluyen Modal (1,2 M visitas/mes), oMLX (107,33 mil visitas/mes), FlexAI (44,31 mil visitas/mes).
Reduce drásticamente los costes de CI usando spot VMs.
La configuración inicial requiere atención en la red.
Perspectivas sintetizadas por IA a partir de la inspección del sitio, precios y comparativas de categoría; no son testimonios individuales de clientes.
Una sola instalación de Backmesh recibe tus trabajos en cola de GitHub y envía cada uno a su propia máquina spot en AWS, Google Cloud o Azure.
Las conexiones usan roles creados desde tu propia sesión de CLI, y Backmesh nunca recibe tu código, secretos, cachés ni logs.
Un comando status informa de las máquinas runner, los tiempos en cola, estadísticas de 24 horas y 7 días y el coste acumulado del mes.
Cada log de trabajo termina con pico de memoria, muertes por OOM, CPU y disco, para dimensionar bien cada trabajo.
Los trabajos en curso terminan y los nuevos siguen arrancando durante una caída de Backmesh de unos 30 minutos.
Backmesh resuelve un problema concreto y caro: los runners alojados por GitHub son cómodos pero costosos, y los montajes tradicionales de runners autoalojados obligan a operar tú mismo la infraestructura de autoescalado. Con una sola instalación, Backmesh conecta tu organización de GitHub con capacidad spot en AWS, Google Cloud y Azure, y lanza una máquina por trabajo. Los runners y su autoescalador se ejecutan en cuentas que tú controlas, así que las nubes te facturan directamente el cómputo.
La seguridad está diseñada para no retener tus datos. Backmesh no almacena claves cloud: la instalación conecta cada nube mediante un rol creado desde tu propia sesión de CLI. El código, los secretos, las cachés y los logs viajan solo entre GitHub y tus runners, nunca a Backmesh, y se envía un único evento pequeño por trabajo, que describe el runner sin nombrar el repositorio, el flujo de trabajo, el trabajo ni la rama. Si Backmesh sufre una caída de unos 30 minutos, los trabajos en curso terminan y los nuevos siguen arrancando.
En lo comercial, Backmesh cobra por trabajos iniciados, no por minutos, con 15 días de prueba gratuita en todos los niveles y facturación mensual o anual. El sitio publica comparativas frente a los runners alojados por GitHub: por ejemplo, 150.000 minutos al mes cuestan unos 1.800 $ en GitHub frente a unos 210–260 $ en Backmesh para trabajos Linux de 4 vCPU. La plataforma admite Linux x86-64, repositorios privados y AWS, GCP o Azure por flujo de trabajo.
Mueve cargas de GitHub Actions a máquinas spot en tus propias cuentas para reducir el coste hasta unas 10 veces frente a los runners alojados por GitHub.
Consigue runners con autoescalado en tus cuentas sin construir ni operar el autoescalador.
Ejecuta los trabajos con tus propios roles cloud para que el código fuente, los secretos y los logs no salgan de GitHub y tus cuentas.
Asigna nubes distintas a flujos distintos con etiquetas y consolida coste y estado en una sola vista.
Comparación de telemetría lado a lado de herramientas de IA competidoras en la misma categoría principal
| Posición | Herramienta de IA | Visitas mensuales | Crecimiento intermensual | Cuota de tráfico directo | Precios | Comparativa directa |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Backmesh | 874 | +965,9 % | 45% directo | Prueba gratuita, De pago | Actual |
| 1 | Modal | 1,2 M | +30,2 % | 71% directo | Freemium, Precio a consultar | vs Modal |
| 2 | oMLX | 107,33 mil | -27,5 % | 38% directo | Gratis | vs oMLX |
| 3 | FlexAI | 44,31 mil | +17,9 % | 37% directo | Freemium, De pago, Precio a consultar | vs FlexAI |
| 4 | Lightning AI | 272,56 mil | -12,3 % | 52% directo | Freemium, De pago, Precio a consultar | vs Lightning AI |
| 5 | OrcaRouter | 975,3 mil | -5,2 % | 26% directo | Freemium | vs OrcaRouter |
| 6 | RightNow Inference (RunInfra) | 18,11 mil | -22,6 % | 43% directo | Prueba gratuita, De pago, Precio a consultar | vs RightNow Inference (RunInfra) |
Infraestructura cloud serverless para cargas de trabajo de IA y datos
Infraestructura cloud serverless para cargas de trabajo de IA y datos
Gratis / Código abiertoServidor de inferencia nativo para macOS que hace instantáneos los LLM locales para agentes de código
Gratis / Código abiertoServidor de inferencia nativo para macOS que hace instantáneos los LLM locales para agentes de código
Gratis / Código abiertoConstruye, ejecuta y escala IA, desde modelos abiertos hasta agentes gobernados
La nube de IA creada por los autores de PyTorch Lightning
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.
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.
Inferencia de modelos abiertos, rápida y con enrutamiento de caché cálida para agentes
Inferencia de modelos abiertos, rápida y con enrutamiento de caché cálida para agentes
General Compute is an inference cloud built around alternative AI silicon rather than standard GPU fleets. The company buys racks of accelerators, racks them in colocation data centres, and handles the cooling, power, and networking itself. On top of that hardware it runs a disaggregated inference stack that splits each request: prompt processing runs on NVIDIA GPUs for prefill, while token generation runs on faster decode chips such as Cerebras, SambaNova, Positron AI, and d-Matrix. Customers get bare metal access or a tokens-per-second SLA.
General Compute is an inference cloud built around alternative AI silicon rather than standard GPU fleets. The company buys racks of accelerators, racks them in colocation data centres, and handles the cooling, power, and networking itself. On top of that hardware it runs a disaggregated inference stack that splits each request: prompt processing runs on NVIDIA GPUs for prefill, while token generation runs on faster decode chips such as Cerebras, SambaNova, Positron AI, and d-Matrix. Customers get bare metal access or a tokens-per-second SLA.
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.
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.
El sandbox en la nube barato donde los agentes de IA realmente viven
El sandbox en la nube barato donde los agentes de IA realmente viven
Gratis / Código abiertoGateway de IA de código abierto para APIs LLM, agentes y servidores MCP
Gratis / Código abiertoAgentes de navegador y navegadores en la nube sigilosos
Gratis / Código abiertoAgentes de navegador y navegadores en la nube sigilosos
Gratis / Código abiertoUna API compatible con OpenAI para enrutar, monitorizar y controlar más de 250 modelos
Gratis / Código abiertoUna API compatible con OpenAI para enrutar, monitorizar y controlar más de 250 modelos
