# Backmesh OpenAITools.app のテレメトリ（2026-11-11 検証）によると、Backmesh（backmesh.com）は AI API（世界ランキング #225）に分類される AI プラットフォームで、月間 874 の訪問を生み出し、前月比のトラフィック増減は +792（+965.9%）です。主要な地域市場はナイジェリア（トラフィックシェア 100%）で、無料トライアル、有料の料金モデルで運営されています。月間ボリューム別の主な競合代替ツールには Modal（月間 119.6万訪問）、oMLX（月間 10.73万訪問）、FlexAI（月間 4.43万訪問）が含まれます。 自社のAWS・GCP・Azureアカウント内のスポットVMでGitHub Actionsを実行 ## 主なテレメトリと仕様 | 指標 | 値 | | :--- | :--- | | ツール名 | Backmesh | | ハンドル | backmesh | | Status | active | | Origin | open_source | | Maintenance | active | | 公式ドメイン | backmesh.com | | ウェブサイト URL | https://backmesh.com | | カテゴリ | AI API, Large Language Models (LLMs), オープンソース AI モデル | | 料金モデル | 無料トライアル、有料 | | 月間訪問数 | 874 | | 前月比トラフィック変動 | 792 | | 前月比成長率 | +965.9% | | 主要市場 | ナイジェリア | | 市場シェア | 100% | | ダイレクト訪問 | 394 | | オーガニック検索訪問 | 0 | | ソーシャル訪問 | 0 | | リファラル訪問 | 116 | | メール訪問 | 24 | | レビュースコア | 4.3 | | 保存数 | 0 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | | 請求プラットフォーム | | | 属性 | 機能: ウェブサイト; 料金: 無料トライアル; 料金: 有料 | | タグ | BaaS, Backend as a Service, LLM API, APIセキュリティ, JWT認証, レート制限, アクセス制御, LLM分析, オープンソース | ## 概要 Backmeshが解くのは、具体的かつ高コストな問題です。GitHubホスト型ランナーは便利ですが割高で、一般的なセルフホストランナー構成ではオートスケーリング基盤を自分で運用する必要があります。インストールは1回だけで、BackmeshがGitHub組織をAWS、Google Cloud、AzureのスポットVM容量に接続し、ジョブごとに1台のVMを起動します。ランナーとそのオートスケーラーは自社管理のアカウント内で動作し、コンピュート費用は各クラウドから直接請求されます。 セキュリティは「データを保持しない」ことを軸に設計されています。Backmeshはクラウドキーを保存せず、インストールは自分のCLIセッションから作成したロールで各クラウドに接続します。コード、シークレット、キャッシュ、ログはGitHubと自社ランナーの間だけを流れ、Backmeshには届きません。送信されるのはジョブごとの小さなイベント1件のみで、リポジトリ、ワークフロー、ジョブ、ブランチ名は含まれません。Backmesh側が約30分停止しても、実行中のジョブは完了し、新しいジョブも起動し続けます。 課金は分単位ではなく「開始されたジョブ数」に基づき、全プランに15日間の無料トライアルがあり、月払い・年払いに対応します。サイトではGitHubホスト型ランナーとの比較が公開されており、例えば月15万分はGitHubで約1,800ドル、Backmesh上の4 vCPU Linuxジョブではおおむね210〜260ドルとされています。Linux x86-64、プライベートリポジトリに対応し、ワークフローごとにAWS、GCP、Azureを選べます。 ## 料金とプラン 直近30日間に開始されたジョブ数で決まるサブスクリプション階層。全階層に15日間の無料トライアルがあり、年払いで最大30%割引。階層の価格とジョブ上限は料金ページに記載されています。 ## 主な機能と特長 - **3つのクラウドを1回のインストールで:** 1回のインストールでGitHubのキューに入ったジョブを受け取り、AWS、Google Cloud、Azureの専用スポットVMへ振り分けます。 - **クラウドキーを保存しない:** クラウド接続は自分のCLIセッションで作成したロールを使用し、コード、シークレット、キャッシュ、ログをBackmeshが受け取ることはありません。 - **コストの可視化と制御:** statusコマンド1つでランナーVM、キュー時間、24時間・7日間のジョブ統計、当月のコストを確認できます。 - **ジョブ単位のリソース計測:** 各ジョブのログ末尾にメモリピーク、OOMキル、CPU、ディスク使用量が記録され、適切なサイズ選定に役立ちます。 - **障害に強い設計:** Backmeshが約30分停止しても、実行中のジョブは完了し、新しいジョブは起動し続けます。 ## 主なユースケース - **CIコンピュート費用を削減 (プラットフォーム／DevOpsエンジニア):** GitHub Actionsのワークロードを自社クラウドのスポットVMへ移し、GitHubホスト型ランナー比で最大約10倍のコスト削減を狙えます。 - **オートスケーリング運用なしでCIを高速に (エンジニアリングマネージャー):** 自社アカウント内でオートスケーリングランナーを得て、スケーラーを自作・運用する必要がありません。 - **コードとシークレットを社内に保持 (セキュリティ重視のチーム):** 自社クラウドのロール経由でジョブを実行し、ソースコード、シークレット、ログをGitHubと自社アカウントから出しません。 - **ワークフローごとにクラウドを選択 (マルチクラウド組織):** ラベルでワークフローごとに異なるクラウドを指定し、コストとステータスを一元表示できます。 ## 強み - 同等のワークロードでCIコンピュート費用がGitHubホスト型ランナーより大幅に安い - ランナーとオートスケーラーは自社クラウドアカウント内で動作し、Backmeshはクラウドキーを保存しない - 1回のインストールでAWS、GCP、Azureを横断し、統合ステータスレポートを提供 - ジョブ単位のリソース計測でランナーサイズを正確に決められる ## 制約・デメリット - Linux x86-64かつプライベートリポジトリのみ、macOS、Windows、Arm、GPUランナーは非対応 - 各ジョブが自分のVMの起動を待つため、AWSで約30秒、GCPとAzureで60〜70秒かかる - スポットVMが回収されるとそのジョブは失敗し再実行が必要 - 各ジョブはDockerレイヤーキャッシュが空の状態で始まる ## よくある質問 ### 対応しているクラウドとランナータイプは？ AWS、Google Cloud、Azureに対応し、プライベートリポジトリのLinux x86-64ジョブが対象です。macOS、Windows、Arm、GPUランナーは非対応です。 ### Backmeshはソースコードやシークレットを見ますか？ いいえ。コード、シークレット、キャッシュ、ログはGitHubと自社ランナーの間だけを流れます。送信されるのはリポジトリ、ワークフロー、ジョブ、ブランチ名を含まない小さなイベント1件のみです。 ### 料金はどう計算されますか？ 分単位ではなく直近30日間に開始されたジョブ数で課金され、全階層に15日間の無料トライアルがあります。VM費用は各クラウドから直接請求されます。 ### Backmeshが停止したらどうなりますか？ 最大約30分の停止中も、実行中のジョブは完了し、新しいジョブは起動し続けます。 ### Backmesh の月間トラフィックと成長トレンドはどうですか？ Backmesh は現在、月間 874 の訪問があり、前月比のトラフィック変動は +792（成長率 +965.9%）です。主要な流入市場はナイジェリア（シェア 100%）で、月間 394 のダイレクト訪問と月間 0 のオーガニック検索訪問を含みます。 ### Backmesh は無料ですか？料金モデルは何ですか？ Backmesh は無料トライアル、有料の料金モデルで運営されています。直近30日間に開始されたジョブ数で決まるサブスクリプション階層。全階層に15日間の無料トライアルがあり、年払いで最大30%割引。階層の価格とジョブ上限は料金ページに記載されています。対応する請求・チェックアウトプラットフォームには未掲載が含まれます。 ### 2026年における Backmesh の最適な代替ツールはどれですか？ OpenAITools.app のカテゴリ別トラフィックと機能の適合性に基づくと、Backmesh の代替ツールトップ5は次のとおりです: 1. Modal（月間 119.6万訪問）; 2. oMLX（月間 10.73万訪問）; 3. FlexAI（月間 4.43万訪問）; 4. Lightning AI（月間 27.26万訪問）; 5. OrcaRouter（月間 97.53万訪問）。 ### Backmesh はどのプラットフォームと主要な AI 機能に対応していますか？ Backmesh は AI API, Large Language Models (LLMs), オープンソース AI モデルに分類され、以下のプラットフォームに対応しています: ウェブサイト。中核機能のタグには BaaS, Backend as a Service, LLM API, APIセキュリティ, JWT認証, レート制限が含まれます。 ## 代替ツール | ツール名 | 月間訪問数 | 料金モデル | 比較 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | [Modal](https://openaitools.app/ja/tool/modal-com) | 1,196,021 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-modal-com) | | [oMLX](https://openaitools.app/ja/tool/omlx-ai) | 107,331 | 無料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-omlx-ai) | | [FlexAI](https://openaitools.app/ja/tool/flexai) | 44,314 | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-flexai) | | [Lightning AI](https://openaitools.app/ja/tool/lightning-ai) | 272,562 | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-lightning-ai) | | [OrcaRouter](https://openaitools.app/ja/tool/orcarouter) | 975,300 | フリーミアム | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-orcarouter) | | [RightNow Inference（RunInfra）](https://openaitools.app/ja/tool/runinfra) | 18,110 | 無料トライアル、有料、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-runinfra) | | [General Compute](https://openaitools.app/ja/tool/general-compute) | 13,828 | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-general-compute) | | [RunPod](https://openaitools.app/ja/tool/runpod) | 2,881,043 | 有料 | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-runpod) | | [Agent 37](https://openaitools.app/ja/tool/agent-37) | 180,030 | 無料トライアル、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/agent-37-vs-backmesh) | | [Higress](https://openaitools.app/ja/tool/higress) | 13,318 | 料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-higress) | | [Browser Use](https://openaitools.app/ja/tool/browser-use) | 1,206,376 | フリーミアム、有料、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-browser-use) | | [LLM Gateway](https://openaitools.app/ja/tool/llm-gateway) | 168,426 | フリーミアム、料金は要問い合わせ | [比較](https://openaitools.app/ja/compare/backmesh-vs-llm-gateway) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/tool/backmesh