# Apify vs Backmesh Apify 每月有 4,147,762 次造訪，月增率 +3.9%，定價模式為免費增值、需聯絡報價。Backmesh 每月有 874 次造訪，成長率 +965.9%，定價模式為免費試用、付費。 | 指標 | [Apify](https://openaitools.app/tw/tool/apify) | [Backmesh](https://openaitools.app/tw/tool/backmesh) | | :--- | :--- | :--- | | 網站網址 | https://www.apify.com | https://backmesh.com | | 分類 | AI 網頁擷取, AI Agent, AI API, AI 開發者工具 | AI API, Large Language Models (LLMs), 開源 AI 模型 | | 定價模式 | 免費增值、需聯絡報價 | 免費試用、付費 | | 每月造訪次數 | 4,147,762 | 874 | | 月成長率 | +3.9% | +965.9% | | 主要市場 | 美國 | 奈及利亞 | | 直接造訪 | 1,816,433 | 394 | | 評論分數 | 4.6 | 4.3 | | 收藏數 | 6 | 0 | | 支援平台 | 網站 | 網站 | ## Apify Apify 起初是通用網頁自動化雲服務，如今已成為規模最大的即用型資料擷取工具市集之一。平台提供 Actor 商店——由 Apify 官方與第三方開發者打造的小型容器化程式——可完成擷取 Google 地圖商家、TikTok 影片、Instagram 貼文、Amazon 價格，或把文件網站爬成適合 RAG 流程的乾淨 Markdown 等任務。每個 Actor 都跑在 Apify 雲端，可透過 API 觸發、依排程重複執行，並串接下游儲存或應用。\n\n在正式環境跑爬蟲本質上主要是基礎架構問題，Apify 把這些繁瑣環節一次打包：輪換住宅與資料中心代理、瀏覽器指紋與反封鎖、失敗重試、資料集與鍵值儲存，以及執行監控。偏好自己寫程式的開發者可用 Python 或 JavaScript 的 Apify SDK 建立 Actor，也能使用 Apify 的開源爬蟲與瀏覽器自動化函式庫 Crawlee，它相容 Playwright、Puppeteer、Selenium 與 BeautifulSoup。\n\n近年平台明顯轉向 AI：Apify MCP 伺服器與 CLI 讓 AI 助手與代理能把 Actor 當成工具來探索與呼叫，Website Content Crawler 這個 Actor 更專為餵資料給 LLM 應用與向量資料庫而設計。計費採免費增值模式，包含每月平台額度、部分 Actor 的按量計費，以及企業客製方案。 **價格與方案:** 免費增值：免費方案含每月使用額度；付費訂閱提高額度與併發數；市集中許多 Actor 按實際用量計費；企業版需聯繫銷售洽談。開發者發布 Actor 亦可獲得收益分潤。 - **Actor 市集:** 超過十萬個現成擷取器與自動化工具，涵蓋社群媒體、地圖商家、電商、房地產與通用網頁爬取。 - **MCP 伺服器與 CLI:** 把 Apify Actor 直接接進 AI 助手與代理，讓它們能搜尋商店、執行爬蟲，並以工具呼叫取得結構化結果。 - **反封鎖與代理基礎架構:** 平台內建代管代理輪換與反封鎖能力，目標網站加強防護時擷取仍能穩定運作。 - **Crawlee 與 Apify SDK:** 開源爬蟲函式庫加上 Python、JavaScript SDK，可用 Playwright、Puppeteer、Selenium 或 Cheerio 打造自訂 Actor。 - **排程、儲存與整合:** 支援定時執行、資料集匯出 CSV/JSON/Excel、Webhook，以及與 LangChain、LlamaIndex、Zapier 等數千款應用的整合。 **優勢:** 龐大的現成爬蟲庫讓許多任務不需寫程式; 代理、重試與封鎖等基礎架構問題由平台處理; 透過 MCP、CLI 與 API 與代理協作，並整合 LangChain、LlamaIndex; 提供可試用的免費額度及開發者分潤計畫 **限制:** 按用量計費，大量擷取的成本會快速攀升; 社群維護的 Actor 與官方 Actor 品質有落差; 目標網站經常改版，部分 Actor 可能失效或需更新 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/apify.md) ## Backmesh Backmesh 解決的是一個具體又昂貴的問題：GitHub 代管 runner 方便但價格高，而常見的自架 runner 方案需要你自己維運自動擴縮基礎架構。只要一次安裝，Backmesh 就能把你 GitHub 組織連接到 AWS、Google Cloud 與 Azure 的競價 VM 容量，並為每個工作啟動一台獨立 VM。runner 及其自動擴縮器都執行在你掌控的帳戶內，雲端帳單也由你直接支付。 安全設計以「不持有你的資料」為核心。Backmesh 不儲存雲端金鑰：安裝過程使用你本機雲端 CLI 工作階段建立的角色連接各家雲。程式碼、密鑰、快取與日誌只在 GitHub 與你的 runner 之間流動，永不經過 Backmesh；每個工作僅傳送一筆小事件，描述 runner 而不含儲存庫、工作流程、工作或分支名稱。即使 Backmesh 自身中斷約半小時，執行中的工作仍會完成，新工作也能持續啟動。 商業模式上，Backmesh 按「啟動的工作數」而非分鐘數計費，每個方案都有 15 天免費試用，支援月付或年付。官網公布與 GitHub 代管 runner 的比較：例如每月 15 萬分鐘在 GitHub 上約需 1,800 美元，而在 Backmesh 上執行 4 vCPU Linux 工作約只需 210–260 美元。平台支援 Linux x86-64、私有儲存庫，並可按工作流程選擇 AWS、GCP 或 Azure。 **價格與方案:** 依滾動 30 天內的啟動工作數劃分訂閱方案，每個方案都有 15 天免費試用，年付最高可省 30%；方案價格與工作上��見官網定價頁。 - **一次安裝涵蓋三大雲:** 一次 Backmesh 安裝即可接收 GitHub 排隊工作，並把每個工作分派到 AWS、Google Cloud 或 Azure 中的獨立競價 VM。 - **不儲存雲端金鑰:** 雲端連線使用你本機 CLI 工作階段建立的角色，Backmesh 不會取得你的程式碼、密鑰、快取或日誌。 - **成本可見且可控:** 一條 status 指令即可查看 runner VM、排隊時間、24 小時與 7 天工作統計，以及本月累計成本。 - **逐工作資源遙測:** 每筆工作日誌結尾都會列出記憶體峰值、OOM 終止、CPU 與磁碟用量，方便精準調整工作規格。 - **為容錯而設計:** 即使 Backmesh 中斷約 30 分鐘，執行中的工作會完成，新工作仍持續啟動。 **優勢:** 同等負載下 CI 運算成本遠低於 GitHub 代管 runner; runner 與自動擴縮器執行在自有雲端帳戶中，Backmesh 不儲存雲端金鑰; 一次安裝即可跨 AWS、GCP 與 Azure 使用，並提供統一狀態報表; 逐工作資源遙測有助於精準設定 runner 規格 **限制:** 僅支援 Linux x86-64 與私有儲存庫，不支援 macOS、Windows、Arm 或 GPU runner; 每個工作都要等待自己的 VM 開機，AWS 約 30 秒，GCP 與 Azure 約 60–70 秒; 競價 VM 被回收會導致該工作失敗，需要重跑; 每個工作開始時 Docker 層快取為空 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/tw/tool/backmesh.md) ## 常見問題 ### Apify 與 Backmesh 的每月流量相比如何？ Apify 每月有 4,147,762 次造訪，而 Backmesh 有 874。流量估算反映受眾規模，並非產品品質。 ### 兩者的成長率相比如何？ Apify 的月增率為 +3.9%；Backmesh 為 +965.9%。 ### 價格相比如何？ Apify：免費增值、需聯絡報價。免費增值：免費方案含每月使用額度；付費訂閱提高額度與併發數；市集中許多 Actor 按實際用量計費；企業版需聯繫銷售洽談。開發者發布 Actor 亦可獲得收益分潤。 Backmesh：免費試用、付費。依滾動 30 天內的啟動工作數劃分訂閱方案，每個方案都有 15 天免費試用，年付最高可省 30%；方案價格與工作上��見官網定價頁。 ## 替代方案 | # | 工具名稱 | 每月造訪次數 | 月成長率 | 定價模式 | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [n8n](https://openaitools.app/tw/tool/n8n) | 4,522,449 | -7.4% | 免費增值 | 為 AI 代理與技術團隊打造的開源工作流自動化平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/n8n.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/tw/tool/runpod) | 2,881,043 | +5.9% | 付費 | 面向 AI 開發者的 GPU Pod、Serverless 推論與叢集雲平台 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/runpod.md) | | 3 | [Firecrawl](https://openaitools.app/tw/tool/firecrawl-dev) | 1,828,239 | -1.9% | 免費增值、需聯絡報價 | 透過 API 提供直接對應 LLM 的 Markdown 轉換，但缺乏 Apify 豐富的現成爬蟲市集。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/firecrawl-dev.md) | | 4 | [Clay](https://openaitools.app/tw/tool/clay-2-0) | 1,267,465 | -2.7% | 免費增值、免費試用、需聯絡報價 | 打造把數據轉化為營收的 GTM 系統 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/clay-2-0.md) | | 5 | [Browser Use](https://openaitools.app/tw/tool/browser-use) | 1,206,376 | +41.1% | 免費增值、付費、需聯絡報價 | 面對真實網頁任務的瀏覽器代理與隱身雲瀏覽器 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/browser-use.md) | | 6 | [Modal](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com) | 1,196,021 | +30.2% | 免費增值、需聯絡報價 | 為 AI 與資料工作負載打造的无伺服器雲端基礎設施 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/modal-com.md) | | 7 | [OrcaRouter](https://openaitools.app/tw/tool/orcarouter) | 975,300 | -5.2% | 免費增值 | 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/tw/tool/orcarouter.md) | | 8 | [Bright Data](https://openaitools.app/tw/tool/bright-data) | 802,752 | -5.9% | 免費試用、付費 | 提供企業級代理伺服器網路與原始網頁資料基礎設施，但缺乏 Apify 的隨插即用爬蟲市集。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/bright-data.md) | | 9 | [Gumloop](https://openaitools.app/tw/tool/gumloop) | 379,557 | -21.1% | 免費增值、付費、需聯絡報價 | Automates complex business workflows with AI agents, but is less specialized for raw large-scale web scraping actors. | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/gumloop.md) | | 10 | [PhantomBuster](https://openaitools.app/tw/tool/phantombuster) | 279,012 | -10.1% | 免費增值、免費試用、付費 | 高度專注於現成的社群媒體自動化與潛在客戶開發工作流程，而非一般的網頁擷取。 | [.md](https://openaitools.app/tw/tool/phantombuster.md) | --- 來源：https://openaitools.app/tw/compare/apify-vs-backmesh More Markdown: [分類](https://openaitools.app/tw/categories.md) · [流量排名](https://openaitools.app/tw/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/tw/llms.txt)