119.6万/月+30.2%
面向 AI 与数据负载的无服务器云基础设施
免费增值，定价请咨询
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月访问量
874
统计月份待核实
月度环比增长
+792
增长速度: +965.9%
直接流量占比
45%
直接流量占比不等于用户留存率。
主要市场
🇳🇬尼日利亚
份额: 100%
https://backmesh.com
打开实时网站 
这是编辑给出的评估，满分 5 分，不是用户打分的平均值。 本页的各方观点由 AI 根据产品信息归纳，不是真实用户的评价。
根据 OpenAITools.app 于 2026-11-11 核对的流量数据，Backmesh（backmesh.com）是一个收录在 AI API 下的 AI 平台（全球排名第 225 名），月访问量为 874，月度环比流量变化为 +792（+965.9%）。其主要地理市场为尼日利亚（100% 流量份额），采用免费试用，付费定价模式。按月流量计算的主要竞争替代方案包括 Modal（119.6万次访问/月），oMLX（10.73万次访问/月），FlexAI（4.43万次访问/月）。
用spot实例跑CI，账单直接砍掉大半。
初始网络配置稍微费了点心思。
大项目CI省钱利器。
文档能再详细点就更好了。
以下短评基于实时网页探查、定价机制与同类产品基准由 AI 综合模拟生成，旨在呈现不同使用场景下的常见槽点与亮点，非实名真实用户评价。
一次 Backmesh 安装即可接收 GitHub 排队任务，并把每个任务分发到 AWS、Google Cloud 或 Azure 中的独立竞价实例。
云连接使用你本地 CLI 会话创建的角色，Backmesh 不会获取你的代码、密钥、缓存或日志。
一条 status 命令即可查看 runner VM、排队时间、24 小时与 7 天任务统计以及本月累计成本。
每条任务日志末尾都会给出内存峰值、OOM 终止、CPU 与磁盘用量，便于精确调整任务规格。
即使 Backmesh 宕机约 30 分钟，正在运行的任务会完成，新任务仍持续启动。
Backmesh 解决的是一个具体又昂贵的问题：GitHub 托管 runner 方便但价格高，而常见的自建 runner 方案需要你自己运维自动伸缩基础设施。只需一次安装，Backmesh 就能把你 GitHub 组织连接到 AWS、Google Cloud 与 Azure 的竞价实例容量，并为每个任务启动一台独立 VM。runner 及其自动伸缩器都运行在你掌控的账户内，云账单也直接由你支付。
安全设计以「不持有你的数据」为核心。Backmesh 不存储云密钥：安装过程通过你本地云 CLI 会话创建的角色来连接各个云。代码、密钥、缓存和日志只在 GitHub 与你的 runner 之间流转，永不经过 Backmesh；每个任务只发送一条小事件，描述 runner 而不包含仓库、工作流、任务或分支名称。即使 Backmesh 自身宕机约半小时，正在运行的任务也会完成，新任务仍能持续启动。
商业上，Backmesh 按「启动的任务数」而非分钟数计费，每个档位都有 15 天免费试用，支持月付或年付。官网公布了与 GitHub 托管 runner 的对比：例如每月 15 万分钟在 GitHub 上约需 1,800 美元，而在 Backmesh 上运行 4 vCPU Linux 任务大约只需 210–260 美元。平台支持 Linux x86-64、私有仓库，并可按工作流选择 AWS、GCP 或 Azure。
把 GitHub Actions 工作负载迁到你自有云账户的竞价实例上，相比 GitHub 托管 runner 最多可降低约 10 倍计算成本。
在自有账户中获得自动伸缩 runner，而无需自己搭建和运维伸缩器。
通过自有云角色运行任务，使源码、密钥和日志始终不离开 GitHub 与你的账户。
用标签为不同工作流指定不同云，并统一汇总成本与状态视图。
同一分类下同类 AI 工具的流量并排对比
| 排名 | AI 工具 | 月访问量 | 月度环比增长 | 直接流量占比 | 定价 | 头对头 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ● | Backmesh | 874 | +965.9% | 45% 直接流量 | 免费试用，付费 | 当前产品 |
| 1 | Modal | 119.6万 | +30.2% | 71% 直接流量 | 免费增值，定价请咨询 | 对比 Modal |
| 2 | oMLX | 10.73万 | -27.5% | 38% 直接流量 | 免费 | 对比 oMLX |
| 3 | FlexAI | 4.43万 | +17.9% | 37% 直接流量 | 免费增值，付费，定价请咨询 | 对比 FlexAI |
| 4 | Lightning AI | 27.26万 | -12.3% | 52% 直接流量 | 免费增值，付费，定价请咨询 | 对比 Lightning AI |
| 5 | OrcaRouter | 97.53万 | -5.2% | 26% 直接流量 | 免费增值 | 对比 OrcaRouter |
| 6 | RightNow Inference（RunInfra） | 1.81万 | -22.6% | 43% 直接流量 | 免费试用，付费，定价请咨询 | 对比 RightNow Inference（RunInfra） |
面向 AI 与数据负载的无服务器云基础设施
由 PyTorch Lightning 创建团队打造的 AI 云平台
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.
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为智能体快速提供开源模型推理，附带热缓存路由
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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.
