Rivet vs Supabase: giá, tính năng và lưu lượng

Convex là một nền tảng backend dưới dạng dịch vụ (BaaS) dành cho các nhà phát triển web, cung cấp một cơ sở dữ liệu TypeScript phản ứng giúp đơn giản hóa việc xây dựng các ứng dụng full-stack, thời gian thực. Nó cung cấp các hàm serverless, lưu trữ tệp và tìm kiếm vector với tính an toàn kiểu từ đầu đến cuối, trở thành một giải pháp thay thế mạnh mẽ và thân thiện với nhà phát triển cho Firebase.

Gadget là một nền tảng phát triển tất cả trong một, không máy chủ được thiết kế để tăng tốc phát triển ứng dụng web full-stack, đặc biệt cho hệ sinh thái Shopify. Nó tự động hóa cơ sở hạ tầng backend, bao gồm cơ sở dữ liệu, API và xác thực, cho phép các nhà phát triển xây dựng và ra mắt các ứng dụng có khả năng mở rộng, như ứng dụng Shopify, nhanh hơn đáng kể. Một trợ lý AI tích hợp giúp tinh giản quy trình viết mã hơn nữa.

Backmesh là một Dịch vụ Backend dưới dạng Dịch vụ (BaaS) mã nguồn mở được thiết kế cho các ứng dụng AI. Nó hoạt động như một Cổng API LLM an toàn, cho phép các nhà phát triển gọi các API LLM như OpenAI và Gemini trực tiếp từ các ứng dụng web hoặc di động mà không để lộ khóa riêng tư. Nó cung cấp các tính năng như xác thực JWT, giới hạn tốc độ cho mỗi người dùng và phân tích tích hợp để quản lý và giám sát việc sử dụng API một cách hiệu quả.

Metorial là một nền tảng tích hợp cho các tác nhân AI, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xây dựng, triển khai và giám sát các ứng dụng AI tác nhân mạnh mẽ. Nó cung cấp các kết nối liền mạch đến hàng trăm công cụ, nguồn dữ liệu và API thông qua nền tảng Model Context Protocol (MCP) không máy chủ, cung cấp SDK mạnh mẽ, khả năng quan sát và bảo mật cấp doanh nghiệp cho các giải pháp AI có thể mở rộng.

BaseAI là Framework AI Web mã nguồn mở đầu tiên được thiết kế để các nhà phát triển xây dựng, thử nghiệm và triển khai các tác nhân AI tự trị không máy chủ có bộ nhớ. Sử dụng Node.js và TypeScript, nó cung cấp trải nghiệm phát triển ưu tiên cục bộ, các thành phần có thể kết hợp như Pipes (tác nhân), Tools và Memory (RAG), và triển khai liền mạch lên đám mây chỉ bằng một lệnh.

Zeabur là một nền tảng triển khai (PaaS) được hỗ trợ bởi AI, thiết kế cho các nhà phát triển. Nó cho phép triển khai chỉ bằng một cú nhấp chuột cho bất kỳ dự án nào, bao gồm front-end, back-end, cơ sở dữ liệu và các tác tử AI, trực tiếp từ mã nguồn hoặc thông qua AI đàm thoại. Với mô hình trả tiền theo mức sử dụng, cấu hình tự động và tự động co giãn, Zeabur đơn giản hóa cơ sở hạ tầng đám mây, cho phép các nhà phát triển tập trung hoàn toàn vào việc viết mã.

Unbody là một ngăn xếp phát triển AI-native, được mô tả là "Supabase của Kỷ nguyên AI". Nó cung cấp cho các nhà phát triển một backend mô-đun, mã nguồn mở với các tác tử tích hợp, lưu trữ vector và một API thống nhất. Điều này cho phép tạo ra các ứng dụng thông minh, thích ứng một cách nhanh chóng và hiệu quả về chi phí bằng cách biến đổi bất kỳ dữ liệu nào thành một cơ sở kiến thức có thể truy vấn, loại bỏ nhu cầu về các hệ thống phân mảnh và các đường ống AI phức tạp.

SurrealDB là một cơ sở dữ liệu đám mây đa mô hình thế hệ mới, được thiết kế cho các ứng dụng hiện đại. Nó đơn giản hóa việc phát triển backend bằng cách hợp nhất các mô hình tài liệu, quan hệ, đồ thị và chuỗi thời gian với các tính năng tìm kiếm toàn văn, tìm kiếm vector và học máy trong cơ sở dữ liệu được tích hợp sẵn. Được xây dựng cho khả năng mở rộng và dữ liệu thời gian thực, nó trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng phức tạp, do AI cung cấp với sự dễ dàng và tốc độ chưa từng có.

EnergeticAI là một thư viện Node.js mã nguồn mở để tích hợp các mô hình AI vào ứng dụng, được tối ưu hóa đặc biệt cho môi trường phi máy chủ (serverless). Nó cung cấp một giải pháp thay thế hiệu suất cao, độ trễ thấp cho TensorFlow.js tiêu chuẩn, với kích thước mô-đun tối thiểu và thời gian khởi động nguội (cold-start) nhanh chóng. Với các mô hình được đào tạo trước cho embeddings và phân loại văn bản few-shot, các nhà phát triển có thể dễ dàng xây dựng các tính năng như tìm kiếm ngữ nghĩa, đề xuất và phân loại nội dung mà không cần phụ thuộc vào API của bên thứ ba, đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và kiểm soát chi phí.

Trigger.dev là một nền tảng mã nguồn mở dành cho các nhà phát triển để xây dựng, chạy và quản lý các công việc nền chạy dài và quy trình làm việc AI. Nó cung cấp một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ xử lý thời gian chờ, thử lại và mở rộng, cho phép bạn viết các tác vụ có khả năng phục hồi trực tiếp trong codebase TypeScript hoặc Python của mình. Lý tưởng để điều phối các tác nhân AI phức tạp, các đường ống xử lý dữ liệu và các ứng dụng thời gian thực mà không cần quản lý máy chủ.

BuildShip là một nền tảng low-code, được hỗ trợ bởi AI để xây dựng trực quan các quy trình công việc backend, API và các tác vụ theo lịch trình. Kết nối bất kỳ mô hình AI, cơ sở dữ liệu hoặc công cụ nào bằng giao diện kéo-thả hoặc lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên. Chuyển từ ý tưởng sang một backend có khả năng mở rộng, sẵn sàng sản xuất trong vài phút, với sự linh hoạt để sử dụng JavaScript/TypeScript cho tùy chỉnh nâng cao. Lý tưởng cho cả nhà phát triển và người sáng tạo.

Rowy là một nền tảng mã nguồn mở, low-code cung cấp giao diện người dùng giống Airtable cho Firebase và Google Cloud. Nó cho phép người dùng quản lý cơ sở dữ liệu, xây dựng các hàm đám mây và tự động hóa quy trình làm việc với sự đơn giản của một bảng tính, kết hợp với sức mạnh của mã tùy chỉnh.

Back4app là một nền tảng Backend-as-a-Service (BaaS) mã nguồn thấp, được hỗ trợ bởi AI, giúp đơn giản hóa việc phát triển ứng dụng. Nó cho phép các nhà phát triển khởi chạy các backend có khả năng mở rộng trong vài phút, xử lý các phức tạp về cơ sở hạ tầng như cơ sở dữ liệu, API, xác thực và lưu trữ. Với AI Agent, các thành phần sẵn sàng sử dụng và hỗ trợ SDK rộng rãi, Back4app tăng tốc quá trình phát triển, cho phép các nhóm xây dựng nhanh hơn và mở rộng không giới hạn cho cả ứng dụng web và di động.

Milvus là một cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở, hiệu suất cao được xây dựng cho các ứng dụng AI. Nó cho phép các nhà phát triển quản lý và tìm kiếm hàng tỷ vector đa chiều với độ trễ tối thiểu. Lý tưởng để xây dựng các hệ thống có khả năng mở rộng như sinh tăng cường truy xuất (RAG), công cụ đề xuất và tìm kiếm ngữ nghĩa, Milvus cung cấp các tùy chọn triển khai linh hoạt từ tạo mẫu cục bộ đến các cụm phân tán quy mô lớn.