Ho confrontato 8 alternative a Convex. Non lascio Convex

Nel luglio 2026 ho confrontato otto alternative a Convex, ma nessuna rende il backend altrettanto facile da modificare per i miei agenti AI. Appwrite è il concorrente affermato più convincente e InsForge la novità più interessante. Convex resta la mia scelta perché riunisce schema, funzioni, job, storage e configurazione dell’autenticazione in TypeScript.

Come le ho classificate: il numero di sistemi conta più del prezzo

Ho classificato le piattaforme in base al numero di sistemi separati che un agente deve capire per completare una modifica al backend. Questo criterio ha contato più del prezzo, perché cinque dei nove piani a pagamento più economici costano tra 25 e 30 $ al mese. Convex è arrivato primo, InsForge secondo e Appwrite terzo.

Il fattore decisivo non è stato il numero di funzioni offerte da ogni piattaforma. Ho valutato se un agente potesse vedere e modificare una funzionalità completa del backend senza attraversare diversi sistemi di configurazione.

Perché Convex funziona così bene con l’AI?

Convex è più facile da usare con l’AI perché conserva l’intero backend come codice in una sola cartella. Schema, query, mutation, job pianificati, storage, indici vettoriali e configurazione dell’autenticazione stanno insieme in file TypeScript. Un agente può quindi modificare una funzionalità come qualsiasi altro modulo, senza dover intervenire anche in una dashboard.

convex/
  schema.ts       # tables, indexes, vector indexes
  users.ts        # queries and mutations
  billing.ts      # actions calling Stripe
  crons.ts        # scheduled jobs
  http.ts         # webhook endpoints
  auth.config.ts  # auth providers

Questi sono i file che un agente deve capire prima di completare una funzionalità, e stanno tutti in una schermata. Nei miei progetti, un invito con limite di utilizzo modifica in genere tre file di questa cartella. Se il modello definisce male i dati, i tipi generati segnalano l’errore. Non c’è nemmeno una modifica separata nella dashboard da dimenticare.

Convex offre inoltre agli agenti un accesso diretto al backend tramite strumenti ufficiali. La guida di Convex Developer Hub per Claude Code installa il plugin con /plugin install convex@claude-plugins-official; da quel momento il plugin può leggere dati e log di sviluppo, eseguire funzioni e tenere aggiornati i tipi generati [1]. La guida per Codex fornisce un accesso simile tramite MCP e aggiunge i subagenti convex-expert e convex-reviewer [2]. Il mio agente può quindi ispezionare il backend reale invece di immaginare come funzioni.

La ricerca vettoriale segue lo stesso principio: dichiaro un vectorIndex nello schema, imposto 1536 dimensioni per gli embedding di OpenAI e lo interrogo dal codice server [3]. Non devo gestire un secondo database o un processo di sincronizzazione separato. Questo modo di sviluppare viene chiamato vibe coding, ma il nome conta meno del vantaggio pratico. Meno componenti significano meno cose da dimenticare, sia per l’agente sia per me.

Perché ho scelto Convex invece di Supabase quando sviluppo con l’AI

Ho abbandonato Supabase perché una singola modifica al backend attraversava spesso migrazioni SQL, policy di row-level security, Edge Functions, regole di storage e tipi generati. Apprezzo il suo ecosistema Postgres, ma nei miei progetti in produzione queste parti separate offrivano agli agenti AI più occasioni per lasciare il lavoro a metà.

La guida di Supabase alle migrazioni documenta chiaramente il processo richiesto. La regola principale è “non modificare mai direttamente il database remoto”, quindi ogni modifica allo schema diventa una migrazione SQL con data e ora che va provata in locale, salvata nel repository e poi applicata. Una modifica dalla dashboard può disallineare le versioni locale e remota [4].

È una procedura sensata, ma moltiplica i punti in cui un agente AI può effettuare solo una parte della modifica. Nei miei progetti, gli agenti aggiornavano regolarmente quattro parti e dimenticavano la quinta. Convex elimina proprio quel tipo di errore perché il quinto posto non esiste.

Anche le modifiche allo schema di Convex possono richiedere un backfill, ma il codice necessario resta accanto al resto del backend invece di entrare in una catena parallela di file e strumenti.

Perché le altre alternative a Convex non bastano

Alle altre alternative manca sempre una parte diversa del flusso che cerco. Appwrite offre quasi tutto, ma distribuisce il backend tra più risorse. InstantDB richiede un’altra piattaforma per la logica server, mentre con Cloudflare devo assemblare io il backend. Firebase, Nhost ed Encore.ts comportano compromessi simili.

Appwrite è l’alternativa affermata più convincente

Appwrite è l’alternativa all-in-one affermata più convincente, soprattutto se gestire l’autenticazione su larga scala conta più di avere tutto in un’unica base di codice. Il piano da 25 $ al mese copre l’intera organizzazione e include 200.000 utenti attivi mensili, 150 GB di storage, 2 TB di banda, 3,5 milioni di esecuzioni di funzioni e backup giornalieri [5].

Appwrite offre anche skill per nove SDK in Claude Code, Codex e Cursor [6], mentre i suoi server MCP possono gestire direttamente database, utenti e file [7]. Il supporto per il lavoro degli agenti è concreto. Se il tuo editor è Cursor, ho scritto perché la sua Agents Window può aprirsi per prima e come tornare all’IDE.

L’ho comunque classificato terzo perché il backend resta un insieme di risorse, come bucket, permessi e attività pianificate, invece di un’unica base di codice che posso leggere. Anche la ricerca vettoriale impone un servizio in più: la guida di Appwrite collega una Function a OpenAI per gli embedding e usa un indice Pinecone esterno per la ricerca [8]. Volevo evitare proprio questa dipendenza.

InstantDB richiede una seconda piattaforma per la logica server

InstantDB ha il flusso di lavoro più vicino a Convex tra le piattaforme che ho studiato, ma copre solo una parte del backend che mi serve. Schema e permessi sono codice, e gli agenti possono usare un server MCP per creare applicazioni e applicare modifiche allo schema e ai permessi. InstantDB fornisce anche file di istruzioni per Claude Code e Codex [9].

Il piano gratuito include 1 GB, richieste API illimitate e nessuna sospensione automatica. Il piano Pro da 30 $ porta lo storage a 10 GB e aggiunge dieci membri del team e backup giornalieri [10]. Sono condizioni interessanti, ma non risolvono le funzioni server mancanti.

InstantDB è un motore di sincronizzazione con autenticazione e storage, non una piattaforma per eseguire logica lato server. La documentazione copre presenza, cursori, permessi e un’API HTTP di amministrazione, ma non funzioni ospitate, cron job o ricerca vettoriale [11]. Avrei comunque bisogno di una seconda piattaforma per tutta la logica lato server, quindi InstantDB non soddisfa le mie esigenze.

Cloudflare costa poco, ma non è un solo backend

Cloudflare ha il prezzo iniziale più basso, ma per raggiungere le stesse funzioni servono diversi prodotti separati. Il piano da 5 $ al mese include 10 milioni di richieste e 30 milioni di millisecondi di CPU [12], mentre Vectorize fornisce un database vettoriale collegato direttamente ai Workers [13].

Per creare un backend completo devo combinare Workers, D1, R2, Queues e Vectorize, ognuno con la propria configurazione, e aggiungere separatamente l’autenticazione per gli utenti. Anche la collocazione dei dati nell’UE richiede attenzione: D1 può mantenere un database in una giurisdizione europea, ma i Workers possono comunque accedervi da qualsiasi luogo perché il vincolo geografico si applica al database, non al calcolo [14].

Firebase resta un insieme di prodotti separati

Firebase resta competitivo, con autenticazione gratuita fino a 50.000 utenti attivi mensili prima che si applichino i prezzi di Google Cloud Identity Platform [15]. È ancora un gruppo di prodotti Google Cloud con console e prezzi separati, quindi non soddisfa il mio requisito di un’unica base di codice per il backend.

Nhost riporta un processo di migrazione in più parti

Nhost riunisce Postgres, GraphQL, autenticazione e storage a partire da 25 $, compresi 15 $ di credito di calcolo e utenti illimitati [16]. Una modifica allo schema produce sia una migrazione SQL sia metadati Hasura in YAML, che la guida di Nhost allo sviluppo locale indica di salvare e distribuire insieme [17]. Il processo assomiglia a quello di Supabase che ha causato problemi nei miei progetti.

Encore.ts parte da 148 $ prima della fattura cloud

Encore.ts risolve un problema diverso: dichiari l’infrastruttura in TypeScript ed Encore la crea nel tuo account AWS o GCP. La produzione parte da 49 $ per membro più 99 $ per ambiente cloud, seguiti da 2,50 $ per risorsa e dalla fattura AWS separata [18]. Il costo minimo della piattaforma è quindi 148 $ al mese.

Può avere senso per un team che gestisce già un account cloud, e il supporto di Encore allo sviluppo con l’AI è utile. Non si adatta al mio modo di lanciare rapidamente piccoli prodotti.

InsForge è l’alternativa a Convex che tengo d’occhio

InsForge si avvicina più delle altre al flusso di lavoro che cerco, perché è l’unica alternativa della lista progettata per gli agenti AI. Il prodotto va nella direzione che cerco, ma oggi l’azienda è ancora giovane e i finanziamenti raccolti finora non mi bastano per affidarle i dati dei clienti.

Al lancio della versione 2.0, il 9 marzo 2026, InsForge si è presentata come un backend per lo sviluppo con agenti e ha dichiarato che questi eseguivano già il 99% delle operazioni sulla piattaforma [19]. OpenAI arriva all’infrastruttura per agenti dal lato opposto, e spiego che cosa ospita la sua Agents API e quali costi restano tuoi.

La piattaforma offre Postgres e pgvector, autenticazione, storage, edge function, realtime e un gateway compatibile con OpenAI per modelli di diversi fornitori [19]. Supporta funzioni attivate da cron tramite pg_cron [20], e il codice con licenza Apache 2.0 può essere ospitato sulla propria infrastruttura con Docker [21]. Il piano Pro da 25 $ include 100.000 utenti attivi mensili, un database da 8 GB e 10 $ di credito di calcolo, mentre le piccole istanze sempre attive partono da 5 $ [22].

Ho classificato InsForge al secondo posto, e non al primo, in parte perché Postgres reintroduce migrazioni e row-level security, anche se vengono gestite dagli agenti. La preoccupazione principale è però l’età dell’azienda. Crunchbase riporta un pre-seed da 1,5 milioni di dollari da MindWorks Capital e Baidu Ventures [23], mentre MindWorks fa risalire la fondazione al 2025 [24].

Convex è molto più avanti: nel novembre 2025 ha raccolto 24 milioni di dollari in un round guidato da a16z e Spark Capital [25], poi nell’aprile 2026 ha dichiarato di avere quasi 10.000 team paganti [26].

Convex, ultimo round

24 M$

guidato da a16z, novembre 2025

team paganti su Convex

10.000

dato aziendale, "quasi 10.000", aprile 2026

InsForge, pre-seed

1,5 M$

MindWorks Capital e Baidu Ventures, 2025

Il divario di maturità spiega perché proverei InsForge senza affidarle ancora i dati dei clienti. La licenza Apache 2.0 e la possibilità di installarla sulla mia infrastruttura rendono meno rischiosa una prova futura.

Quanto costa Convex nell’UE? Il 30% in più, con meno incluso

Un deployment Convex a pagamento nell’UE costa il 30% in più dell’equivalente negli USA e non include le quote di utilizzo previste dai piani statunitensi. La pagina principale dei prezzi di Convex include 25 milioni di chiamate a funzioni con il piano Pro per i deployment negli USA [27], mentre il post di Convex sulla regione europea indica che le risorse a pagamento nell’UE costano il 30% in più e vengono fatturate a consumo [28].

La regione europea usa AWS eu-west-1 in Irlanda ed è disponibile su tutti i piani, compreso quello gratuito. Se sviluppi un prodotto europeo con molto traffico, devi includere questa differenza nel calcolo dei costi prima di scegliere la regione.

Il sovrapprezzo europeo non è il mio unico dubbio. I deployment Free e Starter usano la classe S16, con 16 query e 16 mutation simultanee, mentre Professional passa a S256 [29]. Il traffico da solo può quindi rendere necessario l’upgrade da 25 $ per sviluppatore [27].

Convex Auth è un altro limite. È ancora in beta e la documentazione avverte che “non è completo e può cambiare in modi incompatibili con le versioni precedenti”. Per l’autenticazione in produzione, Convex consiglia Clerk, Auth0 o WorkOS, con WorkOS gratuito fino a un milione di utenti [30].

La semplicità della cartella unica crea anche lock-in. Il mio backend usa query e mutation Convex su un modello a documenti, non SQL che posso collegare direttamente a un comune strumento di reporting.

Nonostante questi dubbi, il prezzo iniziale è buono. Il piano Starter gratuito supporta applicazioni in produzione per un massimo di sei sviluppatori e include un milione di chiamate a funzioni nei deployment negli USA [27]. Continuo ad accettare i costi di Convex perché tutte le alternative che ho trovato richiedono più tempo di sviluppo, e quel tempo mi costa più della piattaforma.

Quale alternativa a Convex dovresti scegliere?

Per un prodotto sviluppato con l’AI che deve uscire rapidamente, sceglierei Convex. Proverei Appwrite se l’autenticazione per centinaia di migliaia di utenti diventasse il vincolo principale, perché il prezzo fisso di 25 $ per organizzazione diventa più conveniente della tariffa per sviluppatore di Convex man mano che il team cresce [5].

Valuterei di nuovo InsForge a metà 2027. Un altro round di finanziamento e clienti identificabili che la usano in produzione potrebbero cambiare la mia risposta, mentre la licenza che consente il self-hosting riduce già il rischio di una prova futura.

Il test pratico è semplice: apri il repository dopo una settimana e controlla se basta una cartella per capire dove si trova la logica del backend. Se è così, un agente AI avrà maggiori probabilità di completare una modifica senza dimenticare un passaggio di configurazione separato. Per tutto quello che sta fuori dalla cartella del backend mi affido a una mappa in quattro livelli che porta i miei agenti ai dati aggiornati.

Nel mio articolo precedente ho esaminato quanta autorità dare a un modello AI. Scegliere un backend pone una domanda collegata: quante parti separate deve capire quel modello? Convex resta la mia scelta perché ne mantiene basso il numero.