Ho provato a sostituire Convex. Otto piattaforme dopo, no

Convex resta. Quasi tutto ciò che la mia AI ha rilasciato dalla primavera 2026 gira lì sopra, e un giorno intero passato a cercargli sul serio un sostituto (otto piattaforme, pagine prezzi, doc per agenti, luglio 2026) è finito dov’era cominciato. Nient’altro mette l’intero backend in una sola cartella TypeScript che un’AI può tenere tutta in testa.

Perché con l’AI Convex sembra tanto più facile?

Perché l’intero backend è codice in una cartella. Schema, query, mutation, job pianificati, storage dei file, indici vettoriali e cablaggio dell’auth sono file TypeScript uno accanto all’altro. Il modello cambia una funzionalità come cambia qualsiasi modulo: tocca due file, lascia scorrere i tipi, non clicca da nessuna parte.

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

Quell’elenco non è una semplificazione. È la superficie reale che un agente deve capire prima di poter rilasciare una funzionalità, e sta in una schermata. Quando chiedo qualcosa come link di invito con limite di frequenza, il diff sono tre file in quella cartella, i tipi generati falliscono rumorosamente se il modello sbaglia una forma, e non c’è nessun passaggio da dashboard in attesa di essere dimenticato.

Il tooling è all’altezza. La doc di Convex offre un plugin ufficiale per Claude Code, un semplice /plugin install convex@claude-plugins-official, con strumenti che leggono dati e log del deployment di sviluppo, eseguono funzioni, e hook che tengono sincronizzati i tipi generati mentre l’agente lavora [1]. Il plugin per Codex fa lo stesso via MCP e aggiunge i subagenti convex-expert e convex-reviewer [2]. Il mio agente non indovina com’è fatto il backend. Lo chiede al backend.

La ricerca vettoriale rivela come ragiona l’intera piattaforma. È una dichiarazione nello schema, un vectorIndex con il suo campo dimensioni (1536 per gli embedding di OpenAI), interrogato dal codice server [3]. Nessun secondo database, nessuna pipeline di sincronizzazione, nessuna seconda fattura.

Questo modo di costruire lo chiamano vibe coding. Va bene. L’etichetta conta meno della proprietà che ci sta sotto: meno superfici ha un backend, meno cose ci sono che un agente, o io, possiamo dimenticare.

Dove Supabase mi ha perso

Supabase è il controargomento ovvio, e gli ho affidato progetti veri prima di decidere. Per diversi aspetti è il sistema più capace: Postgres vero, SQL vero, un’uscita verso tutto il mondo relazionale. Il mio problema non è mai stato la capacità. È che il backend vive in cinque posti contemporaneamente: migrazioni SQL, policy di row-level security, Edge Functions, regole di storage, tipi generati.

La doc di Supabase è chiara sulla disciplina che serve. La regola d’oro è “non modificare mai direttamente il database remoto”: ogni modifica allo schema diventa un file di migrazione SQL con timestamp, testato in locale, committato e poi inviato, e le modifiche da dashboard rompono la sincronizzazione [4]. È ingegneria seria. Sono anche cinque superfici dove un’AI può aggiornare quattro cose e dimenticare la quinta, e nei miei progetti lo faceva con regolarità. Su Convex il quinto posto non esiste. I dati vanno ancora riempiti a posteriori quando le forme cambiano, ma quel lavoro vive nella stessa cartella di tutto il resto, non in una catena parallela di artefatti.

Esiste oggi un backend migliore per chi costruisce con l’AI?

Per il mio modo di costruire, no. Lo shopping è avvenuto il 29 luglio 2026: pagine prezzi e doc per agenti di otto rivali, lette con l’intenzione concreta di cambiare. Due ci sono andati vicino. Appwrite come il tutto-in-uno maturo, InsForge come la stessa idea ricostruita agent-first. Entrambi rinunciano all’unica cosa a cui io non rinuncio: l’intero backend in un solo posto, in codice.

La colonna dei prezzi è la scoperta silenziosa: cinque delle nove basi stanno tra 25 e 30 $ al mese. La categoria ha già deciso quanto vale questa cosa. Il disaccordo riguarda solo la forma.

Appwrite chiede 25 $ al mese per l’intera organizzazione e li trasforma nel pacchetto più grande della lista: 200.000 utenti attivi mensili, 150 GB di storage, 2 TB di banda, 3,5 milioni di esecuzioni di funzioni, backup giornalieri [5]. Anche la parte agenti è reale: skill per nove SDK che si installano in Claude Code, Codex e Cursor [6], più server MCP che gestiscono direttamente database, utenti e file [7]. Due cose lo tengono al numero tre. Il backend resta un insieme di risorse di piattaforma (bucket, permessi, schedule) che configuri, non una base di codice che leggi. E la stessa guida alla ricerca vettoriale di Appwrite collega una Function di Appwrite a OpenAI per gli embedding e a un indice Pinecone esterno per la ricerca vera e propria [8]. Quella seconda piattaforma è esattamente ciò che ero uscito a evitare.

InstantDB è la cosa più simile a Convex tra tutte quelle che ho letto: schema e permessi come codice, un server MCP con cui gli agenti creano app e applicano modifiche a schema e permessi, file di istruzioni per Claude Code e Codex [9]. Il piano gratuito è onesto, 1 GB con richieste API illimitate e senza pause automatiche, e Pro costa 30 $ per 10 GB, dieci compagni di squadra e backup giornalieri [10]. Ma è un motore di sincronizzazione con auth e storage, non una casa per la logica server: la doc copre presenza, cursori, permessi e una API HTTP di amministrazione, e funzioni ospitate, cron job e ricerca vettoriale semplicemente non ci sono [11]. Mi ritroverei comunque a gestire una seconda piattaforma per la metà server. Squalificato, con rispetto.

Cloudflare è la giocata sul prezzo: 5 $ al mese con 10 milioni di richieste e 30 milioni di millisecondi di CPU inclusi [12], e i pezzi sono eccellenti presi uno a uno, compreso Vectorize, un database vettoriale vero agganciato ai Workers [13]. Ma i pezzi sono il prodotto: Workers, D1, R2, Queues e Vectorize portano ciascuno la propria configurazione, l’auth per i consumatori la porti tu, e la parte UE va letta con attenzione. D1 supporta una giurisdizione UE per dove vivono i dati, mentre la doc di Cloudflare dice senza giri di parole che i Workers possono continuare ad accedere a quel database da qualsiasi luogo; il vincolo governa il database, non il calcolo [14]. Economia unitaria ottima. Un unico sistema, no.

Firebase ha tenuto il passo in silenzio, e l’auth è gratuita fino a 50.000 utenti attivi mensili prima che subentri il listino di Google Cloud Identity Platform [15]. Continua a sembrare ciò che è, una collezione di prodotti Google Cloud con console separate e contatori separati. Il mio test della cartella unica fallisce sulla porta di casa.

Nhost impacchetta Postgres, GraphQL, auth e storage da 25 $ con 15 $ di credito di calcolo e utenti illimitati [16]. Il workflow è l’indizio: nella stessa guida di Nhost allo sviluppo locale, una modifica allo schema produce un file di migrazione SQL più metadati Hasura in YAML, entrambi committati e deployati insieme [17]. È la cerimonia di Supabase con un altro accento, e so già come finisce quella storia con me.

Encore.ts è la risposta sbagliata più interessante. Dichiarare l’infrastruttura in TypeScript e vedersela provisionata nel proprio account AWS o GCP è davvero elegante, e l’angolo AI è pensato bene. Ma la produzione parte da 49 $ a membro più 99 $ per ambiente cloud, prima dei 2,50 $ a risorsa e prima della bolletta AWS vera e propria [18]. Sono 148 $ al mese di costi di piattaforma prima che si presenti il primo utente. Un framework serio per un team con un account cloud, non un modo per rilasciare un prodotto questa settimana.

InsForge è quello che tengo d’occhio

Una piattaforma della lista è costruita esattamente sulla mia tesi. InsForge è ripartito come 2.0 il 9 marzo 2026 definendosi il backend per lo sviluppo agentico, con lo slogan “agent experience is the new developer experience” e l’affermazione che il 99% delle operazioni sulla piattaforma ormai arriva da agenti e non da umani [19]. La scatola regge il discorso: Postgres con pgvector, auth, storage, edge function, realtime e un gateway di modelli compatibile con l’API OpenAI su più fornitori [19], funzioni attivate da cron su pg_cron [20], il tutto Apache 2.0 e self-hostabile con Docker [21]. Pro costa 25 $ con 100.000 utenti attivi mensili, un database da 8 GB e 10 $ di credito di calcolo, con piccole istanze sempre accese da 5 $ [22].

Perché allora è il numero due e non il numero uno? In parte perché sotto c’è Postgres, quindi migrazioni e row-level security tornano, gestite dall’agente ma presenti. Soprattutto per l’età. Crunchbase registra un pre-seed da 1,5 milioni di dollari di MindWorks Capital e Baidu Ventures [23], e la stessa pagina portfolio di MindWorks data l’azienda al 2025 [24]. Convex, per dare la scala: un round da 24 milioni guidato da a16z a novembre 2025 con Spark Capital co-lead [25] e, per conteggio della stessa azienda ad aprile 2026, 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 descritto da quei tre numeri è l’intera decisione. Non parcheggio dati dei clienti su una piattaforma pre-seed, per quanto giusta sia la sua tesi. Tengo la scheda aperta, e il self-hosting sotto Apache 2.0 è una copertura reale per il giorno in cui le cose cambieranno.

Quanto costa davvero Convex nell’UE?

Più di quanto suggerisca la pagina prezzi. L’annuncio UE di Convex colloca la regione in eu-west-1 di AWS (Irlanda) su ogni piano, gratuito compreso, ma sui piani a pagamento il prezzo delle risorse UE corre il 30% sopra le tariffe USA, e l’utilizzo incluso che rende generosi i piani americani, come i 25 milioni di chiamate a funzioni di Pro [27], non si applica: i deployment UE si fatturano a consumo [28]. Per un prodotto europeo con traffico vero, quello è il numero da modellare prima di scegliere la regione, ed è la riga meno pubblicizzata della storia dei prezzi di Convex.

Il resto delle mie lamentele, per simmetria con gli elogi. I deployment Free e Starter girano nella classe S16, 16 query e 16 mutation concorrenti, mentre Professional salta a S256 [29], quindi il solo carico può forzare l’upgrade da 25 $ a sviluppatore [27]. Convex Auth porta ancora l’etichetta beta, “non è completo e può cambiare in modi retroincompatibili”, e la doc indirizza l’auth seria verso Clerk, Auth0 o WorkOS, quest’ultimo gratuito fino a un milione di utenti [30]. E l’eleganza della cartella unica è anche il lock-in: il mio backend sono query e mutation contro un modello a documenti, non SQL che uno strumento di reporting possa leggere un martedì qualsiasi.

Contro tutto questo, il prezzo d’ingresso è difficile da discutere: il piano Starter da 0 $ regge vere app in produzione per un massimo di sei sviluppatori, con un milione di chiamate a funzioni incluse sui deployment USA [27]. Ognuno dei costi qui sopra è reale, e continuo a pagarli, perché le alternative mi presentano il conto durante il rilascio. Quella è l’ora che sono meno disposto a vendere.

Cosa farei, in pratica

Restare su Convex per tutto ciò che deve esistere entro venerdì. Montare un piccolo progetto di prova su Appwrite il giorno in cui un auth maturo con utenti a sei cifre diventa il vero collo di bottiglia, perché 25 $ piatti per un’intera organizzazione battono la mia bolletta per sviluppatore nel momento in cui un team cresce [5]. Ricontrollare InsForge a metà 2027: un round vero e clienti di produzione con nome e cognome cambierebbero la mia risposta, e la licenza self-hosting rende l’esperimento economico.

Il test che ha battuto ogni scheda tecnica, se vuoi farlo girare sul tuo stack: apri il repo dopo una settimana di distanza. Se leggere una cartella ti dice dove abita tutto, la piattaforma è promossa. L’ultimo pezzo che ho scritto parlava di dare ai modelli AI la giusta dose di autorità. Questo parla di dargli l’edificio giusto. Superficie piccola, tutto a portata di mano: si scopre che è la specifica per entrambe le cose.