Intenté sustituir Convex. Ocho plataformas después, no

Convex se queda. Casi todo lo que mi IA ha lanzado desde la primavera de 2026 corre sobre él, y un día entero buscando sustituto en serio (ocho plataformas, páginas de precios, docs de agentes, julio de 2026) terminó donde empezó. Ninguna otra mete el backend completo en una sola carpeta TypeScript que una IA puede tener entera en la cabeza.

¿Por qué programar con IA se siente tan fácil en Convex?

Porque el backend entero es código en una carpeta. Esquema, queries, mutations, trabajos programados, almacenamiento de archivos, índices vectoriales y el cableado del auth son archivos TypeScript uno al lado del otro. El modelo cambia una funcionalidad como cambia cualquier módulo: edita dos archivos, deja fluir los tipos y no hace clic en nada.

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

Ese listado no es una simplificación. Es la superficie real que un agente tiene que entender antes de poder lanzar una funcionalidad, y cabe en una pantalla. Cuando pido algo como enlaces de invitación con límite de uso, el diff son tres archivos de esa carpeta, los tipos generados fallan a lo grande si el modelo se equivoca con una forma, y no queda ningún paso de dashboard esperando a que alguien lo olvide.

El tooling acompaña. Los docs de Convex incluyen un plugin oficial para Claude Code, un simple /plugin install convex@claude-plugins-official, con herramientas que leen datos y logs del deployment de desarrollo, ejecutan funciones, y hooks que mantienen los tipos generados sincronizados mientras el agente trabaja [1]. El plugin de Codex hace lo mismo vía MCP y añade los subagentes convex-expert y convex-reviewer [2]. Mi agente no adivina cómo es el backend. Se lo pregunta al backend.

La búsqueda vectorial delata cómo piensa toda la plataforma. Es una declaración en el esquema, un vectorIndex con su campo de dimensiones (1536 para los embeddings de OpenAI), consultado desde el código del servidor [3]. Sin segunda base de datos, sin pipeline de sincronización, sin segunda factura.

A esta forma de construir la llaman vibe coding. Vale. La etiqueta importa menos que la propiedad que hay debajo: cuantas menos superficies tiene un backend, menos hay que un agente, o yo, pueda olvidar.

Dónde me perdió Supabase

Supabase es el contraargumento obvio, y le di proyectos reales antes de decidirme. En varios aspectos es el sistema más capaz: Postgres de verdad, SQL de verdad, una salida hacia todo el mundo relacional. Mi problema nunca fue la capacidad. Fue que el backend vive en cinco sitios a la vez: migraciones SQL, políticas de row-level security, Edge Functions, reglas de storage, tipos generados.

Los propios docs de Supabase son claros sobre la disciplina que eso exige. La regla de oro es “nunca cambies la base de datos remota directamente”: cada cambio de esquema se convierte en un archivo de migración SQL con timestamp, probado en local, commiteado y luego enviado, y las ediciones desde el dashboard rompen la sincronización [4]. Es ingeniería seria. También son cinco superficies donde una IA puede actualizar cuatro cosas y olvidar la quinta, y en mis proyectos lo hacía con regularidad. En Convex el quinto sitio no existe. Los datos siguen necesitando backfill cuando cambian de forma, pero ese trabajo vive en la misma carpeta que todo lo demás, no en una cadena paralela de artefactos.

¿Existe ahora mismo un backend mejor para lanzar con IA?

Para mi forma de construir, no. La búsqueda fue el 29 de julio de 2026: páginas de precios y docs de agentes de ocho rivales, leídos con intención real de cambiar. Dos se acercaron. Appwrite como el todo-en-uno maduro, InsForge como la misma idea reconstruida agent-first. Ambos renuncian a lo único a lo que yo no renuncio: el backend entero en un solo sitio, en código.

La columna de precios es el hallazgo silencioso: cinco de los nueve precios base están entre 25 y 30 $ al mes. La categoría ya acordó cuánto vale esto. El desacuerdo es solo sobre la forma.

Appwrite cobra 25 $ al mes por toda la organización y los convierte en el paquete más grande de la lista: 200.000 usuarios activos mensuales, 150 GB de almacenamiento, 2 TB de ancho de banda, 3,5 millones de ejecuciones de funciones, backups diarios [5]. La parte de agentes también es real: skills para nueve SDK que se instalan en Claude Code, Codex y Cursor [6], más servidores MCP que gestionan bases de datos, usuarios y archivos directamente [7]. Dos cosas lo dejan en el número tres. El backend sigue siendo un conjunto de recursos de plataforma (buckets, permisos, schedules) que configuras, no una base de código que lees. Y la propia guía de búsqueda vectorial de Appwrite conecta una Function de Appwrite con OpenAI para los embeddings y con un índice externo de Pinecone para la búsqueda [8]. Esa segunda plataforma es exactamente lo que salí a evitar.

InstantDB es lo que más se parece a Convex de todo lo que leí: esquema y permisos como código, un servidor MCP con el que los agentes crean apps y aplican cambios de esquema y permisos, archivos de instrucciones para Claude Code y Codex [9]. El plan gratuito es honesto, 1 GB con peticiones API ilimitadas y sin pausas automáticas, y Pro cuesta 30 $ por 10 GB, diez compañeros de equipo y backups diarios [10]. Pero es un motor de sincronización con auth y storage, no un hogar para la lógica de servidor: los docs cubren presencia, cursores, permisos y una API HTTP de administración, y las funciones alojadas, los cron jobs y la búsqueda vectorial sencillamente no están [11]. Seguiría necesitando una segunda plataforma para la mitad del servidor. Descalificado, con respeto.

Cloudflare es la jugada de precio: 5 $ al mes con 10 millones de peticiones y 30 millones de milisegundos de CPU incluidos [12], y las piezas son excelentes por separado, incluida Vectorize, una base de datos vectorial de verdad conectada a los Workers [13]. Pero las piezas son el producto: Workers, D1, R2, Queues y Vectorize traen cada una su propia configuración, el auth de consumidores lo pones tú, y la parte de la UE exige leer con cuidado. D1 admite una jurisdicción UE para dónde viven los datos, mientras que los docs de Cloudflare dicen sin rodeos que los Workers pueden seguir accediendo a esa base de datos desde cualquier parte; la restricción controla la base de datos, no el cómputo [14]. Economía unitaria estupenda. Un solo sistema, no.

Firebase ha aguantado el paso sin hacer ruido, y el auth es gratuito hasta 50.000 usuarios activos mensuales antes de que tome el relevo la tarifa de Google Cloud Identity Platform [15]. Sigue sintiéndose lo que es, una colección de productos de Google Cloud con consolas separadas y contadores separados. Mi prueba de la carpeta única suspende en la puerta.

Nhost empaqueta Postgres, GraphQL, auth y storage desde 25 $ con 15 $ de crédito de cómputo y usuarios ilimitados [16]. El flujo de trabajo lo delata: en la propia guía de desarrollo local de Nhost, un cambio de esquema produce un archivo de migración SQL más metadatos de Hasura en YAML, ambos commiteados y desplegados juntos [17]. Es la ceremonia de Supabase con otro acento, y ya sé cómo acaba esa historia conmigo.

Encore.ts es la respuesta equivocada más interesante. Declarar la infraestructura en TypeScript y que se aprovisione en tu propia cuenta de AWS o GCP es elegante de verdad, y el ángulo de IA está bien pensado. Pero producción arranca en 49 $ por miembro más 99 $ por entorno cloud, antes de los 2,50 $ por recurso y antes de la propia factura de AWS [18]. Son 148 $ al mes en cuotas de plataforma antes de que aparezca el primer usuario. Es un framework serio para un equipo con cuenta cloud, no una forma de lanzar un producto esta semana.

InsForge es el que estoy vigilando

Una plataforma de la lista está construida exactamente sobre mi tesis. InsForge relanzó como 2.0 el 9 de marzo de 2026 llamándose el backend para el desarrollo agéntico, con el eslogan “agent experience is the new developer experience” y la afirmación de que el 99 % de las operaciones de la plataforma ya llegan de agentes y no de humanos [19]. La caja cumple el discurso: Postgres con pgvector, auth, storage, edge functions, realtime y una pasarela de modelos compatible con la API de OpenAI para varios proveedores [19], funciones lanzadas por cron sobre pg_cron [20], todo bajo Apache 2.0 y autoalojable con Docker [21]. Pro cuesta 25 $ con 100.000 usuarios activos mensuales, una base de datos de 8 GB y 10 $ de crédito de cómputo, con instancias pequeñas siempre encendidas desde 5 $ [22].

¿Y por qué es el número dos y no el uno? En parte porque debajo hay Postgres, así que las migraciones y el row-level security vuelven, gestionados por el agente pero presentes. Sobre todo, por la edad. Crunchbase registra una pre-seed de 1,5 millones de dólares de MindWorks Capital y Baidu Ventures [23], y la propia página de portfolio de MindWorks fecha la empresa en 2025 [24]. Convex, para poner escala: una ronda de 24 millones liderada por a16z en noviembre de 2025 con Spark Capital como colíder [25] y, según la propia cifra de la empresa de abril de 2026, casi 10.000 equipos de pago [26].

Convex, última ronda

24 M$

liderada por a16z, noviembre de 2025

equipos de pago en Convex

10.000

cifra de la empresa, "casi 10.000", abril de 2026

InsForge, pre-seed

1,5 M$

MindWorks Capital y Baidu Ventures, 2025

La brecha que describen esos tres números es la decisión entera. No aparco datos de clientes en una plataforma pre-seed, por muy acertada que sea su tesis. Sí mantengo la pestaña abierta, y el autoalojamiento bajo Apache 2.0 es una cobertura real para el día en que eso cambie.

¿Cuánto cuesta Convex realmente en la UE?

Más de lo que sugiere la página de precios. El anuncio de la región UE de Convex la sitúa en eu-west-1 de AWS (Irlanda) en todos los planes, incluido el gratuito, pero en los planes de pago el precio de los recursos en la UE corre un 30 % por encima de las tarifas de EE. UU., y el uso incluido que hace generosos los planes americanos, como los 25 millones de llamadas a funciones de Pro [27], no aplica: los deployments UE se facturan bajo demanda [28]. Para un producto europeo con tráfico real, ese es el número que hay que modelar antes de elegir región, y la línea menos publicitada de la historia de precios de Convex.

El resto de mis quejas, por simetría con los elogios. Los deployments Free y Starter corren la clase S16, 16 queries y 16 mutations concurrentes, mientras que Professional salta a S256 [29], así que la carga por sí sola puede forzar la subida a 25 $ por desarrollador [27]. Convex Auth sigue etiquetado como beta, “no está completo y puede cambiar de formas incompatibles hacia atrás”, y los docs dirigen el auth serio hacia Clerk, Auth0 o WorkOS, este último gratuito hasta un millón de usuarios [30]. Y la elegancia de la carpeta única es también el lock-in: mi backend son queries y mutations contra un modelo de documentos, no SQL que una herramienta de informes pueda leer un martes cualquiera.

Frente a todo eso, el precio de entrada es difícil de discutir: el plan Starter de 0 $ corre aplicaciones reales en producción para hasta seis desarrolladores con un millón de llamadas a funciones incluidas en deployments de EE. UU. [27]. Cada uno de los costes de arriba es real, y los sigo pagando, porque las alternativas me cobran durante el lanzamiento. Esa es la hora que menos dispuesto estoy a vender.

Lo que yo haría

Seguir en Convex para todo lo que tenga que existir el viernes. Montar un pequeño proyecto de prueba en Appwrite el día que el auth maduro con cifras de seis dígitos sea el cuello de botella real, porque 25 $ planos por toda una organización ganan a mi factura por desarrollador en cuanto crece el equipo [5]. Volver a mirar InsForge a mediados de 2027: una ronda de verdad y clientes de producción con nombre cambiarían mi respuesta, y su licencia de autoalojamiento hace que probarlo salga barato.

La prueba que ganó a todas las fichas técnicas, por si quieres pasarla a tu propio stack: abre el repo tras una semana fuera. Si leer una carpeta te dice dónde vive todo, la plataforma aprueba. La última pieza que escribí iba de darle a los modelos de IA la cantidad justa de autoridad. Esta va de darles el edificio correcto. Superficie pequeña, todo a mano: resulta que esa es la especificación para ambas cosas.