Supabase vs RunPod 2026
Réponse courte : ce ne sont pas des rivaux, ce sont des compléments. Supabase est la couche données, auth, stockage et vecteurs (Postgres managé avec pgvector) ; RunPod est la couche calcul GPU pour l'entraînement et l'inférence. Prends Supabase s'il te faut un backend pour un produit IA. Prends RunPod s'il te faut des GPU pour entraîner ou servir un modèle. Supabase obtient 4,4/5 dans nos tests, RunPod 3,7/5.
L'angle que personne n'a mis à jour : chaque page concurrente range ces deux outils dans des catégories différentes et s'arrête là. Aucune ne reformule la vraie décision d'un builder IA. La nuance honnête : Supabase gagne les cinq manches, mais ça veut dire qu'il gagne sur le travail qu'il occupe, pas qu'il remplace les GPU. Supabase a aussi bouclé une Série F de 500 M$ à 10,5 Md$ de valorisation en juin 2026, pendant que RunPod a cumulé plus de 227 pannes en neuf mois. Ces deux faits décident de l'essentiel de ce match.
Backend Postgres avec pgvector, auth, stockage et un serveur MCP officiel. Occupe la couche données.
Lire l'avis complet sur Supabase →Cloud GPU : 30+ SKU, facturation à la seconde, Serverless scale-to-zero. Occupe la couche calcul.
Essayer RunPod gratuitement →Lire l'avis complet sur RunPod →Qui gagne pour toi
C'est exactement ça, Supabase : Postgres, auth, stockage, pgvector et edge functions sur une seule plateforme managée. RunPod ne t'offre rien de tout ça, juste des GPU bruts.
Lire l'avis complet sur Supabase →pgvector vit dans le même Postgres que tes données applicatives, sans BDD vectorielle séparée ni egress en plus. RunPod n'a aucun store vectoriel managé.
Lire l'avis complet sur Supabase →Supabase ne peut pas exécuter le moindre workload GPU. La location à la seconde de RunPod (RTX A5000 0,27 $/h jusqu'au B200 5,89 $/h) est la bonne couche ici.
Essayer RunPod gratuitement →Un free tier vraiment utilisable (50K MAU, sans carte) plus Pro à 25 $. RunPod n'a pas de free tier, juste 5 $ de crédit, et ses 227+ pannes en font le daily driver le plus risqué.
Lire l'avis complet sur Supabase →Supabase vs RunPod en un coup d'oeil
Chaque cellule est issue des pages de prix et docs officielles vérifiées le 13 juin 2026. Lis les lignes nature de l'outil et calcul GPU en premier, elles cadrent pourquoi ces deux-là vivent dans des couches différentes de la même stack.
| Supabase | RunPod | Avantage | |
|---|---|---|---|
| Ce que c'estCouches différentes, pas des substituts directs | Backend-as-a-service Postgres : BDD, auth, stockage, realtime, edge functions, pgvector | Cloud GPU : Pods à la demande plus Serverless autoscale pour l'entraînement et l'inférence IA | — |
| Plan gratuit | 0 $, sans carte, 50K MAU, 500 Mo BDD, 1 Go stockage, 5 Go egress | Aucun, seulement 5 $ de crédit à l'inscription | Supabase |
| Premier prix payantSupabase, c'est le coût mensuel prévisible | 25 $/mois (Pro), inclut 10 $ de crédits compute | Paiement à l'usage à la seconde, ex. RTX A5000 0,27 $/h | Supabase |
| Palier intermédiaire / scalePrix vérifiés le 13 juin 2026 sur supabase.com/pricing et runpod.io/pricing | 599 $/mois (Team) : SOC2, ISO 27001, sauvegardes 14 jours | Pas de paliers, le coût égale les GPU-heures consommées (A100 SXM 1,49 $/h, H100 PCIe 2,89 $/h) | — |
| Calcul GPU / entraînement | Aucun | Oui, 30+ SKU GPU, 31 régions, Pods plus Serverless, Instant et Slurm Clusters | RunPod |
| Base de données, auth, stockage managés | Oui, Postgres complet, RLS, OAuth, stockage compatible S3 | Non | Supabase |
| Fonctions vectorielles / data IA | pgvector dans Postgres, embeddings automatiques, AI Assistant | Pas de store vectoriel managé, tu l'auto-héberges sur un pod | Supabase |
| Intégration agent IA (MCP)Le serveur MCP Supabase est sorti en 2026 | Serveur MCP Supabase officiel, Claude et Cursor peuvent requêter, migrer et gérer les projets | API REST plus SDK, provider communautaire Vercel AI SDK, pas de MCP first-party confirmé | Supabase |
| Posture de fiabilité | Uptime managé, SLA via Enterprise | 227+ pannes cumulées en neuf mois, aucun SLA sans le palier à 50K $ | Supabase |
| Frais d'egress | Egress facturé (5 Go Free, 250 Go Pro inclus, dépassement facturé) | Aucun frais d'egress sur le stockage réseau | RunPod |
| Support par défaut (plans payants) | E-mail plus Discord, pas de chat live même sur Enterprise | Tickets Zendesk, aucun SLA en standard, qualité inégale | Supabase |
| Utilisateur idéal | Devs full-stack et applicatifs, équipes RAG, startups qui expédient un produit IA avec un budget serré | Équipes IA qui entraînent ou servent des modèles, expérimentations GPU sensibles au coût | — |
Prix vérifiés le 13 juin 2026 sur supabase.com/pricing et runpod.io/pricing.
Critère par critère, face à face
Les cinq mêmes critères notés sur la page d'<a href="/fr/labs/avis/supabase">avis Supabase</a> et la page d'<a href="/fr/labs/avis/runpod">avis RunPod</a>. Chaque manche reçoit un choix clair, même si les deux occupent des couches différentes.
01 Manche 1 : atteindre ton premier résultat qui marche.
Supabase prend cette manche 4,6 à 4,0, et l'écart, c'est la friction après la première victoire, pas la première victoire elle-même. Supabase te donne un projet, des clés API et une première requête en moins de cinq minutes. Le dashboard est propre, l'éditeur SQL a de l'autocomplétion, et il génère automatiquement les types TypeScript. Les avis répètent que la prise en main est incroyablement facile. RunPod aussi est vraiment rapide tout au début : un premier Pod se lance en moins de 30 secondes depuis les templates du Hub avec les 5 $ de crédit. Le problème, c'est tout ce qui vient après.
RunPod devient tatillon passé le premier pod. Le Serverless demande de connaître Docker, l'UI affiche des GPU comme disponibles alors qu'ils ne le sont pas, et la séparation Community vs Secure Cloud perd les débutants. Les deux outils ont une courbe d'apprentissage sur le profond : les policies RLS et le Postgres avancé de Supabase prennent du temps, et la config serverless de RunPod plus l'appairage région-stockage est son propre casse-tête. Le départage, c'est l'usage quotidien. Supabase reste fluide, alors que l'affichage de disponibilité périmé et les bizarreries de config de RunPod s'accumulent en tentatives gâchées. Pour être productif dès le jour un et le rester, Supabase gagne.
Prends Supabase si tu veux expédier un backend et être productif le jour même, avec types auto-générés et un éditeur SQL propre.
Prends RunPod pour un premier pod GPU rapide, en acceptant qu'il pardonne moins une fois passé les templates vers le Serverless.
02 Manche 2 : où tombe vraiment la facture.
Supabase prend cette manche 4,8 à 4,0, et la prévisibilité fait la différence. Supabase a un free tier vraiment utilisable (50K MAU, sans carte) et un plan Pro à 25 $ que notre avis situe à environ quatre à cinq fois moins cher que Firebase à usage équivalent. La tarification est transparente si tu surveilles le compute par projet : Pro reste à 25 $/mois tant que tu restes sur l'instance Micro couverte par le crédit de 10 $, et une BDD chargée sur Large ajoute 110 $/mois. RunPod a un prix brut excellent, RTX A5000 à 0,27 $/h, facturation à la seconde, pas d'egress sur le stockage réseau, mais la valeur fuit ailleurs.
Le pire cas de RunPod, c'est payer un workload qui n'a jamais tourné. Le compteur démarre au provisionnement, pas au workload-en-marche, donc un pod qui échoue à démarrer, télécharge lentement ou plante en cours de job facture quand même. C'est la plainte la plus forte des avis. Il n'y a pas de garde-fou budgétaire automatique au-delà d'un plafond de dépense par défaut à ~80 $/h, et Vast.ai peut casser le prix de RunPod sur le temps H100 en spot. Les deux récompensent la discipline : Supabase récompense de ne pas créer de projets inutiles, RunPod récompense de poser des limites de dépense et de comprendre le stockage éphémère vs réseau. Pour un backend daily driver avec une facture mensuelle connue, Supabase gagne.
Prends Supabase pour un coût backend mensuel prévisible, un vrai free tier et un plan Pro à 25 $ qui bat la facturation à la seconde pour une couche toujours allumée.
Prends RunPod pour les GPU-heures les moins chères quand tu gères activement la dépense et que tu tolères le crédit gâché occasionnel.
03 Manche 3 : puissance brute, dans deux directions différentes.
Supabase l'emporte de justesse 4,3 à 4,1, et l'écart serré, c'est toute l'histoire : ils gagnent dans des dimensions différentes. Supabase occupe la profondeur données, auth et vecteurs : Postgres complet avec extensions (PostGIS, pg_cron, pgvector), RLS au niveau base, realtime via websockets, stockage compatible S3 avec transformations d'images à la volée, API REST plus GraphQL instantanées, et un serveur MCP officiel pour que Claude ou Cursor requêtent et migrent la BDD directement. RunPod occupe l'ampleur de calcul et la vitesse de cold start : 30+ SKU dont B200 et H200, Pods plus Serverless au même endroit, cold starts FlashBoot sous 200 ms (loin devant les 2 à 4 secondes de Modal), Instant et Slurm Clusters, stockage réseau sans egress, et déploiement GitHub avec rollback.
Plafonds honnêtes des deux côtés. Supabase n'a pas de dashboard analytics intégré et plafonne les sauvegardes managées à 14 jours sur Team. RunPod plafonne l'entraînement multi-noeuds à des noeuds de 8 GPU sans InfiniBand entre noeuds, et son observabilité est maigre. Aucun n'est un substitut de l'autre : Supabase est la couche applicative et données d'un produit IA, RunPod est la couche entraînement et inférence du modèle, et beaucoup de stacks sérieuses font tourner les deux. L'écart de note reste petit précisément parce que chacun est profond là où l'autre est vide.
Prends Supabase pour la couche applicative et données : pgvector, RLS, realtime, stockage et accès MCP prêt pour les agents sur une seule plateforme.
Prends RunPod pour la couche calcul : le catalogue GPU le plus large, des cold starts sous 200 ms et des clusters pour l'entraînement lourd.
04 Manche 4 : qui répond quand ça casse.
Supabase gagne cette manche nettement à 3,8 contre 2,6, et la responsabilité fait le départage. Supabase te donne un support e-mail sur Pro, un Discord actif où des membres de l'équipe core répondent, un triage GitHub rapide, et une documentation que les avis classent parmi les meilleures qu'ils aient vues. Ce n'est pas parfait : pas de chat live même sur Enterprise, et les questions Postgres complexes sont parfois renvoyées vers la communauté. RunPod tourne sur des tickets Zendesk sans SLA, sauf si tu engages 50K $ sur le Startup Growth Tier, un décalage structurel quand un pod bloqué brûle activement des crédits.
Les expériences RunPod se divisent fort. Certains ont eu des correctifs immédiats et justes, d'autres se sont fait dire en gros d'essayer de créer un nouveau pod, ou ont vu RunPod rejeter la faute sur les templates pour des pannes côté plateforme. L'écart qui compte : quand quelque chose casse sur l'infra de RunPod, les utilisateurs standard sont exposés pile quand les problèmes de fiabilité frappent, sur fond de 227 pannes. Le modèle docs-plus-Discord de Supabase, imparfait soit-il, résout la plupart des problèmes sans te laisser en plan. Les deux s'appuient sur des docs en self-service, et les deux en ont de vraiment bonnes, mais des docs ne remplacent pas quelqu'un qui prend en charge une panne.
Prends Supabase pour les équipes autonomes à l'aise avec d'excellentes docs plus l'e-mail et un Discord actif.
Prends RunPod uniquement les yeux ouverts sur le support, ou au palier Growth à 50K $ s'il te faut un vrai SLA.
05 Manche 5 : ampleur stack-fit vs CI/CD développeur.
Supabase prend cette manche 4,3 à 3,9, surtout sur l'ampleur du stack-fit. Supabase livre des SDK officiels en JS et TS, React, Vue, Svelte, Next.js, Flutter, Swift et Kotlin, un support Next.js App Router de première classe via @supabase/ssr, et des intégrations partenaires comme PowerSync offline sync, Cloudflare Workers, Retool, n8n et Zapier. Il se branche direct sur pgvector avec OpenAI et Hugging Face pour les fonctions IA, et REST plus GraphQL se connectent à tout ce qui parle HTTP. RunPod est solide mais pointé dans une seule direction : une API REST complète avec spec OpenAPI publiée, des SDK en Python, JS et Go, des déploiements GitHub natifs avec rollback, un CI/CD large (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI), et Pipedream pour 3 000+ déclencheurs d'apps.
Les deux ont des lacunes honnêtes. Supabase n'a pas d'intégration Stripe native, donc tu câbles des webhooks à la main, et il a moins de connecteurs marketing no-code que Firebase. RunPod n'a pas de Zapier natif (Pipedream seulement) et des hooks de monitoring maigres. L'avantage se joue sur où chacun se branche : Supabase se connecte aux frameworks front-end, aux outils no-code et aux providers IA d'entrée de jeu, tandis que l'histoire d'intégration de RunPod est centrée développeur et CI/CD. Pour câbler une app et sa couche data IA, Supabase atteint plus de ta stack.
Prends Supabase pour les stacks app et no-code qui ont besoin de SDK clé en main et de câblage data IA dans pgvector.
Prends RunPod pour les équipes dev qui câblent des jobs GPU dans des pipelines CI/CD basés sur Git.
Le vrai coût, couche par couche
Ces deux-là facturent de façons complètement différentes : Supabase au plan mensuel plus compute par projet, RunPod à la seconde sans paliers. On liste les deux, puis on déroule deux exemples chiffrés qui couvrent toute la stack.
| Supabase | RunPod | Avantage | |
|---|---|---|---|
| GratuitLes projets Supabase inactifs se mettent en pause après une période d'inactivité | 0 $, 50K MAU, 500 Mo BDD, 1 Go stockage, 5 Go egress, 2 projets, pas de sauvegardes, pas de SLA | Pas de free tier, seulement 5 $ de crédit à l'inscription | Supabase |
| Plan d'entrée | Pro 25 $/mois plus usage : 100K MAU, 8 Go BDD, 100 Go stockage, 250 Go egress, 10 $ de crédits compute, sauvegardes 7 jours | Paiement à l'usage à la seconde, Secure Cloud RTX A5000 0,27 $/h, L4 0,39 $/h, A40 0,44 $/h | Supabase |
| Add-ons compute (Supabase) / GPU milieu de gamme (RunPod)Chaque projet Supabase tourne sur sa propre instance compute dédiée | Par projet, par mois : Micro 10 $ (couvert par le crédit Pro), Small 15 $, Medium 60 $, Large 110 $, XL 210 $, 4XL 960 $ | A100 PCIe 1,39 $/h, A100 SXM 1,49 $/h, RTX Pro 6000 2,09 $/h, H100 PCIe 2,89 $/h | — |
| GPU haut de gamme / palier scale | Team 599 $/mois : SOC2, ISO 27001, sauvegardes 14 jours, support prioritaire, SSO | H100 SXM 3,29 $/h, H200 SXM 4,39 $/h, B200 5,89 $/h (Secure Cloud, Community moins cher) | — |
| Serverless (RunPod) / Enterprise (Supabase)Le Startup Growth Tier de RunPod demande un engagement de 50K $ pour le SLA et l'onboarding | Enterprise sur devis, HIPAA disponible, support dédié, BYO-cloud ou on-prem | Flex Worker scale-to-zero : A100 2,72 $/h, H100 4,18 $/h, H200 5,58 $/h, B200 8,64 $/h | — |
| Stockage et autres add-ons | Custom Domain 10 $/mois, PITR 100 $/mois par 7 jours, Database Branching 0,01344 $/branche/h | Volume réseau 0,07 $/Go/mois sous 1 To, 0,05 au-dessus, haute perf 0,14 $/Go/mois, pas de frais d'egress | — |
| MVP RAG, stack complète (exemple chiffré A)Stack RAG combinée environ 188 $/mois, coût idle quasi nul côté GPU | Supabase Pro 25 $/mois : pgvector, auth, stockage, 100K MAU, reste sur le compute Micro | Serverless A100 Flex à 2,72 $/h, ~2 heures actives/jour, scale-to-zero, environ 163 $/mois | — |
| Run de fine-tuning (exemple chiffré B)Pas de frais d'egress sur les poids entraînés, c'est une vraie économie face aux hyperscalers | Supabase non impliqué, c'est du calcul pur | 1x H100 SXM à 3,29 $/h, fine-tune de 20 h environ 65,80 $, plus volume 200 Go 14 $/mois, pas d'egress pour sortir les poids | RunPod |
Prix vérifiés le 13 juin 2026 sur supabase.com/pricing et runpod.io/pricing. Le Secure Cloud de RunPod tourne à environ 0,10 à 0,40 $/h au-dessus du Community Cloud pour les mêmes SKU.
Choisis par scénario
Choisis Supabase si...
- Il te faut un vrai backend applicatif, Postgres, auth, stockage, realtime, API instantanées, pas du calcul brut, RunPod ne t'offre rien de tout ça
- Tu veux de la recherche vectorielle ou du retrieval RAG avec pgvector dans le même Postgres que tes données applicatives, sans BDD vectorielle séparée ni egress en plus
- Le coût mensuel prévisible compte : un vrai free tier (50K MAU, sans carte) et un plan Pro à 25 $ battent la facturation GPU à la seconde pour un backend daily driver
- Tu veux que des agents IA pilotent ton backend directement, le serveur MCP officiel laisse Claude ou Cursor concevoir des tables, lancer des migrations et requêter les données
- Tu valorises la fiabilité managée et d'excellentes docs plutôt que le prix GPU brut, sans record de 227 pannes au-dessus de la tête
Choisis RunPod si...
- Il te faut entraîner, fine-tuner ou faire de l'inférence GPU, Supabase ne peut pas exécuter le moindre workload GPU, c'est la couche que RunPod occupe
- Tu veux le catalogue GPU actuel le plus large, RTX A5000 0,27 $/h jusqu'au B200 5,89 $/h sur 31 régions, avec facturation à la seconde et Serverless scale-to-zero
- La latence de cold start est critique pour l'inférence, FlashBoot vise sous 200 ms, loin devant les 2 à 4 secondes de Modal
- Tu veux zéro frais d'egress en déplaçant de gros checkpoints de modèle dans et hors du stockage réseau
- Tu fais des expérimentations jetables ou de l'inférence sensible au coût et tu sais gérer la dépense, poser des limites et comprendre le stockage éphémère vs réseau pour éviter le piège du crédit gâché
Questions fréquentes
Supabase et RunPod sont-ils vraiment concurrents en 2026 ?
Pas vraiment, ils occupent des couches différentes d'une app IA. Supabase est la couche données, auth, vecteurs et backend (Postgres managé plus pgvector plus auth plus stockage plus API). RunPod est la couche calcul GPU pour l'entraînement et l'inférence. On les compare parce que, en assemblant un produit IA, tu évalues les deux d'un coup : où vivent mes données, et où tourne mon modèle ? Dans notre notation Supabase gagne au global (4,4 contre 3,7), mais ça veut dire qu'il gagne sur le travail qu'il fait, pas qu'il remplace les GPU.Peut-on utiliser Supabase et RunPod ensemble ?
Oui, et c'est une stack courante et sensée. Supabase tient tes données structurées, l'auth utilisateur et les embeddings vectoriels (pgvector) ; RunPod fait tourner le modèle qui génère ces embeddings ou sert l'inférence. Un setup RAG typique stocke documents et vecteurs dans Supabase et appelle un endpoint Serverless RunPod pour l'étape embedding ou LLM. Ils se complètent plutôt qu'ils ne se remplacent, et c'est pour ça que la plupart des builders IA finissent par faire tourner les deux pour des choses différentes.Combien coûte chacun pour un petit MVP IA en 2026 ?
Côté Supabase : Pro à 25 $/mois couvre pgvector, auth, stockage et 100K MAU si tu restes sur le compute Micro couvert par le crédit de 10 $. Côté RunPod : un Serverless A100 Flex Worker est à 2,72 $/h avec scale-to-zero, soit environ 163 $/mois à ~2 heures actives par jour. Combiné, un MVP RAG à faible trafic tourne autour de 188 $/mois, avec un coût idle quasi nul côté GPU. Source : supabase.com/pricing plus runpod.io/pricing, vérifié le 13 juin 2026.Lequel est le moins cher, Supabase ou RunPod ?
Ils facturent différemment, donc ça dépend de la couche. Pour un backend (BDD, auth, stockage), Supabase est peu cher et prévisible, gratuit pour de vrais MVP et 25 $/mois sur Pro. Pour le calcul GPU, RunPod est à la seconde à partir de 0,27 $/h sur un RTX A5000. Il n'y a pas de moins cher entre les deux parce que Supabase ne peut pas faire tourner de GPU et RunPod n'est pas une base de données. Compare Supabase à Firebase et Neon, et RunPod à Vast.ai, Lambda et Modal.Supabase a-t-il un plan gratuit, et RunPod ?
Supabase oui : un free tier vraiment utilisable avec 50K MAU, 500 Mo BDD, 1 Go stockage et sans carte bancaire, assez pour faire tourner un vrai MVP en production. RunPod non : il n'y a pas de free tier permanent, juste 5 $ de crédits à l'inscription. Pour des expérimentations GPU vraiment gratuites, Google Colab ou Kaggle comblent ce vide, pas RunPod. Cet écart de free tier est une raison pour laquelle Supabase est l'endroit le plus accueillant pour qu'un solo builder démarre.Quelle est la façon la moins chère de construire une app RAG ou de recherche sémantique : Supabase ou une BDD vectorielle séparée plus RunPod ?
Pour la plupart des équipes, pgvector de Supabase est la couche de retrieval la moins chère et la plus simple parce que les vecteurs vivent dans le même Postgres que tes données applicatives, sans facture Pinecone séparée et sans egress entre services. Utilise RunPod uniquement pour le calcul qui génère les embeddings ou fait tourner le LLM. Empiler une BDD vectorielle dédiée par-dessus ajoute en général du coût et des pièces mobiles dont tu n'as pas besoin à l'échelle MVP.RunPod est-il assez fiable pour en dépendre, et Supabase est-il plus stable ?
La fiabilité de RunPod est son point le plus faible : il a cumulé plus de 227 pannes en neuf mois, des pods peuvent échouer à démarrer ou planter en facturant, et la disponibilité GPU annoncée est souvent fausse, sans SLA sauf engagement de 50K $ sur le palier Growth. Supabase est une plateforme managée avec une posture d'uptime plus stable et un SLA disponible sur Enterprise. Pour tout ce qui doit rester en ligne, Supabase est le choix par défaut le plus sûr sur sa couche ; côté GPU tu poserais des limites de dépense et préférerais le Secure Cloud, ou pèserais un fournisseur avec un vrai SLA.Supabase vs Firebase plus Modal, comment ça se mappe ?
Raisonne en couches. Supabase concurrence Firebase, Neon et Appwrite sur la couche backend et données, en gagnant sur le SQL complet, pgvector et l'open source. RunPod concurrence Modal, Lambda, Vast.ai et CoreWeave sur la couche GPU, en gagnant sur l'ampleur du catalogue et les cold starts sous 200 ms, tandis que Modal gagne sur la DX serverless et le monitoring et Vast.ai gagne sur le prix spot brut. Une décision Supabase vs RunPod, c'est en réalité deux décisions de couche distinctes prises ensemble.Les deux marchent-ils bien avec les assistants de code IA comme Claude ?
Supabase notablement oui : il livre un serveur MCP officiel pour que Claude, Cursor et d'autres agents lancent des projets, conçoivent des tables, génèrent des migrations et requêtent les données via un protocole standard. RunPod expose une API REST complète avec spec OpenAPI publiée plus des SDK Python, JS et Go et un provider communautaire Vercel AI SDK, donc les agents peuvent le piloter par programme, mais un serveur MCP first-party n'est pas confirmé. Pour du travail backend piloté par agent, Supabase est le plus clé en main des deux.Qui devrait choisir quoi en 2026 ?
Prends Supabase s'il te faut un backend, base de données, auth, stockage et vecteurs, pour un produit IA ou web ; c'est le choix le mieux noté, le plus fiable et le plus prévisible pour ce travail. Prends RunPod s'il te faut des GPU pour entraîner ou servir un modèle ; rien dans Supabase ne remplace ça. La plupart des builders IA sérieux finissent par utiliser Supabase pour la couche données et RunPod, ou un pair comme Modal ou Lambda, pour la couche calcul. La bonne réponse, c'est en général les deux, pour des choses différentes.
Construis sur les deux, puis décide
Gratuit pour démarrer sur Supabase, 5 $ de crédit sur RunPod. Le moyen le plus rapide de savoir : monter une vraie tranche RAG sur chacun, stocker les vecteurs sur l'un, servir le modèle sur l'autre.
Idéal pour la couche données d'un produit IA : Postgres, auth, stockage et pgvector sur une seule plateforme managée, avec un vrai free tier et un plan Pro à 25 $. Lis l'avis complet sur Supabase ou parcours tous les comparatifs.
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