SupabaseÅpen-sørsam backend-plattform bygget på Postgres med autentisering, lagring og realtid-APIer.

4.7 (6)

Anmeldt av Daniel Nikulshyn·Oppdatert juli 2026

Open Source Backend Database Postgres Vector Search Authentication Developer Tools Self-Hostable

Oversikt

Supabase er en åpen kilde-backend-tjeneste som gir utvikler en fullstendig Postgres-database sammen med de verktøyene nødvendige for å distribuere moderne programmer. Den kombinerer autentisering, filopplasting, instans-rest-og GraphQL-APIs, real time-abonneringer og serverløse edge-funksjoner i et enkelt, administrert plattform. Selv om det ikke er en strikt kunstig intelligens-verktøy, har Supabase blitt et populært valg for bakendene til AI-prosjekter grunnet sin støtte for pgvector-for embeddings og likhetssøk. Teamene bruker det til å lagre vektorer, håndtere brukerdata og drive generering med gjenoppdagelse-algorytmer sammen med tradisjonelle app-funksjoner. Utviklere kan selv ha denne på egen server eller bruke en hostet tjeneste i cloud, selv med klientbiblioteker til JavaScript, Python, Dart, Swift og andre programmeringsspråk.

Nøkkelfunksjoner

Administrert Postgres-database med eksterne funksjoner
Bygget inn autentisering og brukerhantering
Objekt-lagring med tilgangskontroller
Realtid-tilkoblinger over websockets
Vector-innlagringer via pgvector
Kant-funksjoner og automatisk genererte APIer
Pros
:
Fullstendig åpen-sørsam og selv-hostbar,Bygget på standard Postgres med ingen lukningstilfeller,pgvector-støtte for AI og innlagringer,Generøst gratisabonnement for prototyping,Integert autentisering, lagring og realtid
cons
:
Noen avanserte funksjoner er ennå i utvikling,Rad-nivå-trygging har en læringsskurve,Kald-start på kant-funksjoner,Skalering på større belastninger kan bli kostbar,UseCases,:,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Priser

Modell: Freemium
Kategori: Kjerneverktøy for kunstig intelligens (AI)
Vurdering: 4.7 / 5 (6)

Brukstilfeller

RAG Vektor-lagring for AI-apps

Bruk pgvector til å lagre og spørre etter embeddings for henting generert ved hjelp av retrievement augmented, som kombinerer semantisk søk med relasjonell brukerdata i en Postgres-database.

Full-stacks applikasjonsbackend

Send moderne webside- og mobilappar hurtig med bygde-in autorisering, filslagring og automatisk genererte REST- og GraphQL-API'er uten å skrive custom backend-kode.

Realtime samarbeidsfunksjoner

Driv chat, live-dashboards og multi-bruker samarbeid med realtid-forgreninger over websockets bekjentgjort av Postgres-change streams

Selvinstallerbar backend for kontrol over data

Deploy hele åpen-sorces Supabase-stakken på dine egne infrastrukturer for å beholde full eierskap over data og unngå leverandørlåsning while holdende standard Postgres-kompatibilitet.

Fordeler og ulemper

Fordeler

Fullstendig åpen kildekode og selvinstallerbar
Bygget på standard Postgres uten låsing
Tillate pgvector-støtte for kunstig intelligens og embeddings
Generøs gratisnivå for prototypering
Integert authentisering, lagring og realtid-støtte

Ulemper

Nye avanserte funksjoner som ennå utvikles
Bruksnivå for rad-nivå sikring har en læringskurve
Kald start på edge-funksjoner
Skalering av større ladninger kan bli dyrt

Anmeldelser

4.7

Gjennomsnitt fra 6 vurderinger.

Logg inn for å legge igjen en anmeldelse.

Elena Rossi

Apr 8, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on built-in authentication and user management, and fully open source and self-hostable caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Hiroshi Tanaka

Apr 4, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and pgvector support for AI and embeddings. Built-in authentication and user management fits neatly into how we already work, and built-in authentication and user management removed a step we used to do by hand. Cold starts on edge functions, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Sofia Lindqvist

Dec 5, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: managed Postgres database with extensions and fully open source and self-hostable. On balance the feature set — especially vector embeddings via pgvector — justifies the 5 stars for our use case.

Wei Chen

Oct 1, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is vector embeddings via pgvector — handled better than most — and built on standard Postgres with no lock-in. Scaling large workloads can get pricey is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Mei-Ling Wong

Jul 25, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Vector embeddings via pgvector is exactly what I needed, and generous free tier for prototyping. but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Naomi Suzuki

Jun 8, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: realtime subscriptions over websockets and fully open source and self-hostable. On balance the feature set — especially managed Postgres database with extensions — justifies the 5 stars for our use case.