# Activepieces vs BigModel

Activepieces verzeichnet 258.553 monatliche Besuche mit +1,5 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. BigModel verzeichnet 5.700.686 monatliche Besuche mit -17 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“.

| Kennzahl | [Activepieces](https://openaitools.app/de/tool/activepieces) | [BigModel](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel) |
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| Website-URL | https://www.activepieces.com | https://bigmodel.cn |
| Kategorien | AI Workflow, No-Code & Low-Code, KI-Code-Assistent, AI Agent | Large Language Models (LLMs), AI API, KI-Modelle, AI Agent |
| Preismodell | Freemium | Freemium |
| Monatliche Besuche | 258.553 | 5.700.686 |
| MoM-Wachstumsrate | +1,5 % | -17 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China |
| Direkte Besuche | 111.328 | 4.230.503 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,6 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Activepieces

Activepieces ist eine KI-first Automatisierungsplattform, die auf der Idee aufbaut, dass die Agenten eines Teams und seine Mitarbeitenden denselben Arbeitsbereich teilen. Im Zentrum stehen KI-Agenten: Man beschreibt eine Aufgabe in einfachen Worten, und der Agent ermittelt Schritte, Reihenfolge und die zu öffnenden Tools aus den verbundenen Apps und jedem angegebenen MCP-Server. Sensible Schritte lassen sich hinter menschliche Freigaben legen, sodass Aktionen mit Geld, Kunden oder Produktion unter Kontrolle bleiben.

Unter der Agentenschicht liegt eine ausgereifte Workflow-Engine mit visuellem Builder. Der Chat entwirft den Großteil eines Flows, während Verzweigungen, Wiederholungen, Wartepunkte, Subflows, Fehlerbehandlung und Freigaben die schwierigen Fälle abdecken. Braucht ein Schritt echte Logik, schreibt man Inline-TypeScript und lässt den Rest visuell. Chat, Tables als leichte strukturierte Datenschicht, eine Wissensdatenbank und ein MCP-Server runden die Plattform ab, damit Agenten und Teammitglieder auf denselben Daten arbeiten.

Das Projekt ist im Kern Open Source, hunderte Beitragende pflegen MIT-lizenzierte App-Bausteine, und der Betrieb ist flexibel: Activepieces Cloud, eigene Docker- oder Kubernetes-Infrastruktur oder eine vollständig air-gapped Installation. Enterprise-Kontrollen umfassen Projekte und Zugriffsrollen, SSO über Okta oder Entra, Secret Manager wie HashiCorp Vault, an das SIEM gestreamte Audit-Logs und eigene KI-Modellschlüssel von Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock oder Google Gemini.

**Preise und Tarife:** Freemium-Modell: Ein kostenloser Tarif ohne Kreditkarte ermöglicht den Einstieg in Flows und Agenten, bezahlte Tarife bieten mehr Ausführungen und Enterprise-Funktionen. Beim Betrieb stehen Managed Cloud, Self-Hosting und Air-Gapped zur Wahl, und Open-Source-Nutzer können die Community-Edition auf eigener Infrastruktur betreiben.

- **KI-Agenten aus natürlicher Sprache:** Beschreiben Sie eine Aufgabe in Alltagssprache, und der Agent bestimmt die Schritte, wählt Werkzeuge aus verbundenen Apps und MCP-Servern und pausiert bei sensiblen Aktionen für eine Freigabe.
- **Visueller Builder mit Inline-TypeScript:** Automatisierungen auf einer Canvas mit Verzweigungen, Wiederholungen, Wartepunkten, Subflows und Fehlerbehandlung bauen und Schritte, die Code brauchen, in Inline-TypeScript schreiben.
- **Über 770 Open-Source-Konnektoren:** Jeder Baustein ist MIT-lizenziert und community-entwickelt und deckt bestehende Apps ab; für alles andere verbindet ein HTTP-Baustein beliebige REST- oder GraphQL-Endpunkte inklusive Auth und Paging.
- **Chat, Tables und Wissensdatenbank:** Flows im Gespräch entwerfen, strukturierte Daten in Tables speichern, die Flows und Agenten lesen und schreiben, und interne Dokumente für alle Agenten durchsuchbar halten.
- **Enterprise-Betrieb und Governance:** Läuft in der Managed Cloud, im eigenen Docker-/Kubernetes-Stack oder air-gapped, mit Projekten, SSO, Rollenrechten, Secret Managern, Audit-Logs und eigenen KI-Schlüsseln.

**Stärken:** Open-Source-Kern mit MIT-lizenzierten Bausteinen und echter Self-Hosting-Option; Starke Kombination aus KI-Agenten, visuellem Builder und Inline-TypeScript; Enterprise-Funktionen wie SSO, Rollen, Secret Manager und Audit-Logs; Große Konnektorbibliothek plus HTTP-Baustein für alles Übrige

**Einschränkungen:** Die Fülle aus Agenten, Tabellen, Flows und MCP kann Neueinsteiger überfordern; Einige fortgeschrittene Enterprise-Funktionen bleiben bezahlten oder selbst verwalteten Plänen vorbehalten; Self-Hosting bedeutet, Updates, Skalierung und Zuverlässigkeit selbst zu tragen

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/activepieces.md)

## BigModel

BigModel ist die Entwicklerplattform von Zhipu AI und bietet API-Zugang zur GLM-Reihe der Sprachmodelle sowie zu einem breiten Spektrum multimodaler Fähigkeiten. Statt mehrere Anbieter zu koordinieren, können Teams Textgenerierung, Vision-Sprach-Verständnis, OCR, Spracherkennung, Sprachsynthese, Bild- und Videogenerierung über ein Konto und einen Satz Zugangsdaten aufrufen.

Über den reinen Modellzugang hinaus richtet sich die Plattform an Anwendungsentwickler. Enthalten sind ein Agenten-Framework, Unterstützung für MCP-Dienste, Wissensdatenbank-Werkzeuge für retrieval-augmentierte Generierung, Fine-Tuning-Workflows und ein Playground zum schnellen Testen im Browser. Hinzu kommen ein KI-Coding-Assistent und visuelle bzw. Low-Code-Bausteine für Teams, die ohne großes ML-Team ausliefern wollen.

Für Organisationen mit strengen Anforderungen unterstützt BigModel private Instanzen und On-Premise-Deployment, dazu tokenbasiertes Pay-as-you-go und Unternehmensverträge. Damit eignet es sich sowohl für einzelne Entwickler mit kleinem Budget als auch für Unternehmen, die Daten in der eigenen Infrastruktur halten müssen.

**Preise und Tarife:** BigModel kombiniert ein Freemium-Modell mit tokenbasierter Abrechnung: Neue Nutzer erhalten in der Regel Testguthaben und zahlen danach nutzungsabhängig für die verbrauchten API-Tokens. Größere Volumen, private Instanzen und On-Premise-Installationen werden über Unternehmensverträge mit Preis auf Anfrage geregelt. Aktuelle Tarife finden Sie auf der offiziellen Preisseite.

- **GLM-Text- und multimodale APIs:** Einheitlicher Zugriff auf GLM-Modelle sowie Vision-, OCR-, Sprach-, Bild- und Video-Endpunkte mit einem Konto.
- **Agenten- und MCP-Unterstützung:** Erstellen Sie werkzeugnutzende Agenten und binden Sie über MCP-Dienste externe Systeme an.
- **Wissensdatenbank und RAG:** Erstellen Sie verwaltete Wissensdatenbanken und Retrieval-Pipelines, damit Modelle mit Ihren Dokumenten antworten.
- **Fine-Tuning und Playground:** Stimmen Sie Modelle mit eigenen Daten ab und testen Sie Prompts interaktiv im Browser vor dem Livegang.
- **Privates und On-Premise-Deployment:** Betreiben Sie Modelle in privater Instanz oder eigener Hardware für Datenhaltung und Compliance.

**Stärken:** Breite Modellabdeckung von LLM bis Vision, Sprache und Video auf einer Plattform; Offizielle Unterstützung der GLM-Reihe mit Dokumentation und Updates aus erster Hand; Unterstützt privates und On-Premise-Deployment für strenge Datenanforderungen; Bietet Agenten, Wissensdatenbanken und Fine-Tuning über den API-Zugang hinaus

**Einschränkungen:** Dokumentation und Preise sind überwiegend chinesisch, was rein englischsprachige Teams bremst; Manche Enterprise-Funktionen erfordern Vertriebskontakt und haben keine transparente Self-Service-Preisangabe; Tokenkosten können bei multimodalen Workloads mit hohem Volumen schnell steigen

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Activepieces und BigModel beim monatlichen Traffic?

Activepieces hat 258.553 monatliche Besuche, während BigModel 5.700.686 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Activepieces verzeichnet eine Wachstumsrate von +1,5 % gegenüber dem Vormonat; BigModel verzeichnet -17 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Activepieces: Freemium. Freemium-Modell: Ein kostenloser Tarif ohne Kreditkarte ermöglicht den Einstieg in Flows und Agenten, bezahlte Tarife bieten mehr Ausführungen und Enterprise-Funktionen. Beim Betrieb stehen Managed Cloud, Self-Hosting und Air-Gapped zur Wahl, und Open-Source-Nutzer können die Community-Edition auf eigener Infrastruktur betreiben. BigModel: Freemium. BigModel kombiniert ein Freemium-Modell mit tokenbasierter Abrechnung: Neue Nutzer erhalten in der Regel Testguthaben und zahlen danach nutzungsabhängig für die verbrauchten API-Tokens. Größere Volumen, private Instanzen und On-Premise-Installationen werden über Unternehmensverträge mit Preis auf Anfrage geregelt. Aktuelle Tarife finden Sie auf der offiziellen Preisseite.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | 372.761.591 | +4,3 % | Freemium | Liefert außergewöhnliche Open-Weight-Reasoning-Leistung zu sehr geringen Kosten, vermisst jedoch das breite Unternehmens-Multimodal-Agenten-Bautoolset von BigModel. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deepseek.md) |
| 2 | [OpenAI Platform](https://openaitools.app/de/tool/openai) | 234.678.639 | -9,6 % | Kostenpflichtig | Bietet branchenführende Spitzenintelligenz und Entwickler-Ökosysteme, vermisst aber die spezialisierte GLM-Architektur und die nativen chinesischen Sprachoptimierungen von BigModel. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openai.md) |
| 3 | [Google AI Studio](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio) | 112.620.020 | +2 % | Freemium | Bietet riesige Kontextfenster und robuste multimodale Gemini-APIs, unterscheidet sich jedoch in der Modellarchitektur und den regionalen Unternehmenswerkzeugen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/google-ai-studio.md) |
| 4 | [OpenRouter](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai) | 19.941.437 | -6,2 % | Kostenpflichtig | Fasst hunderte globale Modelle unter einem API-Endpunkt zusammen, während BigModel eine direkte native Infrastruktur für die GLM-Modelle von Zhipu bereitstellt. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/openrouter-ai.md) |
| 5 | [Zapier](https://openaitools.app/de/tool/zapier-com) | 5.065.248 | +0,4 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Riesiges vorgefertigtes App-Ökosystem und ausgefeilte UX, aber deutlich teurer und proprietär. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/zapier-com.md) |
| 6 | [n8n](https://openaitools.app/de/tool/n8n) | 4.522.449 | -7,4 % | Freemium | Leistungsstarke Open-Source-Workflow-Automatisierung mit robusten Self-Hosting-Optionen, aber steilere Lernkurve als Activepieces. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/n8n.md) |
| 7 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Eine API für über 1.500 produktionsreife Generative-Media-Modelle | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) |
| 8 | [MindStudio](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio) | 1.793.337 | +14,2 % | Preise auf Anfrage | Streamlinierte Benutzeroberfläche für die Bereitstellung benutzerdefinierter KI-Agenten, aber weniger flexibel für traditionelle Datenintegrations-Pipelines. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio.md) |
| 9 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Spezialisiert sich auf serverloses Open-Source-Modellhosting und dedizierte GPU-Cluster, bietet jedoch weniger native Integration proprietärer GLM-Modelle. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) |
| 10 | [Replicate AI](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai) | 904.038 | -8,4 % | Kostenpflichtig | Replicate is a cloud API for running, fine-tuning, and deploying machine learning models. Spin up open-source and hosted models — from image, video, and audio generation to speech synthesis, captioning, and LLM inference | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replicate-ai.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/activepieces-vs-bigmodel

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