# Activepieces vs Superlog Activepieces verzeichnet 258.553 monatliche Besuche mit +1,5 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Superlog verzeichnet 1.313 monatliche Besuche mit -75,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage, Kostenlos“. | Kennzahl | [Activepieces](https://openaitools.app/de/tool/activepieces) | [Superlog](https://openaitools.app/de/tool/superlog) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.activepieces.com | https://superlog.sh | | Kategorien | AI Workflow, No-Code & Low-Code, KI-Code-Assistent, AI Agent | AI Agent, KI-Code-Assistent, KI-Entwicklertools, KI-Code-Review | | Preismodell | Freemium | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage, Kostenlos | | Monatliche Besuche | 258.553 | 1.313 | | MoM-Wachstumsrate | +1,5 % | -75,2 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Global | | Direkte Besuche | 111.328 | 507 | | Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,3 | | 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) ## Superlog Superlog positioniert sich als „Monitoring für das KI-Zeitalter“. Statt nur die bereits gesendete Telemetrie zu visualisieren, prüft es sie aktiv: Die Overview-Prüfung markiert fehlende Logs, fehlende Traces und Tags, die gegen die semantischen Konventionen von OpenTelemetry verstoßen, und übergibt Ihrem Coding-Agenten einen fertigen Prompt, um jede Lücke zu schließen. Im Frontend fängt das Browser-SDK Ausnahmen ab, die nie das Backend erreichen – eine Checkout-Seite kann HTTP 200 zurückgeben und trotzdem die Sitzung eines Nutzers zerstören. Da Superlog Stacktraces über Source Maps auflöst, kann der Agent die exakt fehlerhafte Zeile benennen und die Korrektur in einen dauerhaften Alarm oder einen synthetischen Test überführen. Die Automatisierungsschicht ist das Alleinstellungsmerkmal. Sie definieren einen Auslöser (einen Checkout-Fehler in Sentry, eine Slack-Nachricht, einen Webhook oder einen Zeitplan), geben dem Agenten eingeschränkte Repository- und Kontozugriffe und hinterlegen ein Runbook: den fehlgeschlagenen Checkout nachverfolgen, letzte Deployments prüfen, betroffene Kunden identifizieren. Untersuchungen laufen in isolierten Sandboxes und antworten im Alarm-Thread mit dem fehlerhaften Trace und einem Pull Request zur Prüfung. Superlog zieht außerdem frühere Berichte heran, sodass wiederkehrende Alarme zunehmend weniger Rauschen erzeugen. Das Produkt ist darauf ausgelegt, neben Ihrem bestehenden Stack zu stehen statt ihn zu ersetzen. Sentry, Datadog, Grafana, Google Cloud, PostHog, GitHub, Slack und AWS lassen sich anbinden, und Sie können Telemetrie über OpenTelemetry senden oder beim aktuellen Anbieter belassen. Teams bringen eigene Modellschlüssel oder ChatGPT/Codex-Abonnements mit und wechseln Anbieter, ohne Workflows neu zu bauen. **Preise und Tarife:** Der kostenlose Tarif kostet $0 pro Monat und enthält ein einmaliges Guthaben von $5 für Superlog AI sowie 2 Cloud-Maschinenstunden pro Monat. Pro kostet $100/Monat (50 Maschinenstunden, bis zu 3 gleichzeitige Maschinen), Team $200/Monat (unbegrenzte Sitze, 500 Maschinenstunden, bis zu 10 Maschinen, gemeinsame Workspaces), Enterprise ist individuell mit SSO/SAML, Audit-Logs und Support-SLA. Telemetrie wird pro Event abgerechnet: Alle Tarife enthalten monatlich 1M Spans, 5M Logs und 10M Metrikpunkte, danach $0,60 pro Million Spans, $0,50 pro Million Logs und $0,20 pro Million Metrikpunkte bei 30 Tagen Aufbewahrung. - **Erkennung von Telemetrielücken:** Overview sucht fehlende Logs, fehlende Traces und Tags, die OpenTelemetry-Konventionen verletzen, und erzeugt einen passenden Agenten-Prompt zur Behebung. - **Browser-Fehlererfassung mit Source Maps:** Ein Frontend-SDK zeichnet Ausnahmen auf, die eine 200-Antwort sonst verbergen würde, und Source Maps lösen sie bis zur fehlerhaften Zeile auf. - **Runbook-gesteuerte Untersuchungsautomatisierung:** Starten Sie Agenten aus Sentry, Slack, Webhooks oder per Zeitplan, begrenzen Sie Repositories und Konten und erhalten Sie Traces und Pull Requests im Alarm-Thread. - **Eigenes Modell und eigenes Telemetrie-Backend:** Nutzen Sie eigenen API-Key oder ChatGPT/Codex-Abonnement, wählen Sie Modell und Harness und binden Sie Sentry, Datadog oder Grafana über OpenTelemetry an. - **Isolierte Sandboxes und begrenzter Zugriff:** Jeder Agent arbeitet in einer isolierten Untersuchungs-Sandbox nur mit den freigegebenen Repositories und Konten; Enterprise bietet SSO, SAML und Audit-Logs. **Stärken:** Prüft Telemetrie aktiv auf Lücken statt nur Gesendetes zu visualisieren; Agenten arbeiten mit eingeschränkten Repository-Rechten in isolierten Sandboxes; Koexistiert mit Sentry, Datadog, Grafana und Cloud-Anbietern ohne erzwungene Migration; Transparente, veröffentlichte Telemetriepreise pro Million Events **Einschränkungen:** Maschinenstunden und KI-Nutzung werden getrennt abgerechnet, was bei wachsender Automatisierung Kostenkontrolle erfordert; Die Telemetrie-Aufbewahrung ist auf 30 Tage begrenzt; längere Zeiträume erfordern Rücksprache mit dem Vertrieb; Beim Einsatz eigener Modelle verwalten Sie Anbieterschlüssel und Abrechnung selbst [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/superlog.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Activepieces und Superlog beim monatlichen Traffic? Activepieces hat 258.553 monatliche Besuche, während Superlog 1.313 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Activepieces verzeichnet eine Wachstumsrate von +1,5 % gegenüber dem Vormonat; Superlog verzeichnet -75,2 %. ### 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. Superlog: Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage, Kostenlos. Der kostenlose Tarif kostet $0 pro Monat und enthält ein einmaliges Guthaben von $5 für Superlog AI sowie 2 Cloud-Maschinenstunden pro Monat. Pro kostet $100/Monat (50 Maschinenstunden, bis zu 3 gleichzeitige Maschinen), Team $200/Monat (unbegrenzte Sitze, 500 Maschinenstunden, bis zu 10 Maschinen, gemeinsame Workspaces), Enterprise ist individuell mit SSO/SAML, Audit-Logs und Support-SLA. Telemetrie wird pro Event abgerechnet: Alle Tarife enthalten monatlich 1M Spans, 5M Logs und 10M Metrikpunkte, danach $0,60 pro Million Spans, $0,50 pro Million Logs und $0,20 pro Million Metrikpunkte bei 30 Tagen Aufbewahrung. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/de/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4 % | Freemium | Der KI-Coding-Agent für anspruchsvolle Software | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cursor.md) | | 2 | [Datadog](https://openaitools.app/de/tool/datadog) | 5.175.760 | -4,8 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage, Kostenlos | Einheitliche Observability, Security und Incident Response für Engineering-Teams im Cloud-Maßstab | [.md](https://openaitools.app/de/tool/datadog.md) | | 3 | [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) | | 4 | [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) | | 5 | [Command Code](https://openaitools.app/de/tool/command-code) | 2.358.177 | -12,1 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Der Coding-Agent, der deinen Coding-Stil lernt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/command-code.md) | | 6 | [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) | | 7 | [Dify](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai) | 819.691 | -15 % | Freemium | Stärkerer Fokus auf RAG-Wissensdatenbanken und LLM-Anwendungsentwicklung, aber weniger allgemeine Geschäftsautomatisierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai.md) | | 8 | [Gumloop](https://openaitools.app/de/tool/gumloop) | 379.557 | -21,1 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Ausgezeichnete Browser- und Web-Scraping-Automatisierungsfunktionen für KI-Agenten, aber weniger Standard-Unternehmens-App-Integrationen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gumloop.md) | | 9 | [Augment Code](https://openaitools.app/de/tool/augment-code) | 326.215 | +24,1 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Agenten-Orchestrierung für den gesamten Softwareentwicklungszyklus | [.md](https://openaitools.app/de/tool/augment-code.md) | | 10 | [Tines](https://openaitools.app/de/tool/tines) | 273.260 | +24,4 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Enterprise-grade security and governance for workflows, but geared more toward security and IT operations. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/tines.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/activepieces-vs-superlog More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)