# Agent 37 vs Firecrawl Agent 37 verzeichnet 180.030 monatliche Besuche mit +24,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage“. Firecrawl verzeichnet 1.828.239 monatliche Besuche mit -1,9 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Agent 37](https://openaitools.app/de/tool/agent-37) | [Firecrawl](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.agent37.com | https://www.firecrawl.dev | | Kategorien | KI-Coaching, AI Agent, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs) | KI-Data-Mining, AI API, Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle | | Preismodell | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Freemium, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 180.030 | 1.828.239 | | MoM-Wachstumsrate | +24,2 % | -1,9 % | | Primärmarkt | Paraguay | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 72.672 | 740.258 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,7 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 2 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Agent 37 Agent 37 ist ein Cloud-Infrastrukturprodukt für alle, die einen echten Ort brauchen, an dem KI-Agenten laufen. Statt eines Chat-Fensters bekommt jeder Kunde einen Sandbox: einen isolierten Linux-Container mit CPU, Arbeitsspeicher, persistentem Speicher, optionaler öffentlicher HTTPS-URL und Internetzugang nach außen. Das Hauptargument ist der Preis: Der Anbieter behauptet rund 94 % niedrigere Kosten als die meisten vergleichbaren Anbieter und veröffentlicht eine Vergleichstabelle mit AWS, Daytona, E2B, Modal und Vercel. Die Abrechnung erfolgt per Guthaben und minutenweise; vCPU, Speicher und Disk haben eigene Einheitspreise, eine Abogebühr gibt es nicht. Über die reine Rechenleistung hinaus bietet Agent 37 eine Ebene speziell für Agenten. Man startet mit einem fertigen Harness wie Claude Code, Codex, OpenClaw, OpenCode oder Hermes oder bringt ein eigenes Docker-Image mit. Dateien bleiben über Schlaf-, Stopp- und Neustartzyklen erhalten, und Cron-Zeitpläne lassen Agenten unbeaufsichtigt arbeiten. Modelle kommen entweder über das Plattform-Gateway (Claude, OpenAI, Gemini, Grok) oder über eigene API-Schlüssel; Integrationen decken Dienste wie Gmail, Slack, Notion und GitHub über einen Composio-basierten Konnektor-Katalog ab, dazu kommen nutzungsbasierte Werkzeuge wie Web-Scraping oder Firmen- und Personendaten. Sicherheit ist ein zentraler Teil des Angebots: Sandboxes werden mit gVisor isoliert, Hosts haben keinen öffentlichen Namen, eingehender Traffic läuft über Cloudflare mit API-Schlüssel-Authentifizierung, ausgehender Traffic ist auf das öffentliche Internet beschränkt. Das Unternehmen erklärt, keine Prompts, Dateien oder Terminalsitzungen zu erfassen, verfügt über SOC 2 Type I und arbeitet an Type II. Hinzu kommen Start-up-Credits und eine kostenlose Option für einen persönlichen Agenten. **Preise und Tarife:** Vorausbezahltes Nutzungsmodell mit minutenweiser Abrechnung, ohne Abo oder Mindestumsatz. Neue Konten erhalten ein Startguthaben von 5 US-Dollar, sobald eine Zahlungsmethode hinterlegt ist; für Start-ups werden bis zu 10.000 US-Dollar Credits beworben. Aktuelle Einheitspreise stehen auf der Preisseite. - **Minutenweise Abrechnung:** vCPU, Speicher und Disk werden getrennt gemessen; beim Schlafen oder Löschen endet die Rechengebühr, es bleibt nur der Disk-Anteil. - **Fertige Agent-Harnesses:** Claude Code, Codex, OpenClaw, OpenCode, Hermes, Grok oder ein eigenes Docker-Image starten – jeweils in einem mandantengetrennten Sandbox. - **Persistenter Workspace und Zeitpläne:** Dateien überstehen Schlafphasen, Neustarts und wochenlange Inaktivität; Agenten können per Cron-Zeitplan unbeaufsichtigt laufen. - **Netzwerk und eigene Domains:** Einzelne Ports öffentlich machen, eigene Domain anbinden oder alles hinter einer authentifizierten URL mit API-Schlüssel belassen. - **Integrationen und nutzungsbasierte Tools:** Über 1.000 Apps wie Gmail, Slack, Notion und GitHub anbinden und Einzelleistungen wie Scraping oder Anreicherung aus demselben Guthaben bezahlen. **Stärken:** Sehr niedriger Minutenpreis mit öffentlichem Vergleich gegen große Sandbox-Anbieter; Persistenter Speicher und Zeitpläne machen die Plattform für echte Agentenlasten tauglich, nicht nur für Einmalaufgaben; Starke Isolation (gVisor, gefilterter Ausgang, keine öffentlichen Hostnamen) plus SOC 2 Type I; Flexible Bezugsquellen für Modelle und Tools: Gateway, eigene Schlüssel oder Nutzungskauf **Einschränkungen:** Das Guthabenmodell verlangt Vorauszahlung und laufende Kontrolle der Kosten über viele Sandboxes hinweg; Preise und Details für White-Label- und Enterprise-Varianten sind erst nach Kontakt mit dem Team bekannt; Leistungs- und Benchmarkzahlen stammen überwiegend aus eigener Quelle, unabhängige Prüfung ist begrenzt [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/agent-37.md) ## Firecrawl Firecrawl versteht sich als Infrastrukturschicht, die KI-Systemen hilft, das Live-Web zu finden, zu lesen und darauf zu handeln. Statt sich mit Headless-Browsern, Proxy-Rotation, JavaScript-Rendering und unaufgeräumtem HTML herumzuschlagen, senden Teams eine URL oder Suchanfrage und erhalten saubere, token-effiziente Inhalte, die ein Modell direkt verarbeiten kann. Suche, Scraping, Mapping, Crawling und Interaktion sind in einer API gebündelt, sodass ein Agent Quellen entdecken, Inhalte abrufen und in einer Seite klicken, tippen oder navigieren kann. Das Produkt ist entwicklerzentriert: offizielle Python- und Node.js-SDKs, REST-API, CLI und MCP-Server ermöglichen die Anbindung an LangChain, LlamaIndex oder jede Agenten-Runtime innerhalb von Minuten. Zuverlässigkeit ist ein Kernversprechen, untermauert durch veröffentlichte Benchmarks zu Abdeckung, Latenz und Token-Einsparung, intelligentes Warten auf dynamische Inhalte und Unterstützung strukturierter Extraktionsschemata. Neben dem gehosteten, nutzungsbasierten Dienst pflegt Firecrawl einen Open-Source-Kern und erweitert sein Angebot über das Alexandria-Programm auf lizenzierte, kuratierte Webinhalte. Typische Nutzer sind KI-Chatprodukte, Deep-Research-Tools, Agenten-Entwickler, Sales-Intelligence-Teams und Onboarding-Flows, die aktuellen Web-Kontext benötigen. **Preise und Tarife:** Freemium: ein kostenloser Tarif erlaubt den Start ohne Kreditkarte, bezahlte Pläne skalieren über Credits/Nutzung, und große oder Enterprise-Volumina laufen über den Vertrieb. - **Suchen, Scrapen, Crawlen, Mappen:** Mehrere Endpunkte decken Discovery, Einzelseiten-Extraktion, Website-Crawling und URL-Mapping über eine einzige API ab. - **LLM-fertige Ausgabe:** Liefert Markdown, strukturiertes JSON, HTML, Links und Screenshots und entfernt Navigation, Werbung und Footer zur Token-Reduktion. - **Mit Seiten interagieren:** Nach dem Scraping lassen sich per Prompt oder Code Klicks, Eingaben, Scrollen und Navigation ausführen, um interaktive Inhalte zu erreichen. - **Entwickler-Integrationen:** Python- und Node-SDKs, REST-API, CLI und MCP-Server verbinden Agenten und IDEs in Minuten. - **Open-Source-Kern und Zuverlässigkeits-Benchmarks:** Ein öffentlich entwickelter Kern sowie veröffentlichte Benchmarks zu Abdeckung, Latenz und Token-Effizienz stützen die Zuverlässigkeitsaussagen. **Stärken:** Übernimmt JavaScript-Rendering, intelligentes Warten und Anti-Bot-Komplexität, sodass eigene Scraper-Flotten entfallen; Token-effiziente Markdown-Ausgabe senkt die LLM-Input-Kosten deutlich; Breite Integrationsfläche: SDKs, REST, CLI und MCP-Server; Open-Source-Kern und veröffentlichte Benchmarks schaffen Transparenz und Vertrauen **Einschränkungen:** Nutzungsbasierte Credits können bei großen Crawl-Jobs die Kosten schnell steigen lassen; Die Funktionstiefe kann für gelegentliches Einzelseiten-Scraping überdimensioniert sein; Bei stark geschützten oder loginpflichtigen Seiten bleiben Abdeckungslücken [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Agent 37 und Firecrawl beim monatlichen Traffic? Agent 37 hat 180.030 monatliche Besuche, während Firecrawl 1.828.239 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Agent 37 verzeichnet eine Wachstumsrate von +24,2 % gegenüber dem Vormonat; Firecrawl verzeichnet -1,9 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Agent 37: Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage. Vorausbezahltes Nutzungsmodell mit minutenweiser Abrechnung, ohne Abo oder Mindestumsatz. Neue Konten erhalten ein Startguthaben von 5 US-Dollar, sobald eine Zahlungsmethode hinterlegt ist; für Start-ups werden bis zu 10.000 US-Dollar Credits beworben. Aktuelle Einheitspreise stehen auf der Preisseite. Firecrawl: Freemium, Preise auf Anfrage. Freemium: ein kostenloser Tarif erlaubt den Start ohne Kreditkarte, bezahlte Pläne skalieren über Credits/Nutzung, und große oder Enterprise-Volumina laufen über den Vertrieb. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Apify](https://openaitools.app/de/tool/apify) | 4.147.762 | +3,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Riesiger Marktplatz mit robusten Web-Scrapern und -Aktoren, erfordert jedoch mehr Konfiguration als die einfache API von Firecrawl. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/apify.md) | | 2 | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | Kostenpflichtig | RunPod is a cloud platform for AI and machine learning workloads that rents GPU compute by the second. It offers Pods for persistent GPU instances, Serverless endpoints that autoscale inference from zero, and multi-node | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runpod.md) | | 3 | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | 1.196.021 | +30,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Runs serverless Python containers optimized for AI model inference and batch jobs rather than persistent agent sandboxes. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md) | | 4 | [TinyFish](https://openaitools.app/de/tool/tinyfish) | 1.124.952 | +199,7 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Combines live web search and cloud browsers for agentic automation, but less specialized in clean markdown generation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/tinyfish.md) | | 5 | [Exa](https://openaitools.app/de/tool/exa-ai) | 1.062.574 | +16,8 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Optimiert für semantische Websuche und KI-Agenten-Abruf, aber weniger Fokus auf das Crawlen kompletter Websites in Markdown. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/exa-ai.md) | | 6 | [Tavily](https://openaitools.app/de/tool/gpt-researcher) | 989.998 | -0,8 % | Preise auf Anfrage | Bietet tiefgehende Rechercheagenten und Websuche-APIs, ist aber weniger auf reine Website-zu-Markdown-Konvertierung ausgerichtet. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gpt-researcher.md) | | 7 | [Bright Data](https://openaitools.app/de/tool/bright-data) | 802.752 | -5,9 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Enterprise-Proxy-Infrastruktur mit leistungsstarken Scraping-Tools, aber deutlich höhere Komplexität und Preise für einfache Markdown-Konvertierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/bright-data.md) | | 8 | [Browserbase](https://openaitools.app/de/tool/browserbase) | 283.597 | -8 % | Freemium | Cloud-Browser und Web-APIs für KI-Agenten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/browserbase.md) | | 9 | [Jina AI](https://openaitools.app/de/tool/jina-ai) | 280.782 | -16,5 % | Freemium, Kostenpflichtig | Bietet exzellentes URL-zu-Markdown-Dokumentlesen und neuronale Suchendendpoints, aber geringere Tiefe beim Crawlen kompletter Websites. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/jina-ai.md) | | 10 | [Browserless](https://openaitools.app/de/tool/browserless) | 185.543 | -21,2 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Cloud-Browser für KI-Agenten, Scraping und Automatisierung, die nicht blockiert werden | [.md](https://openaitools.app/de/tool/browserless.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/agent-37-vs-firecrawl-dev 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)