# BigModel vs Received AI BigModel verzeichnet 5.700.686 monatliche Besuche mit -17 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Received AI verzeichnet 0 monatliche Besuche mit -100 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [BigModel](https://openaitools.app/de/tool/bigmodel) | [Received AI](https://openaitools.app/de/tool/received) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://bigmodel.cn | https://received.ai | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), AI API, KI-Modelle, AI Agent | KI-Buchhaltung, KI für Finanzen, KI-Vertragsmanagement, KI-Produktivitätstools | | Preismodell | Freemium | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 5.700.686 | 0 | | MoM-Wachstumsrate | -17 % | -100 % | | Primärmarkt | China | Global | | Direkte Besuche | 4.230.503 | 0 | | Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,1 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 1 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## 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) ## Received AI Received richtet sich an B2B-Finanz- und FinOps-Teams, die mit Tabellenkalkulationen nicht mehr weiterkommen. Statt CSV-Exporte, Engineering-Tickets und manuelle Abstimmung zu kombinieren, konfigurieren Teams Preis modelle und Vertragsbedingungen direkt in der Plattform und lassen Rechnungen erstellen, Nutzung verfolgen und Zahlungen abstimmen. Unterstützt werden Self-Service-Abos, die in die eigene Website eingebettet werden, vertriebsgetriebene Unternehmensverträge mit mehrjährigen Laufzeiten und Meilensteinen sowie Partnerabrechnung für Empfehlungen und Wiederverkäufer. Das zentrale Unterscheidungsmerkmal ist die Preisgestaltung als „Tabellenkalkulation im System": Finanzmitarbeitende können jedes Preismodell – Abo, Nutzung, Services oder hybrid – ohne Engineering-Unterstützung aufbauen und anpassen. Auch die Umsatzrealisierung geht über Standard-Abos hinaus und deckt Nutzung, Meilensteine und Preisallokation für ASC 606 und IFRS 15 ab, ergänzt durch Echtzeitanalysen über alle Ebenen des Finanzbetriebs. Ein weiteres starkes Argument sind die Integrationen: Received verbindet sich mit ERP-, CRM-, Zahlungsdienstleister- und Steuersystemen und optimiert insbesondere Stripe-basierte Zahlungsflüsse. Die Preisgestaltung richtet sich nach der Unternehmensphase und nicht nach einem Umsatzanteil; der Anbieter betont, dass keine Beteiligung am Kundenumsatz anfällt. Der Start-Up-Tarif kostet 250 USD pro Monat (mit Grenzen: max. 20 Mitarbeitende, max. 500.000 USD ARR, unter 5 Mio. USD Finanzierung, nur ein Jahr gültig), Lite startet bei 490 USD pro Monat, und höhere Tarife ergänzen Nutzungsautomatisierung, NetSuite-/Salesforce-Integrationen, B2B-Umsatzrealisierung und Kanalpartnermanagement. **Preise und Tarife:** Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage beim Vertrieb. Veröffentlichte Tarife: Start-Up ab 250 USD/Monat (mit Berechtigungskriterien), Lite ab 490 USD/Monat, Plus und Received All über den Vertrieb. Die Preisgestaltung richtet sich nach Unternehmensphase und Bedarf, ohne Umsatzbeteiligung und ohne Mengenverpflichtungen. - **Automatisierung der vertragsbasierten Abrechnung:** Automatisiert die Rechnungsstellung für individuelle, mehrjährige Unternehmensverträge mit unterschiedlichen Produkten und Preismodellen und ersetzt manuelle Tabellenarbeit. - **Self-Service-Abo-Abrechnung:** Received wird in die eigene Website eingebettet, um Self-Service-Kunden zu verwalten und Verträge automatisch abzurechnen – ohne Engineering-Aufwand. - **Kanalpartnermanagement:** Wickelt Empfehlungs- und Wiederverkäuferabrechnung ab, berechnet Partnergebühren und Vertriebsprovisionen automatisch und überwacht Partneraktivitäten. - **Umsatzrealisierung nach ASC 606 und IFRS 15:** Geht über die Abo-RevRec hinaus und unterstützt Nutzung, Meilensteine und Preisallokation bei komplexen Verträgen. - **Nutzungsbasierte Abrechnung und Integrationen:** Verfolgt die Produktnutzung in Echtzeit per CSV, API oder manueller Eingabe und verbindet ERP, CRM, Zahlungsdienstleister und Steuersysteme, darunter NetSuite, Salesforce, QuickBooks, Xero und Stripe. **Stärken:** Speziell für B2B-Komplexität entwickelt statt aus Consumer-Abo-Abrechnung abgeleitet; Finanzmitarbeitende können Preismodelle ohne Engineering-Unterstützung aufbauen und ändern; Deckt den gesamten Umsatzzyklus ab: Preisgestaltung, Rechnungsstellung, Zahlungen, Abstimmung und Realisierung; Umfangreiche Integrationen in ERP, CRM, Zahlungsdienstleister und Steuertools mit tiefer Stripe-Unterstützung **Einschränkungen:** Kein transparenter Self-Service-Kauf; mehrere Tarife erfordern Vertriebskontakt; Der Einstiegstarif Start-Up hat strenge Kriterien und ist auf ein Jahr begrenzt; Implementierung und Migration können aufwendig sein, wenn von Tabellenkalkulationen umgestellt wird [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/received.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich BigModel und Received AI beim monatlichen Traffic? BigModel hat 5.700.686 monatliche Besuche, während Received AI 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? BigModel verzeichnet eine Wachstumsrate von -17 % gegenüber dem Vormonat; Received AI verzeichnet -100 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? 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. Received AI: Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage beim Vertrieb. Veröffentlichte Tarife: Start-Up ab 250 USD/Monat (mit Berechtigungskriterien), Lite ab 490 USD/Monat, Plus und Received All über den Vertrieb. Die Preisgestaltung richtet sich nach Unternehmensphase und Bedarf, ohne Umsatzbeteiligung und ohne Mengenverpflichtungen. ## 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 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [Fireworks](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai) | 659.687 | +6 % | Preise auf Anfrage | Bietet ultra-schnelle Inferenzgeschwindigkeiten für Open-Weight-Modelle, konzentriert sich jedoch weniger auf proprietäre Enterprise-Agenten-Toolkits als BigModel. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fireworks-ai.md) | | 9 | [DeepInfra](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra) | 457.810 | -8,9 % | Kostenpflichtig | Offers highly cost-effective serverless inference for open models, but lacks BigModel's integrated enterprise knowledge base and agent tools. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/deep-infra.md) | | 10 | [SiliconFlow](https://openaitools.app/de/tool/siliconflow) | 276.303 | -10,5 % | Pay-as-you-go | Eine API für schnelle, kostenkalkulierbare Inferenz von LLMs und multimodalen Modellen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/siliconflow.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/bigmodel-vs-received 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)