# ClearML vs Devozy.ai ClearML verzeichnet 20.123 monatliche Besuche mit -60,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Devozy.ai verzeichnet 610 monatliche Besuche mit -91,3 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [ClearML](https://openaitools.app/de/tool/clear-ml) | [Devozy.ai](https://openaitools.app/de/tool/devozy-ai) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://clear.ml | https://devozy.ai | | Kategorien | KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle, AI Workflow | KI-Entwicklertools, AI Workflow, KI-Assistent | | Preismodell | Preise auf Anfrage | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 20.123 | 610 | | MoM-Wachstumsrate | -60,9 % | -91,3 % | | Primärmarkt | Deutschland | Deutschland | | Direkte Besuche | 6.667 | 259 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 1 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## ClearML ClearML bündelt die betriebliche Seite von KI in einer Plattform. Die Infrastruktur-Control-Plane verbindet und verwaltet GPU-Ressourcen in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen und ergänzt Mandantenfähigkeit, rollenbasierte Zugriffskontrolle, Quotenverwaltung, fraktionierte GPUs, prioritätsbasierte Planung und nutzungsbasierte Abrechnung für interne Verrechnung. Das Ziel ist klar: die Auslastung vorhandener Hardware erhöhen und GPU-as-a-Service intern praktikabel machen. Das KI-Entwicklungszentrum ist die entwicklernahe Hälfte. Es bietet eine Werkbank mit integrierter Entwicklungsumgebung zum Coden, Testen und Deployment von Modellen sowie Datenintegration, Experiment-Tracking, Automatisierung, Dashboards, Pipelines, Modell-Repository und CI/CD-Anbindung. Da die Plattform cloud- und siliziumunabhängig ist, bleibt die bestehende Toolchain erhalten und der Workflow von der Forschung bis zur Produktion konsistent. Die GenAI-App-Engine übernimmt das Deployment großer Sprachmodelle auf denselben Clustern. ClearML kümmert sich um Netzwerk, Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Monitoring, sodass Teams mit wenig Aufwand eine sichere LLM-API bereitstellen, ein fertiges Modell feinjustieren oder Datenaufnahme und Vektordatenbanken anbinden können. Der Vertrieb ist enterprise-orientiert: Demos und Angebote statt Self-Service-Kauf. **Preise und Tarife:** ClearML wird als Enterprise-Plattform mit demo- und angebotsbasierter Preisgestaltung verkauft; daneben wird ein kostenloser Einstieg beworben. Konkrete Preise pro Nutzer, GPU oder Nutzung werden nicht veröffentlicht, daher ist eine Angebotsanfrage beim Vertrieb nötig. - **Infrastruktur-Control-Plane:** Verbindet und steuert GPU-Cluster in On-Premises-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen mit Mandantenfähigkeit, RBAC, Quoten, fraktionierten GPUs und Prioritätsplanung. - **KI-Entwicklungszentrum:** Werkbank mit integrierter Entwicklungsumgebung, Experiment-Tracking, Datenintegration, Dashboards, Pipelines, Modell-Repository und CI/CD-Integration. - **GenAI-App-Engine:** Deployment von LLMs auf vorhandenen Clustern inklusive Netzwerk, Authentifizierung und Sicherheit, sodass sichere Modell-APIs mit wenig Handarbeit entstehen. - **Nutzungsbasierte Abrechnung und Verrechnung:** Granulare Kostenerfassung nach Rechenstunden, Speicher und API-Aufrufen ermöglicht die Zuordnung der Ausgaben zu verursachenden Projekten und Abteilungen. - **Anbieter- und cloudunabhängiges Design:** Läuft auf unterschiedlichen Silizium-, Cloud- und Umgebungstypen, reduziert Lock-in und hält einen durchgängigen Workflow von Experiment bis Produktion. **Stärken:** Eine Plattform deckt Cluster-Management, MLOps und LLM-Deployment ab statt drei Anbieter zu kombinieren; Starke Funktionen zu GPU-Auslastung, Scheduling und Kostenzuordnung mit direktem Fokus auf Kostenkontrolle; Cloud-, silizium- und anbieterunabhängig, was Lock-in bei gemischter Infrastruktur verringert; Relevante Unternehmensakzeptanz mit Dokumentation und Schulungsmaterialien **Einschränkungen:** Enterprise-Vertrieb per Angebot bedeutet intransparente Preise und längere Beschaffungszyklen; Der Funktionsumfang kann für kleine Teams, die nur Experiment-Tracking brauchen, zu schwer sein; Self-Hosting und Cluster-Integration setzen echte Betriebs- und Plattform-Engineering-Kapazität voraus [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/clear-ml.md) ## Devozy.ai Devozy.ai richtet sich an IT-Engineering-Teams, die schneller liefern wollen, ohne von einem dedizierten DevOps- oder Infrastruktur-Team abhängig zu sein. Statt Deploy-Skripte zu schreiben, verbinden Teams ihr Cloud-Konto und Code-Repository und erstellen mit vorgefertigten Automatisierungen CI/CD-Pipelines und Laufzeitumgebungen in AWS, Azure oder GCP. Provisioning, Containerisierung, Skalierung und Monitoring laufen im Bereitstellungsprozess mit. Neben generischer Cloud-Bereitstellung hat sich Devozy.ai im Qlik- und Talend-Ökosystem positioniert. Es bietet maßgeschneiderte CI/CD für die Promotion von Qlik Sense-Apps, das Deployment von Qlik Tulend-Jobs und die Datenreplikation mit Qlik Replicate und unterstützt Toolchains mit Jenkins, Nexus und Talend Cloud/TAC. Auch Migrationshilfen gibt es, etwa von Informatica PowerCenter oder Tableau/Power BI/Cognos in den Qlik-Stack. Ein konversationeller Assistent namens DeSsA erlaubt es Entwicklern, Umgebungen und Deployments in natürlicher Sprache anzufordern, während die Plattform agiles Projektmanagement und DevSecOps-Praktiken ergänzt. Devozy.ai positioniert sich als Weg, DevOps-Engpässe zu beseitigen, mit Angaben von rund 5-fach schnellerer Bereitstellung und deutlich geringeren CI/CD-Betriebskosten – startend mit einer kostenlosen Anwendungsumgebung. **Preise und Tarife:** Devozy.ai bietet eine kostenlose Testphase und die kostenlose Einrichtung einer Anwendungsumgebung in AWS, Azure oder GCP. Ein bezahlter Einstiegsplan liegt bei etwa 99 US-Dollar pro Monat für Startups und kleine Unternehmen; Enterprise-Optionen auf Anfrage. - **Multi-Cloud-Provisioning:** Richten Sie Abonnements und Laufzeitumgebungen in AWS, Azure und GCP ein – VMs, Storage, Container, EKS/AKS/GKE – über vorgefertigte Automatisierungen. - **Fertige CI/CD-Pipelines:** Erzeugen Sie Pipelines für gängige Technologie-Stacks und liefern Sie ohne Infrastruktur-Skripte aus. - **CI/CD für Qlik und Talend:** Automatisiert die Promotion von Qlik Sense-Apps, das Deployment von Qlik Talend-Jobs und die Replikation mit Qlik Replicate. - **DeSsA Self-Service-Assistent:** Ein konversationeller Assistent, der Deployment-Wünsche in natürlicher Sprache beantwortet und Umgebungen bereitstellt. - **Integriertes Agile und DevSecOps:** Projektmanagement und Sicherheitspraktiken sind in die Bereitstellungspipeline eingebettet. **Stärken:** Reduziert die Abhängigkeit von einem dedizierten DevOps-Team bei Routine-Deployments; Unterstützt AWS, Azure und GCP über ein Self-Service-Portal; Starke spezialisierte Werkzeuge für das Qlik- und Talend-Ökosystem; Kostenlose Testphase und erste kostenlose Anwendungsumgebung senken die Einstiegshürde **Einschränkungen:** Der Qlik/Talend-Fokus kann für Teams außerhalb dieses Data-Stacks zu speziell sein; Preise oberhalb des Einstiegstarifs erfordern Vertriebskontakt; Auch ein Self-Service-Portal braucht anfängliche Konfiguration [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/devozy-ai.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich ClearML und Devozy.ai beim monatlichen Traffic? ClearML hat 20.123 monatliche Besuche, während Devozy.ai 610 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? ClearML verzeichnet eine Wachstumsrate von -60,9 % gegenüber dem Vormonat; Devozy.ai verzeichnet -91,3 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? ClearML: Preise auf Anfrage. ClearML wird als Enterprise-Plattform mit demo- und angebotsbasierter Preisgestaltung verkauft; daneben wird ein kostenloser Einstieg beworben. Konkrete Preise pro Nutzer, GPU oder Nutzung werden nicht veröffentlicht, daher ist eine Angebotsanfrage beim Vertrieb nötig. Devozy.ai: Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage. Devozy.ai bietet eine kostenlose Testphase und die kostenlose Einrichtung einer Anwendungsumgebung in AWS, Azure oder GCP. Ein bezahlter Einstiegsplan liegt bei etwa 99 US-Dollar pro Monat für Startups und kleine Unternehmen; Enterprise-Optionen auf Anfrage. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Offene KI-Modelle lokal oder in der Cloud ausführen und entwickeln | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) | | 2 | [n8n](https://openaitools.app/de/tool/n8n) | 4.522.449 | -7,4 % | Freemium | Quelloffene Workflow-Automatisierung für KI-Agenten und technische Teams | [.md](https://openaitools.app/de/tool/n8n.md) | | 3 | [ModelScope](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community) | 3.085.423 | +5,1 % | Kostenlos | ModelScope (魔搭社区) is an open-source AI community and model service platform that hosts thousands of pretrained models, datasets, and ready-to-run demos, backed by Alibaba Cloud infrastructure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/modelscope-community.md) | | 4 | [Dify](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai) | 819.691 | -15 % | Freemium | Produktionsreife agentische KI-Workflows erstellen, bereitstellen und steuern | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dify-ai.md) | | 5 | [Open WebUI](https://openaitools.app/de/tool/open-webui) | 804.534 | -2,8 % | Freemium | Open WebUI is an open-source, self-hosted AI interface that lets individuals and organizations run any model — local or cloud — inside a workspace they fully control. It ships as a one-command install, supports Ollama, O | [.md](https://openaitools.app/de/tool/open-webui.md) | | 6 | [Labelbox](https://openaitools.app/de/tool/labelbox) | 762.803 | -22,8 % | Preise auf Anfrage | Die Umgebungen, auf denen Frontier-KI trainiert — und die Agenten für die Routinearbeit | [.md](https://openaitools.app/de/tool/labelbox.md) | | 7 | [Dust](https://openaitools.app/de/tool/dust) | 547.217 | +1,8 % | Preise auf Anfrage | Multiplayer-KI, bei der Menschen und Agenten zusammenarbeiten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dust.md) | | 8 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate) | 386.034 | +37,4 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | SuperAnnotate is an AI data platform that combines a collaborative multimodal annotation editor, an expert data-operations team, and the orchestration layer needed to move curated datasets into training, evaluation, and | [.md](https://openaitools.app/de/tool/super-annotate.md) | | 9 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/de/tool/prompts) | 315.624 | -80,2 % | Freemium, Preise auf Anfrage, Kostenlos | Verfolge, evaluiere und liefere KI-Modelle und Agenten in einer verbundenen Umgebung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/prompts.md) | | 10 | [Activepieces](https://openaitools.app/de/tool/activepieces) | 258.553 | +1,5 % | Freemium | Open-Source-KI-Automatisierung: Agenten, Flows und über 770 App-Integrationen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/activepieces.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/clear-ml-vs-devozy-ai 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)