# Consensus vs Models.dev Consensus verzeichnet 6.014.388 monatliche Besuche mit -1,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [Consensus](https://openaitools.app/de/tool/consensus) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://consensus.app | https://models.dev | | Kategorien | KI-Suchmaschine, KI-Research-Tool, KI-Fachartikel, KI-Artikel-Zusammenfasser | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis | | Preismodell | Freemium | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 6.014.388 | 200.451 | | MoM-Wachstumsrate | -1,2 % | -3,9 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China | | Direkte Besuche | 2.918.713 | 136.316 | | Bewertungsergebnis | 4,7 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 31 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Consensus Consensus funktioniert wie eine von KI verstärkte wissenschaftliche Suchmaschine. Statt einer bloßen PDF-Liste stellst du eine Forschungsfrage in natürlicher Sprache, und Consensus extrahiert Aussagen aus relevanten Arbeiten und zeigt, was die Studien tatsächlich ergeben. Bei Ja/Nein-Fragen fasst der Consensus Meter die Beweislage zusammen, sodass du auf einen Blick siehst, ob die Wissenschaft weitgehend übereinstimmt, sich widerspricht oder gespalten ist. Die Plattform indexiert Hunderte Millionen peer-reviewte Artikel aus Medizin, Biologie, Psychologie, Wirtschaft und weiteren Feldern. Antworten verlinken direkt zu den Originalstudien, und du kannst nach Studiendesign, Journalqualität, Stichprobengröße und Erscheinungsjahr filtern, um starke Belege von schwachen Signalen zu trennen. Funktionen wie Deep Search, Topic Synthesis und Skills ermöglichen eine wachsende Wissensbasis, statt bei jeder Anfrage neu zu beginnen. Consensus richtet sich an Forschende, Kliniker, Studierende und Analysten, die verlässliche Signale aus der wissenschaftlichen Literatur brauchen, ohne in irrelevanten Treffern unterzugehen. Der kostenlose Tarif bietet monatlich eine begrenzte Zahl KI-gestützter Suchen, während Bezahltarife unbegrenzte Nutzung, erweiterte Filter und tiefere Synthese freischalten. **Preise und Tarife:** Freemium. Der kostenlose Tarif umfasst eine begrenzte Zahl KI-gestützter Suchen pro Monat; kostenpflichtige Einzeltarife schalten unbegrenzte Suchen und erweiterte Recherchefunktionen frei, mit Studentenrabatt sowie Team- und Unternehmensoptionen. - **Evidenzbasierte Antworten:** Stelle eine Forschungsfrage in natürlicher Sprache und erhalte Antworten, die aus peer-reviewten Studien synthetisiert werden – jede Aussage ist mit der Quellstudie verlinkt. - **Consensus Meter:** Eine Visualisierung zeigt, wohin die wissenschaftliche Literatur bei einer Ja/Nein-Frage tendiert – Zustimmung, Ablehnung oder gemischte Evidenz. - **Leistungsstarke Filter:** Grenze Ergebnisse nach Studiendesign, Stichprobengröße, Journalqualität, Jahr und mehr ein, um hochwertige Belege zu priorisieren. - **Themensynthese und Deep Search:** Fasse Ergebnisse vieler Studien zu strukturierten Zusammenfassungen zusammen, die zeigen, was bekannt ist und wo Lücken bestehen. - **Recherche-Arbeitsbereich:** Speichere Artikel, organisiere Quellen und baue eine dauerhafte Wissensbasis für Literaturreviews und laufende Projekte auf. **Stärken:** Antworten zitieren echte peer-reviewte Artikel und sind damit überprüfbar; Der Consensus Meter macht wissenschaftlichen Konsens auf einen Blick sichtbar; Umfangreiche Filter trennen starke Belege von schwachen Studien; Schnelle, aufgeräumte Oberfläche, auf Recherche-Workflows ausgelegt **Einschränkungen:** Der kostenlose Tarif begrenzt KI-gestützte Suchen pro Monat; Die Abdeckung ist in MINT und Medizin am stärksten, in manchen Geisteswissenschaften geringer; Es führt zu Quellen, ersetzt aber nicht das Lesen der Volltexte [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/consensus.md) ## Models.dev Models.dev beantwortet eine sehr praktische Frage: Welches Modell sollte ich nutzen und was kostet es? Jeder Eintrag steht unter einer kanonischen Kennung im Format Anbieter/Modell, sodass dasselbe Modell bei mehreren Anbietern direkt vergleichbar ist statt geschätzt werden zu müssen. Die Spalten umfassen Kontextfenster, maximale Ausgabe, Ein- und Ausgabeunterstützung, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe, Temperatursteuerung, offene oder geschlossene Gewichte, Preis pro Million Token sowie Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum. Da Modellveröffentlichungen schnell erfolgen, ist der Katalog auf Aktualität ausgelegt: sortier- und durchsuchbare Tabellen erlauben das Filtern nach Labor oder Anbieter. Er enthält sowohl geschlossene Flaggschiff-Modelle als auch Open-Weight-Alternativen, was sowohl für Kostenplanung als auch für Fähigkeitsrecherche nützlich ist. Das Projekt ist Open Source und kostenlos und darauf ausgelegt, programmatisch genutzt zu werden. Entwickler können den Katalog über eine JSON-API oder ein typsicheres SDK in eigene Tools holen, was ihn zu einem praktischen Backend für Dashboards, Routing-Logik oder interne Kostenrechner macht – nicht nur zu einer Nachschlagseite. **Preise und Tarife:** Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite. - **Kanonische Modellkennungen:** Jedes Modell nutzt ein einheitliches Format Anbieter/Modell für den direkten Vergleich über Anbieter hinweg. - **Spezifikationsvergleich:** Kontextfenster, Ausgabelimit, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe und Temperatur im direkten Vergleich. - **Preistransparenz:** Ein- und Ausgabepreise pro Million Token neben Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum. - **Offene und geschlossene Modelle:** Geschlossene Flaggschiff-APIs und Open-Weight-Modelle vieler Labore in einem sortierbaren Katalog. - **Entwicklerzugang:** Den Katalog über JSON-API oder typsicheres SDK in eigene Tools und Dashboards einbinden. **Stärken:** Kostenlos und Open Source, kein Konto erforderlich; Einheitliche kanonische Kennungen machen Vergleiche verlässlich; Preise, Limits und Fähigkeiten in einer sortierbaren Tabelle; Als JSON-API und typsicheres SDK programmatisch nutzbar **Einschränkungen:** Es ist ein Referenzkatalog, kein Inferenz- oder Hostingdienst; Datenqualität hängt davon ab, ob Community und Maintainer mit Releases Schritt halten; Die Oberfläche richtet sich an Entwickler und bietet kaum Orientierung für Nicht-Techniker [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/models-dev.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Consensus und Models.dev beim monatlichen Traffic? Consensus hat 6.014.388 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Consensus verzeichnet eine Wachstumsrate von -1,2 % gegenüber dem Vormonat; Models.dev verzeichnet -3,9 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Consensus: Freemium. Freemium. Der kostenlose Tarif umfasst eine begrenzte Zahl KI-gestützter Suchen pro Monat; kostenpflichtige Einzeltarife schalten unbegrenzte Suchen und erweiterte Recherchefunktionen frei, mit Studentenrabatt sowie Team- und Unternehmensoptionen. Models.dev: Kostenlos. Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Perplexity](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai) | 88.310.223 | -3,7 % | Freemium | Deckt neben akademischen Arbeiten auch allgemeine Webquellen ab, lässt aber spezielle wissenschaftliche Synthesen und Konsensbewertungen vermissen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai.md) | | 2 | [Semantic Scholar](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar) | 8.198.672 | +5,8 % | Kostenlos | Bietet komplett kostenlosen Zugriff auf einen riesigen wissenschaftlichen Index, bietet aber weniger automatisierte sprachbasierte Evidenzsynthese als Consensus. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar.md) | | 3 | [Kagi Search](https://openaitools.app/de/tool/kagi-search) | 4.647.605 | +3,2 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Eine bezahlte, werbefreie Suchmaschine, die ihren Nutzern verpflichtet ist | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kagi-search.md) | | 4 | [SciSpace](https://openaitools.app/de/tool/scispace) | 4.464.111 | +8,6 % | Freemium | Bietet tiefgehendere PDF-Lesefunktionen und interaktive Literaturanalysetools, konzentriert sich aber weniger auf die schnelle Evidenzaggregation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scispace.md) | | 5 | [Elicit](https://openaitools.app/de/tool/elicit) | 1.751.507 | +3,1 % | Freemium | Bietet erweiterte Datenextraktion und Evidenzsynthese für systematische Reviews, hat aber eine komplexere Benutzeroberfläche als Consensus. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/elicit.md) | | 6 | [Jenni](https://openaitools.app/de/tool/jenni) | 1.498.133 | +5,2 % | Freemium | Jenni is an AI research and academic writing workspace that helps students, researchers, and academics read, write, and cite in one place. Bring in PDFs or import a Zotero or Mendeley library, and Jenni's autocomplete su | [.md](https://openaitools.app/de/tool/jenni.md) | | 7 | [Rayyan](https://openaitools.app/de/tool/rayyan) | 1.116.437 | +7,9 % | Freemium | Rayyan is an AI-assisted systematic review platform that helps research teams import, deduplicate, screen, extract data from, and report on literature across the full evidence synthesis workflow. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/rayyan.md) | | 8 | [Scite](https://openaitools.app/de/tool/scite) | 841.974 | +1,1 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Verfolgt mit Smart Citations, wie Arbeiten zitiert werden, um die Zuverlässigkeit zu bewerten, bietet aber eine weniger direkte Q&A-Synthese. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scite.md) | | 9 | [ResearchRabbit](https://openaitools.app/de/tool/researchrabbit) | 831.571 | +3,1 % | Kostenlos | Excellent for visual citation mapping and literature discovery, but lacks automated paper Q&A and evidence synthesis. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/researchrabbit.md) | | 10 | [Connected Papers](https://openaitools.app/de/tool/connected-papers) | 750.576 | +3,1 % | Freemium | Visualisiert Forschungsverknüpfungen über interaktive Graphen zur Literatursuche, bietet aber keine direkte Q&A-Synthese. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/connected-papers.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/consensus-vs-models-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)