# Countless.dev vs Dust Countless.dev verzeichnet 787 monatliche Besuche mit -45,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. Dust verzeichnet 547.217 monatliche Besuche mit +1,8 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Countless.dev](https://openaitools.app/de/tool/countless-dev) | [Dust](https://openaitools.app/de/tool/dust) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://countless.dev | https://dust.tt | | Kategorien | KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis, Large Language Models (LLMs) | KI-Assistent, Large Language Models (LLMs), AI Workflow, KI-Wissensmanagement | | Preismodell | Kostenlos | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 787 | 547.217 | | MoM-Wachstumsrate | -45,8 % | +1,8 % | | Primärmarkt | Global | Frankreich | | Direkte Besuche | 318 | 456.919 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 5 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Countless.dev Countless.dev greift ein praktisches Problem für alle auf, die mit KI bauen: Die Modellauswahl wächst rasant, und jeder Anbieter veröffentlicht Spezifikationen in eigenem Format. Die Seite bündelt Modelle von OpenAI, Anthropic, Google und vielen weiteren Anbietern in einer einzigen Vergleichsfläche, sodass Preise für Input- und Output-Tokens neben Kontextfenster, Modalitätsunterstützung, Vision, Embeddings, Bildgenerierung, Transkription und Text-to-Speech in einer Ansicht stehen. Neben Tabellen bietet das Tool einen Preisrechner, mit dem sich die tatsächlichen Kosten einer Workload bei gegebenem Volumen abschätzen lassen, eine „Versus“-Ansicht für den direkten Vergleich zweier Modelle sowie benchmarkorientierte Ansichten, darunter eine Pareto-Front, die Modelle mit dem besten Verhältnis von Leistung und Preis hervorhebt. Diese Mischung eignet sich für schnelle Alltagsabfragen ebenso wie für eine sorgfältige Modellauswahl. Das Projekt ist kostenlos nutzbar und quelloffen, also communityfreundlich und transparent in der Datenstruktur. Da Anbieterpreise und Modellportfolios häufig wechseln, sollten die Zahlen als Ausgangspunkt für Vergleiche dienen und aktuelle Tarife vor der Entscheidung beim Anbieter geprüft werden. Am nützlichsten ist es für Entwickler, Indie-Builder, Produktmanager und alle, die abwägen, über welches Modell ein Feature laufen soll. **Preise und Tarife:** Kostenlos nutzbar, das Projekt ist quelloffen. Die Seite selbst verlangt kein Geld für Modellvergleich oder Preisrechner; anfallende Kosten sind allein die API-Gebühren des Modellanbieters. - **Direkter Modellvergleich:** Modelle vieler Anbieter in einer Oberfläche ansehen und Preise, Kontextgrenzen, Modalitäten und Fähigkeiten gegenüberstellen. - **Preisrechner:** Reale Kosten einer Workload schätzen, indem Token- oder Anfragevolumen gegen aktuelle Modelltarife gerechnet werden. - **Versus-Modus:** Zwei Modelle direkt gegenüberstellen und sehen, wo eines bei Preis und Funktionen überlegen ist. - **Benchmarks und Pareto-Front:** Das Verhältnis von Leistung und Preis erkunden – die Pareto-Ansicht zeigt Modelle mit dem besten Gegenwert für ein Leistungsniveau. - **Abdeckung über Text hinaus:** Unterstützung für Chat, Embeddings, Bildgenerierung, Audiotranskription, Text-to-Speech und Vision zwischen Modellen vergleichen. **Stärken:** Kostenlos und quelloffen, zum Stöbern kein Konto nötig; Bündelt viele Anbieter und erspart den Besuch jeder Preisseite; Rechner und Versus-Ansicht machen aus Preistabellen echte Entscheidungshilfe; Deckt nicht-textuelle Fähigkeiten wie Embeddings, Bild, Audio und Vision ab **Einschränkungen:** Modellportfolios und Preise ändern sich schnell, Einträge können Ankündigungen hinterherhinken; Die Detailtiefe hängt davon ab, wie gut Anbieter ihre Modelle dokumentieren; Es ist eine Vergleichs- und Referenzseite, keine Umgebung zum Ausführen von Prompts [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/countless-dev.md) ## Dust Dust positioniert sich als „Multiplayer-KI“ für die Zusammenarbeit von Menschen und Agenten. Statt jedem Mitarbeitenden einen privaten Chatbot zu geben, können Teams Agenten bauen, die gemeinsamen Zugriff auf Unternehmenswissen, verbundene Tools, Gespräche und Benachrichtigungen haben, sodass Arbeit zwischen Menschen und KI hin- und herwandert. Agenten sind abteilungsübergreifend wiederverwendbar, und menschliche Prüfung bleibt dort erhalten, wo sie zählt. Das Alleinstellungsmerkmal ist der Kontext. Laut Dust können die meisten KI-Tools nur eine einzelne Slack-Nachricht oder einen CRM-Datensatz abrufen, während seine Agenten Kontext aus Slack, CRM, Dokumenten und anderen Unternehmenssystemen zusammenführen, um mit dem vollständigen Bild zu antworten und anschließend zu handeln. Über 70 Konnektoren decken Messaging, Kalender, CRM, Dateispeicher, Projektmanagement, Daten und Finanzen ab, und Agenten erreichen MCP-Server über dasselbe Gateway. Governance ist eine Kernfunktion. Dust bietet ein zweischichtiges Berechtigungsmodell, das trennt, worauf Agenten zugreifen dürfen und wer sie nutzen darf, dazu SCIM-synchronisierte Gruppen, administrativ gesteuerte Ausnahmen, Audit-Logs und Analysen zur Überwachung von Akzeptanz, Nutzung, Kosten und ROI. Das Unternehmen ist SOC 2 Type II zertifiziert, bietet Datenhaltung in den USA oder der EU und unterstützt Single-Tenant-Deployments. Teams können Agenten mit über 20 Frontier- und Open-Source-Modellen von OpenAI, Anthropic, Google und Mistral bauen und pro Workflow das passende wählen. Laut Unternehmen laufen mehr als 3.000 Organisationen und über 300.000 Agenten auf der Plattform. **Preise und Tarife:** Preis auf Anfrage. Dust bietet nach der Anmeldung eine kostenlose Testphase, doch die Tarife richten sich an Teams und Unternehmen mit nutzungsbasierten Credits, Volumenpreisen und dediziertem Support; genaue Zahlen erfordern ein Gespräch mit dem Vertrieb. - **Agenten mit Unternehmenskontext:** Verbinden Sie über 70 Tools wie Slack, Notion, Google Drive, GitHub, Salesforce und Zendesk, damit Agenten mit echtem Unternehmenswissen antworten. - **Über 70 Konnektoren und MCP-Support:** Erreichen Sie Messaging, CRM, Dokumente, Projektmanagement, Daten, Finanzen und MCP-Server über eine Plattform, damit Agenten systemübergreifend handeln. - **Modellflexibilität:** Erstellen Sie Agenten mit über 20 Frontier- und Open-Source-Modellen von OpenAI, Anthropic, Google und Mistral und wählen Sie das beste für jede Aufgabe. - **KI-native Governance:** Zweischichtiges Berechtigungsmodell, SCIM-Gruppen, Admin-Ausnahmen, Audit-Logs und Nutzungsanalysen halten Unternehmensdaten sicher, ohne Teams zu bremsen. - **Multiplayer-Zusammenarbeit:** Menschen und Agenten teilen Kontext, Tools und Benachrichtigungen, sodass abteilungsübergreifende Workflows wiederverwendbare Skills und menschliche Prüfung enthalten. **Stärken:** Tiefe Kontexterfassung über mehr als 70 Enterprise-Konnektoren; Starke Governance mit Berechtigungen, Audit-Logs und SOC 2 Type II; Modellunabhängig: Auswahl aus über 20 Frontier- und Open-Source-Modellen; Gemeinsam genutzte, wiederverwendbare Agenten über Abteilungen hinweg **Einschränkungen:** Vertriebsgesteuerte Preise erschweren Kostenschätzungen vor einer Demo; Konnektoren und Berechtigungen einzurichten erfordert echte Admin-Arbeit; Der Nutzen wächst mit breitem Rollout – ein größeres Commitment für kleine Teams [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/dust.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Countless.dev und Dust beim monatlichen Traffic? Countless.dev hat 787 monatliche Besuche, während Dust 547.217 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Countless.dev verzeichnet eine Wachstumsrate von -45,8 % gegenüber dem Vormonat; Dust verzeichnet +1,8 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Countless.dev: Kostenlos. Kostenlos nutzbar, das Projekt ist quelloffen. Die Seite selbst verlangt kein Geld für Modellvergleich oder Preisrechner; anfallende Kosten sind allein die API-Gebühren des Modellanbieters. Dust: Preise auf Anfrage. Preis auf Anfrage. Dust bietet nach der Anmeldung eine kostenlose Testphase, doch die Tarife richten sich an Teams und Unternehmen mit nutzungsbasierten Credits, Volumenpreisen und dediziertem Support; genaue Zahlen erfordern ein Gespräch mit dem Vertrieb. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Notion](https://openaitools.app/de/tool/t) | 173.441.670 | +0,1 % | Freemium | Provides a unified connected workspace for team documents and databases, but lacks Dust's advanced multi-source enterprise knowledge indexing. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/t.md) | | 2 | [Salesforce Agentforce (ehemals Einstein)](https://openaitools.app/de/tool/salesforce-einstein) | 111.910.743 | +2,2 % | Freemium | Integriert sich tief in CRM-Ökosysteme zur Automatisierung von Unternehmens-Workflows, ist jedoch stark an die Salesforce-Software-Suite gebunden. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/salesforce-einstein.md) | | 3 | [Glean](https://openaitools.app/de/tool/glean) | 3.301.875 | +0,1 % | Preise auf Anfrage | Bietet eine robuste, unternehmensweite und berechtigungsbewusste Suche sowie Wissensverwaltung, legt jedoch weniger Fokus auf benutzerdefinierte Multi-Modell-Agenten-Workflows. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/glean.md) | | 4 | [Abacus.AI](https://openaitools.app/de/tool/abacus-ai) | 3.278.636 | -1,7 % | Preise auf Anfrage | Kombiniert Multi-Modell-Chat-Assistenten mit automatisierter Optimierung des maschinellen Lernens, legt den Schwerpunkt jedoch stärker auf Data-Science-Pipelines. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/abacus-ai.md) | | 5 | [Design Arena](https://openaitools.app/de/tool/design-arena) | 949.534 | -13,2 % | Kostenlos | Crowdsourcing-Arena, in der KI-Modelle antreten und Menschen das beste Design-Ergebnis küren | [.md](https://openaitools.app/de/tool/design-arena.md) | | 6 | [Taskade](https://openaitools.app/de/tool/taskade) | 539.714 | -9,4 % | Freemium | Taskade is an AI workspace that turns a single prompt into working business apps, complete with AI agents, automations, databases, tasks and docs — no code required. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/taskade.md) | | 7 | [SkillsMP — Marktplatz für Agent-Skills](https://openaitools.app/de/tool/agent-skills-marketplace) | 470.744 | -3,7 % | Kostenlos | Millionen öffentlicher SKILL.md-Agent-Skills durchsuchen und studieren | [.md](https://openaitools.app/de/tool/agent-skills-marketplace.md) | | 8 | [Gumloop](https://openaitools.app/de/tool/gumloop) | 379.557 | -21,1 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Glänzt durch visuelle No-Code-Web-Scraping- und Datenautomatisierungs-Pipelines, bietet jedoch nicht die dedizierte interne Wissensdatenbank-Architektur von Dust. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gumloop.md) | | 9 | [Tines](https://openaitools.app/de/tool/tines) | 273.260 | +24,4 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Focuses on secure enterprise workflow automation and security orchestration, but requires more manual setup for custom AI agents. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/tines.md) | | 10 | [Stork](https://openaitools.app/de/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Kostenlos | KI-Tool-Verzeichnis, recherchierte Tests und tägliche KI-News | [.md](https://openaitools.app/de/tool/stork.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/countless-dev-vs-dust 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)