# Devin vs Oberhahn Devin verzeichnet 2.549.346 monatliche Besuche mit +1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Oberhahn verzeichnet 633 monatliche Besuche mit -70,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Devin](https://openaitools.app/de/tool/devin) | [Oberhahn](https://openaitools.app/de/tool/oberhahn) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://devin.ai | https://oberhahn.com | | Kategorien | KI-Code-Assistent, AI Agent, KI-Entwicklertools | AI Workflow, KI-Monitoring, KI-Wissensmanagement, KI-Produktivitätstools | | Preismodell | Kostenpflichtig | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 2.549.346 | 633 | | MoM-Wachstumsrate | +1 % | -70,9 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Pakistan | | Direkte Besuche | 1.386.401 | 259 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,2 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 | | Unterstützte Plattformen | website | Website | ## Devin Devin steht am agentischen Ende der KI-Programmierung. Statt die nächste Zeile vorzuschlagen, erhält er ein Ziel auf Ticket-Ebene – etwa „SAML-SSO für Enterprise-Kunden hinzufügen“ oder „diesen API-Latenz-Spike untersuchen“ –, erkundet die Codebasis über mehrere Repositories hinweg, implementiert Änderungen, führt Tests aus und erklärt den entstandenen Pull Request in klarer Sprache. Er pflegt eine wiki-artige Karte der Codebasis, um sich in unbekannten Services zurechtzufinden und die Dokumentation aktuell zu halten, während sich der Code ändert. Ein prägendes Merkmal ist, dass Devin auf seiner eigenen Maschine arbeitet. Er richtet bei Bedarf Windows-, Mac- und Linux-VMs ein, baut das Projekt, testet es im Browser und kann sich sogar dabei aufnehmen, wie er das neu gebaute Feature bedient. Lang laufende Arbeit läuft in der Cloud weiter, auch wenn der Laptop zugeklappt ist, und große Aufgaben werden auf parallele Agents verteilt, die Devin koordiniert und deren Ergebnisse er berichtet. Für Teams geht Devin über einzelne Prompts hinaus. Man kann @Devin in Slack oder Teams markieren, damit er einen Thread liest und mit einem PR antwortet, Automatisierungen einrichten, die fehlgeschlagene Tests oder verwundbare Abhängigkeiten beheben, und Security-Reviews ausführen. Der Preis ist sitzplatzbasiert und enterprise-orientiert, mit einer Ultra-Stufe für intensivere autonome Nutzung. **Preise und Tarife:** Kostenpflichtig, enterprise-orientiert. Devin wird als Abo pro Sitzplatz mit gestaffelten Plänen (inklusive höherer Kapazität für intensive autonome Nutzung) und Nutzungskontingenten verkauft; Cognition bietet zudem Credit-Programme und Enterprise-Verträge. Da sich Pläne ändern, finden sich aktuelle Preise auf der offiziellen Preisseite. - **Autonomes End-to-End-Coding:** Devin plant, schreibt Code, führt Tests aus und öffnet Pull Requests in komplexen Multi-Repository-Codebasen, ohne zeilenweise Freigaben abzuwarten. - **Eigene virtuelle Maschinen:** Devin richtet Windows-, Mac- und Linux-VMs ein, baut und startet das Projekt, testet in einem echten Browser und kann sich beim Bedienen des neuen Features selbst aufnehmen. - **Slack-, Teams- und Alarm-Integration:** Markiere @Devin in einem Thread, um einen Fix zu delegieren, oder verbinde CI, PagerDuty und Issue-Tracker, damit er automatisch auf Fehler und Alarme reagiert. - **Parallele Cloud-Agents:** Delegiere eine große Aufgabe, und Devin teilt sie auf parallele Cloud-Agents auf, die auch nach dem Zuklappen des Laptops weiterarbeiten und dann berichten. - **Codebasis-Wiki und Automatisierungen:** Devin pflegt eine lebendige Architekturkarte und unterstützt wiederkehrende Automatisierungen wie Dependency-Upgrades, Test-Fixes und Security-Scans. **Stärken:** Erledigt autonome Arbeit auf Ticket-Ebene statt nur Codevorschläge; Testet im eigenen Browser und in eigenen VMs und findet so Fehler, die reine Codegenerierung übersieht; Tiefe Workflow-Integration mit Slack, Teams, CI und Alerting-Tools; Arbeitet auch bei ausgeschaltetem Rechner in parallelen Cloud-Agents weiter **Einschränkungen:** Hoher Preis pro Sitzplatz, für gelegentliche Einzelnutzung wenig geeignet; Komplexe oder schlecht spezifizierte Aufgaben erfordern weiterhin menschliche Prüfung vor dem Merge; Maximaler Nutzen hängt von einem gut strukturierten Repo und sauberem Test-Setup ab [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/devin.md) ## Oberhahn Die meisten Unternehmen geben inzwischen echtes Geld für KI aus, doch nur wenige können sagen, welche Sitzungen Ergebnisse brachten und welche nur Token verbrannten. Oberhahn wurde gebaut, um diese Lücke zu schließen. Es verbindet die KI-Tools, die ein Team bereits bezahlt – darunter Cursor, Claude Code, Codex, GitHub Copilot, Salesforce, LangChain und Datadog – und führt jeden Modellaufruf in ein normalisiertes Journal zusammen. Weil das Journal konsistent ist, kann die Plattform es bepreisen, prognostizieren und teamübergreifend vergleichen. Darauf aufbauend legt Oberhahn vier Fragen obenauf. Wo stehen unsere KI-Ausgaben gerade jetzt? Wer hat was für welches Modell ausgegeben? Welche Arbeit hat dieses Geld gekauft? Und wohin entwickelt sich das? Jede Antwort ist durch den zugrunde liegenden Sitzungsdatensatz belegt, sodass ein Manager jede Zeile öffnen und alles lesen, nach Quelle, Team, Projekt, Tag oder Verbraucher filtern oder eine Abfrage wie source:codex cost:>5 eingeben kann. Das Produkt sucht zudem in Ihrem Namen nach Verschwendung. Es stuft überdimensionierte Modelle, Woche-zu-Woche-Ausschläge, Cache-Fehler und entlaufene Sitzungen nach dem Geld ein, das jede betrifft, und verknüpft jeden Befund mit der dahinterliegenden Aktivität. Eine separate Sicherheitsansicht prüft Prompts und Tool-Aufrufe auf geleakte Zugangsdaten, Umgebungs-Dumps und riskante Shell-Befehle, zuerst nach Schweregrad und dann nach Wiederholungshäufigkeit. Oberhahn richtet sich an gründergeführte Teams, Engineering-Manager und Plattformverantwortliche, die möchten, dass KI-Einführung sich verzinst statt ausufert. Das Versprechen ist einfach: Ein Gewinn, den ein Team heute entdeckt, soll morgen für alle zum Standard werden – und der einzige Weg, Verbreitung zu erreichen, ist, ihn zuerst zu messen. **Preise und Tarife:** Oberhahn bietet eine 30-tägige kostenlose Testphase ohne Kreditkarte. Der Individual-Plan kostet $49/Monat und deckt das volle Produkt für zwei Personen ab, während der Manager-Plan $399/Monat kostet und es auf bis zu 100 Personen mit teamweiten Standards und Rollouts erweitert. Eine Enterprise-Stufe mit SSO, RBAC, Audit-Logs und SOC 2 ist auf Anfrage über den Vertrieb erhältlich. - **Ein-Klick-Stack-Integration:** Verbinden Sie Coding-Assistenten, Agenten, Tracker und Orchestrierungsschichten einmal, und sehen Sie dann jedes Nutzungsereignis in ein einziges normalisiertes Journal fließen – ganz ohne manuellen Abgleich. - **Ausgabenjournal und Kostenübersicht:** Sehen Sie prognostizierte Monatsendausgaben, Kosten pro Sitzung, Ausgaben pro Nutzer, Kontextfenster-Nutzung und einen Effizienzwert, aufgeschlüsselt nach der Quelle jedes Dollars. - **Arbeitszuordnung zu Issues:** Jede Sitzung ist mit echten Linear-, Jira- oder GitHub-Issues verknüpft, sodass Sie Kosten pro Schätzpunkt lesen und sehen, was ausgeliefert wurde und was versank. - **Prognosen und Gelegenheitswarnungen:** Oberhahn markiert überdimensionierte Modelle, Cache-Fehler, entlaufene Sitzungen und doppelte Workflows, jeweils nach den betroffenen Ausgaben eingestuft, damit Sie wissen, was zuerst zu prüfen ist. - **Sicherheit und Leckerkennung:** Expositionen in Prompts und Tool-Aufrufen wie eingefügte Zugangsdaten, Umgebungs-Dumps und riskante Befehle werden im Moment erfasst und erneut gegen die gespeicherte Historie geprüft. - **Daten-Copilot:** Stellen Sie dem integrierten Copilot Fragen in einfacher Sprache und erhalten Sie Antworten, die auf Ihren eigenen Ausgaben-, Sitzungs- und Workflow-Daten basieren. **Stärken:** Vereint KI-Nutzung aus vielen Quellen in einem einzigen normalisierten Journal; Ordnet Ausgaben bis hinunter zu einzelnen Tracker-Issues und Ergebnissen zu; Kombiniert Kosten-Dashboards mit Prognosen, Verschwendungserkennung und einem Copilot in natürlicher Sprache; Enthält eine Sicherheitsansicht, die Prompts und Tool-Aufrufe auf geleakte Zugangsdaten prüft **Einschränkungen:** Der Funktionsumfang reift noch und manche Fähigkeiten werden auf der Website noch als "kommt bald" beworben; Um Ausgaben Ergebnissen zuzuordnen, müssen Tracker wie Linear, Jira und GitHub angebunden werden; Der Nutzen wächst erst nach Wochen mit Daten, die ersten Tage wirken daher dünn; Workflow-Intelligenz erfordert feine Ereignis-Normalisierung, der Preis liegt im mittleren bis premium Bereich für Teams [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/oberhahn.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Devin und Oberhahn beim monatlichen Traffic? Devin hat 2.549.346 monatliche Besuche, während Oberhahn 633 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Devin verzeichnet eine Wachstumsrate von +1 % gegenüber dem Vormonat; Oberhahn verzeichnet -70,9 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Devin: Kostenpflichtig. Kostenpflichtig, enterprise-orientiert. Devin wird als Abo pro Sitzplatz mit gestaffelten Plänen (inklusive höherer Kapazität für intensive autonome Nutzung) und Nutzungskontingenten verkauft; Cognition bietet zudem Credit-Programme und Enterprise-Verträge. Da sich Pläne ändern, finden sich aktuelle Preise auf der offiziellen Preisseite. Oberhahn: Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Oberhahn bietet eine 30-tägige kostenlose Testphase ohne Kreditkarte. Der Individual-Plan kostet $49/Monat und deckt das volle Produkt für zwei Personen ab, während der Manager-Plan $399/Monat kostet und es auf bis zu 100 Personen mit teamweiten Standards und Rollouts erweitert. Eine Enterprise-Stufe mit SSO, RBAC, Audit-Logs und SOC 2 ist auf Anfrage über den Vertrieb erhältlich. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/de/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4 % | Freemium | Ein KI-natives Code-Editor, der fortgeschrittene Multidatei-Codegenerierung und -bearbeitung bietet, jedoch weniger vollständig autonom von Ende zu Ende als Devin ist. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cursor.md) | | 2 | [Manus](https://openaitools.app/de/tool/manus) | 19.195.779 | -1,7 % | Kostenlose Testversion | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/manus.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/de/tool/google-antigravity) | 16.054.109 | +8,1 % | Freemium | Googles agentenbasierte Entwicklungsplattform, die parallele KI-Coding-Agenten über eine IDE und einen CLI-Arbeitsbereich ausführt. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/de/tool/replit) | 10.016.437 | -7,7 % | Freemium, Kostenpflichtig | Eine Cloud-Entwicklungsplattform mit einem KI-Agenten, der Full-Stack-Apps automatisch erstellt, ausführt und bereitstellt. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/replit.md) | | 5 | [Datadog](https://openaitools.app/de/tool/datadog) | 5.175.760 | -4,8 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage, Kostenlos | Einheitliche Observability, Security und Incident Response für Engineering-Teams im Cloud-Maßstab | [.md](https://openaitools.app/de/tool/datadog.md) | | 6 | [Qoder](https://openaitools.app/de/tool/qoder) | 5.145.040 | +81,8 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenlos | Eine agentenbasierte Coding-Plattform und IDE-Erweiterung, die ganze Codebasen liest, um komplexe Multi-File-Aufgaben auszuführen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/qoder.md) | | 7 | [Kiro](https://openaitools.app/de/tool/kiro) | 3.330.476 | +4,6 % | Freemium | Eine spec-getriebene KI-IDE und Agenten-Plattform von AWS, die Softwareentwicklung plant, baut, überprüft und verifiziert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kiro.md) | | 8 | [Command Code](https://openaitools.app/de/tool/command-code) | 2.358.177 | -12,1 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Der Coding-Agent, der deinen Coding-Stil lernt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/command-code.md) | | 9 | [Orca](https://openaitools.app/de/tool/orca) | 1.025.891 | +1 % | Free, Open Source, Enterprise on request | Viele Coding-Agenten parallel ausführen, jeder in seinem eigenen Worktree | [.md](https://openaitools.app/de/tool/orca.md) | | 10 | [Trae](https://openaitools.app/de/tool/trae) | 702.366 | -7,8 % | Freemium | Eine KI-gestützte IDE und ein Coding-Agent, die gesamte Repositories indizieren, um Software zu planen, zu erstellen und zu testen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/trae.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/devin-vs-oberhahn 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)