# Devin vs Pie Devin verzeichnet 2.549.346 monatliche Besuche mit +1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Pie verzeichnet 11.551 monatliche Besuche mit +21,8 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Devin](https://openaitools.app/de/tool/devin) | [Pie](https://openaitools.app/de/tool/pie) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://devin.ai | https://pie.inc | | Kategorien | KI-Code-Assistent, AI Agent, KI-Entwicklertools | KI-Testing, AI Agent, KI-Entwicklertools, No-Code & Low-Code | | Preismodell | Kostenpflichtig | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 2.549.346 | 11.551 | | MoM-Wachstumsrate | +1 % | +21,8 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 1.386.401 | 5.132 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,5 | | 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) ## Pie Pie geht Softwarequalität aus einem anderen Blickwinkel an als skriptbasierte Automatisierung. Statt Selektoren und Assertions zu pflegen, erkundet es Ihr Produkt wie ein Mensch: Es kartiert echte Nutzerflüsse, findet Elemente durch Betrachten des Bildschirms und prüft jede Änderung so, wie es ein Kunde täte. Weil es auf Vision statt auf Selektoren setzt, bleibt die Abdeckung nach Redesigns erhalten und selbstheilende Tests sind die Regel, nicht die Ausnahme. Die Plattform greift in Ihren Entwicklungsprozess ein. Sie liest Pull Requests, führt die betroffenen Journeys vor dem Release aus und meldet funktionale und Usability-Probleme, die ein erfolgreicher Statuscode verbergen würde, etwa einen Warenkorb-Badge mit einer Position, obwohl der Warenkorb leer ist. Bestätigt Pie ein Problem, entwirft es einen Fix-Pull-Request samt Ursachenanalyse, sodass Entwickler eine Lösung statt eines Fehlerberichts prüfen. Nur reproduzierte Befunde erreichen Sie, was das Signal hoch hält. Pie läuft dort, wo Ihre Kunden sind: iOS, Android, Web und Cross-Platform-Stacks wie React Native, Flutter und Webviews. Es integriert GitHub, Slack, Jira und MCP, unterstützt Testbeschreibung in natürlicher Sprache und richtet sich mit SOC-2-Type-2-Konformität und eingeschränkten Zugriffen an sicherheitsbewusste Teams. Es ersetzt keine Entwickler, sondern nimmt ihnen den Wartungsaufwand manueller QA ab, damit Releases schneller und sicherer werden. **Preise und Tarife:** Individuelles Pricing; der Anbieter verlangt eine Demo-Anfrage für ein Angebot. Ein Self-Service-Tarif wird nicht veröffentlicht. - **Vision-basierte autonome Erkundung:** Pie kartiert echte Nutzerflüsse aus URL oder Build und findet Elemente durch Bildschirmbetrachtung – ohne Selektoren. - **Testet jeden Pull Request:** Jeder PR wird gelesen und gegen die laufende App geprüft, sodass Regressionen vor den Nutzern erkannt werden. - **Selbstheilende Abdeckung:** Tests überstehen Redesigns und Deep Links, weil sie auf Aussehen und Verhalten der Oberfläche beruhen, nicht auf brüchigen Pfaden. - **Automatische Fix-Pull-Requests:** Bei bestätigtem Fehler entwirft Pie einen PR mit Ursache und angewandter Änderung, bereit zum Review und Merge. - **Läuft auf iOS, Android und Web:** Abdeckung für natives Mobile, Browser und gängige Cross-Platform-Frameworks, mit GitHub-, Slack-, Jira- und MCP-Integration. **Stärken:** Keine Testskripte oder Selektoren zu schreiben und zu pflegen; Findet Funktions- und Usability-Fehler, die Assertion-Tests bestehen; Entwirft Fix-Pull-Requests statt nur Fehlerberichte; Deckt iOS, Android und Web inklusive Cross-Platform-Frameworks ab **Einschränkungen:** Kein öffentliches Self-Service-Pricing; Vertriebsgespräch nötig; Enterprise-orientiert, für sehr kleine Teams möglicherweise zu schwer; Beste Ergebnisse erfordern Zugriff auf Repository und App [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/pie.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Devin und Pie beim monatlichen Traffic? Devin hat 2.549.346 monatliche Besuche, während Pie 11.551 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Devin verzeichnet eine Wachstumsrate von +1 % gegenüber dem Vormonat; Pie verzeichnet +21,8 %. ### 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. Pie: Preise auf Anfrage. Individuelles Pricing; der Anbieter verlangt eine Demo-Anfrage für ein Angebot. Ein Self-Service-Tarif wird nicht veröffentlicht. ## 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 | [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) | | 6 | [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) | | 7 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [KaneAI](https://openaitools.app/de/tool/kaneai) | 901.340 | +13,2 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | GenAI-nativer E2E-QA-Agent, der Tests in natürlicher Sprache plant, schreibt und heilt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kaneai.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-pie 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)