# Devin vs Qodex Devin verzeichnet 2.549.346 monatliche Besuche mit +1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Qodex verzeichnet 140.666 monatliche Besuche mit +10,1 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Devin](https://openaitools.app/de/tool/devin) | [Qodex](https://openaitools.app/de/tool/qodex) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://devin.ai | https://qodex.ai | | Kategorien | KI-Code-Assistent, AI Agent, KI-Entwicklertools | AI API, KI-Testing, No-Code & Low-Code, KI-Codegenerator | | Preismodell | Kostenpflichtig | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 2.549.346 | 140.666 | | MoM-Wachstumsrate | +1 % | +10,1 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Indien | | Direkte Besuche | 1.386.401 | 23.794 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,7 | | 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) ## Qodex Qodex greift eines der unangenehmsten Probleme moderner Engineering-Praxis auf: KI-Assistenten vervielfachen die Pull Requests, doch Review, QA und Regressionstests sind nicht mitgewachsen. Die Antwort ist ein Agent, der jede Änderung als etwas behandelt, das ausgeführt und nicht nur gelesen werden muss. Öffnet sich ein Pull Request, prüft Qodex den Diff und den umgebenden Repository-Kontext, führt die relevanten API-, UI- und Sicherheitschecks gegen die Preview-Umgebung aus und liefert eine Merge-Empfehlung. Befunde kommen als konkrete Belege — die gesendete Anfrage, die zurückgegebene Antwort, ein Screenshot und das fehlgeschlagene Szenario — statt als reine Diff-Meinung. Das Produkt deckt KI-Code-Review, aus Ihrer API-Spezifikation generierte API-Tests, UI-Tests, die Ihre echte App mit Playwright-artigen Szenarien steuern, die Ihr Team besitzt und exportieren kann, sowie kontinuierliche Sicherheitstests für die Klassen der OWASP API Top-10 ab, einschließlich Broken Object Level Authorization und IDOR. Die Integrationen umfassen GitHub, Slack, die CLI, Webhooks sowie geplante oder deploy-ausgelöste Läufe. Eine bemerkenswerte Designentscheidung: Die Bestanden-Semantik bei Sicherheitsprüfungen ist bewusst invertiert — bestanden heißt, der Angriff wurde blockiert, sodass der Agent einen fehlschlagenden Test nicht durch Aufweichen der Zusicherung grün machen kann. Qodex betont außerdem Wirtschaftlichkeit und Dauerhaftigkeit. Das Modell schreibt ein Szenario einmal, und Wiederholungen laufen als generierter Code ohne weiteren Modellaufruf, sodass die Suite wachsen kann, ohne dass die Rechnung im gleichen Tempo steigt. Produktionsvorfälle lassen sich in Regressionsszenarien umwandeln und schließen so den Kreis, damit der nächste Pull Request gegen das getestet wird, was die Realität bereits gelehrt hat. Fehlerausgaben werden in drei Kategorien sortiert — echter Bug, veralteter Test mit Vorschlag als Diff oder Umgebungsproblem — und genau das unterscheidet ein vertrauenswürdiges Gate von einem stummgeschalteten Bot. Das Unternehmen berichtet 4,9/5 aus verifizierten G2-Bewertungen und veröffentlicht Fallstudien, darunter Mavim, das SSO-geschützte API-Änderungen in zwei Tagen statt zwei Wochen ausliefert. **Preise und Tarife:** Preis auf Anfrage: Es gibt eine Preisseite, eine Demo-Buchung und einen kostenlosen Test sowie einen „Autopilot“-Plan für voll automatisierte QA-, Sicherheits- und PR-Reviews. Konkrete Stufen und Kosten pro Lauf werden individuell angeboten. - **KI-Code-Review auf Basis echter Testläufe:** Jeder Pull Request wird gegen echte API-, UI- und Sicherheitsausführungen geprüft, mit fehlgeschlagenen Anfragen, Antworten und Screenshots statt Spekulation. - **Spezifikationsgetriebene API-Tests:** Aus Ihrer API-Spezifikation entstehen ausführbare Tests für funktionales Verhalten, Authentifizierung und Rate Limits statt Mock-Annahmen. - **Kontinuierliche Sicherheitstests:** Laufende Abdeckung der OWASP API Top-10 inklusive BOLA und IDOR, mit invertierter Bestanden-Semantik gegen falsche grüne Ergebnisse. - **Szenarien, die Ihnen gehören:** Tests sind Standard-Playwright und HTTP, die Ihr Team lesen, exportieren und pflegen kann — ohne Modellaufruf bei der Wiederholung. - **Autopilot von Vorfall zu Test:** Produktionsbugs werden zu Regressionsszenarien für spätere Pull Requests, plus Integrationen mit GitHub, Slack, CLI und Webhooks. **Stärken:** Befunde sind durch ausgeführte Belege gestützt, nicht nur Diff-Meinungen; Ein bestandener Sicherheitscheck bedeutet blockierter Angriff und ist schwer zu umgehen; Wiederholungen laufen als generierter Code und halten die Kosten planbar; Integriert sich in GitHub, Slack, CLI und Webhooks für CI/CD-Workflows **Einschränkungen:** Preise nur auf Anfrage, Budgetierung erfordert ein Verkaufsgespräch; Der volle Nutzen hängt von Spezifikation und Preview-Umgebungen ab; Ausführungsbasierte Reviews brauchen eine erreichbare laufende App, was bei Altbeständen schwerfällt [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/qodex.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Devin und Qodex beim monatlichen Traffic? Devin hat 2.549.346 monatliche Besuche, während Qodex 140.666 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Devin verzeichnet eine Wachstumsrate von +1 % gegenüber dem Vormonat; Qodex verzeichnet +10,1 %. ### 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. Qodex: Preise auf Anfrage. Preis auf Anfrage: Es gibt eine Preisseite, eine Demo-Buchung und einen kostenlosen Test sowie einen „Autopilot“-Plan für voll automatisierte QA-, Sicherheits- und PR-Reviews. Konkrete Stufen und Kosten pro Lauf werden individuell angeboten. ## 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 | Bietet robuste Test-Erstellung in einfacher Sprache und automatisierte Ausführung, ist jedoch weniger direkt in Pull-Request-Code-Review-Workflows integriert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kaneai.md) | | 10 | [Aikido Security](https://openaitools.app/de/tool/aikido-security) | 757.491 | +9,6 % | Freemium | Scans code, cloud, and runtime for security vulnerabilities with automated AI fixes, but provides less functional API/UI testing. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/aikido-security.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/devin-vs-qodex 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)