# Devin vs Scorecard Devin verzeichnet 2.549.346 monatliche Besuche mit +1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. Scorecard verzeichnet 6.344 monatliche Besuche mit +8,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [Devin](https://openaitools.app/de/tool/devin) | [Scorecard](https://openaitools.app/de/tool/scorecard) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://devin.ai | https://www.scorecard.io | | Kategorien | KI-Code-Assistent, AI Agent, KI-Entwicklertools | KI-Entwicklertools, AI Agent, KI-Testing, Large Language Models (LLMs) | | Preismodell | Kostenpflichtig | Freemium | | Monatliche Besuche | 2.549.346 | 6.344 | | MoM-Wachstumsrate | +1 % | +8,2 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 1.386.401 | 2.474 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,4 | | 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) ## Scorecard Scorecard beschreibt sich selbst als die Simulationsplattform für die Selbstverbesserung von Agenten. Die Prämisse: Mit klassischem QA erreicht man die Frontier nicht. Je komplexer Agenten werden, desto exponentiell mehr Szenarien muss jede Änderung durchlaufen, und Produktionslogs manuell zu prüfen skaliert nicht. Die Plattform ersetzt diesen Rückstau durch einen schnellen Feedback-Loop: Der Agent durchläuft Tausende realistischer Szenarien und liefert in Minuten bewertete Ergebnisse. Das Produkt deckt den gesamten Agenten-Lebenszyklus ab. Ein Simulationslabor erlaubt strukturierte Experimente und schnelles Ausprobieren. Ein Prompt-Bereich übernimmt Erstellung, Tests und Versionierung, sodass die leistungsstärksten Prompts mit Historie gespeichert und als einzige Wahrheitsquelle geteilt werden. Eine Bibliothek validierter Metriken liefert Branchen-Benchmarks, die angepasst oder um eigene Metriken erweitert werden können, was laut Anbieter hilft, nicht vertrauenswürdige Metriken zu vermeiden. Über das Testen hinaus deckt Scorecard auch das Deployment ab: Agenten lassen sich verwalten und ohne IDE in Produktion bringen, und Probleme aus der realen Nutzung werden früh erkannt. Das Unternehmen richtet sich an Teams, die zuverlässige KI-Agenten bauen, und vertritt die These, dass kontinuierliche, simulationsgetriebene Evaluation der Weg ist, auf dem Frontier-Labore erstklassige Agenten entwickeln. **Preise und Tarife:** Scorecard verfolgt ein Modell von Freemium bis Enterprise. Konkrete Preise veröffentlicht die Website nicht; stattdessen gibt es einen kostenlosen oder unverbindlichen Einstieg neben kostenpflichtigen und Enterprise-Tarifen, mit Demo-Buchung und Preis auf Anfrage für Teams. Genaue Tarifdetails sollten direkt beim Anbieter erfragt werden. - **Schneller Feedback-Loop:** Führe deinen Agenten durch Tausende realistischer Szenarien und erhalte in Minuten bewertetes Feedback statt wochenlanger manueller Log-Prüfung. - **Experiment- und Simulationslabor:** Führe strukturierte Experimente durch und teste Ideen schnell in einem KI-Labor, bevor du eine Änderung festschreibst. - **Bibliothek verlässlicher Metriken:** Starte mit einer Bibliothek validierter Metriken und Branchen-Benchmarks, passe bewährte Metriken an oder erstelle eigene, um das Wesentliche zu messen. - **Prompt-Versionierung und -Speicherung:** Erstelle, teste und verfolge deine leistungsstärksten Prompts an einem Ort, mit Historie und einer einzigen Wahrheitsquelle für das Team. - **Produktions-Deployment:** Verwalte Agenten und bringe sie ohne IDE in Produktion, während Probleme aus der realen Nutzung früh erkannt werden. **Stärken:** Feedback in Minuten statt wochenlanger manueller Log-Prüfung; Bibliothek validierter Metriken mit Branchen-Benchmarks, anpassbar; Prompt-Versionierung bewahrt Historie und eine einzige Wahrheitsquelle; Deckt den gesamten Zyklus ab: experimentieren, evaluieren, deployen **Einschränkungen:** Keine Self-Service-Preise veröffentlicht, Teams und Unternehmen brauchen eine Demo; Der Nutzen hängt davon ab, realistische Szenarien für deine Agenten-Domäne zu definieren; Szenario-Tests erfordern Einrichtungsaufwand, bevor der schnelle Loop sich auszahlt; Kleine Teams mit einem einzigen einfachen Prompt brauchen vielleicht keine dedizierte Plattform [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/scorecard.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Devin und Scorecard beim monatlichen Traffic? Devin hat 2.549.346 monatliche Besuche, während Scorecard 6.344 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Devin verzeichnet eine Wachstumsrate von +1 % gegenüber dem Vormonat; Scorecard verzeichnet +8,2 %. ### 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. Scorecard: Freemium. Scorecard verfolgt ein Modell von Freemium bis Enterprise. Konkrete Preise veröffentlicht die Website nicht; stattdessen gibt es einen kostenlosen oder unverbindlichen Einstieg neben kostenpflichtigen und Enterprise-Tarifen, mit Demo-Buchung und Preis auf Anfrage für Teams. Genaue Tarifdetails sollten direkt beim Anbieter erfragt werden. ## 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-scorecard 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)