# Devzery vs Qodex Devzery verzeichnet 2.378 monatliche Besuche mit -85,1 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Qodex verzeichnet 140.666 monatliche Besuche mit +10,1 % Wachstum und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Devzery](https://openaitools.app/de/tool/devzery) | [Qodex](https://openaitools.app/de/tool/qodex) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.devzery.com | https://qodex.ai | | Kategorien | KI-Testing, AI API, AI Agent, KI-Entwicklertools | AI API, KI-Testing, No-Code & Low-Code, KI-Codegenerator | | Preismodell | Preise auf Anfrage | Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 2.378 | 140.666 | | MoM-Wachstumsrate | -85,1 % | +10,1 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Indien | | Direkte Besuche | 945 | 23.794 | | Bewertungsergebnis | 4,2 | 4,7 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Devzery Devzery ist eine KI-gestützte API-Regressionstest-Plattform für QA- und Engineering-Teams. Kern ist ein selbststeuernder KI-Agent, der End-to-End-Regressionstests auf API-Ebene ausführt, Funktionalität auf Benutzerebene prüft, Integrationen validiert und API-Änderungen in Echtzeit verfolgt. Das Ziel ist, Regressionen früher im SDLC zu erkennen und den Zeitaufwand für manuelles Testschreiben zu senken. Die Plattform erzeugt kontextreiche Test-Suites aus einem PRD oder Projektdetails, passt Tests automatisch an API-Änderungen an und erstellt KI-verfasste Bug-Berichte mit Status, zugehörigen Testfällen, erwarteten versus tatsächlichen Ergebnissen und Fehlerbeschreibungen. Zudem generiert sie Swagger-Dokumentation für APIs automatisch. Devzery integriert sich mit Projektmanagement- und CI/CD-Tools wie Jira, GitHub Actions und Jenkins, sodass Regression-Suites bei jedem Merge oder Deployment ausgelöst werden können. Ein Middleware-SDK mit Unterstützung für Node, Java, Python und Golang protokolliert API-Anfragen und -Antworten für kontinuierliche Regression-Abdeckung, und Devzery veröffentlicht außerdem einen Open-Source-UI-Testfallgenerator auf GitHub. **Preise und Tarife:** Devzery veröffentlicht keine Listenpreise; die Preisgestaltung erfolgt auf Anfrage (die Website lädt derzeit zum Beitritt zu einer Warteliste ein). Kontaktieren Sie das Devzery-Team für Plandetails und eine Demo. - **Selbststeuernder API-Regressionsagent:** Ein KI-Agent führt End-to-End-Funktionsregressionstests auf API-Ebene aus und verfolgt API-Änderungen in Echtzeit. - **KI-generierte Test-Suites:** Devzery analysiert Ihr PRD oder Projektdetails, um kontextreiche API-Testfälle inklusive Edge-Case-Szenarien zu erzeugen. - **Automatische Swagger-Dokumentation:** Die KI analysiert komplexe Datenstrukturen und erzeugt präzise, aktuelle Swagger-Schemadefinitionen für Ihre APIs. - **CI/CD- und Projektmanagement-Integrationen:** Anbindung an Jira, GitHub Actions und Jenkins, um Regression-Suites bei Merges und Deployments automatisch auszulösen. - **Middleware-SDK-Logging:** Middleware-SDKs für Node, Java, Python und Golang protokollieren API-Anfragen und -Antworten für kontinuierliche Regression-Abdeckung. **Stärken:** Automatisiert API-Regressionstests durchgängig; Erzeugt Testfälle aus PRDs und Produktkontext; Native Integrationen mit Jira, GitHub Actions und Jenkins; Open-Source-UI-Testfallgenerator verfügbar **Einschränkungen:** Keine öffentlichen Preise; Kontakt zum Team erforderlich; Produkt in früher Phase mit Warteliste für neue Nutzer; Einige Marketingangaben (2x/3x-Multiplikatoren) sind Anbieterangaben [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/devzery.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 Devzery und Qodex beim monatlichen Traffic? Devzery hat 2.378 monatliche Besuche, während Qodex 140.666 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Devzery verzeichnet eine Wachstumsrate von -85,1 % gegenüber dem Vormonat; Qodex verzeichnet +10,1 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Devzery: Preise auf Anfrage. Devzery veröffentlicht keine Listenpreise; die Preisgestaltung erfolgt auf Anfrage (die Website lädt derzeit zum Beitritt zu einer Warteliste ein). Kontaktieren Sie das Devzery-Team für Plandetails und eine Demo. 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 | [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) | | 2 | [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) | | 3 | [Qase](https://openaitools.app/de/tool/qase) | 319.213 | -25,5 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage, Kostenlos | Qase is a test management platform that unifies manual test cases, automated test runs, and CI pipeline results in a single system of record. It adds AI that converts manual test cases into automated scripts, plus requir | [.md](https://openaitools.app/de/tool/qase.md) | | 4 | [Applitools Eyes](https://openaitools.app/de/tool/applitools-eyes) | 159.934 | -15,7 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | KI-gestützte visuelle und funktionale Tests, die UI-Fehler auf jeder Seite finden | [.md](https://openaitools.app/de/tool/applitools-eyes.md) | | 5 | [Katalon](https://openaitools.app/de/tool/katalon-studio) | 158.090 | -29,6 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet umfassende End-to-End-Enterprise-Testautomatisierung und -verwaltung, hat aber nicht Qodex' leichtgewichtigen PR-fokussierten Ausführungs-Agenten. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/katalon-studio.md) | | 6 | [TestSprite](https://openaitools.app/de/tool/testsprite) | 114.205 | +15,8 % | Freemium | Agentische End-to-End-Tests, die Ihre Suite schreiben, ausführen und heilen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/testsprite.md) | | 7 | [testRigor](https://openaitools.app/de/tool/testrigor-com) | 105.865 | -2,7 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage, Kostenlos | testRigor is an agentic AI test automation platform that lets you build end-to-end tests in plain English instead of code. It covers web, mobile, native desktop, API, email, SMS, phone calls, 2FA, and mainframe testing, | [.md](https://openaitools.app/de/tool/testrigor-com.md) | | 8 | [Momentic](https://openaitools.app/de/tool/momentic) | 68.819 | -15,2 % | Freemium, Usage-based, Enterprise | Nutzt intelligente Agenten für visuelle End-to-End-Tests und konzentriert sich auf Browser-Workflows statt auf Pull-Request-Code-Reviews. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/momentic.md) | | 9 | [Autify](https://openaitools.app/de/tool/autify-com) | 60.130 | +6 % | Preise auf Anfrage | KI-Testplattform für den gesamten Softwaretest-Lebenszyklus | [.md](https://openaitools.app/de/tool/autify-com.md) | | 10 | [Kodus](https://openaitools.app/de/tool/kodus-io) | 32.150 | -14,2 % | Freemium | Ein Open-Source-Pull-Request-Code-Review-Agent, der Richtlinien durchsetzt und Self-Hosting-Flexibilität ohne verwaltete UI-Tests bietet. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kodus-io.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/devzery-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)