# Ducky vs TinyFish Ducky verzeichnet 1.966 monatliche Besuche mit -8,4 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. TinyFish verzeichnet 1.124.952 monatliche Besuche mit +199,7 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. | Kennzahl | [Ducky](https://openaitools.app/de/tool/ducky) | [TinyFish](https://openaitools.app/de/tool/tinyfish) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://ducky.ai | https://www.tinyfish.ai | | Kategorien | KI-Suchmaschine, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), AI API | AI API, AI Agent, KI-Browser, KI-Web-Scraping | | Preismodell | Freemium | Freemium, Preise auf Anfrage | | Monatliche Besuche | 1.966 | 1.124.952 | | MoM-Wachstumsrate | -8,4 % | +199,7 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 774 | 401.320 | | Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Ducky Ducky ist eine verwaltete Retrieval-Schicht, die die gesamte KI-Suchpipeline übernimmt – von der Aufnahme und Indexierung über Chunking und Reranking bis zur Antwortsynthese. Teams müssen nicht mehr Vektordatenbank, Embedding-Modell, Chunker und Reranker zusammenstückeln: Sie rufen eine einzige API auf, den Rest verwaltet Ducky. Die Plattform verspricht einen Start ohne Konfiguration: Inhalte anbinden, intelligenten Standardeinstellungen vertrauen und noch in derselben Woche eine funktionierende Suchfunktion ausliefern. Über reines Keyword-Matching hinaus unterstützt Ducky multimodale Inhalte – Text, Bilder und PDFs –, sodass ein Index Fragen über verschiedene Dokumenttypen hinweg beantworten kann. Hinzu kommen Metadatenfilter für präzise Eingrenzung (Daten, Kategorien, Tags), mehrstufiges Reranking, das die besten Treffer nach oben schiebt, und agententaugliche Antwortgenerierung mit Quellenangabe. Ducky bewirbt außerdem Kontextfilterung: Irrelevante Passagen werden entfernt, bevor sie das LLM erreichen, was laut Anbieter den Tokenverbrauch deutlich senkt und Halluzinationen reduziert, indem Agenten in präzisen Kontext eingebettet werden. Das Produkt ist Developer-first konzipiert: dokumentierte APIs, Python- und TypeScript-SDKs, ein öffentliches GitHub-Repository und ausführliche Entwicklerdokumentation. Eine klickbare Browser-Demo und ein Demo-Buchungsflow erlauben es, die Qualität vor einer Festlegung zu prüfen. Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert mit einer kostenlosen Teststufe und einer kostenpflichtigen Launch-Stufe, sodass kleine Prototypen kostenlos starten und in Produktions-Retrieval-Lasten hineinwachsen. **Preise und Tarife:** Nutzungsbasiert: Die kostenlose Teststufe umfasst die ersten 100.000 Index- und 100.000 Retrieval-Tokens kostenlos. Die kostenpflichtige Launch-Stufe wird mit 290 USD pro Monat inklusive 3 Mio. Index- und 3 Mio. Retrieval-Tokens angegeben, zuzüglich gemessenem Mehrverbrauch von 0,014 USD je 1.000 Index-Tokens und 0,079 USD je 1.000 Retrieval-Tokens. - **Multimodale Suche:** Text, Bilder und PDFs mit einer einzigen API indexieren und durchsuchen, damit Inhalte unabhängig vom Format auffindbar bleiben. - **Automatisches Chunking und Reranking:** Ducky teilt und optimiert Dokumente für das Retrieval und wendet mehrstufiges Reranking an, damit die besten Treffer zuerst erscheinen. - **Metadatenfilter:** Ergebnisse präzise nach Attributen wie Datum, Kategorie oder Tag eingrenzen und produktreife gefilterte Suchen bauen. - **Agentenantworten mit Quellenangabe:** Agenten stellen Fragen und erhalten synthetisierte Antworten mit Quellenangabe, während die gesamte Pipeline automatisiert läuft. - **Python- und TypeScript-SDKs:** Developer-first-Tooling mit dokumentierten APIs und erstklassigen SDKs für die zwei gängigsten Produkt-Stacks. **Stärken:** Vollständig verwaltete Pipeline macht Betrieb einer Vektordatenbank oder Integrationsschicht überflüssig; Multimodale Indexierung deckt Text, Bilder und PDFs in einem System ab; Kostenlose Teststufe und transparente Token-Überschreitung senken das Risiko der Ersteinschätzung; Gut dokumentierte APIs sowie Python- und TypeScript-SDKs verkürzen die Integrationszeit **Einschränkungen:** Intern undurchsichtig: Chunking- und Ranking-Logik sind verwaltet, was Feintuning einschränkt; Tokenbasierte Abrechnung erfordert Kostenkontrolle bei hohem Index- oder Abfragevolumen; Keine selbst gehostete oder Open-Source-Bereitstellung für Teams mit strengen Datenresidenz-Anforderungen [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/ducky.md) ## TinyFish TinyFish beschreibt sich selbst als Web-Stack für KI-Agenten: eine serverlose Plattform, mit der Agenten im Live-Web suchen, extrahieren, browsen und handeln können. Statt eines Einzeltools bündelt sie mehrere Produkte unter einem API-Schlüssel und einer Wallet – TinySearch liefert frisch im Browser gerenderte Suchergebnisse als strukturiertes JSON, TinyFetch wandelt jede URL in token-effizientes Markdown, JSON oder HTML um, TinyBrowser bietet echte Cloud-Browser-Sitzungen, die sich mit Playwright, Puppeteer oder CDP steuern lassen, TinyAgent führt mehrstufige Automatisierungen aus einem Ziel in natürlicher Sprache aus, und TinyMonitor meldet, wenn sich eine Seite oder ein Thema ändert. Die Plattform zielt auf Produktionslasten, nicht auf Demos. Betont werden Zuverlässigkeit und Struktur, echtes Browser-Rendering statt dünner Cache-Ergebnisse, persistenter Sitzungszustand und die Unterstützung authentifizierter Abläufe. Ergänzend gibt es TinyVault, das 1Password oder Bitwarden anbindet, damit Zugangsdaten das Modell nie erreichen, TinyProfiles zum Speichern angemeldeter Sitzungen sowie Schritt-für-Schritt-Aufzeichnungen, mit denen sich nachvollziehen lässt, was ein Agent auf einer Website getan hat. TinyFish ist darauf ausgelegt, sich in bestehende Entwicklungs-Stacks einzufügen. Es wird für die Nutzung mit Claude, ChatGPT, Cursor und anderen Agenten-Runtimes beworben, bietet eine MCP-Anbindung, ein Python-SDK und eine CLI und adressiert Anwendungsfälle wie Preisüberwachung, Datensatzanreicherung, Tiefenrecherche und Automatisierung von Lieferantenportalen. Suche und Basis-Abruf sind kostenlos, während Agenten-Schritte, Browser-Minuten und Monitoring-Prüfungen nutzungsabhängig über eine Prepaid-Wallet abgerechnet werden; für größere Deployments gibt es einen Enterprise-Pfad. **Preise und Tarife:** Freemium und nutzungsbasiert. Suche und Basis-Abruf sind kostenlos und ohne Suchgebühr; TinyAgent wird pro Schritt, TinyBrowser pro Minute und TinyMonitor pro Prüfung über eine Prepaid-Wallet abgerechnet, neue Konten erhalten ein kleines Startguthaben. Enterprise-Preise sind individuell – aktuelle Sätze auf der Preisseite prüfen. - **TinySearch:** Im echten Browser gerenderte Suche, die strukturiertes JSON mit frischen, nicht gecachten Ergebnissen aus dem Live-Web liefert – ohne Suchgebühr. - **TinyFetch:** Wandelt jede URL in token-effizientes Markdown, JSON oder HTML um und entfernt Navigationsleisten, Cookie-Banner und Werbung, bevor sie das Modell erreichen. - **TinyBrowser:** Vollständige Cloud-Browser-Sitzungen mit persistentem Zustand, steuerbar über Playwright, Puppeteer oder das Chrome DevTools Protocol. - **TinyAgent und TinyMonitor:** Ein Ziel in natürlicher Sprache genügt: Der Agent navigiert, füllt Formulare aus und liefert strukturierte Ergebnisse; das Monitoring meldet Änderungen an verfolgten Seiten oder Themen. - **Ein Schlüssel, eine Wallet:** Suche, Abruf, Browser und Agent teilen sich Authentifizierung und Abrechnung, dazu kommen MCP-Anbindung, Python-SDK und CLI. **Stärken:** Bündelt Suche, Abruf, Browsen, Agentenautomatisierung und Monitoring in einem API-Schlüssel und einer Wallet; Im echten Browser gerenderte, nicht gecachte Ergebnisse statt dünner Cache-Ausschnitte; Kostenlose Such- und Abruf-Stufen senken die Kosten pro Aufgabe gegenüber mehreren kostenpflichtigen Such-APIs; Starke Entwickler-Ergonomie: MCP, Python-SDK, CLI und Integrationen mit gängigen Agenten-Runtimes **Einschränkungen:** Agenten-Schritte, Browser-Minuten und Monitoring-Prüfungen werden nutzungsabhängig abgerechnet und summieren sich bei hohem Volumen; Bei komplexen Authentifizierungsabläufen bleibt die übliche Fragilität beim Steuern von Drittanbieter-Seiten; Es ist Infrastruktur für Entwickler, nicht für nicht-technische Endnutzer gedacht [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/tinyfish.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Ducky und TinyFish beim monatlichen Traffic? Ducky hat 1.966 monatliche Besuche, während TinyFish 1.124.952 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Ducky verzeichnet eine Wachstumsrate von -8,4 % gegenüber dem Vormonat; TinyFish verzeichnet +199,7 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Ducky: Freemium. Nutzungsbasiert: Die kostenlose Teststufe umfasst die ersten 100.000 Index- und 100.000 Retrieval-Tokens kostenlos. Die kostenpflichtige Launch-Stufe wird mit 290 USD pro Monat inklusive 3 Mio. Index- und 3 Mio. Retrieval-Tokens angegeben, zuzüglich gemessenem Mehrverbrauch von 0,014 USD je 1.000 Index-Tokens und 0,079 USD je 1.000 Retrieval-Tokens. TinyFish: Freemium, Preise auf Anfrage. Freemium und nutzungsbasiert. Suche und Basis-Abruf sind kostenlos und ohne Suchgebühr; TinyAgent wird pro Schritt, TinyBrowser pro Minute und TinyMonitor pro Prüfung über eine Prepaid-Wallet abgerechnet, neue Konten erhalten ein kleines Startguthaben. Enterprise-Preise sind individuell – aktuelle Sätze auf der Preisseite prüfen. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Apify](https://openaitools.app/de/tool/apify) | 4.147.762 | +3,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet einen riesigen Marktplatz an fertigen Scrapern, fungiert jedoch eher als Actor-Plattform denn als rohe API. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/apify.md) | | 2 | [Firecrawl](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev) | 1.828.239 | -1,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet sauberere LLM-bereit Markdown-Konvertierung und Crawling, hat aber nicht die interaktiven Cloud-Browser-Automatisierungsfunktionen von TinyFish. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev.md) | | 3 | [Exa](https://openaitools.app/de/tool/exa-ai) | 1.062.574 | +16,8 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet überlegene neurale Websuche für KI-Agenten, aber weniger umfassende Tools zur Rohbrowser-Automatisierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/exa-ai.md) | | 4 | [You.com](https://openaitools.app/de/tool/you) | 948.349 | +7 % | Freemium | Such- und Inferenz-APIs, die KI-Modellen Echtzeit-Webdaten liefern | [.md](https://openaitools.app/de/tool/you.md) | | 5 | [Bright Data](https://openaitools.app/de/tool/bright-data) | 802.752 | -5,9 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Liefert Proxy-Netzwerke und Scraping-Infrastruktur auf Unternehmensebene, erfordert jedoch eine steilere Lernkurve als TinyFish. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/bright-data.md) | | 6 | [Algolia](https://openaitools.app/de/tool/algolia) | 689.970 | -11 % | Freemium, Preise auf Anfrage | KI-Suche und Retrieval-Plattform für moderne Apps und Commerce | [.md](https://openaitools.app/de/tool/algolia.md) | | 7 | [Pinecone](https://openaitools.app/de/tool/pinecone) | 286.732 | -31 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Pinecone is a managed vector database and AI knowledge platform for building retrieval-augmented generation (RAG), semantic search, and agent memory. It stores vector embeddings at scale, makes writes searchable within s | [.md](https://openaitools.app/de/tool/pinecone.md) | | 8 | [Jina AI](https://openaitools.app/de/tool/jina-ai) | 280.782 | -16,5 % | Freemium, Kostenpflichtig | Konvertiert URLs hervorragend in sauberes Markdown und Embeddings, vermisst jedoch dedizierte Browser-Steuerung und Live-Such-Endpunkte. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/jina-ai.md) | | 9 | [Browserless](https://openaitools.app/de/tool/browserless) | 185.543 | -21,2 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet robuste Headless-Browser-Automatisierung und -Steuerung, erfordert jedoch mehr Eigenentwicklung als verwaltete Agent-APIs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/browserless.md) | | 10 | [Yep.com](https://openaitools.app/de/tool/yep-com) | 155.834 | +6,2 % | Kostenlos | Provides independent web search and agent grounding, but lacks content fetching and browser automation features. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/yep-com.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/ducky-vs-tinyfish 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)