# Dust vs EvalCore

Dust verzeichnet 547.217 monatliche Besuche mit +1,8 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. EvalCore verzeichnet 0 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“.

| Kennzahl | [Dust](https://openaitools.app/de/tool/dust) | [EvalCore](https://openaitools.app/de/tool/evalcore) |
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| Website-URL | https://dust.tt | https://evalcore.cc |
| Kategorien | KI-Assistent, Large Language Models (LLMs), AI Workflow, KI-Wissensmanagement | KI-Testing, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), AI Agent |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 547.217 | 0 |
| MoM-Wachstumsrate | +1,8 % | 0 % |
| Primärmarkt | Frankreich | Global |
| Direkte Besuche | 456.919 | 0 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,8 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 5 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Dust

Dust positioniert sich als „Multiplayer-KI“ für die Zusammenarbeit von Menschen und Agenten. Statt jedem Mitarbeitenden einen privaten Chatbot zu geben, können Teams Agenten bauen, die gemeinsamen Zugriff auf Unternehmenswissen, verbundene Tools, Gespräche und Benachrichtigungen haben, sodass Arbeit zwischen Menschen und KI hin- und herwandert. Agenten sind abteilungsübergreifend wiederverwendbar, und menschliche Prüfung bleibt dort erhalten, wo sie zählt.

Das Alleinstellungsmerkmal ist der Kontext. Laut Dust können die meisten KI-Tools nur eine einzelne Slack-Nachricht oder einen CRM-Datensatz abrufen, während seine Agenten Kontext aus Slack, CRM, Dokumenten und anderen Unternehmenssystemen zusammenführen, um mit dem vollständigen Bild zu antworten und anschließend zu handeln. Über 70 Konnektoren decken Messaging, Kalender, CRM, Dateispeicher, Projektmanagement, Daten und Finanzen ab, und Agenten erreichen MCP-Server über dasselbe Gateway.

Governance ist eine Kernfunktion. Dust bietet ein zweischichtiges Berechtigungsmodell, das trennt, worauf Agenten zugreifen dürfen und wer sie nutzen darf, dazu SCIM-synchronisierte Gruppen, administrativ gesteuerte Ausnahmen, Audit-Logs und Analysen zur Überwachung von Akzeptanz, Nutzung, Kosten und ROI. Das Unternehmen ist SOC 2 Type II zertifiziert, bietet Datenhaltung in den USA oder der EU und unterstützt Single-Tenant-Deployments. Teams können Agenten mit über 20 Frontier- und Open-Source-Modellen von OpenAI, Anthropic, Google und Mistral bauen und pro Workflow das passende wählen. Laut Unternehmen laufen mehr als 3.000 Organisationen und über 300.000 Agenten auf der Plattform.

**Preise und Tarife:** Preis auf Anfrage. Dust bietet nach der Anmeldung eine kostenlose Testphase, doch die Tarife richten sich an Teams und Unternehmen mit nutzungsbasierten Credits, Volumenpreisen und dediziertem Support; genaue Zahlen erfordern ein Gespräch mit dem Vertrieb.

- **Agenten mit Unternehmenskontext:** Verbinden Sie über 70 Tools wie Slack, Notion, Google Drive, GitHub, Salesforce und Zendesk, damit Agenten mit echtem Unternehmenswissen antworten.
- **Über 70 Konnektoren und MCP-Support:** Erreichen Sie Messaging, CRM, Dokumente, Projektmanagement, Daten, Finanzen und MCP-Server über eine Plattform, damit Agenten systemübergreifend handeln.
- **Modellflexibilität:** Erstellen Sie Agenten mit über 20 Frontier- und Open-Source-Modellen von OpenAI, Anthropic, Google und Mistral und wählen Sie das beste für jede Aufgabe.
- **KI-native Governance:** Zweischichtiges Berechtigungsmodell, SCIM-Gruppen, Admin-Ausnahmen, Audit-Logs und Nutzungsanalysen halten Unternehmensdaten sicher, ohne Teams zu bremsen.
- **Multiplayer-Zusammenarbeit:** Menschen und Agenten teilen Kontext, Tools und Benachrichtigungen, sodass abteilungsübergreifende Workflows wiederverwendbare Skills und menschliche Prüfung enthalten.

**Stärken:** Tiefe Kontexterfassung über mehr als 70 Enterprise-Konnektoren; Starke Governance mit Berechtigungen, Audit-Logs und SOC 2 Type II; Modellunabhängig: Auswahl aus über 20 Frontier- und Open-Source-Modellen; Gemeinsam genutzte, wiederverwendbare Agenten über Abteilungen hinweg

**Einschränkungen:** Vertriebsgesteuerte Preise erschweren Kostenschätzungen vor einer Demo; Konnektoren und Berechtigungen einzurichten erfordert echte Admin-Arbeit; Der Nutzen wächst mit breitem Rollout – ein größeres Commitment für kleine Teams

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/dust.md)

## EvalCore

EvalCore löst ein häufiges Problem im KI-Engineering: Du justierst einen Prompt, wechselst das Modell oder aktualisierst eine Abhängigkeit — und in der Produktion bricht still etwas. Statt teure, nicht-deterministische Modellaufrufe in der CI erneut auszuführen, behandelt EvalCore KI-Verhalten wie einen Snapshot. Ein Eval ist einfach eine YAML-Datei, die ein Target beschreibt, plus ein JSONL-Datensatz, über den Scorer gestapelt werden, die festlegen, was „gut“ bedeutet.

Der erste Lauf erfolgt live gegen ein echtes Modell — jeder OpenAI-kompatible Endpunkt, vLLM, Ollama, eine eigene REST-API, ein Shell-Befehl oder OpenTelemetry-/OpenInference-Traces. Jede Anfrage und Antwort landet in einer lokalen SQLite-Cassette, verschlüsselt über den Hash der kanonischen Anfrage, samt Token- und Kostenangaben in der Zusammenfassung. Danach spielt die CI diese Aufzeichnungen mit `--cache replay` Byte für Byte ab: kein Netzwerk, keine API-Schlüssel, kein launischer Judge, identische Eingaben liefern immer identische Urteile.

Da die Cassette im Repository committet wird, schlägt der Vergleich mit `--baseline main` nur bei echten Regressionen fehl, und der Exit-Code des Prozesses stoppt die Pipeline. Trials, Modellvergleiche, Agent-Traces, Gates und Reports sind ein paar Zeilen YAML oder ein Flag — kein Framework. Ausgeliefert als ein kleines Rust-Binary, funktioniert es mit jeder Sprache auf der Zielseite und erhebt keinerlei Telemetrie.

**Preise und Tarife:** Kostenlos und Open Source unter Apache-2.0, mit 0 $ Kosten in der CI dank Offline-Cassette-Replay. Installation per cargo oder vorgefertigten Binaries; keine Anmeldung, kein Server, keine Telemetrie.

- **Einmal aufzeichnen, für immer abspielen:** Ein Live-Lauf erfasst jede Modellanfrage und -antwort in einer lokalen SQLite-Cassette, die die CI offline, deterministisch und kostenfrei abspielt.
- **Alles kann ein Target sein:** Richte EvalCore auf OpenAI-kompatible Endpunkte, vLLM, Ollama, eigene REST-APIs, Shell-Befehle oder OTel-/OpenInference-Traces — ohne SDK.
- **Scorer, die „gut“ definieren:** Kombiniere Scorer wie contains oder Judge-Rubriken in YAML, um genau auszudrücken, wie eine korrekte Antwort je Fall aussieht.
- **Regressions-Gates und Baselines:** Vergleiche gegen einen Basis-Branch, sodass nur echte Regressionen fehlschlagen, und lass den Exit-Code Pull Requests blockieren.
- **Kosten, Tokens und Reports inklusive:** Jede Zusammenfassung zeigt Tokenverbrauch und Ausgaben der Live-Läufe; Trials, Modellvergleiche und Historie liefern den Überblick über die Zeit.

**Stärken:** Wirklich kostenlos und Open Source unter Apache-2.0, ohne nutzungsbasierte Preise; Deterministisches Offline-Replay verbannt teure, instabile Modellaufrufe aus der CI; Ein einzelnes Binary ohne Abhängigkeiten, unabhängig von der Sprache der App; Konfiguration ist nur YAML und JSONL — Suiten sind leicht zu prüfen und zu versionieren

**Einschränkungen:** Erfordert eine Rust-Toolchain oder ein fertiges Binary und Sicherheit auf der Kommandozeile; Cassettes müssen zuerst live aufgezeichnet werden, der Einstieg braucht also echten API-Zugang; Kein gehostetes Dashboard — Ergebnisse und Historie liegen im Repository und in CI-Logs

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/evalcore.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Dust und EvalCore beim monatlichen Traffic?

Dust hat 547.217 monatliche Besuche, während EvalCore 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Dust verzeichnet eine Wachstumsrate von +1,8 % gegenüber dem Vormonat; EvalCore verzeichnet 0 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Dust: Preise auf Anfrage. Preis auf Anfrage. Dust bietet nach der Anmeldung eine kostenlose Testphase, doch die Tarife richten sich an Teams und Unternehmen mit nutzungsbasierten Credits, Volumenpreisen und dediziertem Support; genaue Zahlen erfordern ein Gespräch mit dem Vertrieb. EvalCore: Kostenlos. Kostenlos und Open Source unter Apache-2.0, mit 0 $ Kosten in der CI dank Offline-Cassette-Replay. Installation per cargo oder vorgefertigten Binaries; keine Anmeldung, kein Server, keine Telemetrie.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Notion](https://openaitools.app/de/tool/t) | 173.441.670 | +0,1 % | Freemium | Provides a unified connected workspace for team documents and databases, but lacks Dust's advanced multi-source enterprise knowledge indexing. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/t.md) |
| 2 | [Salesforce Agentforce (ehemals Einstein)](https://openaitools.app/de/tool/salesforce-einstein) | 111.910.743 | +2,2 % | Freemium | Integriert sich tief in CRM-Ökosysteme zur Automatisierung von Unternehmens-Workflows, ist jedoch stark an die Salesforce-Software-Suite gebunden. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/salesforce-einstein.md) |
| 3 | [Glean](https://openaitools.app/de/tool/glean) | 3.301.875 | +0,1 % | Preise auf Anfrage | Bietet eine robuste, unternehmensweite und berechtigungsbewusste Suche sowie Wissensverwaltung, legt jedoch weniger Fokus auf benutzerdefinierte Multi-Modell-Agenten-Workflows. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/glean.md) |
| 4 | [Abacus.AI](https://openaitools.app/de/tool/abacus-ai) | 3.278.636 | -1,7 % | Preise auf Anfrage | Kombiniert Multi-Modell-Chat-Assistenten mit automatisierter Optimierung des maschinellen Lernens, legt den Schwerpunkt jedoch stärker auf Data-Science-Pipelines. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/abacus-ai.md) |
| 5 | [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) |
| 6 | [Taskade](https://openaitools.app/de/tool/taskade) | 539.714 | -9,4 % | Freemium | Taskade is an AI workspace that turns a single prompt into working business apps, complete with AI agents, automations, databases, tasks and docs — no code required. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/taskade.md) |
| 7 | [Gumloop](https://openaitools.app/de/tool/gumloop) | 379.557 | -21,1 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Glänzt durch visuelle No-Code-Web-Scraping- und Datenautomatisierungs-Pipelines, bietet jedoch nicht die dedizierte interne Wissensdatenbank-Architektur von Dust. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gumloop.md) |
| 8 | [Tines](https://openaitools.app/de/tool/tines) | 273.260 | +24,4 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Focuses on secure enterprise workflow automation and security orchestration, but requires more manual setup for custom AI agents. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/tines.md) |
| 9 | [Arize AI](https://openaitools.app/de/tool/arize-com) | 249.028 | +3,2 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Agent-Observability, Evaluation und kontinuierliche Verbesserung für Produktions-KI | [.md](https://openaitools.app/de/tool/arize-com.md) |
| 10 | [Mindgard](https://openaitools.app/de/tool/mindgard) | 153.455 | +1,3 % | Preise auf Anfrage | Angreifergeleitete KI-Sicherheitstests und Red Teaming | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mindgard.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/dust-vs-evalcore

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