# Eraser vs EvalCore

Eraser verzeichnet 534.396 monatliche Besuche mit -23,6 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. EvalCore verzeichnet 0 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“.

| Kennzahl | [Eraser](https://openaitools.app/de/tool/eraser) | [EvalCore](https://openaitools.app/de/tool/evalcore) |
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| Website-URL | https://www.eraser.io | https://evalcore.cc |
| Kategorien | KI-Diagramm-Generator, AI Copilot, KI-Designgenerator, KI-Dokumentengenerator | KI-Testing, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), AI Agent |
| Preismodell | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 534.396 | 0 |
| MoM-Wachstumsrate | -23,6 % | 0 % |
| Primärmarkt | Indien | Global |
| Direkte Besuche | 267.661 | 0 |
| Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,8 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 3 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Eraser

Eraser ist eine Plattform für technisches Design, die sich an alle richtet, die Architekturen dokumentieren: Enterprise-Architekten, DevOps- und Plattform-Engineers, Berater und Softwareteams. Der Kern ist Geschwindigkeit ohne Schlamperei: Statt stundenlang Kästen zu ziehen, beschreiben Sie das System oder lassen Eraser eine Wahrheitsquelle wie Code, ein Cloud-Konto, ein CMDB oder eine Tabelle lesen – und erhalten ein Diagramm, das bereits sinnvollen Layoutregeln folgt.

Über statische Bilder hinaus unterstützt Eraser interaktive Maps, die von der unternehmensweiten Ansicht bis in einen einzelnen Service zoomen, geführte Erklärungen, die Kolleginnen und Kollegen durch ein System leiten, sowie KI-Dokumente für Design-Dokumente und technische Dokumentation. Governance-Funktionen wie gemeinsame Stil-Presets, Namensregeln und Referenzarchitekturen halten die Ergebnisse konsistent, wenn mehr Personen Diagramme erstellen. Ein Open-Source-Agent-Toolkit und ein MCP-Server ermöglichen Tools wie Claude, Cursor und ChatGPT, Diagramme programmatisch zu erstellen, zu suchen und zu exportieren.

Die Preise sind in Stufen gegliedert: ein kostenloser Einstieg, Bezahlpläne und Enterprise-Vereinbarungen, mit Multi-Tenant-, Single-Tenant- oder Self-Hosted-Deployment für größere Organisationen. Beim Thema Sicherheit gibt es SOC 2 Type 2 sowie SAML-SSO.

**Preise und Tarife:** Freemium mit Bezahlplänen und individuellen Enterprise-Preisen. Es gibt einen kostenlosen Einstieg und kostenlose Tools wie DiagramGPT; kostenpflichtige Einzel- und Teampläne sowie Enterprise-Vereinbarungen decken erweiterte Governance, Sicherheit und Deployment-Optionen ab. Aktuelle Preise finden Sie auf der Preis-Seite.

- **KI-Diagrammerstellung:** Erzeugt Architektur-, Fluss- und Sequenzdiagramme sowie BPMN aus einem Text-Prompt, Code, Terraform oder einer PDF-, Word-, Excel-, PowerPoint-, Draw.io- oder Visio-Datei.
- **Maps aus echten Systemen:** Erstellt interaktive Maps, die mit Cloud-Konten, Repositories und internen Katalogen synchronisiert werden, inklusive Drill-down von der Organisationsebene bis zum einzelnen Container.
- **Diagram-as-code-Integrationen:** Code einfügen oder private und öffentliche Git-Repositories, Confluence, Notion, VS Code und GitHub verbinden, damit Diagramme auf der echten Implementierung basieren.
- **Open-Source-Agent-Toolkit und MCP-Server:** Das Toolkit läuft unter MIT-Lizenz in Ihrer eigenen Infrastruktur; MCP-kompatible Clients können Diagramme per OAuth oder API-Token erstellen, suchen, aktualisieren und exportieren.
- **Stil-Governance im Team:** Presets, Namens- und Notationsregeln sowie Referenzarchitekturen sorgen dafür, dass jedes Diagramm einheitlich und markenkonform ausgeliefert wird.

**Stärken:** Macht aus Prompts, Code und Dateien sauber gesetzte Diagramme statt unordentlicher Kästen und Pfeile; Interaktive Maps und Erklärungen machen komplexe Systeme auch für Nicht-Architekten verständlich; MCP-Server und Open-Source-Toolkit passen zu agentengetriebenen und selbst gehosteten Workflows; Enterprise-Kontrollen wie SSO, SAML und SOC 2 Type 2

**Einschränkungen:** Ein Großteil des Nutzens entfaltet sich erst nach Einrichtung der Team- und Governance-Funktionen; Erweitertes Mapping und Self-Hosted-Deployment richten sich eher an große Organisationen als an Einzelnutzer

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/eraser.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 Eraser und EvalCore beim monatlichen Traffic?

Eraser hat 534.396 monatliche Besuche, während EvalCore 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Eraser verzeichnet eine Wachstumsrate von -23,6 % gegenüber dem Vormonat; EvalCore verzeichnet 0 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Eraser: Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Freemium mit Bezahlplänen und individuellen Enterprise-Preisen. Es gibt einen kostenlosen Einstieg und kostenlose Tools wie DiagramGPT; kostenpflichtige Einzel- und Teampläne sowie Enterprise-Vereinbarungen decken erweiterte Governance, Sicherheit und Deployment-Optionen ab. Aktuelle Preise finden Sie auf der Preis-Seite. 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 | [Miro](https://openaitools.app/de/tool/miro) | 30.749.206 | +1,7 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Bietet eine expansive, unendliche Leinwand für Team-Brainstorming und visuelle Workshops, lässt jedoch Erasers Code-zu-Diagramm-Automatisierung vermissen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/miro.md) |
| 2 | [Napkin AI](https://openaitools.app/de/tool/napkin) | 1.029.978 | -17,5 % | Freemium | Betttet visuelle Diagramme automatisch direkt in Textdokumente ein, lässt jedoch Erasers spezialisierten Fokus auf Cloud-Architektur vermissen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/napkin.md) |
| 3 | [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) |
| 4 | [EdrawMax](https://openaitools.app/de/tool/edrawmax-com) | 301.707 | -6,5 % | Kostenpflichtig | Provides extensive drag-and-drop shapes and templates for general diagrams, but weaker automated code-to-diagram capabilities than Eraser. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/edrawmax-com.md) |
| 5 | [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) |
| 6 | [Cloudairy](https://openaitools.app/de/tool/cloudairy) | 179.162 | -13 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Combines team whiteboarding, documentation, and diagramming in one platform, but less tailored for automated codebase architecture. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cloudairy.md) |
| 7 | [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) |
| 8 | [Future AGI](https://openaitools.app/de/tool/future-agi) | 121.741 | -7,8 % | Freemium, Usage-based | Selbstverbessernde KI-Agenten bauen, simulieren, evaluieren und überwachen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/future-agi.md) |
| 9 | [Maxim AI](https://openaitools.app/de/tool/maxim-ai) | 121.351 | +10 % | Contact for Pricing, Free Open Source | Maxim AI is a platform for evaluating, testing, and monitoring AI applications, and the home of Bifrost, an open-source LLM gateway. It helps teams ship reliable AI features with tracing, evaluation, agent simulation, an | [.md](https://openaitools.app/de/tool/maxim-ai.md) |
| 10 | [Maestro Studio Desktop Beta](https://openaitools.app/de/tool/maestro-studio-desktop-beta) | 102.589 | -22,4 % | Freemium | Lesbare Open-Source-UI-Tests für Mobile und Web | [.md](https://openaitools.app/de/tool/maestro-studio-desktop-beta.md) |

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

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