# Eraser vs Models.dev Eraser verzeichnet 534.396 monatliche Besuche mit -23,6 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [Eraser](https://openaitools.app/de/tool/eraser) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.eraser.io | https://models.dev | | Kategorien | KI-Diagramm-Generator, AI Copilot, KI-Designgenerator, KI-Dokumentengenerator | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis | | Preismodell | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 534.396 | 200.451 | | MoM-Wachstumsrate | -23,6 % | -3,9 % | | Primärmarkt | Indien | China | | Direkte Besuche | 267.661 | 136.316 | | Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,4 | | 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) ## Models.dev Models.dev beantwortet eine sehr praktische Frage: Welches Modell sollte ich nutzen und was kostet es? Jeder Eintrag steht unter einer kanonischen Kennung im Format Anbieter/Modell, sodass dasselbe Modell bei mehreren Anbietern direkt vergleichbar ist statt geschätzt werden zu müssen. Die Spalten umfassen Kontextfenster, maximale Ausgabe, Ein- und Ausgabeunterstützung, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe, Temperatursteuerung, offene oder geschlossene Gewichte, Preis pro Million Token sowie Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum. Da Modellveröffentlichungen schnell erfolgen, ist der Katalog auf Aktualität ausgelegt: sortier- und durchsuchbare Tabellen erlauben das Filtern nach Labor oder Anbieter. Er enthält sowohl geschlossene Flaggschiff-Modelle als auch Open-Weight-Alternativen, was sowohl für Kostenplanung als auch für Fähigkeitsrecherche nützlich ist. Das Projekt ist Open Source und kostenlos und darauf ausgelegt, programmatisch genutzt zu werden. Entwickler können den Katalog über eine JSON-API oder ein typsicheres SDK in eigene Tools holen, was ihn zu einem praktischen Backend für Dashboards, Routing-Logik oder interne Kostenrechner macht – nicht nur zu einer Nachschlagseite. **Preise und Tarife:** Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite. - **Kanonische Modellkennungen:** Jedes Modell nutzt ein einheitliches Format Anbieter/Modell für den direkten Vergleich über Anbieter hinweg. - **Spezifikationsvergleich:** Kontextfenster, Ausgabelimit, Reasoning, Tool-Calling, strukturierte Ausgabe und Temperatur im direkten Vergleich. - **Preistransparenz:** Ein- und Ausgabepreise pro Million Token neben Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum. - **Offene und geschlossene Modelle:** Geschlossene Flaggschiff-APIs und Open-Weight-Modelle vieler Labore in einem sortierbaren Katalog. - **Entwicklerzugang:** Den Katalog über JSON-API oder typsicheres SDK in eigene Tools und Dashboards einbinden. **Stärken:** Kostenlos und Open Source, kein Konto erforderlich; Einheitliche kanonische Kennungen machen Vergleiche verlässlich; Preise, Limits und Fähigkeiten in einer sortierbaren Tabelle; Als JSON-API und typsicheres SDK programmatisch nutzbar **Einschränkungen:** Es ist ein Referenzkatalog, kein Inferenz- oder Hostingdienst; Datenqualität hängt davon ab, ob Community und Maintainer mit Releases Schritt halten; Die Oberfläche richtet sich an Entwickler und bietet kaum Orientierung für Nicht-Techniker [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/models-dev.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Eraser und Models.dev beim monatlichen Traffic? Eraser hat 534.396 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Eraser verzeichnet eine Wachstumsrate von -23,6 % gegenüber dem Vormonat; Models.dev verzeichnet -3,9 %. ### 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. Models.dev: Kostenlos. Models.dev ist kostenlos und Open Source. Es ist eine Referenzdatenbank, die gelisteten Preise sind also die pro Million Token von den Modellanbietern berechneten Sätze, keine Gebühr für die Nutzung der Seite. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 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 | [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) | | 4 | [Stork](https://openaitools.app/de/tool/stork) | 201.544 | +2,3 % | Kostenlos | Includes model pricing trackers and developer news alongside tools directories, but less focused on raw API specs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/stork.md) | | 5 | [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) | | 6 | [ChartDB](https://openaitools.app/de/tool/chartdb) | 49.523 | -33,4 % | Freemium | Open-Source-Tool speziell für Datenbank-Schema-Visualisierung und ER-Diagramme, dem jedoch allgemeine Systemdokumentationsfunktionen fehlen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/chartdb.md) | | 7 | [Mermaid Chart](https://openaitools.app/de/tool/mermaid-chart) | 46.022 | +519 % | Freemium, Kostenlose Testversion | Stärkerer Fokus auf Standard-Mermaid-Syntax und code-gesteuerte Diagramme, bietet jedoch nicht Erasers native, autonome Generierung von Architekturdokumenten. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mermaid-chart.md) | | 8 | [InfraBase.ai](https://openaitools.app/de/tool/infrabase-ai) | 39.072 | -13,6 % | Kostenlos | Catalogues and compares AI infrastructure tools and services across categories, but lacks deep per-token pricing tables. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/infrabase-ai.md) | | 9 | [DocuWriter.ai](https://openaitools.app/de/tool/docuwriter-ai) | 23.235 | +16 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | DocuWriter.ai is an AI code documentation platform that connects to your repositories and generates structured, searchable documentation for entire codebases. It organizes output into Spaces and can keep docs current aut | [.md](https://openaitools.app/de/tool/docuwriter-ai.md) | | 10 | [Brainboard](https://openaitools.app/de/tool/brainboard-co) | 18.776 | +4,8 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Hervorragend geeignet, um Cloud-Architektur direkt in Infrastructure-as-Code umzuwandeln, hat jedoch einen engeren Fokus als die allgemeine technische Dokumentation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/brainboard-co.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/eraser-vs-models-dev 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)