# EvalCore vs Miro

EvalCore verzeichnet 0 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. Miro verzeichnet 30.749.206 monatliche Besuche mit +1,7 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [EvalCore](https://openaitools.app/de/tool/evalcore) | [Miro](https://openaitools.app/de/tool/miro) |
| :--- | :--- | :--- |
| Website-URL | https://evalcore.cc | https://miro.com |
| Kategorien | KI-Testing, KI-Entwicklertools, Large Language Models (LLMs), AI Agent | KI-Projektmanagement, AI Workflow, Whiteboard AI, KI-Diagramm-Generator |
| Preismodell | Kostenlos | Freemium, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 0 | 30.749.206 |
| MoM-Wachstumsrate | 0 % | +1,7 % |
| Primärmarkt | Global | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 0 | 20.179.618 |
| Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,5 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 40 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## 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)

## Miro

Miro ist eine visuelle Kollaborationsplattform rund um eine unendliche Multiplayer-Leinwand. Teams führen damit Brainstormings, Design Sprints, Workshops und Retrospektiven durch und skizzieren Ideen als Haftnotizen, Formen und freie Zeichnungen, die alle gleichzeitig sehen und bearbeiten können. Aus dem digitalen Whiteboard ist ein „Innovation Workspace“ geworden, in dem frühes unstrukturiertes Denken und der daraus entstehende Plan an einem Ort liegen.

Strukturierte Formate sind ein großer Teil dieser Entwicklung. Miro-Boards können Docs, Tables, Slides, Kanban-Boards und Timelines enthalten, sodass eine Research-Synthese direkt in eine Roadmap mündet, ohne das Tool zu wechseln. Tausende Vorlagen und fertige Playbooks decken gängige Formate ab, von Customer Journey Mapping bis zu technischen Architekturdiagrammen. Tiefe Integrationen mit Jira, Asana, Linear, ClickUp, Slack und Microsoft halten die Leinwand mit der eigentlichen Ausführung verbunden.

KI zieht sich inzwischen durch das Produkt. Miro erzeugt Diagramme, Tabellen und Zusammenfassungen aus Board-Inhalten, verbessert Bilder und bindet externe Assistenten wie Claude, Cursor oder Copilot über einen MCP-Server an. Bezahlte Pläne rechnen diese Funktionen über AI-Credits ab, Enterprise-Stufen ergänzen SSO, Governance-Kontrollen und erweiterte Sicherheit. Der Einstieg beginnt mit einer kostenlosen Stufe für kleine Teams und skaliert über Pro-Mitglieder-Preise bis zu individuellen Unternehmensverträgen.

**Preise und Tarife:** Freemium mit drei bezahlten Wegen. Free deckt kleine Teams mit 3 editierbaren Boards, Vorlagen und Kernformaten ab. Starter kostet jährlich abgerechnet etwa 8 $ pro Mitglied/Monat mit unbegrenzten privaten Boards und 25 AI-Credits pro Mitglied. Business liegt bei etwa 20 $ pro Mitglied/Monat (jährlich) mit Workspaces, Prototyping und KI-Workflows. Enterprise wird individuell angeboten.

- **Unendliche kollaborative Leinwand:** Ein unendliches Multiplayer-Board, auf dem Cursor, Kommentare und Live-Bearbeitung verteiltes Arbeiten im selben Raum ermöglichen.
- **Strukturierte Formate auf dem Board:** Docs, Tables, Slides, Kanban und Timelines stehen neben freiem Zeichnen, sodass aus einem Workshop direkt ein strukturierter Plan wird.
- **KI-Diagramme und Synthese:** Diagramme, Tabellen und Zusammenfassungen generieren, Bildhintergründe entfernen und externe KI-Assistenten über den MCP-Server anbinden.
- **Vorlagen und Playbooks:** Über 6.000–7.000 Vorlagen für Brainstorming, Workshops, Roadmapping und Prozessabbildung geben Teams einen schnellen Start.
- **Integrationen und Zwei-Wege-Sync:** Über 250 Tools wie Jira, Asana, Linear, Slack und Microsoft anbinden, mit bidirektionaler Synchronisation für Planungs-Workflows.

**Stärken:** Herausragende unendliche Leinwand, die vom schnellen Brainstorming bis zu großen Workshops skaliert; Strukturierte Docs, Tables, Slides und Kanban reduzieren Tool-Wechsel; Riesiges Integrations- und Vorlagen-Ökosystem inklusive bidirektionalem Jira- und Linear-Sync; Starke Enterprise-Sicherheit, SSO und Admin-Kontrollen für große Organisationen

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

## Häufig gestellte Fragen

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

EvalCore hat 0 monatliche Besuche, während Miro 30.749.206 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

EvalCore verzeichnet eine Wachstumsrate von 0 % gegenüber dem Vormonat; Miro verzeichnet +1,7 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

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. Miro: Freemium, Preise auf Anfrage. Freemium mit drei bezahlten Wegen. Free deckt kleine Teams mit 3 editierbaren Boards, Vorlagen und Kernformaten ab. Starter kostet jährlich abgerechnet etwa 8 $ pro Mitglied/Monat mit unbegrenzten privaten Boards und 25 AI-Credits pro Mitglied. Business liegt bei etwa 20 $ pro Mitglied/Monat (jährlich) mit Workspaces, Prototyping und KI-Workflows. Enterprise wird individuell angeboten.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 1 | [Whimsical](https://openaitools.app/de/tool/whimsical) | 966.895 | -18,7 % | Freemium | Stärkerer Fokus auf strukturiertes Mindmapping und Flowcharts, bietet jedoch nicht die riesige Vorlagenbibliothek und die Enterprise-Workshop-Funktionen von Miro. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/whimsical.md) |
| 2 | [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) |
| 3 | [Eraser](https://openaitools.app/de/tool/eraser) | 534.396 | -23,6 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Glänzt beim Generieren technischer Architekturdiagramme direkt aus Code, ist jedoch weniger für kreatives Freihand-Brainstorming geeignet. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/eraser.md) |
| 4 | [Boardmix](https://openaitools.app/de/tool/boardmix-online-whiteboard) | 447.560 | -6,2 % | Freemium | Ähnliche kollaborative Online-Whiteboard-Erfahrung mit starkem KI-Diagrammbildungs-Tool, bietet jedoch weniger komplexe Enterprise-Integrationsoptionen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/boardmix-online-whiteboard.md) |
| 5 | [Flowith](https://openaitools.app/de/tool/flowith) | 324.679 | -27,3 % | Preise auf Anfrage | Features a spatial visual canvas integrated with multi-model chat agents, but less focused on team workshop facilitation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/flowith.md) |
| 6 | [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) |
| 7 | [MyMap.AI](https://openaitools.app/de/tool/mymap-ai) | 206.056 | -6,6 % | Freemium | Converts natural language conversations directly into structured mind maps, though offering less versatile general drawing tools. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mymap-ai.md) |
| 8 | [Cloudairy](https://openaitools.app/de/tool/cloudairy) | 179.162 | -13 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Kombiniert Whiteboarding und Dokumentation in einem Cloud-Workspace, hat jedoch ein kleineres Ökosystem als Miro. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cloudairy.md) |
| 9 | [MockFlow](https://openaitools.app/de/tool/mockflow) | 177.254 | -7,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Spezialisiert sich auf UI-Wireframing neben Whiteboard-Kollaboration, ist aber weniger ideal für große Enterprise-Projektplanung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mockflow.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/evalcore-vs-miro

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