# Branded vs Models.dev Branded verzeichnet 3.704.728 monatliche Besuche mit +6,6 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Preise auf Anfrage“. Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [Branded](https://openaitools.app/de/tool/gobranded-com) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://gobranded.com | https://models.dev | | Kategorien | KI-Research-Tool, AI API, KI-Detektor | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis | | Preismodell | Preise auf Anfrage | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 3.704.728 | 200.451 | | MoM-Wachstumsrate | +6,6 % | -3,9 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China | | Direkte Besuche | 1.803.828 | 136.316 | | Bewertungsergebnis | 4,1 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 10 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Branded Branded is a consumer insights and audience platform that recruits targeted research participants and vets their responses with AI. It combines a large segmented panel, programmatic audience API access, and automated data-quality checks to deliver reliable qualitative and quantitative research. **Preise und Tarife:** Contact for pricing. Branded quotes per project based on study design, target audience, and sample size requirements. - **Granular audience targeting:** Recruit from 100+ consumer segments and industries, from first-time homebuyers to niche professional groups, based on detailed profiling. - **Programmatic Audience API:** Connect to custom audiences in real time through the Audience API and route qualified participants straight into your own research programming tools. - **AI-assisted quality control:** AI verification of participant responses removes poor actors and protects data integrity before insights reach decision-makers. - **Qualitative and quantitative methods:** Support webcam studies, emotional AI research, surveys, and concept testing, with the flexibility to use your own tools or a third-party platform. **Stärken:** Audience recruitment is granular enough for genuinely niche segments rather than broad consumer panels; The Audience API slots into existing research tooling instead of locking teams into one system; AI verification gives measurable confidence in response quality before analysis begins; Supports emotional and attitudinal research, not just standard surveys **Einschränkungen:** Pricing is quote-based, so there is no published rate card to compare against; The site navigation still reflects the older standalone-brand structure, which can confuse new visitors; Deliverables depend on panel availability for niche segments [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/gobranded-com.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 Branded und Models.dev beim monatlichen Traffic? Branded hat 3.704.728 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Branded verzeichnet eine Wachstumsrate von +6,6 % gegenüber dem Vormonat; Models.dev verzeichnet -3,9 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Branded: Preise auf Anfrage. Contact for pricing. Branded quotes per project based on study design, target audience, and sample size requirements. 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 | [Prolific](https://openaitools.app/de/tool/prolific-com) | 18.697.671 | -1,8 % | Kostenpflichtig | Verbindet Forscher mit einem riesigen Marktplatz verifizierter Probanden für Umfragen und bietet eine größere Teilnehmerzahl als Branded. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/prolific-com.md) | | 2 | [Listen Labs](https://openaitools.app/de/tool/listen-labs) | 1.254.632 | +22,1 % | Preise auf Anfrage | Automatisiert qualitative Kundenforschung durch die Moderation von Live-Nutzerinterviews im großen Stil und fasst Erkenntnisse in umsetzbaren Berichten zusammen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/listen-labs.md) | | 3 | [Outset.ai](https://openaitools.app/de/tool/outset-ai) | 518.287 | +18,4 % | Preise auf Anfrage | Führt KI-moderierte qualitative Interviews und automatisierte Studien im großen Stil durch und ersetzt klassische Panel-Umfragen durch interaktive Gespräche. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/outset-ai.md) | | 4 | [Voxpopme](https://openaitools.app/de/tool/voxpopme-com) | 301.522 | +38,5 % | Preise auf Anfrage | Erfasst videobasierte Verbraucherumfragen und -interviews und nutzt KI zur automatischen Analyse von emotionaler Stimmung und thematischem Feedback. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/voxpopme-com.md) | | 5 | [Emporia Research](https://openaitools.app/de/tool/emporia-research) | 270.281 | -0,6 % | Preise auf Anfrage | Rekrutiert verifizierte B2B-Fachleute und Gesundheitsexperten für spezielle Zielgruppen, bietet jedoch ein geringeres automatisiertes Volumen an Verbraucherpanels. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/emporia-research.md) | | 6 | [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) | | 7 | [Koji](https://openaitools.app/de/tool/koji-ai-native-research-platform) | 61.640 | +13,9 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Conducts voice and chat-based qualitative customer interviews, automatically analyzing transcripts into comprehensive market research reports. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/koji-ai-native-research-platform.md) | | 8 | [Delve AI](https://openaitools.app/de/tool/delve) | 49.025 | -4,6 % | Freemium | Turns customer data into interactive digital twins and synthetic research personas to simulate qualitative audience reactions. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/delve.md) | | 9 | [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) | | 10 | [FutureSearch](https://openaitools.app/de/tool/futuresearch) | 34.474 | -32,7 % | Freemium | Evidenzbasierte Prognosen für Wahrscheinlichkeiten, Daten, Zahlen und Entscheidungen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/futuresearch.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/gobranded-com-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)