# LabEx.io vs Models.dev

LabEx.io verzeichnet 1.127.110 monatliche Besuche mit -9,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“.

| Kennzahl | [LabEx.io](https://openaitools.app/de/tool/labex-io) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) |
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| Website-URL | https://labex.io | https://models.dev |
| Kategorien | KI-Chatbot, KI-Assistent, Large Language Models (LLMs), KI-Code-Assistent | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis |
| Preismodell | Freemium | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 1.127.110 | 200.451 |
| MoM-Wachstumsrate | -9,3 % | -3,9 % |
| Primärmarkt | Indien | China |
| Direkte Besuche | 496.136 | 136.316 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 2 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## LabEx.io

LabEx is a hands-on learning platform for Linux, DevOps, cybersecurity, programming, and data science. Instead of watching videos, learners work inside real online terminals and virtual environments to complete structured labs and build portfolio-ready projects.

**Preise und Tarife:** Freemium. A large catalog of labs is free, with no sign-up required for many of them, and the open-source Linux Journey content is always free. Paid plans (with a Pro subscription) unlock the full skill-tree library and premium features. Exact prices are listed on the LabEx pricing page.

- **Skill trees with guided paths:** Choose a structured path — Linux, DevOps, cybersecurity, Python, Docker, Kubernetes and more — and progress lab by lab from fundamentals to advanced topics.
- **Browser-based hands-on labs:** Practice inside real online terminals, pre-configured environments, and cloud virtual machines rather than reading passive tutorials.
- **Labby AI assistant:** An AI chatbot powered by ChatGPT that answers technical questions, explains concepts, and helps debug your code while you learn.
- **Real-world projects:** Apply each skill by building real projects, from containerized apps to automation scripts, that reinforce what you have learned.
- **Certification prep:** Comprehensive practice environments aligned with RHCSA, RHCE, CompTIA, CKA, CKAD, CKS, and LFCS exam objectives.

**Stärken:** Genuinely interactive — you learn by typing commands and building things; Free tier is substantial, including open-source Linux Journey material; Structured skill trees make long learning paths manageable; Labby AI assistant gives instant help when you get stuck

**Einschränkungen:** No live human instructor; learners who need in-person mentorship may find the AI chatbot insufficient; Browser-based labs depend on a stable internet connection; Advanced or niche enterprise topics are not covered as deeply as general Linux and DevOps skills

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/labex-io.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 LabEx.io und Models.dev beim monatlichen Traffic?

LabEx.io hat 1.127.110 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

LabEx.io verzeichnet eine Wachstumsrate von -9,3 % gegenüber dem Vormonat; Models.dev verzeichnet -3,9 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

LabEx.io: Freemium. Freemium. A large catalog of labs is free, with no sign-up required for many of them, and the open-source Linux Journey content is always free. Paid plans (with a Pro subscription) unlock the full skill-tree library and premium features. Exact prices are listed on the LabEx pricing page. 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 | [Muse](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1) | 45.751.822 | +228,3 % | Preise auf Anfrage | Muse is Meta's personal AI agent that takes on real everyday tasks — from sorting email and booking reservations to shopping, managing calendars and building fitness plans — using its own secure virtual computer in the c | [.md](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1.md) |
| 2 | [Coddy](https://openaitools.app/de/tool/coddy-tech) | 7.478.457 | +17,8 % | Freemium | Bietet interaktive Browser-Programmierumgebungen und kurze Lektionen, konzentriert sich jedoch mehr auf allgemeine Programmierung als auf dedizierte Linux-/DevOps-Labs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/coddy-tech.md) |
| 3 | [DataCamp](https://openaitools.app/de/tool/datacamp-com) | 6.237.230 | -0,4 % | Freemium | Specializes in data science and analytics education with interactive coding exercises, omitting broader Linux and DevOps operations. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/datacamp-com.md) |
| 4 | [Cursor](https://openaitools.app/de/tool/cursor-sh) | 4.790.129 | +6,5 % | Freemium | Der KI-Coding-Agent, der Ideen in ausgelieferte Software verwandelt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cursor-sh.md) |
| 5 | [Brilliant](https://openaitools.app/de/tool/brilliant) | 2.426.610 | -11,9 % | Freemium | Teaches math, science, and computer science through visual interactive puzzles, but lacks practical terminal environments and Linux labs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/brilliant.md) |
| 6 | [Warp](https://openaitools.app/de/tool/warp-ai) | 657.372 | -9,3 % | Freemium, Preise auf Anfrage | KI-Terminal und agentische Software-Factory für Entwicklungsteams | [.md](https://openaitools.app/de/tool/warp-ai.md) |
| 7 | [Vocareum](https://openaitools.app/de/tool/vocareum-com) | 531.556 | +5,4 % | Kostenpflichtig | Bietet bereitgestellte Cloud-Lab-Umgebungen und KI-Simulationen für das technische Bildungswesen und eignet sich hervorragend für Unternehmens- und akademische Nutzer. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vocareum-com.md) |
| 8 | [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) |
| 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 | [ProjectAI](https://openaitools.app/de/tool/projectai) | 20.457 | -1,4 % | Freemium | Bietet kuratierte, praxisnahe Programmierprojekte gepaart mit aufgabenbezogener KI-Unterstützung und tauscht breite DevOps-Kurse gegen projektbasiertes Lernen ein. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/projectai.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/labex-io-vs-models-dev

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