# Listen Labs vs Models.dev

Listen Labs verzeichnet 1.254.632 monatliche Besuche mit +22,1 % 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 | [Listen Labs](https://openaitools.app/de/tool/listen-labs) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) |
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| Website-URL | https://listenlabs.ai | https://models.dev |
| Kategorien | KI-Interview-Assistent, KI-Research-Tool, KI-Zusammenfasser, KI-Berichtsgenerator | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis |
| Preismodell | Preise auf Anfrage | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 1.254.632 | 200.451 |
| MoM-Wachstumsrate | +22,1 % | -3,9 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China |
| Direkte Besuche | 620.749 | 136.316 |
| Bewertungsergebnis | 4,5 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Listen Labs

Listen Labs ist eine Research-Plattform, die auf einer einfachen Prämisse beruht: Der Engpass in der Kundenforschung sind selten die Fragen, sondern die Kosten und die Zeit, sie richtig zu stellen. Du beschreibst ein Geschäftsziel, und die Plattform entwirft die Studie – Ziele, Fragen und den Nachfragekontext, den ein erfahrener Moderator einbringen würde – oder du lädst einen bereits genutzten Interviewleitfaden hoch. Danach führt sie echte Gespräche in einem Umfang, der mit menschlicher Moderation nicht praktikabel wäre, und verdichtet die entstehenden Transkripte zu strukturierten Erkenntnissen.

Das Ergebnis ist auf Entscheidungen ausgelegt, nicht auf Archivierung. Reports zeigen geordnete Präferenzen zwischen Konzepten, zitatgenaue Belege für jeden Insight, Momente des Zögerns, emotionale Tonalität und – besonders wichtig – die Lücken zwischen dem, was Befragte zu schätzen angeben, und dem, was sie tatsächlich wählen. Diese Sagen/Tun-Analyse können die meisten Umfragetools nicht liefern, weil sie davon abhängt, Verhalten in einem Gespräch zu beobachten, statt Antworten zu tabellieren.

Die Teilnahme kommt aus einem qualifizierten globalen Netzwerk über viele Märkte und Sprachen, sodass multinationale Studien ohne getrennte Recruiting-Pipelines laufen. Das Unternehmen bedient Marken und Produktteams für Konzepttests, Usability-Studien, Markenwahrnehmung und Messaging-Forschung; nach der Übernahme operiert die Plattform als Teil von Salesforce, mit Enterprise-Kontrollen für Einwilligung, Datenschutz und Skalierung. Der Zugang läuft über eine Demo, nicht über Self-Service-Registrierung.

**Preise und Tarife:** Angebotsbasiert. Listen Labs wird als Enterprise-Research-Plattform verkauft, der Preis wird über eine Demo vereinbart und richtet sich nach Studiendesign, Stichprobengröße und Marktabdeckung. Keine öffentliche Self-Service-Preisliste.

- **KI-moderiertes Interviewdesign:** Beschreibe dein Ziel und die Plattform entwirft Ziele, mögliche Fragen und Nachfragekontext – oder du lädst deinen eigenen Interviewleitfaden hoch.
- **Globale Teilnehmergewinnung:** Studien werden aus einem qualifizierten globalen Netzwerk über viele Märkte und Sprachen besetzt, mit Targeting auf deine Zielgruppe.
- **Automatisierte Analyse und Berichte:** Antworten werden in geordnete Präferenzen, Insight-Zitate und Themenzusammenfassungen überführt, sodass der Report ohne manuelle Kodierung fertig ist.
- **Emotionale und Verhaltenssignale:** Über Worte hinaus erfasst die Plattform Zögern, emotionale Tonalität und Lücken zwischen dem, was Menschen sagen, und dem, was sie tun.
- **Enterprise-Research-Kontrollen:** Sicherheits-, Einwilligungs- und Datenschutzkontrollen für Organisationen, die team- und regionenübergreifend in großem Maßstab forschen.

**Stärken:** Verwandelt ein Ziel in eine moderierte Studie und einen fertigen Report und verkürzt die Zyklen zwischen Frage und Entscheidung; Führt gesprächsbasierte Interviews in einem Umfang durch, den menschliche Moderation nicht erreicht – mehrsprachig und über Märkte hinweg; Zeigt Sagen/Tun-Lücken, Zögern und emotionale Signale statt nur tabellierter Antworten; Das globale Teilnehmernetzwerk nimmt Forschenden den größten Teil von Recruiting und Screening ab

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/listen-labs.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 Listen Labs und Models.dev beim monatlichen Traffic?

Listen Labs hat 1.254.632 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Listen Labs verzeichnet eine Wachstumsrate von +22,1 % gegenüber dem Vormonat; Models.dev verzeichnet -3,9 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Listen Labs: Preise auf Anfrage. Angebotsbasiert. Listen Labs wird als Enterprise-Research-Plattform verkauft, der Preis wird über eine Demo vereinbart und richtet sich nach Studiendesign, Stichprobengröße und Marktabdeckung. Keine öffentliche Self-Service-Preisliste. 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) |
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| 1 | [Outset.ai](https://openaitools.app/de/tool/outset-ai) | 518.287 | +18,4 % | Preise auf Anfrage | Konzentriert sich auf unternehmenstaugliche, KI-moderierte qualitative Forschung und simulierte Studien, was mit den Interview-Workflows von Listen Labs konkurriert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/outset-ai.md) |
| 2 | [Voxpopme](https://openaitools.app/de/tool/voxpopme-com) | 301.522 | +38,5 % | Preise auf Anfrage | Enterprise-Konsumforschungsinstitut, das auf Videoumfagen und KI-gestützte Themenanalyseberichte spezialisiert ist. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/voxpopme-com.md) |
| 3 | [Dovetail](https://openaitools.app/de/tool/dovetail) | 238.937 | -5,1 % | Preise auf Anfrage | Zeichnet sich durch die Organisation und Synthese unstrukturierten Kundenfeedbacks in durchsuchbare Erkenntnisse aus, bietet jedoch keine Live-KI-Interviewmoderation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/dovetail.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 | [UserCue](https://openaitools.app/de/tool/usercue) | 108.096 | +277,4 % | Preise auf Anfrage | UserCue is an expert-led, AI-native primary research platform for high-trust industries. Senior researchers design and run consulting-grade qualitative and quantitative studies — VoC, pricing, conjoint and retention — us | [.md](https://openaitools.app/de/tool/usercue.md) |
| 6 | [Koji](https://openaitools.app/de/tool/koji-ai-native-research-platform) | 61.640 | +13,9 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | KI-geführte Kundeninterviews und Research-Insights in großem Maßstab | [.md](https://openaitools.app/de/tool/koji-ai-native-research-platform.md) |
| 7 | [Voiceform](https://openaitools.app/de/tool/voiceform) | 54.210 | +5,6 % | Preise auf Anfrage | Kombiniert strukturierte Umfragen mit KI-moderierten Sprach- und Videointerviews und bietet einen ähnlichen konversationalen Forschungsansatz. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/voiceform.md) |
| 8 | [Enterpret](https://openaitools.app/de/tool/enterpret) | 51.665 | -14,1 % | Preise auf Anfrage | Unifies and analyzes multichannel customer feedback into actionable insights, but lacks live interactive interview moderation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/enterpret.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 | [Voicepanel](https://openaitools.app/de/tool/voicepanel) | 27.176 | -12,6 % | Preise auf Anfrage | Voicepanel is an AI-powered customer and user research platform that lets teams test products, campaigns, and ideas with real people at scale. It combines surveys, interviews, usability tests, voice, video, and screen re | [.md](https://openaitools.app/de/tool/voicepanel.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/listen-labs-vs-models-dev

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