# LLMBoard.ai vs Models.dev LLMBoard.ai verzeichnet 378 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [LLMBoard.ai](https://openaitools.app/de/tool/llmboard-ai) | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.llmboard.ai | https://models.dev | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis | | Preismodell | Kostenlos | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 378 | 200.451 | | MoM-Wachstumsrate | 0 % | -3,9 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | China | | Direkte Besuche | 124 | 136.316 | | Bewertungsergebnis | 4,6 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 1 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## LLMBoard.ai LLMBoard.ai beantwortet eine Frage, die sich alle paar Wochen ändert: Welches Modell sollten wir tatsächlich einsetzen? Die Seite pflegt einen laufend aktualisierten Katalog aus Modell-Datensätzen und Benchmark-Ergebnissen und präsentiert sie als aufgabenbezogene Leaderboards: allgemeiner Chat und LLM, Agenten, Coding, Reasoning, Mathematik, Wissen, Instruktionsbefolgung sowie eigene Bereiche für Vision, Bildgenerierung und -bearbeitung, Video, Text-zu-Sprache, Sprache-zu-Text und Embeddings. Jede Rangliste stützt sich auf benannte Benchmarks wie GPQA, MMLU-Pro, AIME, SWE-Bench Verified, LiveCodeBench, MATH, HumanEval und MMMU-Pro. Der Unterschied zu einem Ranking mit einer einzigen Zahl: Die Signale werden bewusst getrennt. Leistungswerte stehen neben Preis, Laufzeitlatenz und Anbieterzuverlässigkeit, sodass ein Benchmark-Spitzenreiter nicht automatisch als bester Wert oder stabilste Wahl dargestellt wird. Es gibt eigene Preisseiten für Chat-Token, Bild, Video und Audio sowie Ansichten zu Geschwindigkeit und Zuverlässigkeit. Der Bereich Scoring und Daten dokumentiert Modellzuordnung und Bewertungsregeln, und jede Benchmark-Seite zeigt die Rohreihenfolge und Abdeckung, damit die Evidenz prüfbar ist. Zielgruppe sind Engineering-Teams, Produktmanager und Forschende, die Modelle für eine konkrete Arbeitslast bewerten, ebenso wie alle, die den Vergleich offener mit proprietären Frontier-Modellen verfolgen. Es ist eine Informations- und Vergleichsressource: Die Seite hostet die Modelle nicht, und Ergebnisse sollten als Ausgangspunkt für eigene Tests gelten. **Preise und Tarife:** Kostenlos nutzbar. Leaderboard, Benchmark-Bibliothek, Modellverzeichnis, Preisvergleiche und Scoring-Dokumentation sind ohne Abonnement offen zugänglich. Die gezeigten Token-Preise sind die offiziellen API-Preise der Anbieter, für den Vergleich zusammengestellt – keine Gebühr von LLMBoard.ai. - **Aufgabenspezifische Leaderboards:** Getrennte Ranglisten für allgemeinen Chat, Coding, Reasoning, Mathematik, Wissen, Instruktionsbefolgung, Agentenaufgaben, Vision, Bild, Video, Audio und Embeddings – Vergleich passend zur echten Arbeit. - **Benchmark-Bibliothek:** Einzelne Evaluierungen wie GPQA, MMLU-Pro, AIME, SWE-Bench Verified, LiveCodeBench, MATH, HumanEval und MMMU-Pro, jeweils mit Rohreihenfolge und Abdeckungsdetails. - **Preis- und Wertvergleich:** Eigene Preisansichten für Chat-Token, Bild, Video und Audio sowie der Zusammenhang von Kosten und Fähigkeit, um echten Mehrwert zusätzlicher Ausgaben zu erkennen. - **Laufzeit- und Zuverlässigkeitsdaten:** Ranglisten zu Ausgabegeschwindigkeit und Latenz neben Anbieterzuverlässigkeit – die operative Seite der Modellwahl, nicht nur Benchmark-Punkte. - **Modellverzeichnis und Scoring-Dokumentation:** Ein filterbarer Katalog nach Anbieter, Typ, Modalität und Preis, mit veröffentlichten Regeln zu Scoring, Abdeckung und Modellzuordnung zur Prüfbarkeit der Rankings. **Stärken:** Kostenlos in Leaderboard, Benchmark-Bibliothek und Preisdaten; Trennt bewusst Fähigkeit, Preis, Laufzeitleistung und Zuverlässigkeit statt sie zu einer Zahl zu verschmelzen; Breite Modalitätsabdeckung weit über Chat hinaus: Bild, Video, Audio und Embeddings; Veröffentlicht Bewertungs- und Zuordnungsmethodik, sodass Rankings prüfbar sind **Einschränkungen:** Benchmark-Positionen sind standardisierte Testergebnisse und sagen nichts über die Leistung mit eigenen Daten; Das schnelle Release-Tempo bedeutet, dass Seiten zeitweise hinter den neuesten Ankündigungen zurückliegen; Kein Modell-Hosting und kein API-Zugang; reines Recherche- und Vergleichswerkzeug [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/llmboard-ai.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 LLMBoard.ai und Models.dev beim monatlichen Traffic? LLMBoard.ai hat 378 monatliche Besuche, während Models.dev 200.451 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? LLMBoard.ai verzeichnet eine Wachstumsrate von 0 % gegenüber dem Vormonat; Models.dev verzeichnet -3,9 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? LLMBoard.ai: Kostenlos. Kostenlos nutzbar. Leaderboard, Benchmark-Bibliothek, Modellverzeichnis, Preisvergleiche und Scoring-Dokumentation sind ohne Abonnement offen zugänglich. Die gezeigten Token-Preise sind die offiziellen API-Preise der Anbieter, für den Vergleich zusammengestellt – keine Gebühr von LLMBoard.ai. 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 | [The Rundown AI](https://openaitools.app/de/tool/the-rundown-ai) | 1.018.070 | +28,6 % | Kostenlos | Die wichtigsten KI-News und ihre Anwendung, in fünf Minuten pro Tag | [.md](https://openaitools.app/de/tool/the-rundown-ai.md) | | 2 | [Design Arena](https://openaitools.app/de/tool/design-arena) | 949.534 | -13,2 % | Kostenlos | Crowdsourcing-Arena, in der KI-Modelle antreten und Menschen das beste Design-Ergebnis küren | [.md](https://openaitools.app/de/tool/design-arena.md) | | 3 | [Surge AI](https://openaitools.app/de/tool/surgehq-ai) | 245.142 | +6,6 % | Preise auf Anfrage | Expertische menschliche Daten und Evaluation für das Training von Frontier-KI | [.md](https://openaitools.app/de/tool/surgehq-ai.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 | [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) | | 6 | [Frontier Model Forum](https://openaitools.app/de/tool/frontiermodelforum-org) | 10.545 | +33,5 % | Preise auf Anfrage | The Frontier Model Forum is a non-profit industry body founded by Anthropic, Google, Microsoft and OpenAI to advance the safety and security of frontier AI models through best practices, research funding and information | [.md](https://openaitools.app/de/tool/frontiermodelforum-org.md) | | 7 | [Museum of Models (Rival)](https://openaitools.app/de/tool/rival) | 9.187 | -35 % | Kostenlos | Archives how various AI models answer identical prompts over time, offering qualitative comparison rather than pricing. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/rival.md) | | 8 | [LLM Price Check](https://openaitools.app/de/tool/llm-price-check) | 8.255 | -34,7 % | Kostenlos | Verfolgt Token-API-Preise über große KI-Anbieter hinweg in einer einfachen Vergleichstabelle, lässt jedoch breitere Modellspezifikationen aus. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/llm-price-check.md) | | 9 | [OpenGPT](https://openaitools.app/de/tool/opengpt-com) | 3.559 | -24,7 % | Freemium | Hilft beim Vergleich der Leistung von Basismodellen und KI-Stacks, fungiert jedoch eher als Entscheidungsworkspace denn als reine Datenbank. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/opengpt-com.md) | | 10 | [thisorthis.ai](https://openaitools.app/de/tool/thisorthis-ai) | 2.250 | -43,7 % | Kostenlos | Jeden Monat für die beste KI abstimmen und das Live-Ranking verfolgen | [.md](https://openaitools.app/de/tool/thisorthis-ai.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/llmboard-ai-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)