# Lune vs Paperguide

Lune verzeichnet 6.340 monatliche Besuche mit -28 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Paperguide verzeichnet 371.972 monatliche Besuche mit -2,9 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“.

| Kennzahl | [Lune](https://openaitools.app/de/tool/lune) | [Paperguide](https://openaitools.app/de/tool/paperguide) |
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| Website-URL | https://luneresearch.com | https://paperguide.ai// |
| Kategorien | KI-Research-Tool, KI-Tools für wissenschaftliche Paper, KI-Suchmaschine, KI-Wissensdatenbank | KI-Research-Tool, KI-Assistent, AI Writing Assistants, KI-Fachartikel |
| Preismodell | Freemium | Freemium |
| Monatliche Besuche | 6.340 | 371.972 |
| MoM-Wachstumsrate | -28 % | -2,9 % |
| Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 941 | 121.585 |
| Bewertungsergebnis | 4,3 | 4,4 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 1 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Lune

Lune is a research layer you plug into an AI agent via a connector or MCP. It searches the full text of A/A* computer science papers, traces citations both directions, and returns answers that cite the exact source text instead of open-web noise. It also ships research best-practice playbooks and a searchable database of top-tier researcher profiles.

**Preise und Tarife:** Freemium. There is a free entry point, with paid plans for heavier agent use and access to the full dataset. Check luneresearch.com/pricing for current tiers and limits.

- **Full-text semantic search:** Ask in plain language and Lune searches the full text of papers from top-tier venues all at once, rather than matching keywords against titles and abstracts.
- **Citation tracing:** See what a paper builds on and what later work builds on it, so you can place a result in its research lineage instead of treating it as an isolated claim.
- **Agent connector and MCP server:** Lune connects to Claude, ChatGPT and other MCP-capable clients, so your agent can pull real paper text and best-practice guidance mid-task.
- **Research best-practices library:** Battle-tested guidance on novelty checks, baselines, ablations and reviewer expectations is surfaced at the moment it is relevant, not buried in a wiki.
- **Researcher talent database:** Search leading computer scientists by research area, school or name, and check publication track records with contact details for outreach.

**Stärken:** Answers are grounded in the actual full text of peer-reviewed papers, with sources you can check; Connects to Claude, ChatGPT and other MCP clients so it works inside the agent you already use; Best-practice libraries cover the unglamorous things reviewers punish, such as missing baselines and weak novelty arguments; Researcher talent database with publication records and contact details is unusual and genuinely useful

**Einschränkungen:** Centered on top-tier computer science venues, so researchers in other fields may find coverage thin; Requires connecting an agent (Claude, ChatGPT or a compatible MCP client) to get the most from it; Most value depends on an existing AI agent and a paid plan; the free tier is limited; Not a general web search engine — it deliberately ignores blogs, forums and non-archival sources

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

## Paperguide

Paperguide hat sich von einem allgemeinen „Chatte mit deinem PDF“-Lernassistenten zu einer Forschungsplattform für rigorose Evidenzarbeit entwickelt. Im Zentrum steht heute das Systematische Review: Man definiert ein Protokoll, führt eine dokumentierte Suche durch, screent Abstracts und Volltexte mit KI-vorbereiteter Evidenz pro Kriterium, löst Konflikte zwischen zwei unabhängigen Reviewenden auf und endet mit verifizierten Extraktionstabellen sowie einem PRISMA-Flussdiagramm aus den eigenen Zählungen. Das Designprinzip ist eindeutig: Die KI bereitet Evidenz vor, entscheidet aber nie selbst – jede Screening-Entscheidung, jeder extrahierte Wert und jede synthetisierte Aussage ist auf einen konkreten Quellensatz und eine namentlich benannte Prüfperson zurückführbar.

Der Rest des Produkts stützt diesen Workflow von beiden Seiten. Die KI-Suche beantwortet Forschungsfragen in natürlicher Sprache über mehr als 200 Mio. peer-reviewte Artikel, wobei jede Aussage mit der Quelle verlinkt ist. Der Literaturverwalter importiert aus Zotero oder Mendeley, ergänzt Artikel per DOI und lädt Metadaten und Open-Access-PDFs automatisch; Anmerkungen und Notizen fließen in alle anderen Workflows ein. Die Datenextraktion verwandelt einen Stapel PDFs in eine strukturierte, belegte Vergleichstabelle mit CSV- oder Excel-Export. Der Research Agent erstellt mehrstufige Literaturreviews mit bis zu 50 Artikeln, nach Themen geordnet.

Dazu kommen ein KI-Writer für zitiergestützte Entwürfe, eine MCP-Integration und ein Plagiatsprüfer. In geteilten Team-Workspaces gehören Artikel, Anmerkungen und Reviews dem Projekt statt einem persönlichen Konto. Genutzt wird Paperguide von akademischen Forschenden sowie von Teams aus Medizintechnik, HEOR, Pharma und öffentlicher Verwaltung; laut Anbieter arbeiten über eine Million Forschende auf der Plattform. Die Preisgestaltung reicht von einer kostenlosen Stufe über Plus, Pro und Evidence Teams bis zu individuellen Enterprise-Verträgen, jeweils pro Seat jährlich abgerechnet.

**Preise und Tarife:** Freemium: kostenloser Plan mit 1.500 KI-Credits pro Monat sowie begrenzten Agenten- und Literaturverwaltungs-Kapazitäten; kostenpflichtige Stufen pro Seat bei jährlicher Abrechnung – Plus ca. 12 $/Seat/Monat, Pro ca. 29 $/Seat/Monat, Evidence Teams ca. 89 $/Seat/Monat inklusive Doppel-Review und individuelle Enterprise-Preise. Bei Jahresabrechnung werden bis zu 41 % Ersparnis angegeben.

- **KI-Suche über 200 Mio.+ Artikel:** Forschungsfragen in natürlicher Sprache eingeben und eine synthetisierte Antwort aus PubMed, arXiv, OpenAlex und Semantic Scholar erhalten – jede Aussage mit Quellenlink.
- **Auditierbares systematisches Review:** PRISMA-Reviews mit vordefiniertem Protokoll, dokumentierten Screening-Entscheidungen, zwei unabhängigen Reviewenden samt Konfliktlösung und einem PRISMA-Diagramm aus den tatsächlichen Zählungen.
- **KI-nativer Literaturverwalter:** Import aus Zotero oder Mendeley, Artikel per DOI hinzufügen, Metadaten und Open-Access-PDFs automatisch laden – Anmerkungen und Notizen nützen allen weiteren Workflows.
- **Belegte Extraktionstabellen:** Eigene Extraktionsspalten definieren und von der KI über viele Artikel füllen lassen; jeder Wert verlinkt auf den Ursprungssatz und lässt sich als CSV oder Excel exportieren.
- **Zitiergestütztes KI-Schreiben:** Aus der eigenen Bibliothek und über 200 Mio. Artikeln im selben Dokument entwerfen, zwischen über 1.000 Zitierstilen wechseln und keine erfundenen Referenzen erzeugen.

**Stärken:** Nachverfolgbarkeit auf Satzebene: Klick auf eine Aussage führt zum exakten Quellensatz; Suche, Literaturverwaltung, Extraktion und Schreiben in einer Arbeitsumgebung; Evidenz pro Kriterium beschleunigt das Abstract-Screening und erhöht die Konsistenz; Der kostenlose Plan ist wirklich nutzbar, die Jahresrabatte sind großzügig

**Einschränkungen:** Credit-Limits sind bei intensiver Nutzung des Research Agent schnell erreicht; Fortgeschrittene Review-Funktionen und Doppel-Review liegen in den teureren Team-Stufen; Primär englisch ausgerichtet, daher weniger passend für anderssprachige Primärforschung; Compliance-Zertifizierungen wie SOC 2 und ISO 27001 sind noch als „coming soon“ gelistet

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

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Lune und Paperguide beim monatlichen Traffic?

Lune hat 6.340 monatliche Besuche, während Paperguide 371.972 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Lune verzeichnet eine Wachstumsrate von -28 % gegenüber dem Vormonat; Paperguide verzeichnet -2,9 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Lune: Freemium. Freemium. There is a free entry point, with paid plans for heavier agent use and access to the full dataset. Check luneresearch.com/pricing for current tiers and limits. Paperguide: Freemium. Freemium: kostenloser Plan mit 1.500 KI-Credits pro Monat sowie begrenzten Agenten- und Literaturverwaltungs-Kapazitäten; kostenpflichtige Stufen pro Seat bei jährlicher Abrechnung – Plus ca. 12 $/Seat/Monat, Pro ca. 29 $/Seat/Monat, Evidence Teams ca. 89 $/Seat/Monat inklusive Doppel-Review und individuelle Enterprise-Preise. Bei Jahresabrechnung werden bis zu 41 % Ersparnis angegeben.

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [Perplexity](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai) | 88.310.223 | -3,7 % | Freemium | Echtzeit-KI-Antwortmaschine und Recherche-Workspace, die Live-Web-Zitate mit Frontier-Reasoning-Modellen kombiniert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai.md) |
| 2 | [Semantic Scholar](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar) | 8.198.672 | +5,8 % | Kostenlos | Semantic Scholar is a free, non-commercial academic search engine built by the Allen Institute for AI (Ai2). It indexes more than 240 million papers from every field of science and uses machine learning to extract meanin | [.md](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar.md) |
| 3 | [Consensus](https://openaitools.app/de/tool/consensus) | 6.014.388 | -1,2 % | Freemium | Überlegen für schnelle, evidenzbasierte akademische Suchen, aber weniger eine umfassende Schreib- und Referenzsuite. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/consensus.md) |
| 4 | [SciSpace](https://openaitools.app/de/tool/scispace) | 4.464.111 | +8,6 % | Freemium | Bietet robuste PDF-Analysen und Literaturrecherche-Arbeitsbereiche, aber es fehlen erweiterte Screening-Workflows für systematische Reviews. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scispace.md) |
| 5 | [Elicit](https://openaitools.app/de/tool/elicit) | 1.751.507 | +3,1 % | Freemium | Stärkere automatisierte Evidenzsynthese und systematische Review-Extraktion, aber weniger Fokus auf End-to-End-Literaturverwaltung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/elicit.md) |
| 6 | [Jenni](https://openaitools.app/de/tool/jenni) | 1.498.133 | +5,2 % | Freemium | Bessere akademische KI-Schreib- und Autovervollständigungshilfe, aber weniger umfassend für die systematische Literaturkartierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/jenni.md) |
| 7 | [Rayyan](https://openaitools.app/de/tool/rayyan) | 1.116.437 | +7,9 % | Freemium | Branchenstandard für das Screening und die Deduplizierung bei systematischen Reviews, aber schwächer bei der KI-Textgenerierung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/rayyan.md) |
| 8 | [Scite](https://openaitools.app/de/tool/scite) | 841.974 | +1,1 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Exzellente intelligente Zitationsanalyse, um zu überprüfen, ob Arbeiten Behauptungen stützen oder widerlegen, aber eingeschränktere Schreibfunktionen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scite.md) |
| 9 | [ResearchRabbit](https://openaitools.app/de/tool/researchrabbit) | 831.571 | +3,1 % | Kostenlos | Free visual research discovery and literature mapping tool, but offers less automated evidence synthesis and writing. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/researchrabbit.md) |
| 10 | [Connected Papers](https://openaitools.app/de/tool/connected-papers) | 750.576 | +3,1 % | Freemium | Unmatched visual literature discovery and graph mapping, but lacks document drafting and reference management features. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/connected-papers.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/lune-vs-paperguide

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