# Modal vs Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) Modal verzeichnet 1.196.021 monatliche Besuche mit +30,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium, Preise auf Anfrage“. Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) verzeichnet 111.910.743 monatliche Besuche mit +2,2 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [Modal](https://openaitools.app/de/tool/modal-com) | [Salesforce Agentforce (ehemals Einstein)](https://openaitools.app/de/tool/salesforce-einstein) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://modal.com | https://www.salesforce.com/agentforce/ | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI API, Large Language Models (LLMs), KI-Modelle | KI-App-Builder, KI-Entwicklertools, KI-CRM, No-Code & Low-Code | | Preismodell | Freemium, Preise auf Anfrage | Freemium | | Monatliche Besuche | 1.196.021 | 111.910.743 | | MoM-Wachstumsrate | +30,2 % | +2,2 % | | Primärmarkt | Vereinigte Staaten | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 845.636 | 60.741.009 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,4 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 3 | 20 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Modal Modal bietet Cloud-Infrastruktur, die direkt auf KI- und Datenteams zugeschnitten ist. Der Kerngedanke: Entwickler schreiben normales Python, definieren Funktionen per Dekorator oder bauen Container-Images, und Modal kümmert sich um den Rest – Container-Scheduling, GPU-Zuweisung, Skalierung von null und zurück sowie HTTPS-Endpunkte. Netzwerk, Storage und Kapazitätsmanagement sind abstrahiert, sodass eine Workload, die lokal läuft, genauso über eine große Flotte laufen kann. Die Plattform gliedert sich in wenige Grundbausteine. Functions übernehmen serverloses Rechnen und lassen sich für parallele oder Batch-Arbeit auf Tausende GPUs verteilen. Sandboxes bieten isolierte Umgebungen für Coding-Agents, Reinforcement-Learning-Rollouts und anderen nicht vertrauenswürdigen Code, mit Startzeiten unter einer Sekunde und Unterstützung für sehr hohe Parallelität. Training deckt Fine-Tuning, Reinforcement Learning und Evaluierung auf Single- oder Multi-Node-GPU-Kapazität ab. Bei der Inferenz bietet Modal OpenAI-kompatible Endpunkte und erlaubt eigene Inferenz-Stacks, deren Endpunkte sich an das Traffic-Profil anpassen lassen. Darunter betreibt Modal eine eigene Container-Runtime und ein Image-System, ausgelegt auf große Images und schnelles GPU-Scheduling, dazu ein verteiltes Dateisystem für schnellen Zugriff auf Modellgewichte und Datensätze. Die Kapazität stammt aus einem Multi-Cloud-Pool über viele Regionen, mit automatischem Routing auf verfügbare Hardware und kontinuierlichen Health-Checks. Die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert sekundengenau, während der Code läuft, mit granularer Kostenkontrolle. Das Unternehmen bietet ein kostenloses Startkontingent und skalierbare bezahlte Nutzung und richtet sich mit SOC-2-Type-II-Konformität und HIPAA-Bereitschaft an Unternehmen. **Preise und Tarife:** Modal rechnet sekundengenau nach Nutzung ab: Ein kostenloses monatliches Compute-Kontingent ermöglicht den Einstieg, danach zahlen Sie für die tatsächlich verbrauchten CPU-, Speicher- und GPU-Ressourcen. Enterprise-Pläne, Start-up-Credits und individuelle Preise über den Vertrieb sind verfügbar. - **Serverlose Python-Funktionen:** Schreiben Sie normales Python, binden Sie GPUs oder Container ein und deployen Sie HTTPS-Endpunkte, die mit dem Traffic skalieren und im Leerlauf auf null gehen. - **Sandboxes für Agents:** Starten Sie isolierte, sichere Umgebungen für Coding-Agents, RL-Rollouts und nicht vertrauenswürdigen Code – mit Starts unter einer Sekunde und über einer Million gleichzeitiger Sandboxes. - **Training und Fine-Tuning auf Abruf:** Führen Sie Fine-Tunes, LoRA, vollständiges Training und Reinforcement Learning auf elastischer Single- oder Multi-Node-GPU-Kapazität aus, ohne Quota-Anträge. - **Modell-Inferenz und Endpunkte:** Stellen Sie LLMs sowie Bild-, Video- oder Audiomodelle über OpenAI-kompatible Endpunkte bereit oder bringen Sie Ihren eigenen Inferenz-Stack mit und überlassen Sie die Infrastruktur Modal. - **Schneller Storage und Multi-Cloud-Kapazität:** Ein verteiltes Dateisystem lädt große Images und Modellgewichte mit voller Bandbreite, während ein Pool über 20+ Clouds Workloads auf die passende Hardware und Region routet. **Stärken:** Python-native Entwicklererfahrung mit kaum Infrastruktur-Boilerplate; Skaliert von null auf Tausende GPUs mit sekundengenauer, nutzungsbasierter Abrechnung; Sandboxes eignen sich hervorragend für agentische Workloads und nicht vertrauenswürdigen Code; Multi-Cloud-Kapazität über viele Regionen mit integrierter Observability und Enterprise-Compliance **Einschränkungen:** Da echte Nutzung abgerechnet wird, können GPU-lastige Workloads ohne Kostenkontrolle schnell teuer werden; Einige erweiterte Inferenz- und Enterprise-Funktionen erfordern Gespräche mit dem Team statt Self-Service; Das serverlose Modell kann Teams, die eigene VMs oder Kubernetes-Cluster verwalten, ungewohnt vorkommen [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/modal-com.md) ## Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) Salesforce' Flaggschiff-KI-Plattform startete ursprünglich als Salesforce Einstein für prädiktives CRM-Scoring und später als Einstein Copilot für konversationelle Unterstützung; heute wird sie von Agentforce angeführt. Nativ in die Salesforce Platform integriert und auf einheitlichen Unternehmensdaten über Data 360 (ehemals Data Cloud) gestützt, geht Agentforce über starre Entscheidungsbaum-Chatbots und passive Textgeneratoren hinaus und setzt autonome KI-Agenten ein, die mehrstufige Probleme durchdenken und rund um die Uhr echte Geschäftsaktionen ausführen können. Im Kern der Plattform steht die Atlas Reasoning Engine, die eingehende Kundenanfragen oder Systemauslöser bewertet, verifizierten Kontext aus CRM-Datensätzen und externen APIs abruft, einen Ausführungsplan formuliert und Salesforce Flows, Apex-Klassen, MuleSoft-Konnektoren oder verifizierte Model Context Protocol (MCP)-Server aufruft. 2026 erweiterte Salesforce die Plattform um die Long-Horizon Runtime – Agenten können damit mehrtägige Workflows unter menschlicher Aufsicht verfolgen –, dazu Multi-Agent Orchestration, Agentforce Voice für natürliche Telefoninteraktionen jenseits klassischer IVR und Agent Optimizer für Echtzeit-Observability. Organisationen können mit dem Low-Code Agent Builder vorgefertigte Rollenagenten in wenigen Klicks starten oder mit Agent Script deterministische Logik anpassen. Zu den Out-of-the-Box-Rollen gehören Customer-Service-Agenten, autonome Sales Development Representatives (SDRs), die Leads qualifizieren und Meetings buchen, Sales Coaches für interaktives Deal-Rollenspiel, Commerce Personal Shoppers sowie Employee-Coworker-Agenten, die direkt in Slack und den Salesforce-Clouds eingebettet sind. **Preise und Tarife:** Bestehende Enterprise+-Kunden können über Salesforce Foundations (0 US$) kostenlos starten; nutzungsbasierte Optionen umfassen Flex Credits zu 500 US$ pro 100.000 Credits (0,10 US$ pro Standardaktion, 0,15 US$ pro Sprachaktion), 2 US$ pro Kundenkonversation oder 2 US$ pro Help-Agent-Resolution, während ungemessene Mitarbeiter-Sitz-Add-ons 125–150 US$/Nutzer/Monat kosten und Max-Editionen (Agentforce 1) ab 550 US$/Nutzer/Monat beginnen. - **Atlas Reasoning Engine und Long-Horizon Runtime:** Zerlegt komplexe Anfragen in mehrstufige Aktionspläne, die auf Data 360 gestützt sind, und behält den Status über Tage oder Wochen, um Multi-Touch-Betriebsworkflows mit Guardrails für menschliche Eskalation abzuschließen. - **Low-Code Agent Builder und Agent Script:** Konfiguriert eigene Agenten, Subagenten, natürlichsprachliche Anweisungen und deterministische Guardrails mithilfe bestehender Salesforce Flows, Prompt-Builder-Vorlagen, Apex-Code und MuleSoft-APIs. - **Multi-Agent-Orchestrierung und MCP-Interoperabilität:** Koordiniert spezialisierte Subagenten über Abteilungen hinweg und verbindet sich sicher mit externen Enterprise-Tools über verifizierte Model Context Protocol (MCP)-Server von AgentExchange-Partnern. - **Agentforce Voice und Omnichannel-Deployment:** Ersetzt starre telefonische IVR-Bäume durch latenzarme konversationelle Sprachagenten und ermöglicht einheitliche Deployments über Webchat, WhatsApp, SMS, mobile Apps und Slack. - **Vorgefertigte Rollenagenten und Agent Optimizer:** Setzt sofort einsatzbereite Service-, SDR-, Sales-Coach-, Buyer- und Merchandiser-Agenten ein und überwacht anschließend Resolutionsgenauigkeit und Engpässe nahezu in Echtzeit mit dem Agent Optimizer. **Stärken:** Tiefer nativer Zugriff auf Salesforce-CRM-Objekte, Flows, Apex-Logik, MuleSoft-Integrationen und Data 360 ohne fragile Drittanbieter-Synchronisation.; Flexible Abrechnungsmodelle 2026 lassen Unternehmen wählen zwischen Flex Credits pro Aktion (0,10 US$/Aktion), 2 US$ pro Konversation, 2 US$ pro Resolution oder ungemessenen Lizenzen pro Nutzer.; Der enterprise-taugliche Einstein Trust Layer erzwingt Zero-Data-Retention bei externen LLM-Anbietern, PII-Masking und Toxizitätserkennung.; Unterstützt offene Multi-Agent-Interoperabilität über Model Context Protocol (MCP) und mehrtägige Aufgabenausführung mit Long-Horizon. **Einschränkungen:** Verbrauchsbasierte Preise über Flex Credits, Data-360-Credits und Sitz-Add-ons sind schwer zu prognostizieren und verhindern die Mischung von Flex Credits und Konversationsmetern in derselben Org.; Erfordert saubere, gut strukturierte Salesforce-CRM- und Data-360-Governance, um ungenaue Agentenaktionen zu vermeiden.; Vollständige Enterprise-Funktionen bringen hohe Gesamtbetriebskosten mit sich; die Top-Editionen Max / Agentforce 1 erreichen 550 US$ pro Nutzer und Monat. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/salesforce-einstein.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Modal und Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) beim monatlichen Traffic? Modal hat 1.196.021 monatliche Besuche, während Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) 111.910.743 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Modal verzeichnet eine Wachstumsrate von +30,2 % gegenüber dem Vormonat; Salesforce Agentforce (ehemals Einstein) verzeichnet +2,2 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Modal: Freemium, Preise auf Anfrage. Modal rechnet sekundengenau nach Nutzung ab: Ein kostenloses monatliches Compute-Kontingent ermöglicht den Einstieg, danach zahlen Sie für die tatsächlich verbrauchten CPU-, Speicher- und GPU-Ressourcen. Enterprise-Pläne, Start-up-Credits und individuelle Preise über den Vertrieb sind verfügbar. Salesforce Agentforce (ehemals Einstein): Freemium. Bestehende Enterprise+-Kunden können über Salesforce Foundations (0 US$) kostenlos starten; nutzungsbasierte Optionen umfassen Flex Credits zu 500 US$ pro 100.000 Credits (0,10 US$ pro Standardaktion, 0,15 US$ pro Sprachaktion), 2 US$ pro Kundenkonversation oder 2 US$ pro Help-Agent-Resolution, während ungemessene Mitarbeiter-Sitz-Add-ons 125–150 US$/Nutzer/Monat kosten und Max-Editionen (Agentforce 1) ab 550 US$/Nutzer/Monat beginnen. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Zapier](https://openaitools.app/de/tool/zapier-com) | 5.065.248 | +0,4 % | Freemium, Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Zapier is a no-code automation and AI orchestration platform that connects thousands of apps so you can build automated workflows, AI agents and chatbots without writing code, and govern them with enterprise-grade contro | [.md](https://openaitools.app/de/tool/zapier-com.md) | | 2 | [Intercom](https://openaitools.app/de/tool/intercom-com) | 4.471.110 | +2,7 % | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig | Hervorragender Kundensupport und Helpdesk-Workflow-Automatisierung, aber weniger geeignet für breites Enterprise-CRM und Vertriebsabwicklung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/intercom-com.md) | | 3 | [fal.ai](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai) | 3.093.684 | -3,7 % | Paid, pay-as-you-go usage-based pricing | Extrem schnelle serverlose Ausführung, speziell optimiert für generative Medienmodelle statt für allgemeinen Python-Code. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/fal-ai.md) | | 4 | [RunPod](https://openaitools.app/de/tool/runpod) | 2.881.043 | +5,9 % | Kostenpflichtig | Bietet flexible GPU-Infrastruktur und serverlose Endpunkte, ist jedoch weniger auf reine Python-Funktionsdekorationen fokussiert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/runpod.md) | | 5 | [Gong – Revenue AI OS](https://openaitools.app/de/tool/gong-io) | 2.337.769 | +3 % | Preise auf Anfrage | Superior revenue intelligence and call analytics, but specialized for sales insights rather than general agentic workflow automation. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gong-io.md) | | 6 | [MindStudio](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio) | 1.793.337 | +14,2 % | Preise auf Anfrage | Visual no-code builder for custom AI agents, but lacks Salesforce's native enterprise data connectors and CRM structure. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/mindstudio.md) | | 7 | [Attio](https://openaitools.app/de/tool/attio) | 1.652.928 | -4,2 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Modernes, anpassbares CRM mit integrierten KI-Agenten, dem jedoch das massive Unternehmensökosystem und die Skalierung von Salesforce fehlen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/attio.md) | | 8 | [Together AI](https://openaitools.app/de/tool/together-ai) | 1.645.930 | +64,9 % | Freemium, Kostenpflichtig | Konzentriert sich stark auf verwaltete APIs für Open-Source-Modellinferenz statt auf beliebige benutzerdefinierte Container-Ausführung. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/together-ai.md) | | 9 | [Vast.ai](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai) | 1.257.554 | +2,8 % | Kostenpflichtig | Cloud-GPUs sekundengenau aus einem globalen Marktplatz mieten | [.md](https://openaitools.app/de/tool/vast-ai.md) | | 10 | [Nebius](https://openaitools.app/de/tool/nebius) | 1.145.711 | +10,7 % | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Bietet robuste Enterprise-GPU-Cluster und verwaltetes Inferenzing, erfordert jedoch mehr Infrastruktur-Setup als der serverlose Ansatz von Modal. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/nebius.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/modal-com-vs-salesforce-einstein 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)