# Models.dev vs Semantic Scholar

Models.dev verzeichnet 200.451 monatliche Besuche mit -3,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlos“. Semantic Scholar verzeichnet 8.198.672 monatliche Besuche mit +5,8 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“.

| Kennzahl | [Models.dev](https://openaitools.app/de/tool/models-dev) | [Semantic Scholar](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar) |
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| Website-URL | https://models.dev | https://www.semanticscholar.org |
| Kategorien | KI-Modelle, AI API, Open-Source-KI-Modelle, KI-Tool-Verzeichnis | KI-Research-Tool, KI-Suchmaschine, AI API, KI-Fachartikel |
| Preismodell | Kostenlos | Kostenlos |
| Monatliche Besuche | 200.451 | 8.198.672 |
| MoM-Wachstumsrate | -3,9 % | +5,8 % |
| Primärmarkt | China | Vereinigte Staaten |
| Direkte Besuche | 136.316 | 1.884.449 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,8 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 36 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## 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)

## Semantic Scholar

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 meaning from abstracts, citations, figures and tables, so researchers find relevant work faster than with keyword-only search.

**Preise und Tarife:** Completely free. Semantic Scholar is operated as a non-profit academic project by the Allen Institute for AI, with no subscription tiers — accounts, search, Semantic Reader and the developer API are all available at no cost.

- **Semantic search across 240M+ papers:** Search 241 million-plus publications from every scientific field using natural-language queries that match meaning rather than exact keywords.
- **AI-generated TLDR summaries:** Each indexed paper gets a one-sentence machine-generated TLDR so you can triage results before committing to reading the full text.
- **Semantic Reader:** An augmented PDF reader that highlights citations, definitions, equations and figures inline, and shows which later papers cited the passage you are reading.
- **Citation context and influence signals:** See how a paper was cited, whether citations were influential, and which references shaped the work — useful for literature reviews and citation chasing.
- **Free developer API and Scholar's Hub:** A documented public API exposes search and metadata endpoints at no charge, while Scholar's Hub lets you follow authors, topics and citation alerts.

**Stärken:** Free to use with no paywall, subscription or credit limits; Very broad coverage spanning 240M+ papers in all scientific fields; Semantic ranking and AI TLDRs surface relevant work that keyword search misses; Semantic Reader adds inline citations, definitions and figures during reading

**Einschränkungen:** Indexing lag means the newest preprints are not always immediately available; TLDR summaries are machine-generated and can oversimplify nuanced findings; Full text is frequently limited to what publishers or repositories expose; Not a citation manager: no built-in PDF library, BibTeX export workflow or note system

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/semantic-scholar.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Models.dev und Semantic Scholar beim monatlichen Traffic?

Models.dev hat 200.451 monatliche Besuche, während Semantic Scholar 8.198.672 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Models.dev verzeichnet eine Wachstumsrate von -3,9 % gegenüber dem Vormonat; Semantic Scholar verzeichnet +5,8 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

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. Semantic Scholar: Kostenlos. Completely free. Semantic Scholar is operated as a non-profit academic project by the Allen Institute for AI, with no subscription tiers — accounts, search, Semantic Reader and the developer API are all available at no cost.

## 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 | Broader real-time web search capabilities with academic filters, but less specialized for deep bibliographic citation analysis than Semantic Scholar. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai.md) |
| 2 | [Consensus](https://openaitools.app/de/tool/consensus) | 6.014.388 | -1,2 % | Freemium | Synthesisiert direkte evidenzbasierte Antworten aus wissenschaftlichen Arbeiten, hat jedoch eine weniger umfassende Rohdatenbank als Semantic Scholar. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/consensus.md) |
| 3 | [SciSpace](https://openaitools.app/de/tool/scispace) | 4.464.111 | +8,6 % | Freemium | Bietet einen immersiven KI-Lese- und PDF-Analysearbeitsbereich, konzentriert sich jedoch weniger auf die reine bibliografische Suche. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scispace.md) |
| 4 | [Elicit](https://openaitools.app/de/tool/elicit) | 1.751.507 | +3,1 % | Freemium | Glänzt bei der automatisierten Datenerxtraktion für systematische Reviews und der Evidenzsynthese, indiziert jedoch einen kleineren Teil der Literatur. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/elicit.md) |
| 5 | [Scite](https://openaitools.app/de/tool/scite) | 841.974 | +1,1 % | Kostenlose Testversion, Preise auf Anfrage | Bietet erweiterte Smart Citations, die zeigen, wie sich Arbeiten unterstützen oder widersprechen, hat jedoch einen kleineren Gesamtindex. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/scite.md) |
| 6 | [ResearchRabbit](https://openaitools.app/de/tool/researchrabbit) | 831.571 | +3,1 % | Kostenlos | Bietet ausgezeichnete visuelle Zitatammlungen und Literaturverfolgungsempfehlungen, lässt jedoch Funktionen zur Inline-Zusammenfassung von Arbeiten vermissen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/researchrabbit.md) |
| 7 | [Connected Papers](https://openaitools.app/de/tool/connected-papers) | 750.576 | +3,1 % | Freemium | Bietet eine überlegene visuelle Graphenabbildung akademischer Papierverbindungen, lässt jedoch traditionelle Stichwortsuche und Volltextlesewerkzeuge vermissen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/connected-papers.md) |
| 8 | [Paperguide](https://openaitools.app/de/tool/paperguide) | 371.972 | -2,9 % | Freemium | KI-native Arbeitsumgebung für Literaturrecherchen und auditierbare systematische Reviews | [.md](https://openaitools.app/de/tool/paperguide.md) |
| 9 | [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) |
| 10 | [Paper Digest](https://openaitools.app/de/tool/paper-digest) | 97.202 | -7,1 % | Freemium | Paper Digest is an AI research platform that summarizes literature, generates literature reviews with citations, and delivers daily digests of new papers across arXiv, PubMed, bioRxiv and major conferences. Launched in 2 | [.md](https://openaitools.app/de/tool/paper-digest.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/models-dev-vs-semantic-scholar

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