# Polygres vs Yep.com Polygres verzeichnet 4.018 monatliche Besuche mit -52,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Yep.com verzeichnet 155.834 monatliche Besuche mit +6,2 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenlos“. | Kennzahl | [Polygres](https://openaitools.app/de/tool/polygres) | [Yep.com](https://openaitools.app/de/tool/yep-com) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://polygres.com | https://yep.com | | Kategorien | KI-Entwicklertools, AI Agent, KI-Wissensgraph, AI API | KI-Suchmaschine, AI API | | Preismodell | Freemium | Kostenlos | | Monatliche Besuche | 4.018 | 155.834 | | MoM-Wachstumsrate | -52,3 % | +6,2 % | | Primärmarkt | Global | China | | Direkte Besuche | 1.605 | 94.781 | | Bewertungsergebnis | 4,1 | 4,3 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## Polygres Polygres ist eine Retrieval-Plattform, die PostgreSQL als Fundament für KI-native Anwendungen behandelt. Statt Teams zur Migration auf eine rein vektorbasierte Datenbank zu zwingen, virtualisiert sie eine GraphRAG-artige Retrieval-Schicht über Postgres: relationale Datensätze, Embedding-Vektoren und Textindizes bleiben, wo sie sind, während Agenten in einer einzigen Anfrage nach Bedeutung suchen, Beziehungen folgen und exakte Wörter treffen können. Die Plattform bündelt vier komplementäre Retrieval-Modi: Vektorsuche für Bedeutung, Graph-Traversierung für Beziehungen über mehrere Sprünge und kürzeste-Wege-Abfragen, Volltextsuche für exakte Begriffe und hybride Suche, die beides verbindet. Entwickler erreichen diese Fähigkeiten über einen gehosteten Playground, eine CLI für Projekte und Datenimporte sowie ein typisiertes Python-SDK für Produktionsanwendungen. Hinter der Managed-Plattform stehen zwei Open-Source-Engines: pgGraph für Graph-Traversierung innerhalb von Postgres und pgContext für KI-Suche, die Teams einsehen, benchmarken und selbst hosten können. Polygres unterstützt sowohl eine von der Firma gehostete Datenbank als auch die Anbindung einer bestehenden Postgres-Instanz und positioniert sich rund um Agenten-Gedächtnis, belegte Antworten mit Quellen, semantische Produktsuche und Empfehlungssysteme. **Preise und Tarife:** Polygres folgt einem Freemium-Modell mit einem kostenlosen Einstiegstarif und kostenpflichtigen Managed-Plänen für Produktionslasten. Die konkreten Zahlen stehen auf der Preisseite des Anbieters, die vor der Budgetplanung geprüft werden sollte. - **Einheitliche Retrieval-API:** Graph-, Vektor-, Volltext- und Hybrid-Retrieval über eine konsistente Schnittstelle abfragen, statt mehrere Systeme zu verbinden. - **Graph-Traversierung in Postgres:** Die Open-Source-Engine pgGraph folgt Beziehungen zwischen Datensätzen und ermöglicht Multi-Hop- und Kürzeste-Wege-Retrieval ohne Datenumzug. - **Vektor- und Hybridsuche:** Semantische Suche über Embeddings verbindet sich mit Sparse- und Volltexttreffern, sodass Abfragen mit Bedeutung und exakten Begriffen funktionieren. - **Entwickler-Toolkit:** Dashboard-Playground, CLI für Importe und Konfiguration sowie ein typisiertes Python-SDK machen den Weg vom Prototyp bis zum Release kurz. - **Managed oder eigener Postgres:** Starte mit einer von Polygres gehosteten Datenbank oder binde eine bestehende Postgres-Instanz an und erweitere, was du bereits betreibst. **Stärken:** Bestehendes PostgreSQL bleibt erhalten, statt eine Migration zu einem spezialisierten Vektorspeicher zu erzwingen; Vier Retrieval-Modi in einer Plattform, was die Zahl der Komponenten in einem RAG-Stack verringert; Die Kern-Engines pgGraph und pgContext sind Open Source und damit einsehbar und selbst hostbar; Vertraute Postgres-Werkzeuge, SQL-Kenntnisse und Verbindungsmuster lassen sich weitgehend weiterverwenden **Einschränkungen:** Team und Community sind relativ früh, daher sind Langzeitsupport und Ökosystemreife noch im Aufbau; Als jüngeres Produkt gibt es weniger Tutorials und Integrationen Dritter als bei etablierten Vektordatenbanken; Der Komfort des vollständig Managed-Betriebs hängt vom gehosteten Angebot ab, nicht nur von den Open-Source-Engines [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/polygres.md) ## Yep.com Yep baut auf derselben Crawling-Infrastruktur auf, die Ahrefs antreibt: Der Index umfasst rund 100 Milliarden Seiten, von denen etwa 8 Milliarden alle 24 Stunden aktualisiert werden. Statt einer allgemeinen Suchbox positioniert sich der Dienst als Retrieval-Schicht für KI: Die API nimmt eine Anfrage samt Filtern wie Ein- oder Ausschluss von Domains, Kategorien, Standort, Seitentyp und Sprache entgegen und liefert gerankte Seiten sowie passende Passagen, die ein Modell direkt lesen kann. Angesprochen sind Entwickler, die RAG-Pipelines, KI-Agenten und Recherchewerkzeuge bauen und Open-Web-Kontext in einem Aufruf erhalten möchten, ohne einen eigenen Crawler zu betreiben. Die Ergebnisse kommen strukturiert zurück, was die Nachbearbeitung vor dem Prompt-Aufbau reduziert. Die Preisgestaltung ist bewusst einfach und prepaid: 15 US-Dollar Startguthaben bei der Anmeldung ohne Kreditkarte, danach 0,004 US-Dollar pro Anfrage für ein ausgewogenes Ergebnisset von 1 bis 50 Treffern. Sie legen Ausgabengrenzen selbst fest, und es gibt keine Überschreitungsgebühren, sodass die Kosten planbar bleiben. Am besten versteht man es als unabhängige Such- und Retrieval-API mit dem Erbe einer früheren Consumer-Suchmaschine, nicht als massentaugliches Suchziel. **Preise und Tarife:** Start mit Gratisguthaben: 15 US-Dollar bei der Anmeldung, keine Karte nötig. Die weitere Nutzung ist prepaid und verbrauchsabhängig zu 0,004 US-Dollar pro Anfrage für ein ausgewogenes Set von 1 bis 50 Treffern. Sie setzen Ausgabengrenzen selbst, und es gibt keine Überschreitungsgebühren. - **Unabhängiger Webindex:** Senden Sie eine Anfrage und erhalten Sie gerankte Seiten – nicht nur Links – aus einem unabhängigen Index, ohne von einem einzelnen kommerziellen Anbieter abzuhängen. - **Ergebnisse auf Passagenebene:** Jedes Ergebnis enthält die Passagen, die die Anfrage beantworten, sodass ein Sprachmodell relevanten Kontext liest, ohne ganze Seiten zu parsen. - **Agent-Grounding in einem Aufruf:** Ein einziger Endpoint-Aufruf liefert Open-Web-Kontext für Ihr Modell und ist auf RAG- und Agent-Grounding-Workflows ausgelegt. - **Großer, aktualisierter Korpus:** Rund 100 Milliarden seit 2010 gecrawlte Seiten, davon etwa 8 Milliarden alle 24 Stunden aktualisiert, wodurch Ergebnisse recht aktuell bleiben. - **Planbare Preise:** Prepaid zu 0,004 US-Dollar pro Anfrage mit selbst gesetzten Limits und ohne Überschreitungsgebühren, plus 15 US-Dollar Startguthaben. **Stärken:** Unabhängiger Index mit rund 100 Milliarden Seiten als Alternative zu den führenden Suchanbietern; Liefert gerankte Seiten und passende Passagen und reduziert so den Aufwand für die Kontextgewinnung; Agent-Grounding in einem Aufruf vereinfacht RAG- und Agent-Pipelines; Sehr niedriger öffentlicher Preis von 0,004 US-Dollar pro Anfrage und 15 US-Dollar Gratisguthaben zum Testen **Einschränkungen:** Das Consumer-Suchportal wurde zurückgefahren, der Wert liegt daher in der API statt in einem allgemeinen Suchziel; Für automatisierte Clients kann eine Cloudflare-403-Challenge erscheinen, daher brauchen Agenten echte API-Authentifizierung statt Homepage-Scraping; Die Abrechnung erfolgt prepaid pro Anfrage und nicht als dauerhaft kostenloser Plan für Skalierung; Es ist nur eine öffentliche Preisstufe veröffentlicht, was die Flexibilität bei sehr hohem oder sehr niedrigem Volumen begrenzt [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/yep-com.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich Polygres und Yep.com beim monatlichen Traffic? Polygres hat 4.018 monatliche Besuche, während Yep.com 155.834 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? Polygres verzeichnet eine Wachstumsrate von -52,3 % gegenüber dem Vormonat; Yep.com verzeichnet +6,2 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? Polygres: Freemium. Polygres folgt einem Freemium-Modell mit einem kostenlosen Einstiegstarif und kostenpflichtigen Managed-Plänen für Produktionslasten. Die konkreten Zahlen stehen auf der Preisseite des Anbieters, die vor der Budgetplanung geprüft werden sollte. Yep.com: Kostenlos. Start mit Gratisguthaben: 15 US-Dollar bei der Anmeldung, keine Karte nötig. Die weitere Nutzung ist prepaid und verbrauchsabhängig zu 0,004 US-Dollar pro Anfrage für ein ausgewogenes Set von 1 bis 50 Treffern. Sie setzen Ausgabengrenzen selbst, und es gibt keine Überschreitungsgebühren. ## Alternativen | # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Perplexity](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai) | 88.310.223 | -3,7 % | Freemium | Perplexity provides cited conversational answer engines with robust web search, but focuses primarily on end-user chat interfaces. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai.md) | | 2 | [Firecrawl](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev) | 1.828.239 | -1,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Firecrawl crawls and converts websites into clean LLM markdown, but is primarily a scraper rather than a live search index. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev.md) | | 3 | [TinyFish](https://openaitools.app/de/tool/tinyfish) | 1.124.952 | +199,7 % | Freemium, Preise auf Anfrage | TinyFish bietet Live-Websuche und agentenbasierte Browser-Automatisierung, ist jedoch stärker auf die Ausführung von Browser-Aufgaben als auf statische Indexabfragen zugeschnitten. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/tinyfish.md) | | 4 | [Exa](https://openaitools.app/de/tool/exa-ai) | 1.062.574 | +16,8 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Exa bietet eine neuronale Websuche speziell für LLM-Grounding, setzt jedoch auf einen eigenen Vektorindex statt auf Ahrefs. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/exa-ai.md) | | 5 | [You.com](https://openaitools.app/de/tool/you) | 948.349 | +7 % | Freemium | You.com bietet Echtzeit-Websuche-APIs für LLM-Anwendungen, umfasst jedoch breitere Konversations-Inferenzfunktionen. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/you.md) | | 6 | [Algolia](https://openaitools.app/de/tool/algolia) | 689.970 | -11 % | Freemium, Preise auf Anfrage | KI-Suche und Retrieval-Plattform für moderne Apps und Commerce | [.md](https://openaitools.app/de/tool/algolia.md) | | 7 | [Pinecone](https://openaitools.app/de/tool/pinecone) | 286.732 | -31 % | Freemium, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Pinecone is a managed vector database and AI knowledge platform for building retrieval-augmented generation (RAG), semantic search, and agent memory. It stores vector embeddings at scale, makes writes searchable within s | [.md](https://openaitools.app/de/tool/pinecone.md) | | 8 | [Jina AI](https://openaitools.app/de/tool/jina-ai) | 280.782 | -16,5 % | Freemium, Kostenpflichtig | Jina AI bietet leistungsstarke Dokumentenlese- und Websuche-APIs, konzentriert sich jedoch stärker auf Embedding- und Reranking-Infrastruktur. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/jina-ai.md) | | 9 | [supermemory](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1) | 156.579 | -7,7 % | Preise auf Anfrage | Eine Memory- und Continual-Learning-Engine, die jedem KI-Agenten dauerhaften Kontext gibt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/supermemory-1.md) | | 10 | [Zilliz](https://openaitools.app/de/tool/zilliz) | 108.886 | -16,4 % | Freemium, Paid, Free, Contact for Pricing | Zilliz is the company behind Milvus, the open-source vector database, and offers Zilliz Cloud — a fully managed vector database service built for large-scale AI retrieval, RAG, and similarity search workloads. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/zilliz.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/polygres-vs-yep-com 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)