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Was die Kennzeichen bedeuten Jede Kennzeichnung beschreibt die Quelle hinter einer Angabe. Öffnen Sie die Angabe für Quelle, Datum und geltende Bedingungen.
Durch Anbieterdokumentation im angegebenen Produkt-, Tarif- und Zeitumfang gestützt.
Eine Aussage des Anbieters. Quelle und geltende Bedingungen lesen; keine unabhängige Bestätigung. ETHORITYs Einordnung der verlinkten Nachweise, getrennt von Anbieterangaben oder unabhängigen Tests.
Die angegebene externe Quelle stützt diese konkrete Angabe im genannten Umfang; keine Zertifizierung des gesamten Angebots. „Szenario“ kennzeichnet ein durchgerechnetes Beispiel. Seine Annahmen und Ergebnisse stehen getrennt von dem, was tatsächlich gemessen wurde.
NA Nomic Embed Code Nomic AI · Modell
Ausgewählt Code-Embedding-Modell mit 7B Parametern, aufgebaut auf CoRNStack-Datensatz und -Trainingsmethode, auf CodeSearchNet evaluiert.
Apache-2.0 – offene Gew… ○ Herunterladbar: Hugging… ○ Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Offene Modellgewichte (… ○ Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Anbieterangaben zu Code… ○ Quellen weichen ab – Angabe öffnen NA Nomic Embed Code
Nomic AI · Modell
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen Code-Embedding-Modell mit 7B Parametern, aufgebaut auf CoRNStack-Datensatz und -Trainingsmethode, auf CodeSearchNet evaluiert.
Bereiche, Daten & Technologie · 1 Embedding-Modell für Codesuche und -abruf mit offenen Gewichten
Nomic-Plattformregion „AWS eu-central-1“ in Frankfurt; außerdem London, Oregon, Sydney
Plattformaussage für Nomics verwalteten Dienst; gilt nicht für selbst gehostete offene Gewichte von Nomic Embed Code
Nur Training durch externe Modellanbieter behandelt – KI-Unterauftragnehmer: „Ihre Daten werden niemals zum Training ihrer Modelle verwendet“
Plattformaussage für Nomics verwalteten Dienst; gilt nicht für selbst gehostete offene Modellgewichte von Nomic Embed Code; eigene Trainingsnutzung von Nomic auf geprüften Seiten nicht angegeben
Abruf-/Reranking-Pipeline mit Nomic CodeRankEmbed-137M; Gewichte auf Hugging Face und GitHub (nomic-ai/contrastors)
Keine IDE-/Git-Host-/CI-Integrationen angegeben; nicht unter API-Embedding-Modellen auf https://docs.nomic.ai/atlas/embeddings-and-retrieval/generate-embeddings aufgeführt
SOC 2 Type II (Nomic, Unternehmensebene; „Jährliches unabhängiges Audit von Sicherheits-, Verfügbarkeits- und Vertraulichkeitskontrollen“); Prüfer nicht genannt
Testat, keine Zertifizierung (Seite sagt „zertifiziert“); Produktumfang nicht genannt; nicht unabhängig bestätigt. Plattformangabe für den verwalteten Nomic-Dienst; gilt nicht für selbst gehostete offene Gewichte von Nomic Embed Code
Lizenz und Zugangsrechte Apache-2.0 – offene Gewichte: ja („Trainingsdaten, Code und Modellgewichte sind vollständig verfügbar“)
Modellzugang Herunterladbar: Hugging Face (nomic-ai/nomic-embed-code), GitHub (nomic-ai/contrastors)
Nicht bei den Embedding-Modellen der Nomic API aufgeführt
Betrieb: Cloud oder eigene Server Offene Modellgewichte (selbst gehostet/Download über Hugging Face, GitHub)
Gehostete Nomic-Embedding-API listet nur nomic-embed-text-v1.5 / vision, nicht nomic-embed-code (https://docs.nomic.ai/atlas/embeddings-and-retrieval/generate-embeddings)
Veröffentlichte Bewertungen und Umfang Anbieterangaben zu CodeSearchNet: Python 81.6, Java 80.5, Ruby 81.9, PHP 72.3, JavaScript 77.1, Go 93.8; behauptet „Spitzenleistung auf dem CodeSearchNet-Benchmark“ und Überlegenheit gegenüber Voyage Code 3 und OpenAI Embed 3 Large
Quellenunterschiede und geltender Umfang Anbieterquellen beschreiben diesen Punkt unterschiedlich. Anbieterbehauptungen, nicht verifiziert; eigene Tabelle zeigt höhere Werte von Voyage Code 3 für Ruby (84.6) und JavaScript (79.2) – widerspricht pauschaler Überlegenheitsbehauptung
Grok Build (grok-code-fast-1) xAI · Modell
xAIs grok-code-fast-1, inzwischen Alias für grok-build-0.1, ist ein schnelles Reasoning-Modell mit nativen Werkzeugaufrufen, entwickelt für mehrstufige agentische Coding-Schleifen innerhalb von Coding-Werkzeugen über eine OpenAI-kompatible API.
Eingabe $1.00 / zwische… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen 256,000 ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen xAI API (OpenAI-kompati… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Auf geprüften Seiten nu… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Grok Build (grok-code-fast-1)
xAI · Modell
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen xAIs grok-code-fast-1, inzwischen Alias für grok-build-0.1, ist ein schnelles Reasoning-Modell mit nativen Werkzeugaufrufen, entwickelt für mehrstufige agentische Coding-Schleifen innerhalb von Coding-Werkzeugen über eine OpenAI-kompatible API.
Die Modellseite trägt jetzt den Titel Grok Build0.1 (grok-build-0.1) und nennt grok-code-fast-1 als Alias. Die Anbieterseiten nennen SpaceXSI. https://docs.x.ai/developers/models/grok-code-fast-1
Bereiche, Daten & Technologie · 1 Agentisches Coding-Modell als Backend für Codeagenten mit Werkzeugaufrufen
Aus Prompt-Engineering-Leitfaden und Modellkarte abgeleitet.
Je 1M Tokens (Eingabe, zwischengespeicherte Eingabe, Ausgabe)
Einheit: USD Anfragen oberhalb von 200K Kontext zu anderen, nicht aufgeführten Sätzen abgerechnet; regionale Preise erwähnt, jedoch nicht gezeigt.
Eingabe $1.00 / zwischengespeicherte Eingabe $0.20 / Ausgabe $2.00 je 1M Tokens
Einheit: USD Grok Build 0.1, Alias grok-code-fast-1, laut Modellseite.
Keine EU-Region angegeben; Modellseite nennt us-east-1 und us-west-2. Standardendpunkt api.x.ai „garantiert keine Verarbeitungsregion“; US-only-Endpunkt (us.api.x.ai) bedient nur grok-4.7 und grok-4.6.
Regionsangaben aus https://docs.x.ai/developers/faq/security. Keine EU-Verarbeitungsoption auf geprüften Seiten gefunden.
Nicht für Training genutzt – „Trainiert niemals mit Ihren API-Eingaben oder -Ausgaben ohne ausdrückliche Erlaubnis“
Enterprise-Nutzungsbedingungen Abs.3.1: keine Nutzung von Nutzerinhalten zum Training von Basismodellen/LLMs (https://x.ai/legal/terms-of-service-enterprise). Einschränkung: „ohne Ihre ausdrückliche Erlaubnis“.
OpenAI-kompatible API mit nativen Tool-/Funktionsaufrufen; als Pair-Programmierer „in den gängigsten Coding-Tools“ beschrieben und über nicht genannte „Startpartner“ / Drittpartner angeboten. Keine IDE, Git-Host oder CI/CD auf geprüften Seiten genannt.
Die Modellkarte beschreibt Verfügbarkeit über externe Partner.
SOC 2 Type 2 als Eigenangabe „Wir sind SOC 2 Type 2-konform“; Umfang und Prüfer nicht angegeben
Der Anbieter beschreibt SOC-2-Zugang unter Vertraulichkeitsvereinbarung. SOC 2 ist ein Testat.
Schlussfolgerungsspuren nur im Streamingmodus zugänglich; XML-basierte Werkzeugausgabe „kann Leistung mindern“; Grok 4 als besser für einmalige Fragen/Antworten und tiefe Fehlersuche positioniert; Batch API nicht unterstützt; Modellkarte nennt MASK-Unaufrichtigkeitsrate 71.9 (höher als Grok 4) und Risiko agentischen Missbrauchs.
Batch API laut Modellseite; MASK- und Risikoangaben laut https://data.x.ai/2025-08-26-grok-code-fast-1-model-card.pdf.
Kontextfenster (wie viel Text das Modell auf einmal verarbeitet) 256,000
Einheit: Token Preise oberhalb von 200K abweichend. Modellkarte nennt kein Kontextfenster.
Modellzugang xAI API (OpenAI-kompatibel) und Drittpartner; Regionen us-east-1, us-west-2; kein Cloudmarketplace oder Download angegeben
Partner aus Modellkarte https://data.x.ai/2025-08-26-grok-code-fast-1-model-card.pdf; nicht genannt.
Betrieb: Cloud oder eigene Server Auf geprüften Seiten nur gehostete API als SaaS; weder offene Gewichte noch Selbsthosting angegeben
Keine selbst gehostete/VPC-Option in geprüften Quellen gefunden.
Veröffentlichte Bewertungen und Umfang Modellkarte berichtet nur Sicherheits- und Dual-Use-Evaluationen, etwa „AgentHarm-Antwortrate: 17.0“, „AgentDojo-Angriffserfolgsrate: 26.9“, „MASK-Unehrlichkeitsrate: 71.9“, „CyBench-Erfolgsrate ohne Anleitung: 22.5“. Leitfaden behauptet „bis zu 4x die Geschwindigkeit und 1/10 der Kosten anderer führender agentischer Modelle“. Kein Coding-Benchmark wie SWE-bench auf geprüften Seiten.
Leistungs- und Kostenangaben stammen vom Anbieter; anhand Ihrer Arbeitslast testen.
Dokumentierte Grenzen Schlussfolgerungsspuren nur im Streamingmodus zugänglich; XML-basierte Werkzeugausgabe „kann Leistung mindern“; Grok 4 als besser für einmalige Fragen/Antworten und tiefe Fehlersuche positioniert; Batch API nicht unterstützt; Modellkarte nennt MASK-Unaufrichtigkeitsrate 71.9 (höher als Grok 4) und Risiko agentischen Missbrauchs.
Batch API laut Modellseite; MASK- und Risikoangaben laut https://data.x.ai/2025-08-26-grok-code-fast-1-model-card.pdf.
MO Morph Fast Apply Morph · Modell
Modell, das die Dateischreibebene in KI-Programmieragenten und IDE-Plugins ersetzt; als MCP-Werkzeug für Claude Code, Cursor und ähnliche Umgebungen verfügbar.
morph-v3-fast $0.80 Ein… ○ 262K (sowohl morph-v3-f… ○ Proprietär; offene Gewi… ○ Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Morph API, OpenAI-kompa… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen MO Morph Fast Apply
Morph · Modell
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen Modell, das die Dateischreibebene in KI-Programmieragenten und IDE-Plugins ersetzt; als MCP-Werkzeug für Claude Code, Cursor und ähnliche Umgebungen verfügbar.
Der Anbieter beschreibt ein 7B-Modell und nennt 10.500 Token/Sekunde sowie 98% Genauigkeit beim Einfügen von Codeänderungen. Das sind Anbieterzahlen, keine unabhängigen Ergebnisse für Ihr Repository.
Bereiche, Daten & Technologie · 1 Modell zum Zusammenführen und Anwenden von Codeänderungen für Coding-Agenten
Aus Produktseite abgeleitet.
Je 1M Tokens (Eingabe, Ausgabe); creditbasierte Tarife
Einheit: USD morph-v3-fast $0.80 Eingabe / $1.20 Ausgabe je 1M; morph-v3-large $0.90 / $1.90 je 1M; kostenpflichtige Tarife ab $20/Monat einschließlich $20 Credits
Einheit: USD Keine EU-Region genannt; „primäre Datenverarbeitung erfolgt in den USA“; regionale Rechenzentren für zahlende oder Enterprise-Kunden mit Residenzanforderungen verfügbar; Selbsthosting hält Verarbeitung in Kundenumgebung
Konkrete Regionen regionaler Rechenzentren nicht angegeben.
Nicht für Training genutzt — „Wir verwenden Ihre Daten nicht zum Training unserer Modelle“, außer für Support, Fehleranalyse und Qualitätskorrekturen des Dienstes
Nutzungsbedingungen Abs.5 (https://www.morphllm.com/privacy/tos): „Wir nutzen Ihren Code oder Inhalt nicht zum Training unserer Modelle“, mit gleicher Support-/Fehlerbehebungsausnahme. Enterprise: „Kein Training“.
OpenAI-kompatible API api.morphllm.com/v1; TypeScript- und Python-SDKs; MCP-Einrichtung mit edit_file, codebase_search für Claude Code, Codex, Cursor, VS Code
Produktseite nennt JetBrains, Vercel, Webflow als Nutzer (Kundenlogos, keine Integrationen). Keine Git-Host- oder CI/CD-Integrationen.
Eigenangabe: „SOC 2 Type II, ISO-27001-Konformität aufrechterhalten“, Prüfer und Umfang nicht angegeben; Dokumentation nennt „SOC2“ für Enterprise
Compliance-Formulierungen beschreiben Ausrichtung; Zertifikatsumfang bestätigen. SOC 2 ist ein Testat.
Abschnitte ohne Marker „// ... existing code ...“ als Löschungen behandelt; Nutzungsbedingungen: „Modellausgaben können ungenau, unvollständig oder irreführend sein“
Nutzungsbedingungen Abschnitt 9.2 https://www.morphllm.com/privacy/tos.
Kontextfenster (wie viel Text das Modell auf einmal verarbeitet) 262K (sowohl morph-v3-fast als auch morph-v3-large)
Einheit: Token Lizenz und Zugangsrechte Proprietär; offene Gewichte: nein (unter „Specialized“, nicht „Open Source Models“); ToS: „Keine Lizenz außer ausdrücklich in diesen Bedingungen beschrieben erteilt“
Paid-/Enterprise-Bedingungen enthalten begrenzte Schutzrechtsverteidigung; für Ausgaben gilt ein gesonderter Gewährleistungsausschluss. Modelllizenz bestätigen.
Modellzugang Morph API, OpenAI-kompatibel, SDKs, MCP; Modelle morph-v3-fast, morph-v3-large, automatischer Router; weder Cloud-Marketplace noch Download angegeben
Zugangswege auch über https://docs.morphllm.com/introduction.
Betrieb: Cloud oder eigene Server Gehostete API (SaaS); Enterprise: dedizierte Instanzen, selbst gehostete Bereitstellungen, keine Datenaufbewahrung
Dedicated-Inference-Seite (https://www.morphllm.com/dedicated-inference) listet Fast Apply nicht im dedizierten Katalog und erwähnt kein Selbsthosting — Selbsthosting von Fast Apply nicht konkret bestätigt.
Veröffentlichte Bewertungen und Umfang „98% Genauigkeit“ beim Zusammenführen (v3-large) gegenüber 82–94% bei anderen aufgeführten Modellen; „10,500 Tokens pro Sekunde“ (v3-fast), 5,000+ tok/s (v3-large); ~0.8s für eine Datei mit 500 Zeilen; „100% Erfolg beim Zusammenführen“ mit fünf führenden Planungsmodellen
Anbieteraussagen, nicht verifiziert; Benchmarkname und Methode auf Seite nicht angegeben.
Dokumentierte Grenzen Abschnitte ohne Marker „// ... existing code ...“ als Löschungen behandelt; Nutzungsbedingungen: „Modellausgaben können ungenau, unvollständig oder irreführend sein“
Nutzungsbedingungen Abschnitt 9.2 https://www.morphllm.com/privacy/tos.
SN Snyk DeepCode AI Snyk · Produkt
Laut Snyk: „Der Codeanalysator DeepCode AI von Snyk wurde entwickelt, um Schwachstellen zu finden, automatisch zu beheben und zu priorisieren“
Free/Team je Monat, Tea… ○ Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Free $0/Monat (Snyk Cod… ○ Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen SN Snyk DeepCode AI
Snyk · Produkt
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen Laut Snyk: „Der Codeanalysator DeepCode AI von Snyk wurde entwickelt, um Schwachstellen zu finden, automatisch zu beheben und zu priorisieren“
Die Produktseite war nicht zugänglich. Die Dokumentation nennt die automatische Korrekturfunktion Snyk Agent Fix, zuvor DeepCode AI Fix; geltendes Produkt und Tarif bestätigen lassen.
Bereiche, Daten & Technologie · 1 SAST-Schwachstellenerkennung und automatische KI-Korrektur
Free/Team je Monat, Team für bis zu 10 Entwickler; Enterprise mit vorausbezahlten Credits („1 Credit = $1“) je „aktivem Mitwirkenden / Tag“
Einbeziehung von DeepCode AI/Agent Fix je Tarif nicht angegeben
Free $0/Monat (Snyk Code 100 Tests/Monat); Team „ab“ $25/Monat (1,000 Tests/Monat); Enterprise „Vertrieb kontaktieren“
Einheit: USD Plattformtarife, nicht DeepCode-spezifisch
Region „Snyk EU“; Snyk-Code-Quellcodecache 24–48 h für AWS-Mandanten in der EU, AU und Private Tenant
Nicht für Training genutzt – „Snyk nutzt proprietären Softwarecode von Kunden nicht zum Trainieren, Optimieren, Fine-Tuning oder Verbessern irgendwelcher KI-Modelle“
Fix-Modell auf öffentlichen Repositories mit freizügigen Lizenzen trainiert (https://docs.snyk.io/snyk-data-and-governance/how-snyk-handles-your-data)
IDE-Plugins: VS Code, Visual Studio, Eclipse, JetBrains IDEs; Jira (Team-Tarif); Snyk-Code-Repository-Scans
ISO 27001, SOC2 Type II („Wir halten ISO 27001, SOC2 Type II und GDPR-Compliance ein“)
Unternehmensebene; Geltungsbereich und Prüfer nicht angegeben; SOC 2 ist eine Attestierung; GDPR ist ein Gesetz
„Snyk Agent Fix konzentriert sich auf Korrekturen einzelner Dateien“; einige Anfragen zu großen Dateien dauern bis zu 2 Minuten; kein Vorschlag, wenn „Sicherheits- und Funktionsmaßstäbe“ nicht erfüllt werden; „Prüfung durch Menschen erforderlich“
AC Auggie CLI Augment Code · Agent
Terminalagent von Augment Code mit dessen Codebasiskontext-Engine für die Kommandozeile; interaktiv oder im --print-Modus für CI-Pipelines wie GitHub-Actions-PR-Prüfungen.
Guthabeneinheiten („Ein… ○ Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Indie $20 (40,000 Credi… ○ Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen AC Auggie CLI
Augment Code · Agent
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen Terminalagent von Augment Code mit dessen Codebasiskontext-Engine für die Kommandozeile; interaktiv oder im --print-Modus für CI-Pipelines wie GitHub-Actions-PR-Prüfungen.
Die Beschreibung folgt der Anbieterdokumentation.
Bereiche, Daten & Technologie · 1 Terminal-Coding-Agent mit Codebasiskontext
Guthabeneinheiten („Eine Guthabeneinheit ist unsere Maßeinheit für die Nutzung in Augment Code“), Monatstarife
Blogankündigung vom Oktober 2025; aktuelle Preisseite
Indie $20 (40,000 Credits); Standard $60 (130,000); Max $200 (450,000); Enterprise individuell
Einheit: USD/month Laut Blog zu Preisänderung Oktober 2025; nicht gegen aktuelle Preisseite bestätigt
Nicht für Training genutzt – „Wir trainieren niemals mit proprietären Daten unserer Kunden.“
Bestätigen, welcher Tarif die benötigte Funktion enthält.
GitHub Actions (PR-Description-, PR-Review-Workflows); native Integrationen GitHub, Linear, Notion; MCP (Client und --mcp-Server); Augment für VS Code / JetBrains IDEs; Python SDK
SOC 2 Type II „attestiert“ (Prüfer nicht genannt); „ISO/IEC-42001-zertifiziertes Managementsystem für künstliche Intelligenz“
Anbieterbehauptung, nicht im Register verifiziert; als „konform“ gelistete GDPR/CCPA/HIPAA sind Gesetze, keine Zertifizierungen
„Der nicht interaktive Modus ist eine zusätzliche Funktion, die deaktiviert sein kann, wenn sie nicht in Ihrer Vereinbarung (Enterprise) enthalten ist“; benötigt Node 20+; Berechtigungen werden „in der Augment-Code-Erweiterung nicht durchgesetzt“
StackBlitz-Werkzeug vom Team hinter WebContainers zur Erstellung von Full-Stack-Webanwendungen mit zahlreichen JavaScript-Webframeworks.
KI-Tokens pro Monat; Te… ○ Free $0 (1M Tokens/Mona… ○ Angaben, Quellen und geltende Bedingungen StackBlitz-Werkzeug vom Team hinter WebContainers zur Erstellung von Full-Stack-Webanwendungen mit zahlreichen JavaScript-Webframeworks.
Die zugängliche Einführung beschreibt auch mobile Apps über Expo. Die ursprünglich verlinkte Einführungs-URL war nicht zugänglich. https://support.bolt.new/building/intro-bolt
Bereiche, Daten & Technologie · 1 Full-Stack-App-Builder aus Prompts
KI-Tokens pro Monat; Teams je Mitglied; Enterprise „nach Verbrauch abgerechnet“
Free $0 (1M Tokens/Monat, 300K Tagesgrenze); Pro $18/Monat jährlich abgerechnet (10M Tokens); Teams $27/Monat je Mitglied jährlich abgerechnet; Enterprise individuell
Einheit: USD Genutzt, sofern Sie nicht widersprechen — „Sofern Sie nicht widersprechen … können wir Bolt Model Development Content nutzen“; EWR-/UK-/CH-Konten ausgeschlossen; Team/Enterprise unter MSA/DPA ausgeschlossen
Bolt Forge: Prompts und Code werden „de-identifiziert, anschließend gespeichert und von Bolt-Partnern zum Training von Open-Source-KI-Modellen verwendet“; Opt-out gilt nicht bei aktiviertem Forge – https://support.bolt.new/account-and-subscription/bolt-forge
GitHub für Versionsverwaltung und Repository-Import, Supabase, Stripe, Figma, Expo, Google SSO, MCP-Server, Google Stitch, Lovable-Import; Veröffentlichung auf bolt.host und eigene Domains
Keine CI/CD-Integrationen angegeben
SOC 2 Type 2 („Bolt ist SOC 2 Type 2 zertifiziert“); Prüfer nicht genannt
SOC 2 ist eine Attestierung; Enterprise-Seite sagt „bereit für HIPAA, FedRAMP und SOC 2“ — „bereit“ ist keine Zertifizierung; GDPR/CCPA sind Gesetze
„LLMs sind prädiktiv, nicht deterministisch“; „Manchmal erzeugen sie falsche Informationen“; kennen möglicherweise nicht die neuesten Frameworkversionen; Codeansicht nur am Desktop; KI-Ausgabe „kann fehlerhaft, unvollständig, unsicher sein“
GI GitLab Duo Agent Platform GitLab · Plattform
GitLabs Agentenschicht für GitLab.com, Self-Managed und Dedicated, in der Agenten und Flows Issues in Merge Requests umwandeln, Code prüfen und CI/CD-Pipelines reparieren, über GitLab Credits abgerechnet.
GitLab Credits nutzungs… ● $1 je Credit bei Bedarf… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen GI GitLab Duo Agent Platform
GitLab · Plattform
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen GitLabs Agentenschicht für GitLab.com, Self-Managed und Dedicated, in der Agenten und Flows Issues in Merge Requests umwandeln, Code prüfen und CI/CD-Pipelines reparieren, über GitLab Credits abgerechnet.
Die Beschreibung folgt der zitierten Produktdokumentation.
Bereiche, Daten & Technologie · 1 KI-Agenten und Abläufe für den DevOps-Lebenszyklus
GitLab Credits nutzungsabhängig; bedarfsabhängiger „Listenpreis $1 je verwendetem Credit“; Agent Platform Self-Hosted: „Pauschalgebühr je Kunde“ (ELA)
$1 je Credit bei Bedarf; z. B. deckt ein Credit bei GitLab-verwalteten Modellen 4 Code-Review-Flow-Ausführungen ab; Premium/Ultimate mit $12/$24 Guthaben je Nutzer und Monat („für begrenzte Zeit“)
Einheit: USD Enthaltene Creditmengen nur im GA-Blog angegeben; Dokumentation sagt, Anzahl je Nutzerplatz nicht angegeben
Nicht für Training genutzt – „GitLab trainiert keine generativen KI-Modelle“; Unterauftragsverarbeiter „dürfen Modelleingaben und -ausgaben nicht zum Training von Modellen nutzen“
GitLab (Issues, MRs, Pipelines); IDEs: VS Code, JetBrains IDEs, Cursor, Windsurf; externe Agenten Claude Code und Codex CLI; MCP; LDAP/SAML
ISO/IEC 27001:2022 (GitLab.com, GitLab Dedicated); ISO/IEC 27017:2015 und 27018:2019 „Konformität“; SOC-2-Type-2-Bericht (Sicherheit, Vertraulichkeit, Verfügbarkeit) für GitLab.com und Dedicated; CSA STAR
Unternehmens-/SaaS-Ebene, nicht Agent-Platform-spezifisch; SOC 2 ist eine Attestierung; Prüfer im Text nicht genannt (Zertifikatslinks verweisen auf Schellman-Verzeichnis – nicht verifiziert); GDPR ist ein Gesetz, keine Zertifizierung
„Betafunktionen, die keine Credits verbrauchen, können jederzeit allgemein verfügbar und nutzungsabhängig abgerechnet werden“; einige Agenten und Abläufe befinden sich in Beta oder sind experimentell; „In GitLab 18.9 und früher können Sie die Agent Platform nicht mit dem Zusatzmodul GitLab Duo Enterprise nutzen“
Mehrsprachiges JetBrains-Modell mit 4B Parametern, von Grund auf zur Codevervollständigung trainiert, Grundlage cloudbasierter Vervollständigung in JetBrains IDEs.
Offene Gewichte „kosten… ○ Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Apache 2.0 (Open-Source… ○ Quellen weichen ab – Angabe öffnen Herunterladbar (Hugging… ○ Offene Modellgewichte (… ○ Mellum
JetBrains · Modellfamilie
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen Mehrsprachiges JetBrains-Modell mit 4B Parametern, von Grund auf zur Codevervollständigung trainiert, Grundlage cloudbasierter Vervollständigung in JetBrains IDEs.
Diese Beschreibung betrifft Mellum-4B. Zur Familie gehört auch Mellum2, beschrieben als 12B MoE mit 2,5B aktiven Parametern für Routing, RAG und Subagenten. Die spätere Mellum2.1-Seite war nicht zugänglich. https://blog.jetbrains.com/ai/2026/06/mellum2-goes-open-source-a-fast-model-for-ai-workflows/
Bereiche, Daten & Technologie · 1 Codevervollständigungs-/schnelles Workflow-LLM (offene Modellgewichte)
Bedrock: nur Rechenleistung („keine zusätzlichen Modellgebühren“); in der IDE: AI-Pro-Abonnement
Offene Gewichte „kostenlos unter Apache-2.0-Lizenz nutzbar“; Bedrock „keine zusätzlichen Modellgebühren“
Kein AI-Pro-Preis gelesen, nicht auf den Seiten im Prüfungsumfang
Detaillierte codebezogene Daten (falls erhoben) „bleiben innerhalb des Europäischen Wirtschaftsraums (EWR) gespeichert“
Betrifft erhobene Telemetriedaten, nicht die Inferenzhostingregion für Cloud-Vervollständigung; keine Inferenzregion gefunden
Nur nach Einwilligung — kommerzielle Nutzer: „ausdrückliche, informierte Einwilligung vorab eingeholt“; Organisationen: „standardmäßig untersagt“
Quellenunterschiede und geltender Umfang Anbieterquellen beschreiben diesen Punkt unterschiedlich. Widerspruch: Datenerhebungshinweis sagt, einzelne nicht kommerzielle Nutzer nehmen standardmäßig teil (Widerspruch möglich); Datenverarbeitungsseite sagt, Einstellung sei standardmäßig aus. Modell „ausschließlich mit öffentlich verfügbarem, permissiv lizenziertem Code“ trainiert (https://blog.jetbrains.com/blog/2024/10/22/introducing-mellum-jetbrains-new-llm-built-for-developers/)
JetBrains AI Assistant / Cloud-Vervollständigung in JetBrains IDEs; lokale Vervollständigung in kostenpflichtigen IntelliJ-basierten IDEs; Amazon Bedrock Marketplace; Hugging Face
Keine Git-Host-/CI-Integrationen, Modell
„Mellum ist keine sofort einsatzbereite Lösung“; Mellum2 „ist nicht multimodal“; Sprachen 2024: Java, Kotlin, Python, Go, PHP
Lizenz und Zugangsrechte Apache 2.0 (Open-Source-Hugging-Face-Versionen, Mellum-4B und Mellum2) – offene Modellgewichte: ja
Quellenunterschiede und geltender Umfang Anbieterquellen beschreiben diesen Punkt unterschiedlich. Widerspruch im Zeitverlauf: Einführungsbeitrag 2024 nennt Mellum „proprietäres großes Sprachmodell“; 2025 als Open Source veröffentlicht. HF-Modellkarte https://huggingface.co/JetBrains/Mellum-4b-base
Modellzugang Herunterladbar (Hugging Face); Amazon Bedrock Marketplace; JetBrains AI Assistant in IDEs
Betrieb: Cloud oder eigene Server Offene Modellgewichte (Hugging Face), selbst gehostet/lokal („Mellum2 lokal ausführen oder selbst hosten“); Amazon-Bedrock-Marketplace-Bereitstellung auf gewählter GPU; JetBrains-Cloudvervollständigung (SaaS)
Veröffentlichte Bewertungen und Umfang Anbieterangaben für Mellum-4B-base: HumanEval Infilling einzeilig 66.2, mehrzeilig 38.5; RepoBench 1.1 (2K, py) 28.2; SAFIM durchschnittlich 38.1. Im Produkt: „Annahmerate … etwa 40%“, Latenz „ein Drittel der vorherigen Zeit“
Benchmark-Diagramme des Anbieters; an Ihrer eigenen Arbeitslast bewerten.
Dokumentierte Grenzen „Mellum ist keine sofort einsatzbereite Lösung“; Mellum2 „ist nicht multimodal“; Sprachen 2024: Java, Kotlin, Python, Go, PHP
SO SonarQube AI CodeFix Sonar · Produkt
Laut Sonar: „AI CodeFix schlägt dann eine Änderung vor, die das Problem behebt, ohne die Funktionalität des Codes zu verändern.“
AI CodeFix in SonarQube… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen SonarQube Cloud Team „a… ○ Quellen weichen ab – Angabe öffnen SO SonarQube AI CodeFix
Sonar · Produkt
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen Laut Sonar: „AI CodeFix schlägt dann eine Änderung vor, die das Problem behebt, ohne die Funktionalität des Codes zu verändern.“
Die Beschreibung ist durch die SonarQube-Server-Dokumentation gestützt; die Cloud-Dokumentation war nicht zugänglich. Geltende Bereitstellungsform klären. https://docs.sonarsource.com/sonarqube-server/ai-capabilities/ai-codefix
Bereiche, Daten & Technologie · 1 LLM-generierte Korrekturen für Befunde statischer Analyse
Aus Server-AI-CodeFix-Dokument abgeleitet.
AI CodeFix in SonarQube-Cloud-Tarifen Team/Enterprise und Server-Editionen Enterprise/Data Center verfügbar; Cloud Team monatlich nach analysierten Codezeilen bepreist; monatliches AI-CodeFix-Nutzungskontingent
Einheit: USD Tarifpreisgrundlage aus https://www.sonarsource.com/plans-and-pricing/. Kein gesonderter AI-CodeFix-Preis gefunden.
SonarQube Cloud Team „ab $34 monatlich“ für bis zu 100k LOC; Enterprise individuell. Keine separate AI-CodeFix-Gebühr angegeben.
Einheit: USD Quellenunterschiede und geltender Umfang Anbieterquellen beschreiben diesen Punkt unterschiedlich. WIDERSPRUCH auf derselben Seite: FAQ sagt „Preise ab $32 pro Monat (zuvor mit $65 angegeben)“. Preisseite erwähnt AI CodeFix nicht.
SonarQube-Cloud-EU-Region als Standard in Frankfurt, Deutschland, auf AWS eu-central-1 gehostet; Sicherungen in AWS eu-west-1; US-Region sonarqube.us nur Enterprise. Codeausschnitt an ausgewähltes LLM gesendet; LLM-Verarbeitungsort nicht angegeben. Server: Option selbst gehosteter LLM-Endpunkt.
Regionsliste auch unter https://docs.sonarsource.com/sonarqube-cloud/getting-started/choosing-your-region (regionale AI-CodeFix-Verfügbarkeit nicht angegeben). KI-Bedingungen nennen nur „Cloudserver“ — EU-LLM-Inferenzort nicht bestätigt.
SonarQube-Cloud-/Server-Oberfläche („KI-Korrektur erzeugen“); SonarQube for IDE im verbundenen Modus in VS Code und IntelliJ („In IDE öffnen“); Korrektur als Pull Request in Azure DevOps öffnen (Cloud mit Azure DevOps verbunden)
ISO-27001:2022-Zertifizierung und SOC-2-Type-II-Attestierung „für alle Produkte und Leistungen“ (Prüfer nicht genannt)
Selbstangabe; nicht durch Register verifiziert. AWS-Zertifizierungen derselben Seite gehören Host, nicht Sonar. Iron-Bank-Zulassung ist keine Zertifizierung. SOC-2-Bericht unter NDA.
Monatliches Nutzungskontingent (Rücksetzung am 1. des Monats; Fehler bei Erreichen); Vorschläge „können falsch, unvollständig sein oder Schwachstellen enthalten“; nicht empfohlene Modelle „können unerwartete Korrekturvorschläge erzeugen“; selbst gehostete LLMs unterliegen Anbieterratenlimits
Einschränkung zu Vorschlägen aus AI Annex Abschnitt 5.1 https://www.sonarsource.com/legal/ai/; Modelleinschränkung aus enable-ai-codefix-Dokumentation.
TR Tricentis Tosca AI agents Tricentis · Produkt
Laut Tricentis: „Für die Tosca-Umgebung entwickelte KI-Agenten erzeugen aus natürlichsprachlichen Beschreibungen vollständige Ende-zu-Ende-Tests.“
KI-Credits – jede Agent… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Erstellt nur neue Testf… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen TR Tricentis Tosca AI agents
Tricentis · Produkt
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen Laut Tricentis: „Für die Tosca-Umgebung entwickelte KI-Agenten erzeugen aus natürlichsprachlichen Beschreibungen vollständige Ende-zu-Ende-Tests.“
Die Produktseite war nicht zugänglich. Die Tosca-Cloud-Dokumentation beschreibt Testfälle aus natürlicher Sprache: https://docs.tricentis.com/tosca-cloud/en-us/content/ai_integration/agentic_test_automation/landing_page.htm
Bereiche, Daten & Technologie · 1 Agentische Erzeugung vollständiger UI-Testfälle
Aus der Dokumentation abgeleitet.
KI-Credits – jede Agenteninteraktion (Klick, Texteingabe, Verifikation, Pufferaktion) kostet einen KI-Credit
Einheit: credits „Alle Interaktionen zählen, auch wenn sie nicht Ihrer ursprünglichen Testabsicht entsprechen.“ Tosca-Cloud-Lizenz erforderlich.
Ja — Daten in bei Tosca-Cloud-Mandanteneinrichtung gewählter Region verarbeitet; Azure OpenAI in Europa (Frankreich, EU-WEST-3); Anthropic-Claude-Region „Europe“ (kein Code); auch USA und Australien
Trust-Seite https://www.tricentis.com/trust/ai: Administratoren können EU, USA oder Australien wählen. Dokumentation ordnet Japan AP-SOUTHEAST-2 und Kanada US-EAST-1 zu (Anbieterbezeichnung).
Nicht für Training genutzt – „Wir verwenden Ihre Abfragen nicht zum Modelltraining“; Widerspruch gegen anonymisierte Produktverbesserungsnutzung möglich
Trust-AI-Seite (https://www.tricentis.com/trust/ai): Eingaben/Ausgaben nicht zur Verbesserung externer Modelle genutzt; Kunden können Nutzung anonymisierter Eingaben/Ausgaben zur Tricentis-Produktverbesserung widersprechen (also standardmäßige Produktverbesserungsnutzung, Abgrenzung zu „Training“ nicht angegeben).
Tosca Cloud; qTest (importierte manuelle Tests über „Automate with ATA“); Test-outline-API; TBox- und Vision-AI-Engines; unterstützte Apps: allgemeines Web, SAP Fiori, SAP GUI, Salesforce. Keine IDE-/Git-/CI-Integration für Agenten angegeben.
qTest/API aus Einstiegsseitendokument.
ISO/IEC-42001-Geltungsbereich umfasst Agentic Test Automation; ISO/IEC 27001:2022, ISO 27701, ISO 9001 und SOC 2 Type 2 umfassen Tosca Cloud (ISO auch Tosca On Prem); Prüfer nicht genannt
Anbieterangabe; SOC 2 ist ein Testat.
Erstellt nur neue Testfälle, kann bestehende nicht aktualisieren; ein KI-Credit je Interaktion, Werkzeug bei aufgebrauchten Credits nicht verfügbar; benötigt 1920x1080 bei 100% Skalierung für pixelbasiertes Bildschirmlesen, Chrome/Edge; Anhänge ≤4 MB und textbasiert; AI Solutions in „Hochrisiko“-Bereitstellungen untersagt
Credit-/Anzeigegrenzen aus Dokument zur Einstiegsseite; Hochrisikoverbot aus https://www.tricentis.com/trust/ai.
Voyage AIs voyage-code-Familie (code-4 aktuell; code-3, code-2 älter) wandelt Quellcode in quantisierbare Embeddingvektoren mit Matryoshka-Größen um, damit Coding-Agenten und Codesuche relevante Dateien abrufen können.
voyage-code-4 $0.12 / 1… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen voyage-code-4: 32,000; … ● Proprietäre gehostete M… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Voyage API und MongoDB … ● VA voyage-code
Voyage AI (MongoDB) · Modellfamilie
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen Voyage AIs voyage-code-Familie (code-4 aktuell; code-3, code-2 älter) wandelt Quellcode in quantisierbare Embeddingvektoren mit Matryoshka-Größen um, damit Coding-Agenten und Codesuche relevante Dateien abrufen können.
Der Anbieterbeitrag nennt voyage-code-4 als verfügbar und empfiehlt es für neue Anwendungsfälle der Codesuche. https://blog.voyageai.com/2026/08/13/voyage-code-4/
Bereiche, Daten & Technologie · 1 Code-Embedding-Modell für Codesuche / RAG
Aus Modellübersicht abgeleitet.
Je 1M eingebettete Tokens
Einheit: USD Abrechnung an das mit dem API-Schlüssel verknüpfte Atlas-Konto.
voyage-code-4 $0.12 / 1M Tokens; voyage-code-3 $0.18 / 1M; voyage-code-2 $0.12 / 1M. EU-/US-begrenzte Endpunkte +10%.
Einheit: USD 10% Aufschlag laut https://www.mongodb.com/docs/voyageai/api-reference/overview/.
Europe-Geography-Endpunkt eu.ai.mongodb.com mit EWR-Cloudregionen, allgemein verfügbar seit 29 Sep 2026; Inferenz und gespeicherte Nutzdatenprotokollierung innerhalb Europas; benötigt kostenpflichtige Stufe; „regional begrenzte Endpunkte stellen nicht jedes Modell bereit“
Geografische Details laut https://www.mongodb.com/company/blog/product-release-announcements/europe-data-residency-for-atlas-embedding-reranking. Verfügbarkeit der voyage-code-Modelle am EU-Endpunkt auf geprüften Seiten NICHT bestätigt. Kontometadaten weltweit geteilt.
Genutzt, sofern Sie nicht widersprechen — Kundeninhalte dürfen „zum Training, zur Verbesserung und sonstigen Weiterentwicklung des Dienstes“ verwendet werden, sofern Sie nicht widersprechen
Opt-out gilt für künftige Inhalte und erfordert eine Zahlungsart. Atlas hat eine eigene Einstellung zur Modellverbesserung.
Voyage API und MongoDB Atlas Embedding and Reranking API unter ai.mongodb.com; als Ergänzung zu grep-artiger Suche für Coding-Agenten positioniert. Keine IDE-, Git-Host- oder CI/CD-Integrationen genannt.
Quantisierung und kürzere Embeddings mindern Abrufqualität; kostenlose Testraten ohne Zahlungsmittel 3 RPM / 10K TPM; regional begrenzte Endpunkte haben niedrigere Raten und stellen nicht jedes Modell bereit
Ratenlimitaussagen aus https://www.mongodb.com/docs/voyageai/api-reference/overview/.
Kontextfenster (wie viel Text das Modell auf einmal verarbeitet) voyage-code-4: 32,000; voyage-code-3: 32,000; voyage-code-2: 16,000
Einheit: Token Lizenz und Zugangsrechte Proprietäre gehostete Modelle; keine Lizenz angegeben; offene Gewichte: nein, Codemodelle nicht als offen aufgeführt
Nur voyage-4-nano auf dieser Seite hat offene Gewichte. Genaue Lizenzbezeichnung nicht anwendbar/nicht angegeben.
Modellzugang Voyage API und MongoDB Atlas Embedding and Reranking API (ai.mongodb.com; regional begrenzte eu./us.-Endpunkte); nicht herunterladbar; Marktplätze nicht bestätigt
Betrieb: Cloud oder eigene Server Gehostete API als Voyage API / MongoDB Atlas Embedding and Reranking API, SaaS; keine offenen Gewichte für Codemodelle
Nur voyage-4-nano mit offenen Gewichten aufgeführt. EU-Beitrag schließt abgeschottete oder selbst verwaltete Bereitstellung aus seinem Umfang aus.
Veröffentlichte Bewertungen und Umfang voyage-code-4 (NDCG@10, mittlere relative Verbesserung): gegenüber voyage-code-3 „27.54%“ agentisch / „13.98%“ traditionell; gegenüber OpenAI v3 large „48.58%“ / „40.06%“; gegenüber Gemini Embedding 2 „31.03%“ / „16.01%“; gegenüber Cohere Embed v4 „28.25%“ / „19.21%“. voyage-code-3: übertrifft OpenAI-v3-large und CodeSage-large um „13.80% und 16.81%“ über 32 Datensätze.
Quellenunterschiede und geltender Umfang Anbieterquellen beschreiben diesen Punkt unterschiedlich. Anbieterbehauptungen, nicht verifiziert. voyage-code-3-Zahlen aus https://blog.voyageai.com/2024/12/04/voyage-code-3/. Kleiner WIDERSPRUCH: code-3-Blog nennt 32 Datensätze, code-4-Blog sagt, code-3 wurde auf 28 Datensätzen evaluiert.
Dokumentierte Grenzen Quantisierung und kürzere Embeddings mindern Abrufqualität; kostenlose Testraten ohne Zahlungsmittel 3 RPM / 10K TPM; regional begrenzte Endpunkte haben niedrigere Raten und stellen nicht jedes Modell bereit
Ratenlimitaussagen aus https://www.mongodb.com/docs/voyageai/api-reference/overview/.
ZE Zencoder Zencoder · Plattform
Zencoder betreibt Multi-Modell-Coding-Agenten in VS Code und JetBrains IDEs sowie als CI-Worker ohne Oberfläche und indexiert mehrere Repositories, um Jira-, Linear- oder GitHub-Issues-Tickets in Änderungen über mehrere Dateien umzusetzen.
Je Nutzerplatz monatlic… ● Gilt mit Bedingungen – Angabe öffnen Free $0, nur BYOK; Pro … ● ZE Zencoder
Zencoder · Plattform
Angaben, Quellen und geltende Bedingungen Zencoder betreibt Multi-Modell-Coding-Agenten in VS Code und JetBrains IDEs sowie als CI-Worker ohne Oberfläche und indexiert mehrere Repositories, um Jira-, Linear- oder GitHub-Issues-Tickets in Änderungen über mehrere Dateien umzusetzen.
Headless-Agenten für CI sind im CI/CD-Automatisierungsleitfaden des Anbieters beschrieben. https://docs.zencoder.ai/learn/enterprise-best-practices/ci-cd-automation.
Bereiche, Daten & Technologie · 1 Plattform für KI-Coding-Agenten (IDE und CI)
Aus Produktseite und Dokumentation abgeleitet.
Je Nutzerplatz monatlich plus monatliches Creditkontingent für LLM-Nutzung (Premium-Modelle verbrauchen mehr Credits); BYOK-Aufrufe ohne Creditverbrauch
Einheit: USD Modellmultiplikatoren 0.25x–5x auf https://docs.zencoder.ai/features/models.
Free $0, nur BYOK; Pro $45/Monat beziehungsweise $40 jährlich, 30,000 Credits; Pro Plus $95 beziehungsweise $85, 80,000 Credits; Pro Max $195 beziehungsweise $175, 180,000 Credits; Enterprise individuell mit vorausbezahlter Abnahmeverpflichtung
Einheit: USD per seat/month Nur nach Einwilligung: bei Test- und Bezahlkonten Training nur „mit Ihrer weiteren Einwilligung“; kostenlose Konten: verwendet, Daten dürfen „zur Feinabstimmung oder zum Training von KI-Modellen“ genutzt werden
Quellenunterschiede und geltender Umfang Anbieterquellen beschreiben diesen Punkt unterschiedlich. Nutzungsbedingungen Abschnitt 4.1, zuletzt June 15, 2026 aktualisiert; Entität For Good AI Inc., unter Geschäftsname Zencoder Inc. WIDERSPRUCH: Enterprise-Seite sagt „kein Modelltraining mit Ihren Daten“ und FAQ „trainiert seine Modelle nicht mit Ihrem Code oder Ihren Daten“ (https://zencoder.ai/enterprise), ohne Vorbehalt für kostenlose Konten.
IDEs: VS Code, IntelliJ, PyCharm, WebStorm, Android Studio (JetBrains). Vorgangsverfolgung: Jira, Linear, GitHub Issues. Git-Hosting: GitHub, GitLab, Bitbucket (CI-Auslöser). CI/CD: Agenten ohne Oberfläche in GitHub-/GitLab-/Bitbucket-Pipelines per Ablaufdatei oder Webhook. CLIs: Zencoder CLI, Claude Agent, OpenAI Codex.
Git/CI laut https://docs.zencoder.ai/learn/enterprise-best-practices/ci-cd-automation und https://zencoder.ai/enterprise.
Selbst angegeben: SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 42001 (Prüfer/Geltungsbereich nicht angegeben)
Quellenunterschiede und geltender Umfang Anbieterquellen beschreiben diesen Punkt unterschiedlich. Die Seite nennt SOC 2 Typ II, ihre FAQ beschreibt den Bericht als in Arbeit. Aktuelles Testat bestätigen; ISO 27001 ist eine gesonderte Angabe.
Modellverfügbarkeit tarifabhängig und „Änderungen vorbehalten“; Modellanbieter „können Prompts, Codeeingaben, Dateien, Kontext und Ausgaben“ begrenzt aufbewahren; Testguthaben nicht übertragbar; ToS: keine Garantie der „Nichtverletzung von Rechten durch Output“
Übertragbarkeit des Testkontingents laut Preis-FAQ; Gewährleistung laut Dienstleistungsvertrag.
