Ich habe die Top 5 Cohere AI Alternativen getestet, um die beste für Unternehmen im Jahr 2025 zu finden

Sprechen wir über Cohere. Das Unternehmen ist ein großer Name im Bereich der Unternehmens-KI, und das aus gutem Grund. Ihre Sprachmodelle sind wirklich leistungsstark. Aber was ich immer wieder von Teams vor Ort höre, ist: Es ist nicht immer das einfachste Werkzeug, mit dem man arbeiten kann. Viele Unternehmen sind auf der Suche nach Cohere-KI-Alternativen, die einfach… unkomplizierter sind. Unkomplizierter in der Einrichtung, unkomplizierter in der Anbindung an die bereits genutzten Tools und wesentlich unkomplizierter für das Budget.

Also habe ich mir die Mühe gemacht und die Vorarbeit geleistet. Ich habe die letzten Wochen damit verbracht, die wichtigsten Akteure zu testen, um die besten Optionen für Unternehmen zu finden, die ernsthafte KI-Leistung ohne die damit verbundenen technischen Kopfschmerzen benötigen. Dies ist mein praxisnaher Vergleich der 5 besten Alternativen, die ich gefunden habe, um Ihnen zu helfen, eine kluge Entscheidung für Ihr Team zu treffen.

Was ist Cohere?

Zuerst einmal, worüber sprechen wir überhaupt? Cohere ist im Grunde ein Hochleistungsmotor für Entwickler. Es ist eine KI-Plattform, die API-Zugang zu einigen sehr fortschrittlichen großen Sprachmodellen (LLMs) bietet. Ihre Hauptwerkzeuge sind „Command“ zur Texterstellung, „Embed“ zum Aufbau intelligenter Suchen und „Rerank“ zur Feinabstimmung dieser Suchergebnisse, um sie genauer zu machen.

Es ist ein unglaubliches Toolkit, wenn Sie ein großes Unternehmen mit einem Team von Entwicklern sind, die bereit sind, maßgeschneiderte KI-Anwendungen von Grund auf zu entwickeln. Der Haken? Sie müssen sich mit Code auskennen und die Zeit sowie die Ressourcen haben, um diese leistungsstarken Modelle in ein fertiges Produkt zu verwandeln, das Ihr Team tatsächlich nutzen kann.

Warum sollte man sich nach Cohere-KI-Alternativen umsehen?

Okay, wenn Cohere so ein leistungsstarkes Toolkit ist, warum ist „Cohere-KI-Alternativen“ überhaupt ein Suchbegriff? Es läuft auf ein paar häufige Probleme hinaus, auf die Teams meiner Erfahrung nach immer wieder stoßen.

• Der Einstieg ist ein großer Aufwand: Seien wir ehrlich, die meisten KI-Plattformen, die sich an Entwickler richten, sind nicht auf Schnelligkeit ausgelegt. Der Einstieg erfordert in der Regel eine Reihe von Verkaufsgesprächen und obligatorischen Demos, bevor Sie das Produkt überhaupt anfassen können. Dann ist Ihr Ingenieurteam für ein großes API-Integrationsprojekt zuständig. Das ist ein langer Weg von einer schnellen Einrichtung.

• Sie müssen Ihre aktuellen Tools aufgeben: Einige KI-Lösungen wollen, dass Sie Ihre Arbeitsweise komplett ändern. Sie verlangen möglicherweise, dass Sie von dem Helpdesk, den Sie seit Jahren verwenden, wie Zendesk oder Intercom, wegmigrieren. Das bedeutet, dass Sie Arbeitsabläufe über den Haufen werfen müssen, die Ihr Team kennt und schätzt, was eine enorme Störung darstellt.

• Die Kosten sind schwer abzuschätzen: Preismodelle, die „pro Token“ oder „pro Lösung“ abrechnen, können Ihr Finanzteam nervös machen. Ein einziger geschäftiger Monat mit vielen Support-Tickets reicht aus, damit Ihre Rechnung unerwartet in die Höhe schnellt. Das macht es fast unmöglich, Ihr Budget mit echter Sicherheit zu planen.

• Sie haben nicht viel Kontrolle: Viele KI-Tools können sich wie eine Blackbox anfühlen. Sie geben ihnen Ihr Wissen, sie geben Ihnen Antworten, und das war’s auch schon. Sie können der KI nicht einfach sagen, welche Persönlichkeit sie haben soll, welche spezifischen Fragen sie behandeln soll oder was sie tun soll, außer nur eine Frage zu beantworten.

Unsere Kriterien für die besten Cohere-KI-Alternativen

Um diesen Vergleich praxisnah zu gestalten, habe ich jede Plattform nach Kriterien bewertet, die für ein geschäftiges Support- oder IT-Team wirklich von Bedeutung sind. Ich habe nicht nur nach reiner Leistung gesucht, sondern nach Werkzeugen, die im Alltag wirklich nützlich sind.

Hier sind die Kriterien, auf die ich geachtet habe:

• Einfache Einrichtung: Wie schnell können Sie es zum Laufen bringen? Ich habe Plattformen bevorzugt, die wirklich Self-Service sind und es Ihnen ermöglichen, in wenigen Minuten loszulegen, ohne mit dem Vertrieb sprechen zu müssen.

• Nahtlose Integration: Funktioniert es mit Ihrer aktuellen Einrichtung? Die besten Tools sollten sich direkt in das einfügen, was Sie bereits verwenden (Zendesk, Slack, Confluence), anstatt Sie bei Null anfangen zu lassen.

• Anpassung und Kontrolle: Können Sie die KI tatsächlich anpassen? Ich habe nach Tools gesucht, mit denen Sie den Tonfall der KI definieren, ihr genau sagen können, welches Wissen sie verwenden soll, und benutzerdefinierte Workflows erstellen können, ohne einen Abschluss in Informatik zu benötigen.

• Risikofreies Testen: Kann man es vor dem Kauf ausprobieren? Eine solide Plattform sollte es Ihnen ermöglichen, zu sehen, wie die KI mit Ihren eigenen historischen Daten abschneiden würde, damit Sie Vertrauen aufbauen können, bevor sie jemals mit einem echten Kunden interagiert.

• Transparente Preisgestaltung: Sind die Kosten klar und vorhersehbar? Ich habe Plattformen mit Pauschalpreisen bevorzugt, die Sie nicht mit überraschenden Gebühren für Ihren Erfolg bestrafen.

Schneller Vergleich der Top-Alternativen zu Cohere AI im Jahr 2025

Bevor wir ins Detail gehen, hier eine kurze Übersicht, wie die Top-5-Plattformen im Vergleich abschneiden.

Tool	Am besten für	Hauptmerkmal	Integration mit bestehendem Helpdesk?	Preismodell
eesel AI	Kundensupport- & IT-Teams	Wirklich einfache Self-Service-Einrichtung und Simulation	Ja (Ein-Klick)	Vorhersehbar, basierend auf Interaktionen
Google Gemini	Teams, die tief im Google-Ökosystem verankert sind	Multimodale Fähigkeiten und riesiges Kontextfenster	Nein (erfordert kundenspezifische Entwicklung)	Pro Token/Zeichen
Anthropic (Claude)	Analyse langer Dokumente und komplexer Gespräche	Branchenführendes Kontextfenster und Sicherheitsfunktionen	Nein (erfordert kundenspezifische Entwicklung)	Pro Token
OpenAI	Allzweck-KI & Spitzenleistung	Modernste Logik und ein riesiges Ökosystem	Nein (erfordert kundenspezifische Entwicklung)	Pro Token / Pro Benutzer
Amazon Bedrock	Unternehmen, die stark in AWS investiert sind	Zugang zu mehreren Modellen innerhalb des AWS-Ökosystems	Nein (erfordert kundenspezifische Entwicklung)	Pro Token / Bereitgestellter Durchsatz

Die 5 besten Cohere-KI-Alternativen für Unternehmen im Jahr 2025

1. eesel AI

• Beschreibung: eesel AI ist eine KI-Plattform, die speziell für Kundenservice- und interne Support-Teams entwickelt wurde. Anstelle einer reinen API handelt es sich um eine Komplettlösung, die sich direkt mit Ihrem Helpdesk, Ihren Chat-Tools und Wissensdatenbanken verbindet, um den Support zu automatisieren, Agenten beim Verfassen von Antworten zu helfen und interne Fragen zu beantworten.

• Warum es auf der Liste steht: Ehrlich gesagt fühlt sich eesel AI wie die Antwort auf all die Frustrationen an, die ich zuvor aufgelistet habe. Ich habe mich angemeldet und innerhalb von etwa fünf Minuten einen funktionierenden KI-Agenten auf meinem Test-Helpdesk zum Laufen gebracht, ganz allein und ohne Demo-Anruf. Es verband sich mit einem Klick mit meinem Zendesk-Konto und begann sofort, aus alten Tickets, einigen Google Docs und unserem öffentlichen Hilfe-Center zu lernen. Es ist für die Menschen gemacht, die tatsächlich im Support und in der IT arbeiten.

Ein Blick darauf, wie eesel AI, eine der Top-Alternativen zu Cohere AI, sich mit verschiedenen Geschäftsanwendungen verbindet, um seinen KI-Agenten zu trainieren.::Ein Blick darauf, wie eesel AI, eine der Top-Alternativen zu Cohere AI, sich mit verschiedenen Geschäftsanwendungen verbindet, um seinen KI-Agenten zu trainieren.

• Vorteile:

  • Es ist wirklich einfach einzurichten: Sie können in wenigen Minuten loslegen und sehen, wie es funktioniert. Es ist echtes Self-Service.

  • Sie haben die volle Kontrolle: Der Prompt-Editor ist unkompliziert. Sie können die Persönlichkeit der KI leicht definieren, ihr sagen, was sie tun soll (z. B. ein Ticket markieren oder eine Bestellung in Shopify nachschlagen) und genau auswählen, welche Arten von Tickets sie bearbeiten soll.

Dieser Screenshot zeigt die Anpassungs- und Kontrollfunktionen, die in Cohere-KI-Alternativen wie eesel AI verfügbar sind.::Dieser Screenshot zeigt die Anpassungs- und Kontrollfunktionen, die in Cohere-KI-Alternativen wie eesel AI verfügbar sind.

*   **Risikofreie Simulation:** Das war mein Lieblingsteil. Ich konnte die KI über Tausende meiner vergangenen Support-Tickets laufen lassen, um genau zu sehen, wie sie geantwortet hätte. Das gab mir eine echte Lösungsrate und eine klare Vorstellung vom ROI, bevor ich überhaupt daran dachte, sie für echte Kunden zu aktivieren.  

Dieses Bild zeigt die Simulationsfunktion in eesel AI, ein entscheidender Vorteil für Unternehmen, die nach Cohere-KI-Alternativen suchen.::Dieses Bild zeigt die Simulationsfunktion in eesel AI, ein entscheidender Vorteil für Unternehmen, die nach Cohere-KI-Alternativen suchen.

*   **[Vereinheitlichtes Wissen](https://www.eesel.ai/de/blog/how-to-build-an-ai-knowledge-base-in-2025):** Es lernt von überall dort, wo Ihre Informationen gespeichert sind, nicht nur von einem Ort. Das bedeutet, es versteht den wahren Kontext Ihres Unternehmens ohne viel manuelle Arbeit.  

Eine Infografik, die die vereinheitlichten Wissensfähigkeiten von Cohere-KI-Alternativen veranschaulicht.::Eine Infografik, die die vereinheitlichten Wissensfähigkeiten von Cohere-KI-Alternativen veranschaulicht.

*   **Vorhersehbare Preisgestaltung:** Die Preisgestaltung ist eine einfache, monatliche Pauschale, die auf Interaktionen basiert. Sie erhalten am Ende eines geschäftigen Monats keine Überraschungsrechnung.  

• Nachteile:

  • Es hat nicht die massive Markenbekanntheit von Google oder OpenAI, daher ist es vielleicht nicht der erste Name, der manchen Unternehmen in den Sinn kommt.

  • Die No-Code-Einrichtung ist für die meisten Dinge leistungsstark, aber wenn Sie superkomplexe, systemübergreifende Automatisierungen erstellen möchten, sollten Sie vielleicht ein kurzes Gespräch mit dem Team führen, um das Beste daraus zu machen.

• Preisgestaltung: Die Preisgestaltung von eesel AI ist erfrischend einfach.

  • Team: 299 $/Monat (239 $/Monat bei jährlicher Abrechnung) für bis zu 1.000 KI-Interaktionen.

  • Business: 799 $/Monat (639 $/Monat bei jährlicher Abrechnung) für bis zu 3.000 Interaktionen, und es schaltet Funktionen wie das Training mit vergangenen Tickets und AI Actions frei.

  • Custom: Für unbegrenzte Interaktionen und fortgeschrittenere Anforderungen.

2. Google Gemini

• Beschreibung: Gemini ist Googles große Familie von KI-Modellen. Es ist das Gehirn hinter vielen KI-Funktionen von Google und kann Text, Bilder, Audio und Video verstehen. Entwickler können über die Google AI-Plattform darauf zugreifen.

• Warum es auf der Liste steht: Wenn es um rohe Leistung und die Verarbeitung verschiedener Medientypen geht, ist Gemini erstklassig. Seine Fähigkeit, verschiedene Arten von Informationen zu verarbeiten, und sein riesiges Kontextfenster machen es zu einem Kraftpaket für tiefgehende Analysen.

• Vorteile:

  • Hervorragend bei der Verarbeitung und Verknüpfung von Informationen aus Text, Bildern und anderen Formaten.

  • Passt perfekt, wenn Ihr Unternehmen bereits in Google Workspace und Google Cloud lebt und atmet.

• Nachteile:

  • Hier kommt das große „Aber“: Es ist ein grundlegendes Modell, keine Support-Lösung. Sie können nicht einfach einen Schalter umlegen und Gemini in Ihrem Helpdesk laufen lassen. Sie benötigen ein Ingenieurteam, um eine ganze Anwendung um seine API herum zu erstellen, was ein riesiges Projekt ist.

  • Die Preisgestaltung für Vertex AI, über das Sie auf Gemini zugreifen, ist bekanntermaßen komplex. Sie basiert auf Zeichen oder Token, was es sehr schwierig macht, vorherzusagen, was Sie für etwas wie die Support-Automatisierung ausgeben werden.

• Preisgestaltung: Pay-as-you-go basierend auf der Anzahl der von Ihnen verwendeten Zeichen oder Token. Ein Gemini-Modell könnte etwa 0,000125 $ pro 1.000 Zeichen für die Eingabe und 0,000375 $ pro 1.000 für die Ausgabe kosten, aber das kann je nach genauem Modell stark variieren.

3. Anthropic (Claude)

• Beschreibung: Die von Anthropic entwickelte Claude-Modellfamilie ist bekannt für ihren Fokus auf KI-Sicherheit und ihre beeindruckende Fähigkeit, riesige Textmengen zu verarbeiten.

• Warum es auf der Liste steht: Claudes Hauptanspruch auf Ruhm ist sein riesiges Kontextfenster. Es kann unglaublich lange Dokumente, wie Rechtsverträge oder ganze Forschungsarbeiten, mit großer Genauigkeit lesen und zusammenfassen. Das macht es perfekt für tiefgehende Rechercheaufgaben.

• Vorteile:

  • Klassenbester für alles, was sehr lange Dokumente oder die Aufrechterhaltung des Kontexts über ein langes, verschlungenes Gespräch hinweg betrifft.

  • Es hat einen starken Ruf, „sicherere“ und zuverlässigere Ergebnisse zu produzieren, was für viele Unternehmen von großer Bedeutung ist.

• Nachteile:

  • Genau wie Gemini ist Claude in erster Linie ein API-Produkt. Es ist der Motor, aber Sie müssen das Auto bauen. Das bedeutet eine große technische Investition, um es zu einem nützlichen Werkzeug für Ihr Support-Team zu machen.

  • Es ist nicht wirklich für spezifische Workflow-Automatisierungen konzipiert, wie das Markieren von Tickets oder das Ausführen von Aktionen in anderen Anwendungen.

• Preisgestaltung: Claudes Preisgestaltung ist in einige Optionen unterteilt.

  • Web App: Es gibt eine kostenlose Version, einen Pro-Plan für 20 $/Monat und einen Team-Plan ab 30 $/Benutzer/Monat (mindestens 5 Benutzer).

  • API: Es ist Pay-as-you-go basierend auf Token. Ihr Sonnet 4.5 Modell kostet etwa 3 $ pro Million Eingabe-Token und 15 $ pro Million Ausgabe-Token. Dies kann in einer geschäftigen Support-Umgebung schnell teuer werden.

4. OpenAI (ChatGPT für Unternehmen)

• Beschreibung: Dies ist das Unternehmen, das alle über generative KI ins Gespräch gebracht hat. OpenAI bietet über Produkte wie ChatGPT und eine Entwickler-API Zugang zu seinen Spitzenmodellen wie der GPT-Serie.

• Warum es auf der Liste steht: Die Modelle von OpenAI werden oft als Maßstab für rohe Intelligenz, kreative Texterstellung und allgemeine Problemlösung angesehen.

• Vorteile:

  • Spitzenleistung für eine riesige Bandbreite an logischen und kreativen Aufgaben.

  • Eine riesige Entwicklergemeinschaft und tonnenweise Dokumentation erleichtern Ingenieuren den Einstieg.

• Nachteile:

  • Der Aufbau eines zuverlässigen Support-Automatisierungssystems auf Basis der OpenAI-API ist ein komplexes, teures und langfristiges Ingenieurprojekt. Es ist bei weitem keine Plug-and-Play-Lösung.

  • Selbst mit Datenschutzfunktionen für Unternehmen sind einige Firmen immer noch vorsichtig, sensible Kundendaten an ein Drittanbieter-Modell zu senden.

• Preisgestaltung: Die Preisgestaltung von OpenAI variiert je nach Produkt.

  • ChatGPT Plus/Pro: 20 $/Monat oder 200 $/Monat für einzelne Power-User.

  • ChatGPT Business: Beginnt bei 25 $/Benutzer/Monat (jährlich abgerechnet) für einen sicheren Arbeitsbereich für Ihr Team.

  • API: Bezahlung pro Token, wobei die Kosten davon abhängen, welches Modell Sie verwenden. Für ein Unternehmen muss dies sorgfältig überwacht werden, um ein Budget-Debakel zu vermeiden.

5. Amazon Bedrock

• Beschreibung: Amazon Bedrock ist AWS’ Einstieg in den Bereich der generativen KI. Es fungiert als zentraler Zugangspunkt zu einer Reihe verschiedener grundlegender Modelle von Unternehmen wie Anthropic, Cohere, Meta und Amazons eigenen Titan-Modellen.

• Warum es auf der Liste steht: Für jedes Unternehmen, das bereits stark in das AWS-Ökosystem investiert ist, ist Bedrock eine natürliche Wahl. Es bietet Ihnen einen einzigen, sicheren Ort, um mit verschiedenen KI-Modellen zu experimentieren und diese bereitzustellen.

• Vorteile:

  • Sie erhalten die Flexibilität, verschiedene führende KI-Modelle auszuprobieren und zwischen ihnen zu wechseln, ohne mit einer Reihe verschiedener APIs jonglieren zu müssen.

  • Es basiert auf der sicheren und skalierbaren AWS-Cloud, was für viele große Unternehmen ein großer Vorteil ist.

• Nachteile:

  • Im Kern ist es eine Infrastrukturplattform für Entwickler, die sich mit AWS auskennen. Es ist keine fertige Anwendung, die Sie einfach Ihrem Support-Team geben können.

  • Die Preisgestaltung ist unglaublich komplex. Sie zahlen pro Token, und der Tarif hängt vom Modellanbieter, dem spezifischen Modell und davon ab, ob Sie bei Bedarf zahlen oder sich zu einer bestimmten Kapazität verpflichten. Es ist leistungsstark, aber es kann viel sein, das zu verstehen.

• Preisgestaltung: Variiert stark. Als Beispiel kostet die On-Demand-Nutzung von Anthropics Claude 3.5 Sonnet 0,003 $ pro 1.000 Eingabe-Token und 0,015 $ pro 1.000 Ausgabe-Token. Und das zahlen Sie zusätzlich zu Ihren normalen AWS-Kosten.

Dieses Video bietet einen Überblick über mehrere KI-Dienste, die als hervorragende Cohere-KI-Alternativen für verschiedene Geschäftsanforderungen dienen.

So wählen Sie die richtige Cohere-KI-Alternative für Ihr Team

Fühlen Sie sich überfordert? Ich verstehe das. Hier sind ein paar praktische Möglichkeiten, um den Lärm zu durchdringen.

Denken Sie an Ihre aktuellen Tools

Benötigen Sie eine KI, die mit Ihrem bestehenden Helpdesk funktioniert, oder sind Sie wirklich bereit, ein komplett neues System von Grund auf zu bauen und zu warten? Eine Lösung, die sich einfach anschließen lässt, spart Ihnen eine Menge Zeit, Geld und Nerven.

Fokus auf die Benutzererfahrung (für Ihr Team)

Wenn Ihr Support-Leiter oder IT-Manager für die KI verantwortlich sein wird, wählen Sie eine Plattform, die sie tatsächlich nutzen können, ohne für jede kleine Änderung ein Ticket bei der Technik einreichen zu müssen. Eine benutzerfreundliche No-Code-Oberfläche ist der Schlüssel.

Bestehen Sie auf einer Probefahrt

Nehmen Sie eine Verkaufsdemo nicht einfach für bare Münze. Suchen Sie nach einer Plattform, die eine kostenlose Testversion oder, noch besser, einen Simulationsmodus anbietet. Etwas, das Ihnen genau zeigt, wie es mit Ihren echten Daten funktionieren wird, ist von unschätzbarem Wert.

Ermitteln Sie die wahren Kosten

Schauen Sie über den Preis pro Token hinaus. Denken Sie daran, die Kosten für Entwicklerstunden, Projektverzögerungen und das Risiko unvorhersehbarer Rechnungen zu berücksichtigen. Ein vorhersehbarer Pauschalplan ist für Support-Teams auf lange Sicht fast immer das bessere Angebot.

Cohere-KI-Alternativen: Holen Sie sich Leistung und Einfachheit mit eesel AI

Was ist also die Quintessenz aus all dem? Die großen Plattformen von Google, OpenAI, Anthropic und AWS bieten eine unglaubliche Rohleistung. Keine Frage. Aber sie sind nur der Motor. Für die meisten Teams müssen Sie immer noch das ganze Auto um sie herum bauen, was ein langsamer und teurer Prozess ist, der für die meisten Support- und IT-Abteilungen unerreichbar ist.

eesel AI ist die Lösung, die diese Lücke schließt. Es nimmt die ganze Kraft der unternehmenstauglichen KI und packt sie in eine Plattform, die Ihr Geschäftsteam tatsächlich selbst einrichten, verwalten und kontrollieren kann. Sie bekommen all die guten Dinge – die Automatisierung von Tickets, das Verfassen von Antworten und die Vereinheitlichung von Wissen – ohne das sechsmonatige Implementierungsprojekt und die Achterbahnkosten.

Sie können in wenigen Minuten live gehen, es mit den Tools verbinden, auf die Sie sich bereits verlassen, seine Leistung ohne Risiko testen und eine einfache, vorhersehbare Preisgestaltung erhalten.

Bereit zu sehen, wie einfach KI für den Kundensupport sein kann? Testen Sie eesel AI kostenlos und Sie können seine Auswirkungen auf Ihre vergangenen Tickets in nur wenigen Minuten simulieren.