Fleece AI Preise 2026: Was ein Credit wirklich bringt

Warum ich zuerst in die API-Dokumentation geschaut habe

Ich baue beruflich Integrationen, das heißt, ich habe schon viele Preisseiten gelesen, die genau die eine Zahl, auf die es ankommt, stillschweigend weglassen. Als ich also Fleece AI öffnete und drei Tarife in "Credits" sah, ohne dass irgendwo auf der Seite definiert wird, was ein Credit ist, tat ich das, was ich immer tue: Ich las stattdessen die API-Referenz.

Dort stand der Satz. Eine Zeile, beim execute-Endpunkt, und sonst nirgendwo auf der Seite.

Ich baue seit Jahren KI-Agenten für live laufende Support-Queues bei eesel, und das, was am häufigsten schiefgeht, ist nicht das Modell. Es ist der Zähler. Als eesel seine eigene abrechenbare Einheit benannte, habe ich beobachtet, wie drei ausprobiert und wieder verworfen wurden. "Interaction" war mehrdeutig. "Resolution" war unklar. Und "Credit" zwang den Kunden zum Rechnen, genau der Fehlerfall, um den es in diesem Beitrag geht. Das Ticket hat gewonnen, weil ein Ticket etwas ist, das ein Support-Manager bereits zählen kann.

Das hier ist also kein Verriss von Fleece. Es ist die Analyse, die ich mir gewünscht hätte, von jemandem, der denselben Preisfehler gemacht und behoben hat.

Fleece AI Preise auf einen Blick

Fleece rechnet in Euro ab. Die Seite zeigt standardmäßig Dollar an, mit einer Fußnote: "Prices shown in USD are approximate. You will be charged in EUR." Nenne deinem Finanzteam die Euro-Zahl, denn die Dollar-Zahl bewegt sich mit dem Wechselkurs.

Jede Zahl oben stammt von der Fleece AI Subscribe-Seite und der eigenen Limits-Tabelle in den Plattform-Docs.

Zwei strukturelle Hinweise vor den Details. Es gibt unterhalb von Enterprise keine Sitzplatzgebühr, das ist großzügig und in dieser Kategorie ungewöhnlich. Und im eigenen Seiten-Schema von Fleece wird das Produkt weiterhin als "Public beta" beschrieben, das ist gut zu wissen, bevor du einen autonomen Agenten an deine Rechnungsstellung lässt.

Was ein Fleece AI Credit wirklich ist

Die Subscribe-Seite sagt "2,000 credits/month" und das war's. Keine Definition, kein Rechenbeispiel, kein Hinweis pro Modell.

Das Wort "Credit" ist nur, wie das Marketing es nennt. Logge dich ein, und dieselbe Zahl wird anders bezeichnet: Die Oberflächentexte der App selbst nennen den Zähler "Executions", mit Meldungen wie "You've run out of executions" und "Executions remaining". Der Enterprise-Tarif listet seinen Vorteil als "Unlimited executions", und jede Aufbewahrungszeile ist in "execution history" angegeben.

Ein Credit ist also ein Durchlauf eines Agenten oder Flows. Kein Token, keine Nachricht, kein gelöstes Ergebnis. Für das Vokabular der Alternativen deckt das eesel-Glossar ergebnisbasierte Preisgestaltung ab und erklärt, wie sie sich von einem Verbrauchspool unterscheidet.

Der 10-fache Multiplikator, den niemand erwähnt

Hier ist die Zeile, die die Rechnung verändert, vom POST /agents/{agentId}/execute-Endpunkt in der Fleece API-Referenz, Byte für Byte wiederholt in ihrer OpenAPI-Spec:

"Consumes credits based on the model used (1 credit for GPT-5.2, 10 for Claude Opus 4.7)."

Fleece AI API reference

Das ist die gesamte veröffentlichte Preistabelle für den Credit-Verbrauch. Sie erscheint bei einem Endpunkt, in den Entwickler-Docs, und auf keiner einzigen Marketingseite.

Fleece nennt neun Modelle über alle Tarife hinweg. Für zwei davon gibt es einen veröffentlichten Satz. Die anderen sieben, darunter beide Modelle, die ein Starter-Kunde tatsächlich bekommt (Kimi K3 und Mistral Medium 3.5), haben keinen. Ein Starter-Käufer kann also anhand von allem, was Fleece veröffentlicht, nicht einmal im Prinzip berechnen, was 2.000 Credits ihm bringen.

Um fair zu Fleece zu sein, es steckt eine Logik dahinter: Das teure Modell ist dem teuren Tarif vorbehalten. Claude Opus 4.7, das mit den 10 Credits, gibt es nur bei Business. Starter-Nutzer können nicht versehentlich zum Höchstsatz ausgeben, weil sie ihn gar nicht erreichen können. Das ist eine sinnvolle Schutzmaßnahme. Sie hilft nur dem Business-Käufer bei €199 nicht, dessen 20.000 Credits je nachdem, auf welches Modell jeder Agent eingestellt ist, 20.000 Durchläufe oder 2.000 Durchläufe sind, ohne veröffentlichten Weg, das vorher zu erfahren. Mein Erklärstück zum LLM-Token beschreibt, warum die zugrunde liegenden Kosten zwischen Modellen überhaupt so stark schwanken.

Noch eine Lücke, die du kennen solltest, wenn du das genau im Blick behalten willst: Die Fleece API kann nur lesen und ausführen. Es gibt keinen Endpunkt, der deinen Credit-Stand zurückgibt. Du kannst den Zähler, der deine Agenten pausiert, nicht programmatisch überwachen.

Rechne aus, was du wirklich zahlen würdest

Statt dich rechnen zu lassen, hier ist es fertig. Stelle dein monatliches Durchlaufvolumen ein, wähle, welche Art Modell deine Agenten nutzen sollen, und gib an, wie viele Agenten und Flows gleichzeitig laufen sollen. Der Rechner wählt den günstigsten Tarif, der alle drei Obergrenzen einhält, und ergänzt Top-up-Pakete, wenn dein Volumen darüber hinausgeht.

Drei Zähler, und der, den du wirklich triffst

Die meisten lesen die Fleece-Plankarten von oben nach unten und verankern sich an der Credit-Zahl, weil sie die größte ist und mit einem Tausendertrennzeichen geschrieben wird. In der Praxis ist es selten diese Zahl, die deine Rechnung bestimmt.

Jeder Tarif deckelt drei Dinge unabhängig voneinander: Credits, aktive Agenten, aktive Flows. Starter gibt dir 2.000 Credits, aber nur 5 Agenten und 10 Flows. Wenn du das baust, wofür Fleece beworben wird, eine Handvoll kleiner Spezialisten, die jeweils einen Job erledigen, gehen dir die Agenten-Plätze etwa in dem Moment aus, in dem du deinen Posteingang, deine Rechnungen, deine CRM-Pflege, deinen Wochenbericht und noch eine Sache automatisiert hast. Das sind fünf. Von 2.000 Executions bist du dann noch weit entfernt.

Der Sprung von €49 auf €99 ist also meist ein Kauf von Agenten-Plätzen, verkleidet als Credit-Kauf. Das ist in Ordnung, solange du den Tarif nach den Plätzen bemisst und nicht nach der großen Zahl. Dieses Muster ist nicht auf Fleece beschränkt, ich habe dieselbe Form gestapelter Zähler beim Zerlegen von Featurebase Preisen und Relevance AI Preisen gesehen, wo zwei parallele Zähler gleichzeitig laufen.

Es gibt eine vierte Obergrenze, die man leicht übersieht: Nebenläufigkeit. Ein Flow gibt 409 Flow is already running zurück, wenn du ihn auslöst, während der vorherige Durchlauf noch läuft, und API-Aufrufe sind auf 10 Agenten-Executions pro Minute und 5 Flow-Trigger pro Minute begrenzt. Für geplante Backoffice-Arbeit in Ordnung. Unpraktisch, wenn du geplant hattest, damit eine Warteschlange abzuarbeiten.

Die Add-ons, und die merkwürdige Sache mit den Top-up-Paketen

Drei Dinge liegen außerhalb des Abonnements.

Setup Express, einmalig €89. Ein 30-minütiger Videocall, bei dem das Team mit dir zusammen deine ersten Agenten konfiguriert. Bei Business und Enterprise inklusive, bei Starter und Pro kostenpflichtig. Als optional gekennzeichnet, und es liest sich auch als optional statt als getarnte Onboarding-Gebühr.

Top-up-Credit-Pakete. €5 für 1.000, €20 für 5.000, €50 für 15.000, €150 für 50.000.

Der Skills-Marketplace. Kostenpflichtige Skills für einmalig €2, €5 oder €15 mit 14-tägiger Geld-zurück-Garantie, Ersteller behalten 80% jedes Verkaufs. Bemerkenswert: Die eigenen Marketplace-Listings zeigen Skills für €19 und €12, Preise außerhalb der drei Stufen, die die Seite beschreibt, die Stufenliste wirkt also, als hätte sie sich vom tatsächlichen Angebot entfernt.

Jetzt zum merkwürdigen Teil. Teile jeden Tarif durch seine Credits, und du erhältst, was ein enthaltener Credit dich kostet: €0,0245 bei Starter, €0,0124 bei Pro, €0,00995 bei Business. Schau dir dann das Top-up-Regal an, wo das größte Paket auf €0,003 pro Credit kommt.

À la carte gekaufte Credits sind pro Credit günstiger als die Credits in jedem Tarif, am Starter-Ende um etwa das Achtfache. Das ist das Gegenteil davon, wie gebündelte Kontingente normalerweise funktionieren, und der klarste Beleg für den Punkt oben: Das Abo verkauft dir keine Executions. Es verkauft dir Agenten-Plätze, Flow-Plätze, Integrationszugang, Modellzugang und eine SLA, mit einem angehängten Credit-Kontingent, das für den Preis fast nebensächlich ist.

Das verändert die Kaufentscheidung grundlegend. Kaufe den günstigsten Tarif, dessen Plätze und Integrationen du brauchst, und behandle Credits als billiges Verbrauchsmaterial, das du nachkaufst. Fleece unterstützt sogar automatische Top-ups zum gleichen Paketpreis ohne Aufschlag und lässt dich dafür eine monatliche Euro-Obergrenze festlegen, ein gut durchdachtes Detail.

Die Rechnung in diesem Abschnitt stammt von mir, abgeleitet aus Fleeces veröffentlichten Zahlen, nicht von Fleece selbst gedruckt. Sie passt auch zum Partnerprogramm, das Empfehlungsprovisionen in Credits zahlt, mit einem Umrechnungskurs von 100 Credits pro €1, nahe am eigenen Satz des Business-Tarifs.

Was passiert, wenn du an die Obergrenze stößt

Aus den Preis-FAQ:

"When you reach your monthly credit limit, your agents and flows will pause until the next billing cycle. You will not be charged overage fees."

Fleece AI pricing FAQ

Lies das zweimal, denn es hat zwei Seiten. Keine Überraschungsrechnung ist ein echter Vorteil, und viele Käufer haben sich am Gegenteil die Finger verbrannt. Wer schon einmal einen Credit-Zähler schneller leer laufen sah, als er es einkalkuliert hatte, kennt das Gefühl:

"A single complex agent request (stand up a Django project's boilerplate) seemed to consume all 24 credits allotted in the trial."

Duo credits thread, r/gitlab

Der Thread handelt von einem anderen Anbieter, aber es ist genau der Fehlerfall, den ein fester Credit-Pool erzeugt, und deshalb klingt das Versprechen ohne Überziehung so verlockend.

Die Kehrseite ist, dass ein pausierter Agent ein Ausfall ist. Wenn der Agent, der deine Rückerstattungen bearbeitet, am 24. des Monats stoppt, wird nichts berechnet, aber auch nichts erledigt, und du erfährst es von einem Kunden. Tarif-Credits werden nicht übertragen, ein ruhiger Monat verschafft dir also kein Polster für einen anstrengenden. Nur gekaufte Bonus-Credits bleiben erhalten, und die werden bewusst zuletzt verbraucht.

Für interne Arbeit, die fünf Tage warten kann, ist Pausieren die richtige Standardeinstellung. Für alles, was Kundenkontakt hat, ist es die falsche, und die Abhilfe ist, automatische Top-ups einzurichten, bevor du sie brauchst, nicht danach. Wer das größere Argument dazu sucht, was zu tun ist, wenn ein autonomer Durchlauf mitten im Flug stoppt, findet es in meinem Beitrag zur Agent-Übergabe.

Fünf Dinge, die die Preisseite nicht kennzeichnet

1. Jeder Helpdesk-Connector ist ein Pro-Feature. Die Support-Kategorie auf der Integrationsseite enthält genau drei Apps, darunter Zendesk, und alle drei sind Pro vorbehalten. Freshdesk ist die zweite. Starters "20+ essential integrations" enthält keine davon. Wenn ein Helpdesk dein Kaufgrund ist, liegt dein Einstiegspreis bei €99, nicht bei €49. Gleiches gilt für die CRM-Connectoren und für die API, die Starter überhaupt nicht erhält.

2. Die 3.000+ Integrationen gehören Pipedream. Das steht klar auf der Seite, und jedes Logo darauf wird vom Asset-Host von Pipedream mit Pipedreams eigenen Slugs ausgeliefert. Das ist eine sinnvolle technische Entscheidung und kein Kritikpunkt, und es lohnt sich zu wissen, dass neue Connectoren "arrive weekly as the Pipedream catalog expands", die Roadmap gehört also der darunterliegenden Schicht. Das setzt auch die Headline-Zahl in Kontext: Fleeces eigene Vergleichstabelle räumt ein, dass Zapier bei 7.000+ liegt.

3. Es gibt keine Möglichkeit, einen Agenten zu proben. Keine Sandbox, kein Trockenlauf, kein Replay gegen deine eigene vergangene Arbeit. Pros "sandboxed code execution" ist Code-Isolation, keine Probe. Was Fleece stattdessen bietet, ist Kontrolle zur Laufzeit: ein "Always Ask"-Freigabemodus, der vor jeder Ausführung pausiert, plus Rollback per Klick und ein vollständiger Audit-Trail. Das ist eine echte und gut gebaute Sicherheitsgeschichte, und für einen Agenten, der eine Tabelle aufräumt, reicht das. Für einen Agenten, der Kunden E-Mails schreibt, ist jeden Durchlauf einzeln freizugeben keine Automatisierung, sondern ein langsamerer Posteingang. Der Kompromiss beim Human in the Loop ist hier die ganze Designfrage.

4. Compliance ist größtenteils selbst behauptet, und die Daten liegen in den USA. Das Trust Center kennzeichnet DSGVO, CCPA und den EU AI Act als "Compliant", das sind Aussagen, die Fleece über sich selbst trifft, ohne einen Prüfer zu benennen. SOC 2 Type II steht auf "In Progress", ISO 27001:2022 auf "Planned". Es gibt kein HIPAA, keinen veröffentlichten Penetrationstest und keine Uptime-SLA. Trotz Euro-Preisen und EU-AI-Act-Rahmung liegt die primäre Datenbank in AWS us-east-1 unter Standardvertragsklauseln, und die Bedingungen unterliegen dem Recht von Delaware. Der einzige echte EU-Prozessor ist Mistral, gelistet auf der Subprozessoren-Seite neben OpenAI, Anthropic und Modal Labs, wobei Letzterer den selbst betriebenen Kimi-K3-Endpunkt hostet und der einzige Eintrag ist, dessen DPA noch als ausstehend markiert ist.

5. Niemand Unabhängiges hat es bewertet. Fleeces G2-Profil ist live und zeigt "0/5 (0)" mit dem Hinweis, dass es nicht genug Bewertungen für eine Kaufeinschätzung gibt. Capterra zeigt 0,0 bei 0 Bewertungen. Es gibt kein Trustpilot-Listing, keine Product-Hunt-Seite, keinen Hacker-News-Thread und keine Reddit-Diskussion über das Produkt. Die vorhandene LinkedIn-Aktivität stammt von der Unternehmensseite, dem CEO und dem eigenen Affiliate-Netzwerk, ist also auch nicht unabhängig. Das ist keine Kritik am Produkt, es ist einfach, wo ein junges Tool steht, und es bedeutet, dass jede Behauptung in diesem Beitrag auf Fleeces eigene Seiten zurückgeht, weil es nichts anderes gibt, womit man sie abgleichen könnte.

Was drei echte Teams zahlen würden

Grobe Einschätzung anhand der Obergrenzen statt der Credit-Zahl, denn die ist es, was tatsächlich bindet.

Drei Dinge lassen sich aus dieser Tabelle ablesen. Der Solo-Gründer zahlt den höchsten Satz pro Durchlauf von den dreien und bekommt bei €49 trotzdem ein faires Angebot. Das Ops-Team zahlt €99 für einen Connector, nicht für Volumen. Und das 25-Personen-Unternehmen liegt bei €239 für unbegrenzte interne Kopfzahl, was im Vergleich zur sitzplatzbasierten Rechnung der meisten Tools günstig ist, und im Vergleich zu Agent vs. menschliche Kosten nicht einmal annähernd mithält.

Keine dieser Zahlen gilt, wenn diese Agenten auf Claude Opus 4.7 laufen, das jede Credit-Zahl verzehnfacht und unabhängig vom Volumen den Business-Tarif erzwingt.

Wie sich die Fleece AI Preise vergleichen

Die Versuchung bei einer solchen Tabelle ist, Kosten pro gleichwertiger Aktion über Anbieter hinweg zu berechnen. Traue niemandem, der das tut, mich eingeschlossen. Die Einheiten haben nicht dieselbe Form: eine Zapier-Task ist ein Schritt, ein Fleece-Credit ist ein ganzer Durchlauf, eine eesel-Task ist ein komplettes Ticket samt jeder Nachricht darin. Sie pro Einheit zu vergleichen vergleicht gar nichts.

Was vergleichbar ist, ist die Form des Zählers, und genau das zeigt diese Tabelle.

Das Muster über die gesamte Kategorie hinweg ist, dass die Headline-Einheit immer die billige Einheit ist. Zapiers enthaltene Tasks sind so bepreist, als wäre jeder Schritt eine einfache App-Aktion, dann kostet ein Premium-KI-Schritt fünf davon. Makes Credits sind eins pro Operation, solange kein KI-Anbieter beteiligt ist, sobald das der Fall ist, kann eine einzige lange Antwort über hundert kosten. Fleeces Credits sind eins pro Durchlauf, bis du zum guten Modell wechselst, dann zehn. Jedes Kontingent in dieser Tabelle ist in der billigsten Sache angegeben, die die Plattform tut.

Das ist keine Bosheit, es ist einfach, wie sich Verbrauchspreise selbst vermarkten, und genau deshalb hat eesel eine Einheit gewählt, die sich nicht durch die Modellwahl austricksen lässt. Meine Analyse zu Manus AI Preisen geht denselben Boden aus einer anderen Richtung an. Wenn du eigentlich nach der Automatisierungsschicht suchst, starte stattdessen mit Make vs Zapier.

Noch ein Fleece, und eine andere Preisliste

Suchst du nach "Fleece AI pricing", kannst du bei zwei unterschiedlichen Unternehmen landen. Neben dem SaaS gibt es Fleece AI Agency, die fertige Umsetzungen verkauft. Es ist dieselbe Truppe: Die Agency-Seite trägt eine Landingpage für die App, beide teilen sich einen Gründer, Loïc Jané, und dieselben Social-Handles.

Die Agency veröffentlicht keine Preisseite, aber ihr eigener Blog beziffert die Arbeit: €1.500 bis €10.000 für ein Automatisierungsprojekt, und €10.000 bis €30.000 für einen individuellen autonomen Agenten oder ein Agenten-Team, geliefert in zwei bis sechs Wochen. Gut zu wissen, welche der beiden du bepreist, bevor du in einen Call gehst, und bemerkenswert, dass die Landingpage der Agency für die App noch eine ältere Plankarte zeigt als die aktuelle, nimm also die Subscribe-Seite als verlässliche Quelle.

Lohnt sich Fleece AI also?

Kauf es, wenn du ein Einzelunternehmer oder kleines Ops-Team bist, das interne, fehlertolerante Backoffice-Arbeit automatisiert: Posteingang-Triage, Rechnungsbearbeitung, CRM-Pflege, wiederkehrende Berichte. Bei €49 ohne Sitzplatzgebühr und ohne Überziehungsrisiko ist der Nachteil auf den Preis eines Mittagessens im Monat gedeckelt, und das Design, bei dem Agenten andere Agenten verwalten, ist eine echte Idee und kein umgelabeltes Flowchart. Bemiss den Tarif nach Agenten-Plätzen, nicht nach Credits, und schalte automatische Top-ups mit einer Euro-Obergrenze ein.

Lass es, wenn die Arbeit Kunden berührt. Nicht weil Fleece nachlässig wäre, das ist offensichtlich nicht der Fall, sondern weil die Bausteine für diesen Job noch fehlen: keine Möglichkeit, an deiner eigenen Historie zu proben, ein Freigabe-Gate pro Durchlauf, das die Automatisierung aufhebt, sobald du es tatsächlich nutzt, eine prüferfreie Compliance-Seite, US-Datenresidenz trotz Euro-Preisen, und nirgendwo eine unabhängige Bewertung, um irgendetwas davon gegenzuprüfen. Ein "Public beta"-Label im eigenen Schema des Anbieters darf man ruhig für bare Münze nehmen.

Das ehrliche Fazit: Fleece ist bepreist wie ein Tool und beworben wie ein Mitarbeiter. Bei €49 ist die Tool-Einordnung ein Schnäppchen. Es ist die Mitarbeiter-Einordnung, die, bei der es deine Kunden beantwortet, während du schläfst, die sich die Preisseite noch nicht verdient hat. Wenn das der Job ist, für den du einstellst, ist die Shortlist bei beste KI-Agenten der bessere Ausgangspunkt. Mein Beitrag zu KI-Teammitgliedern beschreibt, was sich ändert, wenn ein Agent eine Warteschlange statt einer Aufgabe übernimmt.

Probiere eesel für die Arbeit, die Fleece in Credits bepreist

Wenn du hier gelandet bist, weil du willst, dass KI den Support übernimmt, zählt der Zähler mehr als das Modell. eesel berechnet 0,40 $ pro gelöstem Ticket, wobei ein Ticket die gesamte Konversation ist, egal wie viele Nachrichten dafür nötig sind. Kein Tarif, keine Sitzplätze, kein Modell-Multiplikator, keine Credit-Rechnerei, und die ersten 50 $ sind ohne Kreditkarte kostenlos.

Der Teil, der für das Risiko, das Fleece offenlässt, am wichtigsten ist: Bevor ein eesel-Agent irgendjemandem antwortet, kannst du ihn gegen Tausende deiner eigenen vergangenen Tickets laufen lassen und genau sehen, was er gesagt und was es gekostet hätte. eesel hat das gebaut, weil das Team beobachtet hat, wie ein selbstsicher klingender Bot in einer Live-Warteschlange falsch geantwortet hat, und eine Probe ist das Einzige, das das abfängt, bevor ein Kunde es tut.

Es lässt sich in wenigen Minuten mit Zendesk verbinden, ebenso mit Freshdesk, Gorgias, Slack und dem Rest der Integrationen. Dabei liest es deine Wissensdatenbank und deine vergangenen Tickets.

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