Gobii AI Preise: die letzte Preisliste und die Credit-Falle

Gobii-AI-Preise im Überblick

Gobii führte am Ende vier öffentliche Tarife unter der Preisseiten-Überschrift "Choose the plan that fits your team." Hier ist die komplette Preisliste, wie sie in der letzten archivierten Erfassung vom 28. Juli 2026 stand.

Vier Dinge in dieser Tabelle lohnen sich herauszugreifen, denn sie haben entschieden, wie eine Gobii-Rechnung aussah.

Der $0-Tarif war kein kostenloser Test des gehosteten Produkts. Es war das MIT-lizenzierte Repo mit einem "View on GitHub"-Button, und die Aufzählungspunkte sagten es klar: "Run on your own computer or server," "Bring your own AI models." Echte gehostete Testphasen waren eine separate 7-Tage-Sache bei Pro und Scale, und das Kleingedruckte der Seite beschränkte sie auf "first-time customers only."

Team war pro Sitz bepreist, aber wie alles andere gemessen. Jeder $50-Sitz fügte einem gemeinsamen Workspace 1.000 gepoolte Task-Credits hinzu, plus gemeinsame Agenten, gemeinsame Zugangsdaten, Integrationen, API-Keys, Secrets, Rollen und Team-Billing. Was es nie bekam, war eine veröffentlichte Overage-Rate. Die Team-Spalte der Vergleichstabelle sagte nur "Metered overage available," und das war die einzige Formulierung, die Gobii je dafür verwendete.

Das Kontaktlimit war das Nächste an einer Sitzplatzgrenze bei Pro. Zwanzig Kontakte pro Agent bei Pro, fünfzig bei Scale und Team. Das ist die Anzahl verschiedener Menschen, die einen bestimmten Agenten per E-Mail oder Text erreichen durften, was bei einem Produkt, dessen ganzer Pitch "Email them. Text them." war, eine echte Grenze und keine Fußnote war. Vergleichen Sie das mit einem KI-Mitarbeiter-Produkt, das pro Ergebnis bepreist ist, bei dem die Anzahl der Menschen, die mit ihm sprechen, überhaupt keine abrechenbare Dimension ist.

Enterprise war ein Formular, kein Preis. "Let's design your deployment," mit dedizierter Infrastruktur, SLAs und individueller Governance, und einem "Request a call"-Button. Bemerkenswert: Gobiis eigenes Enterprise-Demo-Modal trug weiterhin den Hinweis "This form is currently for demo purposes only." Nur-auf-Anfrage-Enterprise-Tarife sind in dieser Kategorie die Norm, wie jeder weiß, der Sierra, Moveworks oder Aisera schon einmal bepreist hat.

Was Gobii tatsächlich als Task zählte

Das ist der Teil, den ich wissen wollen würde, bevor ich irgendetwas unterschreibe, und es ist der Teil, den die Preisseite auf eine Weise beantwortete, die das Produkt nicht ganz einhielt.

Gobiis eigene Preis-FAQ war eindeutig: "A task is a single automation job submitted to Gobii. Tasks can vary in length and complexity, but each submission counts as one task against your quota." Nimmt man das wörtlich, bedeuten Pros 1.000 Tasks 1.000 Jobs, egal was jeder Job beinhaltet.

Das Produkt rechnete anders ab. Gobiis Brain-Dial-Release-Note beschreibt "a faster task-credit burn rate" bei intelligenteren Stufen und sagt "Standard intelligence uses credits more slowly and is ideal for routine or high-volume tasks." Die Startseite zeigte den Regler mit fünf Stufen, von "Lite 1x" über Standard, Max, Ultra bis Ultra Max, hinter einem Upgrade-Hinweis versteckt. Und zwei Monate zuvor eröffnete ein Newsletter mit dem Titel "we listened" mit "Gobii users have reported that their agents are running out of credits too fast," gewährte danach allen einen zusätzlichen Monat an Credits, sagte "Task usage has been lowered by an additional 50%," und lieferte Credit-Kontrollen pro Agent aus.

Man kann "task usage" nicht halbieren, wenn eine Einreichung ein Task ist. Der einzige Weg, diesen Satz sinnvoll zu lesen, ist, dass ein laufender Job eine variable Anzahl von Credits verbrauchte, was bedeutet, dass die Verbrennungsrate eine Einstellung war, die der Käufer kontrollierte, und eine Zahl, die Gobii nie veröffentlichte. Lite war mit 1x dokumentiert. Standard, Max, Ultra und Ultra Max haben auf keiner archivierten Seite einen Multiplikator.

Ich will hier keinen Punkt sammeln, denn dieses Muster ist in der Agenten-Preisgestaltung überall zu finden, und es ist das eine, was ich bei jedem Angebot zuerst testen würde. Ein Käufer, mit dem wir Anfang dieses Jahres gesprochen haben, ein europäischer E-Mail-Security-Anbieter auf dem Weg zu zwanzigtausend Tickets im Jahr, erreichte an einem einzigen Testtag zweihundert Interaktionen und hielt sofort inne, um zu fragen, was das bei neuntausend Interaktionen im Monat bedeuten würde. Das ist genau die richtige Frage zum genau richtigen Zeitpunkt, und fast niemand stellt sie, bevor die Rechnung kommt. Anbieter, die pro Versuch abrechnen, sind unter anderem Manus und Tasklet, beide credit-gemessen ohne veröffentlichte Pro-Task-Rate. Für die allgemeine Version dieses Problems geht was ein KI-Support-Agent kostet jeden Zähler durch, den ich in dieser Kategorie gesehen habe.

Gobiis Preisgeschichte, und was sie verrät

Neunzehn Preiserfassungen existieren zwischen August 2025 und Juli 2026, und die Preisliste änderte sich in diesem Zeitraum fünfmal. Das ist das klarste Bild, das heute existiert, wie Gobii sich selbst bepreist hat.

Pros Preisschild stieg im Laufe des Jahres um 67%, von $30 auf $50. Wichtiger ist das inkludierte Kontingent darunter, denn für den größten Teil dieses Jahres stieg der Preis, während das Kontingent stillstand. Teilt man Preis durch enthaltene Tasks, lag Pro bei $0,060, dann $0,094, dann $0,100, dann $0,067, dann $0,050 pro Task. Nur die letzte $50-für-1.000-Karte schlug die ursprüngliche $30-für-500-Karte.

Zwei andere Dinge blieben hartnäckig gleich. Die veröffentlichte Overage bewegte sich kein einziges Mal: $0,10 bei Pro und $0,04 bei Scale, identisch über alle sieben archivierten Preislisten. Und Scales enthaltene Rate von $0,025 pro Task war günstiger als seine eigene Overage von $0,04 und fünfmal günstiger als Pros, was ein starker Hinweis darauf ist, wo Gobii sein Volumen haben wollte.

Der kostenlose Tarif ist die andere Geschichte in dieser Tabelle. Er war real: 100 Tasks im Monat, fünf dauerhaft aktive Agenten, eine 30-Tage-Agentenlebensdauer, 60 Anfragen pro Minute. Bis Februar 2026 war das Kontingent still von monatlich auf "100 tasks (one-time, valid for 30 days)" verschärft worden. Bis März war es ganz verschwunden, zusammen mit der alten Seiten-Überschrift "Start free, upgrade for serious work." Die $0-Karte, die im Mai zurückkehrte, war das Self-Hosting-Repo mit demselben Badge. Wer wirklich ein gehostetes kostenloses Kontingent sucht, findet in Open-Source-Chatbot-Plattformen und den besten Open-Source-KI-Agenten die ehrlicheren Anlaufstellen.

Der Crossover: wann Pro keinen Sinn mehr ergab

Das ist die eine Rechnung, die es wert ist, in alles mitzunehmen, was Sie als Nächstes kaufen.

Pro rechnete $50 plus $0,10 für jeden Task über 1.000 hinaus ab. Scale rechnete einen Fixpreis von $250 für 10.000 ab. Fährt man Pro auf 3.000 Tasks hoch, zahlt man $50 plus 2.000 mal $0,10, also $250, exakt Scales Preisschild für mehr als das Dreifache des Kontingents. Oberhalb von etwa 3.000 Tasks im Monat war Pro strikt schlechter als Scale, und das blieb den ganzen Weg nach oben so.

Anhand von drei echten Volumina durchgerechnet, nur mit den veröffentlichten Zahlen:

Die 6.000-Task-Zeile ist die, die schmerzt. Ein Team, das in Gobii hineinwuchs, ohne seine Tarifwahl zu überdenken, zahlte $550 für Arbeit, die eine Stufe höher $250 gekostet hätte, und nichts auf der Preisseite wies darauf hin. Das ist nicht einzigartig für Gobii, und es ist der Grund, warum ich immer wieder dazu dränge, das eigene Volumen zu modellieren, statt die Tarifnamen zu lesen. Speziell bei Supportarbeit würde ich Kosten pro Lösung als Nenner modellieren, nicht Kosten pro Versuch. Dieselbe Falle steckt in Makes Preisgestaltung und in Zapiers Abo-Tarifen.

Wer das Problem Tarifname gegen Volumen nebeneinander sehen will, findet in Make vs n8n das klarste Beispiel, das ich dazu geschrieben habe, und Zapiers eigene Tarife haben dieselbe Form.

Geben Sie Ihre eigene Zahl ein:

Was jetzt mit Ihrem Geld und Ihren Agenten passiert

Die Preisliste oben ist Geschichte. gobii.ai zeigt jetzt nur noch eine einzige Seite unter der Rubrik "Company update," mit der Überschrift Gobii is winding down und dem Satz "Our final day of operations will be September 1, 2026."

Beim Geld ist die genaue Zusage der Seite, dass Gobii für Kunden mit aktiven kostenpflichtigen Abos "working through the appropriate next steps, including any applicable refunds" sei und Kunden direkt per E-Mail mit Details kontaktieren werde. Das ist eine Zusage, Kontakt aufzunehmen, keine veröffentlichte Rückerstattungsformel. Wer also eine jährliche Team-Vereinbarung hat, sollte lieber an contact@gobii.ai schreiben, statt zu warten.

Bei Ihren Agenten gibt es ein Export-Tool, und seine Grenzen sind das, worauf man sich einstellen sollte. Gobiis eigene Doku nennt es "a migration kit, not a perfect clone." Instructions, Memory, Verlauf, Dateien und Skills wandern mit. Zugangsdaten, OAuth-Tokens, Kanäle, Webhooks und automatische Trigger nicht, und Zeitpläne kommen deaktiviert an. Das ZIP ist sieben Tage verfügbar, fordern Sie es also früh an.

Es gibt einen echten Trost, und er ist real: Die Software selbst geht nirgendwohin. gobii-platform bleibt öffentlich und MIT-lizenziert, sodass der $0-Self-Hosting-Tarif der einzige Teil der Preisliste ist, der den 1. September intakt überlebt. Man bringt seine eigenen Modell-Keys und seinen eigenen Server mit. Ob sich dieser Tausch lohnt, hängt vollständig davon ab, ob jemand im Team eine Postgres-Box betreiben möchte, und die ehrliche Antwort für die meisten Support-Teams ist nein. Dieselbe Rechnung taucht immer wieder auf, wenn man KI gegen menschliche Agenten vergleicht: Die Lizenz ist selten der teure Teil. Gobiis Investor Open Core Ventures betrieb es selbst gehostet, genau aus diesem Grund, und ihr eigener Bericht ist lesenswert dazu:

"One hard requirement for anything in our Ops stack is self-hosting capability. We run Gobii on our own infrastructure, which means the data our agents consume and store stays fully within our control."

Will Xu, Open Core Ventures

Derselbe Bericht ist auch die fundiertste Einschätzung, was ein Gobii-Agent in der Praxis wert war. Ihr FinOps-Agent prüfte eine interne Portfolio-Datenbank auf fehlende Felder und schickte einen PDF-Bericht zurück, was das ersetzte, was sie als "a task that would have taken roughly two hours a week to manually review" beschreiben. Ihr eigenes Urteil: "not quite a full operations analyst yet (more like a really good intern)." Das ist die Fähigkeitsmarke, die ein Ersatz erreichen muss, und sie liegt niedriger, als die Preisgestaltung vermuten ließ.

Was dasselbe Budget nach dem 1. September kauft

Gobii selbst nannte seine eigenen empfohlenen Ziele auf der Abwicklungsseite: Manus, Hermes, ChatGPT und Gemini. Bemerkenswert fehlend ist alles Helpdesk-native, was wichtig ist, wenn die Arbeit, die Ihr Agent erledigte, Kunden betraf. Hier ist der Vergleich beim gleichen Budget, mit der jeweils eigenen veröffentlichten Einheit neben dem Preis, denn die Einheit ist der Teil, der über Ihre Rechnung entscheidet.

Lesen Sie diese Tabelle über Spalte zwei und drei zusammen, nicht über Spalte zwei allein. Manus bei $20 wirkt halb so teuer wie Tasklet bei $25, bis man merkt, dass das eine 4.000 Credits kauft und das andere 10.000, wobei keins veröffentlicht, was ein Credit pro Job kostet. Zapiers $33,33 wirken günstig, bis das 40-Activities-pro-Lauf-Limit auf einen Agenten trifft, der 60 Schritte braucht. Das ist genau Gobiis Problem, nur auf fünf Anbieter verteilt, und deshalb geriet ein sehr volumenstarker Betreiber, mit dem ich Anfang dieses Jahres sprach, mitten im Gespräch ins Stocken, als er versuchte, ein Pro-Interaktion-Angebot mit seiner eigenen Pro-Ticket-Realität abzugleichen, und mit einer Projektion von 30.000 $ im Monat herausging, die er nicht überprüfen konnte. Wer eine erste KI-Einführung dimensioniert, findet in KI-Kundenservice-Kosten einen vernünftigeren Ausgangspunkt als ein Anbieter-Tarifraster.

Wenn der Agent, den Sie ersetzen, kundenorientierte Arbeit erledigte, wird die Auswahl deutlich enger. Es lohnt sich, meine Übersicht Gobii-AI-Alternativen zusammen mit den besten KI-Support-Agenten zu lesen, statt von der Liste der Abwicklungsseite auszuwählen.

Für interne Betriebsarbeit decken KI-Agenten für Jira und KI-Teammitglieder die Art von Tool ab, das tatsächlich eine Warteschlange hält. Für ein Team, das einen Agenten für eine ganze Funktion möchte, ist der beste KI-Mitarbeiter die passendere Übersicht.

eesel AI für die Arbeit, die Gobii erledigte

Wenn Ihr Gobii-Agent Menschen geantwortet hat statt Seiten zu scrapen, ist das der Ort, an den ich Sie verweisen würde, und ich werde bei der Preisgestaltung konkret statt vage über das Produkt sein.

eesel rechnet $0,40 pro tatsächlich bearbeitetem Ticket oder Chat ab, ohne Sitzplätze und ohne Plattformgebühr, sodass ein wachsendes Team die Rechnung nicht verändert. Schwerere Aufgaben wie ein generierter Blogpost kosten $4. Dashboard-Abfragen sind kostenlos. Die Testphase sind $50 an Nutzung statt eine Task-Zahl, was bedeutet, dass ein intensiver Testtag genau das kostet, was der Testtag gekostet hat, statt das Kontingent eines Monats aufzuzehren. Jährliche Verpflichtungen über $300 im Monat bringen 25% Rabatt, und Enterprise fügt eine Plattformgebühr von $1.000 im Monat für SSO, HIPAA und einen dedizierten Engineer hinzu. Die komplette Preisliste steht auf der Preisseite, und sie passt absichtlich auf einen Bildschirm.

Der Grund, warum diese Einheit wichtiger ist als die Zahl: Ein Pro-Ticket-Zähler ist vor dem Kauf berechenbar. Sie kennen Ihr monatliches Ticketvolumen bereits, also können Sie die Multiplikation heute schon durchführen. Einen Credit-Zähler mit unveröffentlichter Verbrennungsrate kann man überhaupt nicht modellieren, bis man ihn einen Monat lang laufen hat, was genau der Grund ist, warum Gobiis Nutzer am Ende Beschwerden über verschwindende Credits einreichten. Es ist auch der Grund, warum den ROI von KI-Support zu messen bei einem Pro-Ticket-Zähler machbar und bei einem Credit-Zähler reine Vermutung ist.

Zwei Dinge, die eesel tut und die eine Pro-Task-Agenten-Plattform strukturell nicht kann. Geplante Jobs sind ein eigenständiges Objekt statt eine Eigenschaft pro Agent, was wichtig ist, weil Zeitpläne genau das waren, was Gobiis Export fallen ließ:

Und die Simulation-Skill spielt Ihre eigenen historischen Tickets ab und bewertet die Antworten gegen das, was Ihr Team tatsächlich geschickt hat, bevor ein einziger Kunde eine Antwort sieht. Diese Funktion liegt mir aus Preisgründen genauso am Herzen wie aus Qualitätsgründen: Sie macht aus "was wird das kosten und wie gut wird es funktionieren" ein Nachmittagsprojekt statt ein monatelanges Experiment. Die Antworten kommen aus Ihrer eigenen Wissensdatenbank und vergangenen Tickets, was auch ein KI-Ticketing-System mehr wert macht als einen Chatbot, der an eine Doku-Seite angeflanscht wurde.

Wo eesel nicht die Antwort ist: Wenn die Aufgabe Ihres Gobii-Agenten darin bestand, beliebige Websites zu durchsuchen, sich bei fremden Portalen anzumelden und strukturierte Daten daraus zu scrapen, ist das eine andere Produktkategorie, und Manus oder Tasklet werden Sie besser bedienen. eesel ist für die Warteschlange hinter dem Kunden gebaut, nicht dafür, einen Browser zu steuern. Kleinere Teams, die beide Formen abwägen, sollten bei KI-Agenten für kleine Unternehmen anfangen.

Wer von Gobii mit einer Deadline zum 1. September kommt, für den ist die Reihenfolge, die ich einschlagen würde, kurz. Fordern Sie Ihr Export-ZIP heute an, bevor das Sieben-Tage-Fenster zum Problem wird. Schreiben Sie Ihr echtes monatliches Volumen in der Einheit auf, in der Ihre Arbeit tatsächlich anfällt, Tickets oder Jobs oder Läufe. Bepreisen Sie dann zwei oder drei Alternativen an dieser Zahl, nicht an ihren Tarifnamen. Probieren Sie eesel kostenlos mit dem $50-Test-Guthaben, wenn die Arbeit kundenorientiert war, und wenn nicht, sortiert die Alternativen-Übersicht den Rest danach, was sie tatsächlich wieder aufbauen können.