Lindy vs. Tasklet AI: Preise, Seats und der eigentliche Unterschied

Lindy vs. Tasklet im Überblick

Ich baue beruflich KI-Agenten, deshalb sei die Linse hier offen genannt: Mich interessiert weniger, welches Tool mehr Integrations-Logos hat, sondern mehr, was am dreißigsten Tag passiert, wenn die Credits knapp werden und jemand im Team herausfinden will, warum sich die Rechnung bewegt hat. Genau da trennen sich diese beiden Tools tatsächlich.

Hier die grobe Form, bevor ich bei jedem einzelnen tiefer einsteige.

Zwei ehrliche, fähige Produkte. Sie zielen nur auf unterschiedliche Käufer. Lindy neigt zu kleinen Teams, die in Slack leben und einen Assistenten wollen, der in ihren Threads sitzt. Tasklet neigt zu Operatoren, die dauerhaft laufende Cloud-Agenten für Hintergrundarbeit wollen, ganz ohne Seat-Rechnerei. Lass mich zeigen, was jedes der beiden Tools tatsächlich ist, bevor ich zum Geld komme.

Was Lindy tatsächlich ist

Lindy nennt sich selbst „das KI-Teammitglied, das deinen Output verdreifacht". Unter dem Teammitglied-Framing ist es ein trigger-basierter, No-Code-Agenten-Builder: Du wählst einen Trigger, beschreibst den Job in einfachem Englisch, und Lindy setzt die Schritte zusammen. Du kannst es in Slack erwähnen, es per iMessage anschreiben oder eigene Agenten (genannt „Lindies") aus einer großen Vorlagenbibliothek bauen.

Das, was es unverwechselbar macht: Es ist modellagnostisch, du wählst also das Modell pro Task; es bietet über 40 eingebaute Skills plus Computer-Nutzung und MCP-Unterstützung, um so ziemlich alles anzubinden; und es setzt vor jede nach außen gerichtete Aktion ein Freigabe-Gate. E-Mail senden, Ticket aktualisieren, in einen Kanal posten, und Lindy wartet auf die Freigabe eines Menschen. Nur-Lese-Abfragen laufen ohne dieses Gate. Wer sich je Sorgen um einen regelbasierten Chatbot gemacht hat, der durchdreht, für den ist dieser Freigabeschritt eine vernünftige Design-Entscheidung.

Baust du von Grund auf, landest du in einem Flow-Editor: Trigger wählen, dann Aktionen, Wissensdatenbank-Abfragen, Bedingungen oder einen verschachtelten KI-Agenten verketten.

Rezensionen untermauern den Ruf „einfach zu nutzen". Auf G2 hält Lindy 4,9/5 bei 171 Bewertungen, und die häufigsten Pro-Tags sind Benutzerfreundlichkeit, Automatisierung und Zeitersparnis. Es macht wirklich Spaß, einen Agenten einzurichten, was zählt, wenn dein Team nicht-technisch ist und du einen persönlichen KI-Assistenten willst, ohne von Hand einen Workflow-Graphen zu verdrahten. Der einzige Punkt, an dem die eigenen Nutzer zurückstoßen, sind die Kosten, dazu komme ich noch.

Was Tasklet tatsächlich ist

Tasklet geht dasselbe Problem aus einem anderen Winkel an. Seine Slogans lauten „Agenten, die die Arbeit übernehmen" und „IFTTT für das agentische Zeitalter", und der Pitch ist: Tippe eine Aufgabe oder eine dauerhafte Zuständigkeit in einfachem Englisch, und Tasklet baut einen autonomen Agenten, der sie in der Cloud ausführt, selbst wenn dein Laptop zugeklappt ist. Es gibt kein visuelles Ablaufdiagramm zu zeichnen.

Mechanisch ist das der interessante Teil. Jeder Agent bekommt seine eigene isolierte Cloud-Sandbox (2 vCPU, 14,8 GB frei), in der er Code ausführen, Dateien verarbeiten und einen echten Browser steuern kann, um Dinge hinter einem Login zu erledigen, so wie es ein Mensch täte. Er löst bei drei Trigger-Typen aus: Zeitplan, Ereignis (ein neuer HubSpot-Kontakt, eine eingehende E-Mail) oder Webhook. Er routet über Claude, GPT und Gemini und legt „Intelligenzstufen" (Basic, Advanced, Expert, Genius) offen, mit denen du Kosten gegen Denktiefe pro Task abwägst. Es liefert über 15 benannte Integrationen (Gmail, Slack, Salesforce, HubSpot, Asana, QuickBooks) plus automatisch aufgebaute Verbindungen zu jeder HTTP-API oder jedem MCP-Server.

Es lohnt sich zu wissen, wer dahintersteckt, denn das setzt den Maßstab: Tasklet ist ein Y-Combinator-Unternehmen, gegründet von den Machern von Firebase. Das ist eine ernstzunehmende Infrastruktur-Herkunft, und sie zeigt sich im Sandbox-pro-Agent-Design.

Die naheliegende Frage kam auf, sobald es startete. Im Show-HN-Thread stellte jemand genau das, was alle denken:

„How is this different from Zapier?"

mceoin, Hacker News

Tasklets eigener Gründer beantwortete das gut: Tools wie Zapier zwingen dich, ein Ablaufdiagramm in Software zu definieren, was viel Aufwand beim Einrichten bedeutet und an Randfällen brüchig wird, während Tasklet für die Ausführung einen Agenten einsetzt, sodass das Modell bei jedem Schritt aus Textanweisungen entscheidet, ganz ohne Ablaufdiagramm. Das ist ein echter architektonischer Unterschied, und es ist derselbe Wandel, den man bei den meisten modernen KI-Workflow-Automatisierungen sieht. Ob es sich lohnt, eine ausgereifte Engine wie Zapier oder IFTTT hinter sich zu lassen, hängt davon ab, wie sehr du diese Flexibilität gegenüber vorhersagbaren, nachvollziehbaren Schritten schätzt.

Tasklets Startseite stützt sich auf eine Kunden-Story aus erster Hand, einen 51 Jahre alten Hersteller aus Houston, dessen Team nach einem 40-tägigen Onboarding seine eigene Fleißarbeit automatisierte.

Ein fairer Hinweis für Käufer: Unabhängige Bewertungen sind noch dünn gesät. Es gibt noch keinen G2- oder Capterra-Fußabdruck, sodass das meiste, was sich prüfen lässt, von Tasklets eigenen Seiten und einer Handvoll Launch-Tag-Kommentaren stammt. Das ist bei einem neueren Produkt normal, bedeutet aber, dass du eher den Dokumenten vertraust als der Masse.

Der eigentliche Unterschied: wie dich jedes der beiden abrechnet

Hier trennen sich die beiden Tools wirklich. Beide messen „Arbeit" in Credits, die nicht übertragen werden, aber die Struktur um diese Credits herum ist völlig anders, und das verändert, für wen sich jedes Tool leisten lässt.

Lindy stapelt zwei Zähler. Du zahlst pro Seat, und jeder Seat trägt ein monatliches Credit-Kontingent zu einem geteilten Pool bei. Hier die vollständige Tabelle.

Der Haken ist die Seat-Regel. Jeder, der Lindy nutzt, braucht einen bezahlten Seat, auch ein Teammitglied, das es nur in einem Slack-Thread erwähnt (Slack-Beitretende bekommen zuerst eine 7-tägige Testphase, bevor der Seat abgerechnet wird). Credits werden nicht übertragen, und es gibt kein Pay-as-you-go-Überziehen: Ist der Pool leer, pausiert Lindy Credit-verbrauchende Aktionen bis zum nächsten Zyklus oder bis ein Admin upgradet. Dieses „keine Überraschungsrechnung"-Verhalten ist eine nette Geste. Die Kehrseite: Ein Plus-Seat mit 3.000 Credits kann schnell verschwinden, weil ein einziger „Big Build"-Job allein 1.000 bis 2.500 Credits verbrennen kann.

Tasklet lässt den Seat-Zähler ganz weg. Du kaufst Credits für die gesamte Organisation, und beliebig viele Seats schöpfen daraus.

Jeder bezahlte Plan erhält unbegrenzte Automatisierungsläufe, den dedizierten Agenten-Browser und Uploads in voller Größe. Monatliche Credits setzen sich zurück und werden nicht übertragen, und die täglichen 600 Bonus-Credits setzen sich um Mitternacht UTC zurück, ohne sich zu stapeln. Einmalige Top-ups gibt es (320 Credits pro 1 $, 25 $ Minimum, ein Jahr gültig, wird zuletzt genutzt), und Rückerstattungen sind innerhalb von 14 Tagen bis 250 $ möglich.

Aber sieh dir diese Lücke bei den „Kosten pro Task" an, denn das ist hier der tragende Punkt.

Lindy gibt dir immerhin Bänder: Eine „Everyday Ask" kostet 2 bis 250 Credits, „Deep work" 250 bis 1.000, und ein „Big Build" 1.000 bis 2.500. Das ist undurchsichtig, aber immerhin eine Spanne, mit der man planen kann. Tasklet veröffentlicht keinen Dollar-Preis pro Credit und keine typische Credits-pro-Task-Zahl. Kosten werden nur qualitativ beschrieben: Sie variieren mit Task-Komplexität, Kontextgröße, aktiven Tools, Trigger-Häufigkeit und der gewählten Intelligenzstufe, und Browser-Nutzung plus höhere Intelligenz verbrennen am schnellsten. Das ist ehrlich, so weit es geht, bedeutet aber, dass du deine echten monatlichen Kosten erst modellieren kannst, nachdem du das Produkt eine Weile genutzt hast.

Für das, was es wert ist: Genau diese Reibung sehe ich bei Käufern am härtesten einschlagen. Lindys eigene Nutzer sagen es unumwunden:

„For many Lindy AI will give them the ability to automate typical office tasks in a way which is at once not too complicated, but also practical."

My Lindy AI Review, Reddit

Das ist der ehrliche Sweet Spot für beide Tools: praktische, nicht zu komplizierte Büroautomatisierung. Der Ärger beginnt, wenn Leute eines der beiden auf einen Workload mit hohem Volumen und Umsatzrelevanz wie eine Support-Queue richten wollen, wo „Ich kann die Rechnung nicht vorhersagen" aufhört, ein Ärgernis zu sein, und anfängt, ein Blocker zu werden. Auf G2 sind Lindys zwei lautesten Contra-Tags buchstäblich „Teuer" (42 Nennungen) und „Hohe Abo-Kosten" (35). Die Tools sind gut. Die Preismodelle wurden einfach nicht für Volumen entworfen.

Keines von beiden ist für Support im großen Maßstab gebaut

Das ist der Teil, den ich am meisten mitgeben möchte, und er kommt daher, dass ich genau das schon schiefgehen sah. Bei eesel stecke ich seit über drei Jahren KI-Agenten in laufende Support-Queues, und die Narben sind konkret: Ich habe zugesehen, wie ein selbstbewusst klingender Bot einem echten Kunden eine komplett erfundene Antwort gab, weil die Wissensdatenbank nichts Relevantes hatte und das Modell die Lücke füllte. Der Bot eines Teams erfand ein Abo-Feature, das es nicht gab. Ein anderer beantwortete eine Produktfrage mit „Sauerstoff", direkt aus dem Periodensystem. Das waren echte Antworten an echte Kunden.

Deshalb zählt der Mechanismus unter einem Support-Agenten mehr als der Builder drumherum. Ein generalistisches Tool wie Lindy oder Tasklet gibt dir eine Leinwand und vertraut darauf, dass du die Leitplanken richtig setzt. Das ist in Ordnung, um eine Meeting-Zusammenfassung zu entwerfen. Es ist ein anderes Risiko-Level, wenn der Output an einen zahlenden Kunden geht, der ohnehin schon verärgert ist.

Konkret, hier ist, was ein Support-first-Tool tut, was ein horizontaler Builder nicht tut:

• Vor dem Go-Live simulieren. Bevor irgendein Kunde eine Antwort sieht, lässt du den Agenten über tausende deiner echten historischen Tickets laufen und siehst genau, was er gesagt und was er gelöst hätte. Bei einem kürzlichen Rollout, den ich mir angesehen habe, erreichte der Agent bei rund 1.000 echten Tickets pro Monat 93 % Triage-Genauigkeit und fing 100 % des Spams ab, bevor auch nur eine Antwort rausging. Weder Lindy noch Tasklet bietet einen Trockenlauf auf historischen Tickets.
• Nach der Einheit bepreisen, die im Support tatsächlich zählt. Ein Helpdesk-Team misst Arbeit in Tickets, nicht in Credits oder Seats. Ein fester Preis pro Ticket bedeutet, dass die Novemberrechnung wie die im März aussieht, selbst bei einer Spitze.
• Eskalation und Vertrauen nativ handhaben. Support-Käufer, mit denen ich spreche, sind sich darüber einig: Die KI sollte nur beantworten, wessen sie sich sicher ist, und den Rest still einem Menschen überlassen. Das ist Grundvoraussetzung für KI im Kundenservice, und darauf ist ein allgemeiner Workflow-Builder nicht optimiert.

Nichts davon ist ein Seitenhieb gegen Lindy oder Tasklet. Sie geben nicht vor, Helpdesks zu sein. Es ist ein Seitenhieb gegen die falsche Tool-Kategorie für eine Support-Queue, ein leicht zu machender Fehler, wenn beide technisch eine Support-Antwort entwerfen können.

Wer im Terminal lebt: der Blick auf CLI, API und MCP

Ein Bereich, in dem Tasklet wirklich entwicklerfreundlich ist, ist die programmatische Steuerung. Jeder Agent, sogar auf den Plänen aus der Free-Ära, liefert eine sandboxed Kommandozeilenumgebung, und Tasklet verbindet sich mit jeder HTTP-API oder jedem MCP-Server. Wenn du Agenten willst, die du skripten und in interne Systeme verdrahten kannst, statt sie in einer UI zusammenzuklicken, ist das eine echte Stärke, und es kommt näher daran, wie KI-Agenten in engineering-lastigen Teams tatsächlich eingesetzt werden.

Wenn dir genau dieser Zugang wichtig ist, solltest du wissen, dass eesel dieselbe Oberfläche für sein Support-Teammitglied bietet. Es gibt eine öffentliche eesel-CLI (@eesel/cli) neben einem MCP-Server, Webhooks und Netzwerkzugriff. Der Punkt daran ist, dass dasselbe Teammitglied, das du im Dashboard konfigurierst, auch von einem Terminal aus gesteuert werden kann: Eine Person kann es von Hand ausführen, Skripte können es in einer Pipeline automatisieren, und Coding-Agenten wie Claude Code, Codex oder Cursor können es direkt bedienen. Du wählst also nicht zwischen „dem freundlichen Dashboard-Agenten" und „dem programmierbaren". Es ist ein Agent mit einer menschlichen Oberfläche und einer agentenfreundlichen Oberfläche obendrauf, was zählt, wenn du Support-Automatisierung in denselben Workflow-Automatisierung und dieselbe CI einbetten willst, die du bereits fährst.

Der Unterschied zu Tasklet liegt darin, was unter der CLI steckt. Bei Tasklet skriptest du einen generalistischen Agenten, den du noch von Grund auf trainieren musst. Bei eesel skriptest du ein Teammitglied, das dein Help Center, deine vergangenen Tickets und deine Eskalationsregeln bereits kennt, sodass die programmatische Oberfläche etwas bedient, das mit aufgabenspezifischem Kontext angekommen ist, statt mit einer leeren Sandbox.

Für welches solltest du dich entscheiden?

Lass mich konkret werden, denn die ehrliche Antwort hängt vollständig vom Job ab.

Wähle Lindy, wenn du ein kleines Team bist, das in Slack lebt und einen angenehmen, modellagnostischen Assistenten für alltägliche Büroautomatisierung möchtest: Meeting-Notizen, Posteingangs-Triage, Recherche-und-Report, schnelle interne Builds. Die Freigabe-Gates sind beruhigend, die Einrichtung ist von beiden die einfachste, und wenn deine Zahl aktiver Nutzer niedrig ist, passt das Pro-Seat-Modell gut. Sei dir nur bewusst, dass die Kosten mit der Kopfzahl skalieren und ein paar Big Builds die monatlichen Credits eines Plus-Seats aufessen können.

Wähle Tasklet, wenn du dauerhaft laufende Cloud-Agenten für Hintergrundarbeit ohne Seat-Rechnerei willst, dir wohl dabei ist, den Dokumenten mehr zu vertrauen als einer Review-Menge, und du die Sandbox-pro-Agent-Architektur sowie den No-Code-Ansatz ohne Ablaufdiagramm schätzt. Der unveröffentlichte Preis pro Task ist das, was du in einer Testphase hart prüfen solltest: Lass deinen echten Workload laufen und beobachte den Verbrauch, bevor du ein Budget dafür festlegst.

Wähle keines von beiden, und greife stattdessen zu einem zweckgebauten Teammitglied, wenn der eigentliche Job Kundensupport im großen Maßstab ist. Das ist nicht der Kampfplatz dieser Tools. Ein dedizierter KI-Agent für den Kundenservice, der mit deiner Ticket-Historie simuliert und pro Lösung abrechnet, wird sicherer und leichter zu kalkulieren sein als jeder generalistische Builder, den du selbst konfigurierst, egal ob du ein kleines Unternehmen bist oder internen Support skalierst.

Die Kategorie zählt mehr als die Feature-Liste. Sowohl Lindy als auch Tasklet sind gut darin, flexible Toolkits zu sein. Wenn dein kundenseitiges Problem Support ist, fehlt es dir nicht an Flexibilität; was fehlt, ist ein Teammitglied, das den Job schon kennt.

Probiere eesel für Support, der sicher ausgeliefert wird

Wenn du bei einem Lindy-vs-Tasklet-Vergleich gelandet bist, weil du versuchst, eine Support-Queue zu automatisieren, hier die ehrliche Neueinordnung: eesel ist kein generalistischer Agent, den du selbst zusammenbaust. Es ist eine KI-Teammitglied-Plattform, und du stellst einsatzbereite Teammitglieder für definierte Jobs ein. Die aktuelle Besetzung ist ein KI-Helpdesk-Teammitglied und ein KI-Blog-Autor, und jedes kommt mit den Skills, Integrationen und dem Unternehmenskontext für seine Rolle an, statt mit einer leeren Leinwand.

Für Support im Speziellen klinkt sich das Helpdesk-Teammitglied in deinen bestehenden Helpdesk ein, trainiert mit deinen echten vergangenen Tickets und deinem Wissen, und tut dann das eine, was ein generalistischer Builder nicht kann: Es führt eine vollständige Simulation über tausende deiner historischen Tickets aus, bevor es einem einzigen echten Kunden antwortet, sodass du die Lösungsrate und die riskanten Fälle vorab siehst. Die Preise sind flach bei 0,40 $ pro Ticket (Blog-Schreiben kostet 4 $ pro Beitrag), es ist kostenlos, bis du 50 $/Monat überschreitest, und es gibt keine Seats zu zählen und kein Minimum. Die Novemberrechnung sieht aus wie die im März.

Zur Klarheit: eesel ist keine Integration innerhalb von Lindy oder Tasklet, und es wird dir keine beliebige interne CRUD-App bauen. Das ist der Tausch: ein engerer Job, erledigt mit mehr Kontext und weniger Risiko. Wenn dein Job Support ist, ist das der Tausch, den du willst. Du kannst eesel kostenlos ausprobieren und es an deinen eigenen Tickets simulieren, bevor irgendetwas live geht.