Also, Sie haben wahrscheinlich schon von AI-Arbeitsplattformen wie Relevance AI gehört. Es ist schwer, dem zu entkommen. Die Idee, eine kleine Armee von KI-Agenten aufzubauen, um all die langweiligen, sich wiederholenden Aufgaben zu erledigen, ist definitiv verlockend. Aber dann klicken Sie auf deren Preisseite und stoßen auf eine Mauer. Wenn Sie sich den Kopf zerbrechen, um ihr komplexes, kreditbasiertes Modell zu verstehen, sind Sie nicht allein.
Dieser Leitfaden soll Ihnen eine klare Antwort auf die Preisgestaltung von Relevance AI geben. Wir werden die Kosten, die Funktionen und die versteckten Haken aufschlüsseln. Wir zeigen Ihnen auch eine viel einfachere Alternative, die speziell für Support-Teams entwickelt wurde.
Was ist Relevance AI?
Im Kern ist Relevance AI eine Low-Code-Plattform, auf der Sie Ihre eigenen KI-Agenten erstellen und bereitstellen können, um verschiedene Geschäftsabläufe zu automatisieren. Stellen Sie es sich wie ein Set digitaler Bausteine vor, um eine "KI-Arbeitskraft" zu schaffen. Sie können Agenten erstellen, die bestimmte Aufgaben übernehmen, wie ein Business Development Representative (BDR)-Agent, der neue Leads recherchiert, oder ein Support-Agent, der häufige Kundenfragen bearbeitet.
Alt-Titel: Ein Blick auf die Agenten-Builder-Oberfläche, um die Preisgestaltung von Relevance AI zu verstehen.
Alt-Text: Screenshot des Relevance AI Agenten-Builders, der die von den Relevance AI Preisplänen abgedeckten Funktionen veranschaulicht.
Es ist hauptsächlich für Menschen gebaut, die mit einigen technischen Konzepten vertraut sind, aber nicht unbedingt professionelle Programmierer sind. Das große Versprechen ist, dass Sie KI-gestützte Workflows zusammenstellen können, ohne eine Menge Code schreiben zu müssen. Aber ob die Plattform tatsächlich wertvoll ist, hängt davon ab, ob Sie ihre Kosten zuerst verstehen können. Also, lassen Sie uns in das eintauchen, wofür Sie tatsächlich bezahlen.
Ein Blick auf die Kernfunktionen von Relevance AI
Bevor wir in die Zahlen eintauchen, hilft es zu wissen, was die Plattform tatsächlich kann. Die Funktionen sind schließlich das, wofür Sie bezahlen, und sie zu verstehen, gibt der Preisgestaltung den dringend benötigten Kontext.
Das Hauptereignis bei Relevance AI ist der Low-Code-Agenten-Builder. Hier erstellen Sie "Ketten" von Aktionen, denen Ihre KI-Agenten folgen sollen. Sie können verschiedene Schritte miteinander verknüpfen, um einen vollständigen Workflow zu erstellen, wie z. B. einen Agenten, der eine Website durchsucht, den Text zusammenfasst und Ihnen dann eine Benachrichtigung in Slack sendet.
Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern, bietet die Plattform einige vorgefertigte Agenten-Vorlagen für gängige Rollen:
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Business Development Representative (BDR) Agent: Dieser Agent kann bei der Automatisierung von Outreach, Qualifizierung von Leads und sogar bei der Terminplanung helfen.
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Account Research Agent: Dieser sammelt und organisiert Unternehmensinformationen, um Verkaufsteams bei der Personalisierung ihrer Angebote zu unterstützen.
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SEO Agent: Kann bei der Keyword-Recherche, der Optimierung von Inhalten und der Überwachung der SEO-Leistung helfen.
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Kundensupport-Agent: Entwickelt, um häufig gestellte Fragen zu beantworten und Support-Tickets zu leiten.
Alt-Titel: Vorgefertigte Agenten-Vorlagen und ihre Verbindung zur Preisgestaltung von Relevance AI.
Alt-Text: Ein Blick auf die Agenten-Vorlagenbibliothek in Relevance AI, der zeigt, wie Funktionen die gesamte Preisstruktur von Relevance AI beeinflussen.
Sie können Ihren Agenten auch Informationen zuführen, indem Sie Dokumente in seinen Wissensspeicher hochladen, aber jeder Plan hat ein ziemlich enges Limit. Relevance AI verbindet sich mit einigen wichtigen Geschäftstools wie HubSpot, Salesforce und Zapier. Während diese praktisch sind, bedeutet das Verbinden einer App, die nicht auf ihrer kurzen Liste steht, normalerweise, dass Sie sich mit APIs und Webhooks herumschlagen müssen. Für Teams ohne Entwickler in Bereitschaft kann dies schnell zu einem aufwändigen Codierungsprojekt werden, anstatt zu einem "Low-Code"-Versprechen.
Der vollständige Leitfaden zur Preisgestaltung von Relevance AI
Gut, reden wir über Geld. Hier wird es chaotisch. Das Preismodell von Relevance AI ist kein einfaches Abonnement. Es ist ein gestuftes Planmodell, gemischt mit einem Pay-as-you-go-Kreditsystem, das unglaublich schwer vorherzusagen ist.
Aufschlüsselung der Abonnementpläne von Relevance AI
Zuerst kommen die Abonnementstufen. Jeder Plan gibt Ihnen eine bestimmte Anzahl von Credits pro Monat, ein paar Benutzerplätze und ein Limit, wie viel Wissen Sie speichern können.
Pro Tipp: Relevance AI gibt Ihnen einen 10% Rabatt, wenn Sie ein Jahr im Voraus bezahlen, aber das bindet Sie. Sie erhalten auch alle 12 Monate Credits auf einmal, was nett klingt, aber es bedeutet, dass Sie Ihre Nutzung sorgfältig budgetieren müssen, damit Sie nicht im sechsten Monat ohne Credits dastehen.
| Plan | Monatliche Kosten | Hauptmerkmale | Idealer Benutzer |
|---|---|---|---|
| Kostenlos | $0 | 100 Credits/Tag, 1 Benutzer, 10MB Wissen | Einzelpersonen, die nur testen. |
| Pro | $19 | 10.000 Credits/Monat, 1 Benutzer, 100MB Wissen, Massenläufe | Freiberufler oder Ein-Personen-Unternehmen. |
| Team | $199 | 100.000 Credits/Monat, 10 Benutzer, 1GB Wissen, Premium-Integrationen | Kleine Teams, die zusammenarbeiten müssen. |
| Business | $599 | 300.000 Credits/Monat, unbegrenzte Benutzer, 5GB Wissen, Multi-Agenten-Systeme | Mittel- bis große Unternehmen mit größeren Bedürfnissen. |
| Enterprise | Benutzerdefiniert | Benutzerdefinierte Credits, Speicher und Support | Große Organisationen, die spezifische Sicherheits- oder Skalierungsanforderungen haben. |
Das verwirrende Kreditsystem von Relevance AI erklärt
Diese monatliche Abonnementgebühr ist nur der Eintrittspreis. Ihre tatsächliche Rechnung hängt davon ab, wie viele Credits Ihre Agenten verwenden, was in zwei Teile aufgeteilt ist:
- Feste Kosten: Jedes Mal, wenn ein Agent etwas tut (ein "Lauf"), kostet es eine Basisanzahl von Credits. Diese Kosten werden bei den teureren Plänen etwas günstiger.
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Kostenlose & Pro-Pläne: 4 Credits pro Lauf.
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Team-Plan: 3 Credits pro Lauf.
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Business & Enterprise-Pläne: 2 Credits pro Lauf.
- Variable Kosten: Hier wird es wirklich unklar. Zusätzlich zu den festen Kosten werden Ihnen für bestimmte Aktionen zusätzliche Credits berechnet.
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Verwendung von Drittanbieter-LLMs: Wenn Sie ein großes Sprachmodell (wie GPT-4) über ihre Plattform verwenden, ohne Ihren eigenen API-Schlüssel einzustecken, berechnen sie Ihnen den Standardtarif des Modells plus einen 20% Aufschlag.
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Rechenzeit: Jede Aufgabe, die viel Rechenleistung benötigt, verbraucht auch eine zusätzliche, nicht spezifizierte Menge an Credits.
Alt-Titel: Eine visuelle Aufschlüsselung des verwirrenden Kreditsystems von Relevance AI.
Alt-Text: Ein Workflow-Diagramm, das erklärt, wie feste und variable Kosten im Relevance AI-Preismodell kombiniert werden, um die endgültige Kreditnutzung pro Aufgabe zu bestimmen.
Lassen Sie uns ein Beispiel durchgehen. Stellen Sie sich vor, Sie sind im Business-Plan (2 Credits/Lauf). Sie lassen einen Agenten eine einfache Kundenfrage mit einem LLM beantworten, aber Sie geben keinen eigenen API-Schlüssel an. Diese einzelne Aufgabe könnte Sie die 2 Basis-Credits plus die variablen LLM-Kosten (mit diesem 20% Aufschlag) kosten. Wenn die Aufgabe ein wenig zusätzliche Berechnung erfordert, steigen die Kosten noch weiter. Plötzlich haben Sie keine wirkliche Möglichkeit, Ihre monatlichen Ausgaben vorherzusagen, was es unmöglich macht, mit Genauigkeit zu budgetieren.
Versteckte Kosten und Add-ons in der Preisgestaltung von Relevance AI, auf die Sie achten sollten
Wenn das Kreditsystem nicht schon verwirrend genug wäre, können ein paar Zusatzkosten Sie überraschen.
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Credit-Aufstockungen: Gehen Ihnen die Credits vor Monatsende aus? Sie müssen mehr kaufen. Es kostet $20 für jede zusätzlichen 10.000 Credits. Und hier ist der Haken: Diese gekauften Credits verfallen am Ende Ihres Abrechnungszyklus. Sie werden nicht übertragen.
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Wissensspeicher: Das Speicherlimit jedes Plans ist ziemlich klein. Wenn Sie mehr Dokumente hochladen müssen, damit Ihre Agenten daraus lernen können, müssen Sie $100 für jedes zusätzliche GB bezahlen.
Alt-Titel: Eine Infografik, die die versteckten Gebühren in der Preisgestaltung von Relevance AI erklärt.
Alt-Text: Eine Infografik, die potenzielle versteckte Kosten in der Preisgestaltung von Relevance AI detailliert beschreibt, einschließlich Credit-Aufstockungen, ablaufender Credits und zusätzlicher Wissensspeichergebühren.
Die Realität ist, dass für jedes Team, dessen Bedürfnisse sich ändern oder wachsen, diese variablen und Zusatzkosten Ihre monatliche Rechnung leicht weit über den Abonnementpreis hinaus treiben können, den Sie dachten, Sie hätten sich angemeldet.
Ist die Preisgestaltung von Relevance AI es wert? Wichtige Einschränkungen zu beachten
Während Relevance AI einige nette Funktionen hat, schaffen seine Preisgestaltung und der erforderliche Aufwand, um es zum Laufen zu bringen, einige große Kopfschmerzen, insbesondere für Teams, die einfach nur wollen, dass die Dinge vorhersehbar funktionieren.
Nachteil 1 der Preisgestaltung von Relevance AI: Unvorhersehbare Kosten machen das Budgetieren zu einem Albtraum
Hatten Sie jemals eine Woche, in der die Kundentickets plötzlich anstiegen? Für ein Support-Team ist das normalerweise ein gutes Problem. Aber mit dem Kreditsystem von Relevance AI könnte eine geschäftige Woche Ihr gesamtes monatliches Kreditkontingent aufbrauchen, was Sie dazu zwingt, teure Aufstockungen zu kaufen. Dieses Modell macht es unmöglich, Ihre Ausgaben vorherzusagen, und verwandelt Ihr Budget in ein reines Ratespiel. Ein Monat mit hoher Kundenbindung sollte sich wie ein Gewinn anfühlen, nicht wie ein Grund, sich über eine Überraschungsrechnung Sorgen zu machen.
Alt-Titel: Ein Benutzerkommentar, der die Unvorhersehbarkeit der Preisgestaltung von Relevance AI hervorhebt.
Alt-Text: Ein eingebetteter Reddit-Kommentar, der die Herausforderungen beim Budgetieren mit einem kreditbasierten System diskutiert, ähnlich dem Preismodell von Relevance AI.
- Eine bessere Möglichkeit: Eine Alternative wie eesel AI bietet transparente und vorhersehbare Preisgestaltung. Unsere Pläne basieren auf einem einfachen monatlichen Interaktionslimit, und wir berechnen Ihnen niemals pro Ticket oder pro Lösung. Sie wissen immer genau, was Sie zahlen werden, egal wie geschäftig es wird.
Nachteil 2: Eine steile Lernkurve für echte Anpassung
Relevance AI wird als "Low-Code" verkauft, aber wenn Sie sich Benutzerbewertungen ansehen, werden Sie sehen, dass das Einrichten von allem, was über einen einfachen Workflow hinausgeht, echte technische Fähigkeiten erfordert. Der Aufbau von Multi-Agenten-Systemen oder das Verbinden benutzerdefinierter Tools mit APIs ist keine einfache Drag-and-Drop-Aufgabe. Für einen nicht-technischen Support-Manager bedeutet dies, dass Sie sich auf Entwickler verlassen müssen, was dem Projekt mehr Zeit und Geld hinzufügt.
Alt-Titel: Die technische Komplexität hinter der Preisgestaltung und Plattform von Relevance AI.
Alt-Text: Ein Screenshot des API-Konfigurationsbildschirms von Relevance AI, der die erforderlichen technischen Fähigkeiten demonstriert und wie sie die tatsächlichen Kosten über die Preisgestaltung von Relevance AI hinaus beeinflussen.
- Eine bessere Möglichkeit: eesel AI ist so konzipiert, dass es radikal selbstbedienbar ist. Sie können es mit einem einzigen Klick mit Ihrem Helpdesk, wie Zendesk oder Freshdesk, verbinden. Es gibt keine komplexe API-Arbeit, sodass Sie in Minuten und nicht in Monaten einsatzbereit sind, ohne jemals einen Entwickler von seiner anderen Arbeit abziehen zu müssen.
Nachteil 3: Mangel an einer risikofreien Möglichkeit zum Testen und Bereitstellen
Während Relevance AI einen kostenlosen Plan bietet, um sich umzusehen, gibt es Ihnen keine zuverlässige Möglichkeit, einen vollständig aufgebauten Agenten mit Ihren tatsächlichen Daten zu testen, bevor Sie ihn mit Kunden sprechen lassen. Sie müssen ihn bauen, bereitstellen und das Beste hoffen, was ein massives Risiko darstellt, wenn Ihre Kundenerfahrung auf dem Spiel steht.
Alt-Titel: Eine sicherere Alternative zu den Risiken der Preisgestaltung und Bereitstellung von Relevance AI.
Alt-Text: Ein Screenshot des Simulationsmodus von eesel AI, der seine sichere Testumgebung im Vergleich zu den Risiken des Preismodells von Relevance AI zeigt.
- Eine bessere Möglichkeit: Hier ist der leistungsstarke Simulationsmodus von eesel AI eine große Erleichterung. Sie können Ihren KI-Agenten sicher an Tausenden von vergangenen Support-Tickets Ihres Teams in einer privaten Sandbox testen. Dies gibt Ihnen eine genaue, datenbasierte Prognose, wie er sich verhalten wird, bevor er jemals mit einem echten Kunden interagiert. Sie können ihn mit vollem Vertrauen starten.
Die klügere Wahl für Kundensupport-Teams
Schauen Sie, Relevance AI ist eine flexible Plattform für allgemeine KI-Automatisierung, und es ist großartig für Leute, die gerne basteln. Aber wenn Sie ein Support-Team leiten, brauchen Sie Zuverlässigkeit, Vorhersehbarkeit und Tools, die für jeden in Ihrem Team einfach zu bedienen sind.
eesel AI ist eine speziell entwickelte Lösung, die darauf abzielt, die genauen Probleme zu lösen, mit denen Support-Leiter jeden Tag konfrontiert sind. Es liefert, was wirklich zählt:
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Vorhersehbare Preisgestaltung: Keine verwirrenden Credits oder Überraschungsrechnungen am Ende des Monats.
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Schnelle Einrichtung: Gehen Sie in Minuten mit One-Click-Integrationen live.
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Sichere Einführung: Simulieren Sie die Leistung mit Ihren eigenen historischen Daten, damit es keine Überraschungen gibt.
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Zweckmäßig gebaut: Funktionen wie das Training an vergangenen Tickets und das automatische Erstellen von Wissensdatenbankartikeln sind von Grund auf für Support-Workflows konzipiert.
Endgültiges Urteil: Wählen Sie Klarheit über Komplexität
Die Wahl einer KI-Plattform ist eine große Entscheidung. Während Relevance AI ein breites Toolkit bietet, können sein verwirrendes Preismodell und betriebliche Hürden mehr Probleme schaffen, als sie lösen. Für Teams, die Wert auf Transparenz, Geschwindigkeit und Vertrauen legen, ist eine dedizierte Lösung der klare Gewinner.
Bereit für eine KI-Plattform mit vorhersehbarer Preisgestaltung, die Sie selbst in Minuten einrichten können? Probieren Sie eesel AI kostenlos aus oder buchen Sie eine Demo, um unseren Simulationsmodus in Aktion zu sehen.
Häufig gestellte Fragen
Es ist schwierig, das Budget genau zu planen, was die Hauptproblematik darstellt. Da die Kosten von Agentenläufen und variablen Faktoren wie Rechenzeit abhängen, kann ein geschäftiger Monat unerwartet Ihre Credits aufbrauchen und zu teuren, ungeplanten Nachladegebühren führen.
Das größte Risiko sind erhebliche Kostenüberschreitungen. Ein plötzlicher Anstieg von Kundentickets oder Agentenaufgaben könnte Ihr gesamtes monatliches Kreditkontingent in wenigen Tagen aufbrauchen, was Sie dazu zwingt, teure, nicht übertragbare Credits zu kaufen, nur um Ihre Agenten am Laufen zu halten.
Ja, achten Sie auf Kreditnachladungen (20 $ für 10.000 Credits, die verfallen) und zusätzliche Wissensspeichergebühren (100 $ pro zusätzlichem GB). Außerdem führt die Nutzung ihrer integrierten LLMs ohne eigenen API-Schlüssel zu einem Aufschlag von 20 % auf die Standardmodellkosten.
Eine Alternative mit vorhersehbaren, pauschalen Preisen ist besser, da Sie immer genau wissen, wie hoch Ihre Rechnung ist, unabhängig von Nutzungsspitzen. Diese finanzielle Stabilität ist entscheidend für Support-Teams, da sie sich auf die Leistung konzentrieren können, anstatt sich über überraschende Kosten Sorgen zu machen.
Mit dem Wachstum kann das Modell schwieriger und teurer zu verwalten werden. Erhöhte Aktivität bedeutet einen höheren und unvorhersehbareren Kreditverbrauch, was Sie schnell in teurere Abonnementstufen und wiederkehrende Zusatzkosten treiben kann.
