neomanex

Unsere Methodik

Die gewichteten Kriterien, der Prüfprozess und die Offenlegungen hinter jedem Urteil auf dieser Seite, dazu ein laufendes Protokoll der Fälle, in denen wir danebenlagen.

Wie bewerten wir ein KI-Tool? Wir setzen es an echter Arbeit aus unserem eigenen Betrieb ein, bewerten es anhand von sechs gewichteten Kriterien, gleichen jede Anbieterangabe mit einer Primärquelle ab und prüfen das Urteil planmäßig erneut. Keine Anbieter-Benchmarks für bare Münze, keine bezahlte Platzierung und kein „kommt darauf an“ ohne die konkreten Details.

Kurz gesagt. Urteile stammen aus praktischen Tests, bewertet anhand von sechs gewichteten Kriterien, gegen Primärquellen geprüft und planmäßig erneut kontrolliert. Wenn wir bei einem danebenliegen, sagen wir es.

Wie wir ein Tool bewerten

Sechs Kriterien, gewichtet. Die Gewichte ergeben zusammen 100 % und sind für jedes Tool einer Kategorie gleich. Wir gewichten nicht um, um einem Favoriten zu schmeicheln.

30 %

Leistung in der Praxis
Wie sich das Tool bei echten Aufgaben aus unserem eigenen Betrieb schlägt, nicht im Benchmark-Deck des Anbieters. Der schwerste Einzelfaktor.

20 %

Zuverlässigkeit
Liefert es über wiederholte Durchläufe dieselbe Qualität? Wir zählen fehlgeschlagene Durchläufe, Sackgassen-Schleifen und stille Verschlechterungen, nicht nur die Bestfall-Demos.

15 %

Kostentransparenz
Die Gesamtkosten der echten Nutzung, und ob die Preisseite die Wahrheit sagt. Versteckte Mindestpreise pro Platz und Multiplikatoren je Token-Stufe kosten Punkte.

15 %

Integration und Passung
Wie sauber es sich in einen bestehenden Workflow einfügt: API-Qualität, Exporte und ob es deine Daten hinter eigenen Mauern einschließt.

10 %

Dokumentation und Support
Kommst du wirklich wieder weiter? Wir testen die Dokumentation, indem wir sie benutzen, und vermerken, wenn der Support eine Sackgasse ist.

10 %

Umgang mit Daten
Wohin deine Daten gehen, wie lange sie gespeichert werden und ob das Tool damit trainiert. Vage Antworten hier werten wir als „Nein“.

Wie wir ein Urteil prüfen

Ein Urteil ist eine Behauptung, also trägt es eine Nachweiskette, vom praktischen Test bis zu einer veröffentlichten, erneut prüfbaren Spur.

Schritt 1

Zuerst die Hände am Tool
Wir setzen das Tool an echten Aufgaben ein, bevor wir ein Wort schreiben. Ein Urteil beruht nie auf einer Pressemitteilung oder einer Funktionsliste.

Schritt 2

Die Angaben gegenprüfen
Jede Preisangabe, jedes Limit und jede Funktion wird mit einer Primärquelle abgeglichen: der Dokumentation des Anbieters, seinem Changelog oder seiner Preisseite, mit dem Datum, an dem wir sie gelesen haben.

Schritt 3

Anhand der Kriterien bewerten
Der Test und die Quellen fließen in die sechs gewichteten Kriterien oben ein. Die Bewertung ist das Urteil; die Begründung wird mit ihr veröffentlicht.

Schritt 4

Planmäßig erneut prüfen
Agenten lesen jedes Profil in einem festen Takt erneut, wesentliche Änderungen gehen durch eine menschliche Prüfung, und jedes „Verifiziert“-Abzeichen verweist zurück auf die Prüfung dahinter.
Den gesamten Prüfprozess ansehen Verifizierte Tools durchsuchen

Was wir offenlegen

Vertrauen ist nur so viel wert wie das, was wir zugeben. Drei Dinge, die wir schriftlich festhalten.

Wir bauen konkurrierende Produkte

Neomanex baut und verkauft KI-Produkte: ConvOps, Gnosari und andere. Erscheint eines davon im Verzeichnis, wird es als unseres gekennzeichnet, nach denselben sechs Kriterien wie alles andere bewertet und nie über einen Wettbewerber gestellt, der es bei den Zahlen schlägt.

Keine bezahlte Platzierung

Niemand kann einen Eintrag, einen höheren Rang oder ein milderes Urteil kaufen. Es gibt keine von Affiliate-Provisionen getriebenen Rankings und keine gesponserten Einträge im Verzeichnis. Sollte sich das je ändern, wird es zuerst auf dieser Seite offengelegt.

Wo wir Lücken haben

Stand Juli 2026 sind manche Urteile dünner als andere. Enterprise-Funktionen, die hinter einem Vertriebsgespräch verschlossen sind, und Tools, die wir noch nicht in unserem eigenen Betrieb eingesetzt haben, tragen ein vorläufiges Urteil und sagen das im Profil. Lieber kennzeichnen wir eine ungeprüfte Angabe, als sie zu einer selbstsicheren zu schönen.

Wo wir danebenlagen

Ein für dauerhaft erklärtes Urteil ist ein Urteil, das nur darauf wartet, falsch zu sein. Wir halten unsere Fehlgriffe öffentlich fest.

Urteil geändert · Mai 2026

Wir haben RAG für die Analyse langer Dokumente zu oft empfohlen

Monatelang haben wir eine Retrieval-Pipeline (RAG) für die Analyse langer Dokumente empfohlen, ohne Wenn und Aber. Als Claude 4.6 Opus im Mai 2026 ein Kontextfenster von 1 Million Token auslieferte, haben wir unseren Vergleich wiederholt. Unter rund 50 Dokumenten schlug die Analyse in einem einzigen Durchgang das Retrieval sowohl bei der Genauigkeit als auch bei den Einrichtungskosten. Wir hatten den Leuten geraten, eine Chunking-Infrastruktur aufzubauen und zu pflegen, die sie nicht brauchten.

Was wir gelernt haben: Grenze ein Urteil anhand der Variable ab, die es wirklich entscheidet. Wir teilen diese Empfehlung jetzt nach Korpusgröße auf, statt eine einzige Antwort für jeden Fall auszuliefern. Unter rund 50 Dokumenten nimm einen einzigen Durchgang; bei einem lebenden Korpus in großem Umfang behalte RAG.

Die vollständige Urteilsänderung lesen

Fragen dazu, wie wir arbeiten

Die Dinge, die Leute fragen, bevor sie einem Urteil vertrauen.