Riffusion
AllgemeinGenerative KI zum Erstellen und Remixen von Musik
Diese Kategorie umfasst Tools rund um große Sprachmodelle: Infrastruktur für den Einsatz, das Fine-Tuning, die Evaluierung und das Monitoring von LLMs im Produktionsbetrieb. Mit 369 gelisteten Tools gehört sie zu den technisch anspruchsvolleren Kategorien auf der Website – sie richtet sich in erster Linie an Entwickler und ML-Ingenieure, nicht an Endanwender.
Generative KI zum Erstellen und Remixen von Musik
GPUs für KI, maschinelles Lernen und Rendering mieten
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KI-Generator für Alt-Texte von Bildern
Sprachgenerierung und -klonen aus Text
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KI-Texte in natürlich klingende Sprache umschreiben
Portfolio-Plattform mit Galerien und provisionsfreiem Verkauf
Excel-Formeln erstellen und Tabellen ohne Programmierkenntnisse analysieren
Schreibeditor für Langformen: Bücher, Romane und Drehbücher
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Open-Source-Framework für Rich-Text-Editoren mit Erweiterungen
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Videos mit KI durchsuchen und analysieren
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Kurze Videos aus Text-Prompts generieren
KI-generierten Text natürlicher und menschlicher klingen lassen
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Text aus Bildern, PDFs und handschriftlichen Notizen extrahieren
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Blog oder Website in wenigen Minuten erstellen
LLM-Tooling ist parallel zu den Modellen selbst stark gewachsen, und die Kategorie umspannt mittlerweile mehrere klar abgegrenzte Problembereiche. Deployment- und Serving-Tools wie PeriFlow und Dstack helfen Teams, Modelle effizient im großen Maßstab zu betreiben. Evaluierungs- und Observability-Tools wie UpTrain und AIWatch verfolgen Modellqualität, Drift und Kosten über die Zeit. Gedächtnis- und Retrieval-Tools wie Cognee ergänzen LLM-Anwendungen um persistenten Kontext oder RAG-Fähigkeiten. Bei der Auswahl sind die entscheidenden Fragen: Infrastrukturpassung (Cloud, On-Premises oder hybrid), Modellkompatibilität (nur OpenAI oder auch Open-Source-Gewichte) und ob das Tool den tatsächlichen Engpass adressiert – sei es Latenz, Kosten, Genauigkeit oder Entwicklergeschwindigkeit. Preisstrukturen variieren: Manche Tools berechnen pro verarbeitetem Token, andere pro Nutzer oder API-Aufruf. Open-Source-Optionen existieren in den meisten Unterkategorien, was für Teams mit ausreichend technischer Kapazität zur Selbsthoste eine ernstzunehmende Alternative darstellt.