Die Task API von Parallel AI ist der nächste Verwandte von Entity Enricher: Sie übergeben eine Entität und ein JSON-Schema, und ein Web-Recherche-Agent füllt die Felder — mit Quellenangaben und einem Konfidenzwert pro Feld. Der Unterschied liegt darin, wie jede Plattform Vertrauen in einen Wert erarbeitet — und was danach mit dem Ergebnis geschieht. Entity Enricher gleicht Felder über mehrere unabhängige LLMs hinweg ab, liest Ihre eigenen Dokumente, dedupliziert verknüpfte Entitäten mit semantischen IDs und speichert alles als relationale Tabellen in Ihrer eigenen Datenbank.
2+ unabhängige LLMs beantworten dasselbe Schema; Abweichungen auf Feldebene werden erkannt und per Regel oder durch einen KI-Arbiter aufgelöst, wobei die Begründung protokolliert wird.
Eine Recherche-Pipeline pro Aufgabe. Der Konfidenzwert ist echt und gilt pro Feld, doch es ist dasselbe System, das seine eigene Antwort bewertet.
LLM-Weltwissen, Live-Websuche und Ihre eigenen Dokumente (PDFs, Office-Dateien, Bilder, Audio) als vollwertige Quellen.
Live-Webrecherche mit Quellenangaben — stark bei aktuellen öffentlichen Fakten, aber Ihre privaten Dokumente sind keine Quelle.
Anreicherungen bleiben als Entitätszustand erhalten und werden als echte relationale Tabellen in Ihr eigenes PostgreSQL gespiegelt — SQL-Snapshot plus idempotenter Delta-Feed —, während semantische IDs doppelte verknüpfte Entitäten zu einer einzigen Zeile mit Schlüssel zusammenführen.
Jeder Lauf liefert ein JSON-Objekt. Speicherung, Identität, Deduplizierung und Abgleich mit früheren Läufen müssen Sie selbst aufbauen.
Bringen Sie Ihre eigenen LLM-API-Schlüssel mit und bezahlen Sie Tokens direkt bei Ihren Anbietern – mit Prompt-Caching und Kostentransparenz pro Aufruf. Selbst gehostete Modelle werden unterstützt.
Feste Preise pro Anfrage je nach Prozessortiefe (veröffentlicht mit 5–2.400 $ pro 1.000 Läufe). Einfach zu budgetieren; kein BYOK.
| Funktion | Entity Enricher | Parallel AI |
|---|---|---|
| Eigenes Ausgabeschema (beliebige Verschachtelung) | ||
| Jeder von Ihnen definierte Entitätstyp | ||
| Quellen | LLM-Wissen + Ihre Dokumente + Web | Live-Webrecherche |
| Multi-Modell-Fan-out (2+ LLMs parallel) | ||
| Fusion & Konfliktlösung auf Feldebene | ||
| Belege pro Feld | Arbitrierungs-Audit-Trail | Quellenangaben + Konfidenz |
| Semantische IDs (Deduplizierung verknüpfter Entitäten) | ||
| Relationale Synchronisierung mit Ihrer eigenen Datenbank | ||
| Dokumentenimport (PDF, DOCX, Bilder) | ||
| Pre-flight-Entity-Klassifizierung | ||
| Mehrsprachige Ausgabe (40 Sprachen) | ||
| Eigene Schlüssel / selbst gehostete Modelle | ||
| Batch-Verarbeitung | Aufgabengruppen | |
| REST API + MCP + n8n / Make-Oberflächen | API + SDK | |
| Preismodell | Bezahlung pro Token (BYOK) | Verarbeitungsstufen pro Anfrage |
Bezahlung pro Token
Bringen Sie Ihre eigenen LLM-API-Schlüssel mit und bezahlen Sie die verbrauchten Tokens direkt bei Ihren Anbietern. Prompt-Caching hält Läufe mit mehreren Modellen günstig; jeder Aufruf weist seine exakten Kosten aus.
Stufen pro Anfrage
Fester Preis pro Lauf je nach Prozessortiefe — die veröffentlichten Stufen reichen von 5 $ bis 2.400 $ pro 1.000 Läufe, anreicherungsähnliche Aufgaben liegen bei etwa 5–25 $ pro 1.000 Zeilen. Kein BYOK; der Recherche-Stack und dessen Modellkosten liegen bei Parallel.
Die Preise entsprechen den öffentlich veröffentlichten Stufen und können sich ändern – prüfen Sie die aktuellen Tarife beim jeweiligen Anbieter.
Exa Websets und Deep Lookup von Bright Data lösen ein benachbartes Problem: Sie verwandeln eine Abfrage in natürlicher Sprache in eine Liste passender Entitäten mit Kriterienspalten. Sie finden Entitäten; Entity Enricher und Parallel reichern Entitäten an, die Sie bereits haben. Wenn die Entdeckung Ihr Engpass ist, schalten Sie eines davon Ihrem Anreicherungsschritt vor.
Führen Sie mehrere unabhängige Modelle auf Ihrem Schema aus, lösen Sie ihre Konflikte per Arbitrierung mit protokollierter Begründung und legen Sie das Ergebnis in Ihrer eigenen Datenbank ab – dedupliziert und mit Schlüssel.
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