AtlasCloud-Alternativen 2026: 5 Tools im Vergleich

Atlas Cloud präsentiert sich als „vollmodale KI-Inferenzplattform": eine OpenAI-kompatible API für Chat, Bild, Video und Audio, mit einem Katalog, den es mit 400+ Modellen beziffert, und dem Versprechen, neue Modelle am Tag null bereitzustellen^[1]. Die eigenen Docs nennen fal.ai und kie.ai als die etablierten Anbieter, die es unterbietet, und es rechnet nutzungsbasiert pro Sekunde und pro Bild ab, ohne monatliches Minimum^[2]. Wer nach AtlasCloud-Alternativen sucht, will meist eines von drei Dingen: dieselben Bild- und Videomodelle für weniger Geld, eine Rechnung, die sich ohne Verkaufsgespräch lesen lässt, oder eine Plattform, deren beworbener Preis kein rotierendes Sonderangebot ist.

Dieser Leitfaden vergleicht fünf AtlasCloud-Alternativen anhand der Achse, die die meiste Medienarbeit entscheidet, nämlich was dieselben Modelle tatsächlich kosten, dazu Katalogbreite, API-Form und wofür sich die jeweilige eignet. Vier sind eigenständige Plattformen: fal.ai, Replicate, Together AI und RunPod. Die fünfte ist reAPI, das wir selbst bauen, lesen Sie diesen Abschnitt also im Wissen um die Quelle. Alle folgenden Zahlen stammen von den eigenen Seiten der jeweiligen Anbieter im Juli 2026, und Preise ändern sich, prüfen Sie sie also nach, bevor Sie sich festlegen.

TL;DR

• fal.ai ist die medienorientierteste Entsprechung: 1,000+ Bild-, Video- und Audiomodelle auf der schnellsten Diffusion-Engine, aber jedes Modell ist ein eigener Endpunkt und es ist nicht OpenAI-kompatibel^[4].
• Replicate führt nahezu jedes Modell über eine einzige Predictions-API aus und lässt Sie eigene bereitstellen, um den Preis fragmentierter Abrechnung und eines fehlenden OpenAI-Endpunkts^[6].
• Together AI ist die Open-Source-LLM-Cloud mit echten GPU-Clustern und nahtloser OpenAI-Kompatibilität; die Medienerzeugung ist ein dünner Zusatz zu einem textzentrierten Katalog^[8].
• RunPod ist GPU-zuerst (H100 SXM ab $3.29/hr) und bietet nun auch verwaltete Medien-Endpunkte, aber die Medienseite ist ein verstreuter Katalog statt einer einzigen einheitlichen API^[11].
• reAPI führt dieselben Flaggschiff-Medienmodelle über ein REST-Medien-Gateway und bietet daneben ein separates OpenAI-kompatibles Chat-Gateway. Beide Workspaces haben eigene Keys und Guthaben. Bei den Nano-Banana-Bildmodellen (2, Lite und Pro) liegen die gelisteten Preise rund 50% bis 80% niedriger^[12].

Was Atlas Cloud gut kann, und wo Lücken bleiben

Atlas Clouds Verkaufsargument ist Breite auf Basis einer ernstzunehmenden Inferenz-Engine.

Wo es stark ist:

• Eine einheitliche, OpenAI-kompatible API über alle Modalitäten. Chat, Bild, Video und Audio über einen einzigen Key, verkauft als nahtloser Ersatz für das OpenAI SDK, mit Streaming, Batching und strukturierten Ausgaben^[1].
• Day-0-Zugang zu neuen Spitzen-Medienmodellen. Der Katalog führt die neuesten Video- und Bildmodelle (Seedance 2.0, Kling V3.0, Nano Banana 2, Veo 3.1, Grok Imagine) kurz nach ihrer Veröffentlichung^[1].
• Eine echte Hochdurchsatz-Engine. Ihr „Atlas Photon"-Stack basiert auf SGLang mit FP4-Quantisierung, und Atlas Cloud ist ein namentlich genannter SGLang-Mitwirkender, was ein echter Nachweis ist und kein Slogan^[1].
• Enterprise-Ausrichtung und ein GPU-Geschäft. SOC- und HIPAA-Zertifizierungen, dazu On-Demand-GPUs, Bare Metal und serverloses Fine-Tuning für Teams, die Rechenleistung direkt mieten wollen^[3].

Wo Teams an Grenzen stoßen:

• Die zentrale Preisseite versteckt sich hinter einer Prüfung und einem Sonderangebot. Die öffentliche Modell-Preistabelle wird erst nach einem Bot-Check angezeigt, und beworbene Rabatte wie „20% off Seedance" sind Aktionen, sodass die Zahl, die Sie heute nennen, nicht die Zahl sein muss, die Sie nächsten Monat zahlen^[2].
• GPU-Preise sind ein Verkaufsgespräch. Die Rechenleistung beginnt „ab $2.95/GPU-hr", aber die einzelnen H100-, H200- und B200-Raten liegen hinter einem Kontaktformular^[3].
• Es ist ein Aggregator, der vorgelagerte Modelle bereitstellt. Verfügbarkeit und Qualität hängen an Modellen, die es nicht besitzt, was dieselbe strukturelle Realität ist wie bei jedem einheitlichen Gateway, reAPI eingeschlossen.

So bewerten Sie eine AtlasCloud-Alternative

Vier Fragen sortieren das Feld schneller als jede Funktionsliste:

• Der Preis für die Modelle, die Sie tatsächlich nutzen. Nicht die beworbene „ab"-Rate, sondern die konkrete Auflösung und der Modus, den Sie verwenden, und ob dieser Preis stabil oder ein Sonderangebot ist.
• Katalog-Passung. Führen sie genau die Bild- und Videomodelle, die Sie brauchen, und wie schnell kommen neue hinzu?
• API-Form. OpenAI-kompatibler Chat plus sauberes REST für Medien, ein Key für alles, oder mehrere Endpunkte und SDKs?
• Wie Sie zahlen. Transparente Preise pro Einheit, kostenlose Credits für den Start und kein Vorauszahlungsminimum, oder Sitzplätze, Angebote und Vertriebshürden.

Was dieselben Modelle bei Atlas Cloud und reAPI kosten

Der Grund, diese beiden direkt gegenüberzustellen, ist, dass sie dieselben Flaggschiff-Modelle führen, sodass sich die Preise sauber vergleichen lassen. Alle folgenden Zahlen stammen von den eigenen Modellseiten und dem Playground der jeweiligen Plattform, Stand 8. Juli 2026^[2][12].

Bei Bildern ist der Abstand am größten, und beide Plattformen rechnen Nano Banana pro Bild zu einem Pauschalpreis ab, es ist also ein direkter Vergleich.

reAPI listet Nano Banana 2 mit $0.032 für ein 1K-Bild gegenüber $0.08 bei Atlas Cloud, etwa 60% weniger, und der Abstand hält bei 2K und 4K. Bei Nano Banana Pro ist er größer: $0.042 gegenüber $0.14 bei 1K und $0.045 gegenüber $0.24 bei 4K, rund 80% weniger bei der höchsten Auflösung. Nano Banana 2 Lite kostet die Hälfte, $0.02 gegenüber $0.04. Atlas Clouds rabattierte „developer"-Bildstufen liegen bei allen dreien immer noch über der Standardrate von reAPI.

GPT Image 2 ist die Ausnahme, und hier liegen beide nah beieinander. Atlas Cloud rechnet es nach Tokens und Qualität ab, sodass ein 1K-Bild in niedriger Qualität etwa $0.008 kostet und eines in hoher Qualität etwa $0.14; reAPI berechnet pauschal $0.03 für ein 1K-Bild auf seinem Basiskanal, oder grob $0.005 bis $0.17 über seine Qualitätsstufen hinweg. Gleicht man die Qualität an, liegen beide am unteren und mittleren Ende innerhalb eines Bruchteils eines Cents auseinander, wobei Atlas Cloud bei hoher Qualität tatsächlich günstiger ist. GPT Image 2 ist ein Nullsummenspiel, entscheiden Sie sich also nach Latenz, nicht nach Preis.

Video liegt näher beieinander als der Bildabstand, und es braucht einen Vorbehalt. Atlas Cloud rechnet Seedance nach Tokens ab, daher ist die beworbene Untergrenze kein vergleichbarer Gesamtpreis für 720p. Der Live-Rechner und reAPIs Produktionspreisliste wurden am 17. August 2026 erneut für eine 5-sekündige 720p-Anfrage ohne Quellvideo geprüft^[2][12].

Bei dieser vergleichbaren Anfrage lag reAPI bei der vollständigen Stufe etwa 37%, bei Fast 15% und bei Mini 4% niedriger. Die Fast- und Mini-Summen im Atlas-Cloud-Rechner enthalten die zum Prüfzeitpunkt geltenden Aktionen. Die Token-Abrechnung bedeutet, dass sich der Abstand mit Auflösung, Cliplänge und Quellvideodauer verschiebt. Bei Video lautet die Aussage daher „bei dieser vergleichbaren Prüfung günstiger", nicht „generell rabattiert". Die entscheidenden Preisvorteile liegen weiterhin bei den Nano-Banana-Bildmodellen.

Fünf AtlasCloud-Alternativen, die einen Vergleich wert sind

1. fal.ai: die medienorientierte Inferenz-API

fal.ai kommt der Medienhälfte von Atlas Cloud als reinrassige Umsetzung am nächsten. Es bezeichnet sich als „generative Medienplattform für Entwickler", mit den Bild-, Video- und Audiomodellen der Welt an einem Ort^[4].

• Was es kann: stellt 1,000+ generative Medienmodelle auf einer auf Geschwindigkeit getrimmten Inferenz-Engine bereit, mit serverlosen GPUs und On-Demand-Clustern darunter^[4].
• Modelle: FLUX, Kling, Veo, Seedance, Nano Banana, Sora, Hailuo, Wan und mehr, dasselbe Spitzen-Medienaufgebot, das auch Atlas Cloud führt^[4].
• API: ein eigenes Warteschlangenmodell (absenden, Status abfragen, Ergebnis abrufen) mit einem eigenen Client. Es ist nicht OpenAI-kompatibel, und jedes Modell ist ein separater fal-ai/<model>-Endpunkt mit eigenem Schema^[4].
• GPU-Miete: ja, ab $1.89/hr für eine H100^[5].
• Für: Teams, die den breitesten, schnellsten Medienkatalog wollen und nichts dagegen haben, jedes Modell einzeln anzubinden.
• Gegenüber Atlas Cloud: beide sind medienorientiert, und fal.ais Katalog ist größer. Der Kompromiss: fal.ai gibt Ihnen einen Zoo von Endpunkten pro Modell statt einer normalisierten, OpenAI-kompatiblen Schnittstelle.

2. Replicate: nahezu jedes Modell ausführen und feinjustieren

Replicates Devise lautet „KI per API ausführen", und es setzt darauf, Open-Source-Modelle auszuführen und eigene bereitzustellen^[6].

• Was es kann: führt Community-Modelle aus und lässt Sie eigene mit Cog verpacken, bereitstellen und automatisch skalieren, alles hinter einer einzigen Predictions-API^[6].
• Modelle: dieselben Medien-Flaggschiffe tauchen hier auf, darunter Seedance 2.0, Veo 3.1, Kling v3, FLUX.2, Nano Banana 2 und Pro sowie GPT Image 2^[6].
• API: ein Predictions-Endpunkt, an den Sie absenden und den Sie abfragen, nicht OpenAI-kompatibel, und die Abrechnung ist gemischt: Einige Modelle werden nach Hardware und Zeit abgerechnet, andere nach Ein- und Ausgabe^[6].
• GPU-Miete: als sekundengenaue Hardware abgerechnet, mit einer H100 zu $5.49/hr und einer A100 80GB zu $5.04/hr^[7].
• Für: Teams, die Community-Modelle ausführen und eigene, angepasste Modelle auf derselben Plattform ausliefern wollen.
• Gegenüber Atlas Cloud: vergleichbare Medienbreite plus eigene Deployments, aber die fragmentierte Abrechnung und das Fehlen eines normalisierten Medienschemas oder OpenAI-Endpunkts machen die Kosten schwerer vorhersehbar.

3. Together AI: die Open-Source-LLM-Cloud mit GPUs

Together AI nennt sich „die KI-native Cloud", ein kompletter Stack aus Inferenz, Fine-Tuning und GPU-Clustern rund um Open-Weight-LLMs^[8].

• Was es kann: Open-Source-LLM-Inferenz, Fine-Tuning und reine GPU-Cluster, mit Bilderzeugung, die an einen textzentrierten Katalog angehängt ist^[8].
• Modelle: für Medien führt es FLUX, GPT Image 2, Wan und Seedance, aber zum Zeitpunkt des Schreibens weder Kling, Veo noch Nano Banana^[8].
• API: echt OpenAI-kompatibel. Richten Sie das OpenAI SDK auf api.together.ai/v1, und die meisten Aufrufe funktionieren unverändert^[9].
• GPU-Miete: ja, mit einer H100 zu $3.99/hr, H200 zu $5.99/hr und B200 zu $8.19/hr auf Abruf^[9].
• Für: Teams, die um Open-Weight-LLMs und Fine-Tuning herum aufgebaut sind und nebenbei etwas Medien wollen.
• Gegenüber Atlas Cloud: Together ist bei offener LLM-Infrastruktur und Clustern stärker, aber sein Medienkatalog ist dünner, sodass eine medienorientierte Arbeitslast mehr von fal.ai, Atlas Cloud oder reAPI hat.

4. RunPod: reine GPUs plus verwaltete Medien-Endpunkte

RunPod ist „die KI-Entwickler-Cloud" und begann als reine GPU-Vermietung, bevor darauf verwaltete Endpunkte hinzukamen^[10].

• Was es kann: GPU-Pods, serverlose Worker und Cluster über 30+ GPU-SKUs, dazu „Public Endpoints", die vorgefertigte Medienmodelle pro Aufruf bereitstellen^[10].
• Modelle: seine Public Endpoints umfassen inzwischen Seedance, Kling, Nano Banana Edit und Pro Edit, FLUX und WAN, es ist also nicht mehr nur GPU^[11].
• API: teilweise OpenAI-Kompatibilität, beschränkt auf seine vLLM-LLM-Endpunkte; die Medien-Endpunkte haben jeweils ihre eigene REST-Form^[10].
• GPU-Miete: sein Kerngeschäft, mit einer H100 SXM zu $3.29/hr und einer B200 zu $5.89/hr^[11].
• Für: Teams, die hardwarenahe GPU-Kontrolle, schnelle Kaltstarts und keine Egress-Gebühren wollen, mit ein paar verfügbaren verwalteten Medien-Endpunkten.
• Gegenüber Atlas Cloud: RunPod gibt Ihnen günstigere reine Rechenleistung und mehr Kontrolle, aber seine Medienseite ist ein verstreuter Satz von Endpunkten statt einer kuratierten, einheitlichen Medien-API.

5. reAPI: dieselben Medienmodelle zu einem niedrigeren Listenpreis

reAPI kombiniert ein OpenAI-kompatibles Chat-Gateway mit einem separaten REST-Medien-Gateway und einem bewusst fokussierten Katalog von Bild-, Video- und Chat-Modellen^[12]. Beide Workspaces haben eigene Keys und Guthaben. Der Katalog ist schmaler als Atlas Clouds 400+, und reAPI vermietet keine reinen GPUs.

• Was es kann: asynchrone Bild- und Videoerzeugung über REST-Endpunkte plus OpenAI-kompatibler Chat, mit Failover im Sub-Sekunden-Bereich und ohne Speicherung von Anfragen^[12].
• Modelle: dieselben Flaggschiffe, für die Sie Atlas Cloud wählen würden, darunter Seedance 2.0, Fast und Mini, Nano Banana 2, Lite und Pro, GPT Image 2 sowie Veo, Kling und Wan^[12].
• API: OpenAI-kompatibler Chat unter api.reapi.ai/v1, REST für Medien unter reapi.ai/api/v1; jedes Gateway hat einen eigenen Bearer-Key und ein eigenes Guthaben^[12].
• Preise: guthabenbasiert zu 1 credit = $0.001, Sie zahlen nur für abgeschlossene Generierungen, fehlgeschlagene Jobs werden automatisch erstattet, und kostenlose Credits decken die ersten Läufe ohne Karte ab^[12].
• Für: Entwickler, die Atlas Clouds Flaggschiff-Medienmodelle zu einem niedrigeren Listenpreis mit einer lesbaren Rechnung wollen.
• Gegenüber Atlas Cloud: Atlas Cloud wirbt mit einer OpenAI-kompatiblen Oberfläche über alle Modalitäten; reAPI trennt OpenAI-kompatiblen Chat von seiner REST-Medien-API. Atlas Cloud gewinnt bei reiner Breite, GPU-Miete und Enterprise-Compliance. reAPIs Vorteil ist ein niedrigerer Preis pro Einheit bei mehreren gemeinsamen Flaggschiff-Modellen.

AtlasCloud vs. die Alternativen im Überblick

Die Leistungsangaben stammen von den offiziellen Seiten der jeweiligen Anbieter mit Stand Juli 2026, und Funktionen ändern sich, prüfen Sie sie also nach, bevor Sie sich festlegen.

Die Entscheidung, die es wirklich ausmacht

Zwei Fragen sortieren diese Liste schneller als jede Funktionstabelle.

Erstens: Wollen Sie reine Rechenleistung oder eine fertige Medien-API? RunPod und die GPU-Seite von Together und Atlas Cloud vermieten Ihnen Hardware, um darauf zu betreiben, was Sie wollen. fal.ai, Replicate, reAPI und die Medienseite von Atlas Cloud reichen Ihnen das Modell als Aufruf. Wenn Ihre Arbeitslast „erzeuge dieses Video" lautet, wollen Sie die zweite Gruppe, und für GPU-Stunden zu zahlen ist meist eine Ablenkung.

Zweitens: einheitlich oder pro Modell? fal.ai und Replicate geben Ihnen enorme Reichweite, aber einen anderen Endpunkt und ein anderes Schema pro Modell. Together AI und das Chat-Gateway von reAPI sind OpenAI-kompatibel, und Atlas Cloud bewirbt dasselbe. Wenn Sie Medien in ein Produkt einbauen, sparen klar definierte Schnittstellen und Zugangsdaten mehr Zeit als ein paar zusätzliche Modelle im Katalog.

reAPI aus dem OpenAI SDK aufrufen

Weil das Chat-Gateway von reAPI das OpenAI-Format spricht, ist die Umstellung eines Chat-Aufrufs eine Änderung der Basis-URL. Bild und Video laufen über die Medien-REST-Endpunkte mit einem separaten Key und Guthaben.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.reapi.ai/v1",
    api_key="YOUR_CHAT_API_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-8",
    messages=[{"role": "user", "content": "Draft three taglines for a launch."}],
)

FAQ

Welche AtlasCloud-Alternative ist am günstigsten für Seedance 2.0?

Bei der vergleichbaren Prüfung vom 17. August lag reAPI für eine 5-sekündige 720p-Anfrage ohne Quellvideo bei der vollständigen Stufe etwa 37%, bei Fast 15% und bei Mini 4% unter Atlas Cloud^[12][2]. Die Aktionen für Fast und Mini sind in diesen Atlas-Cloud-Summen bereits enthalten; wegen der Token-Abrechnung verschiebt sich der genaue Abstand mit Auflösung, Cliplänge und Quellvideodauer.

Welche AtlasCloud-Alternative ist am günstigsten für die Bilderzeugung?

reAPI, bei den Nano-Banana-Modellen. Es listet Nano Banana 2 Lite mit $0.02 gegenüber $0.04 bei Atlas Cloud, Nano Banana 2 mit $0.032 gegenüber $0.08 und Nano Banana Pro mit $0.042 gegenüber $0.14, rund 50% bis 70% weniger bei 1K^[12][2].

Gibt es eine kostenlose AtlasCloud-Alternative?

Keine Plattform hier ist im großen Volumen kostenlos zu betreiben, aber reAPI gibt kostenlose Credits für den Start ohne Karte, und Sie zahlen nur für abgeschlossene Generierungen, sodass fehlgeschlagene Jobs nichts kosten^[12]. Auch Atlas Cloud beginnt mit einem kostenlosen API-Key und einem Bonus auf die erste Aufladung^[2].

Welche AtlasCloud-Alternative hat die meisten Modelle?

fal.ai listet 1,000+ Medienmodelle, und Replicate hostet einen sehr großen offenen Katalog plus Ihre eigenen angepassten Deployments^[4][6]. Atlas Cloud bewirbt 400+; reAPI ist bewusst schmaler mit rund 48 kuratierten Modellen^[12].

Haben diese AtlasCloud-Alternativen eine OpenAI-kompatible API?

Together AI und das Chat-Gateway von reAPI sind OpenAI-kompatibel; reAPI-Medien nutzen ein separates REST-/Task-Gateway mit eigenem Key und Guthaben. RunPod ist nur auf seinen vLLM-LLM-Endpunkten kompatibel, während fal.ai und Replicate ihre eigenen APIs verwenden^[9][12].

Welche AtlasCloud-Alternative vermietet reine GPUs?

RunPod, Together AI, fal.ai und Atlas Cloud vermieten alle GPUs stundenweise; RunPod ist am GPU-zentriertesten, mit einer H100 SXM zu $3.29/hr^[11]. reAPI vermietet keine GPUs, es stellt Modelle nur als API bereit.

Eine AtlasCloud-Alternative auswählen

Atlas Cloud erledigt eine echte Aufgabe: Es stellt 400+ Modelle, Day-0-Medienzugang, eine schnelle Inferenz-Engine und ein GPU-Geschäft hinter eine OpenAI-kompatible API. Der Grund, sich nach AtlasCloud-Alternativen umzusehen, ist meist ein konkreter. Wählen Sie fal.ai für den breitesten, schnellsten Medienkatalog, Replicate, um eigene Modelle auszuführen und bereitzustellen, Together AI für Open-Weight-LLMs mit echten Clustern, und RunPod, wenn Sie reine GPU-Kontrolle wollen. Wenn Sie dieselben Flaggschiff-Bild- und Videomodelle zu einem niedrigeren Listenpreis wollen, mit einer lesbaren Guthaben-Abrechnung und Rückerstattungen bei fehlgeschlagenen Jobs, ist reAPI die AtlasCloud-Alternative, die auf Entwickler zielt, denen Kosten und Klarheit wichtiger sind als Katalogumfang. Schicken Sie eine echte Arbeitslast durch zwei davon und lassen Sie Preis und Modell-Passung entscheiden, welche AtlasCloud-Alternative Sie behalten.

Weiterführende Lektüre

• reapi.ai/models listet den vollständigen Katalog an Bild-, Video- und Chat-Modellen über die beiden Gateways.
• reapi.ai/models/seedance-2-0 und reapi.ai/models/nano-banana-2-lite zeigen die oben verwendeten Preise pro Generierung.
• reapi.ai/docs/api/quickstart behandelt den OpenAI-kompatiblen Chat-Endpunkt in wenigen Zeilen.

References

1. Atlas Cloud. Vollmodale KI-Inferenzplattform — Homepage und Highlights. Abgerufen im Juli 2026 von atlascloud.ai
2. Atlas Cloud. Dokumentation, Modellpreise und Live-Rechner für Seedance — OpenAI-kompatible API und nutzungsbasierte Abrechnung. Seedance-Rechner am 17. August 2026 von atlascloud.ai abgerufen.
3. Atlas Cloud. GPU Cloud — On-Demand-Rechenleistung ab $2.95/GPU-hr. Abgerufen im Juli 2026 von atlascloud.ai/gpus
4. fal.ai. Generative Medienplattform für Entwickler — Modelle und Quickstart. Abgerufen im Juli 2026 von fal.ai
5. fal.ai. Preise — serverlose GPUs und Raten pro Modell. Abgerufen im Juli 2026 von fal.ai/pricing
6. Replicate. KI per API ausführen — Modelle und Predictions. Abgerufen im Juli 2026 von replicate.com
7. Replicate. Preise — Hardware und Raten pro Lauf. Abgerufen im Juli 2026 von replicate.com/pricing
8. Together AI. Die KI-native Cloud — Inferenz, Fine-Tuning und Cluster. Abgerufen im Juli 2026 von together.ai
9. Together AI. Preise und OpenAI-Kompatibilität. Abgerufen im Juli 2026 von together.ai/pricing
10. RunPod. Die KI-Entwickler-Cloud — Pods, serverlos und vLLM-Kompatibilität. Abgerufen im Juli 2026 von runpod.io
11. RunPod. Preise — GPU-Raten und Public Endpoints. Abgerufen im Juli 2026 von runpod.io/pricing
12. reAPI. Modellkatalog und aktuelle modellspezifische Tarife. Seedance-Tarife am 17. August 2026 von reapi.ai/models abgerufen.