Lohnt sich dein eigenes LLM Pulse?
Markenerwähnungen, Quellenverweise, Stimmung, Wettbewerber und AI-Verweistraffic auf den großen AI-Plattformen verfolgen
Der Kernablauf ist ein realistisches Wochenendprojekt: eine feste Prompt-Sammlung gegen eine Modell-API ausführen, Marken- und Wettbewerbererwähnungen erkennen, Quellenverweise sammeln und die Ergebnisse grafisch darstellen. Die Lücke zeigt sich, wenn du zuverlässige Durchläufe über viele Modelle hinweg, langfristige Nachweise, Teamzugang, Exporte, Benachrichtigungen und den umfassenderen Workflow für Sichtbarkeit und Reputation brauchst.
EN → DERecherche automatisch aus dem Englischen übersetzt. Original-Prompt auf Englisch beibehalten.
Build a local, single-user AI visibility tracker for one brand.
Use Node.js 22, TypeScript, Express, better-sqlite3, server-rendered HTML, and vanilla JavaScript.
Bind the app to localhost:4173 and provide one documented command for the first run.
Keep MODEL_BASE_URL, MODEL_API_KEY, and MODEL_NAME in .env and ship a safe .env.example.
Support one JSON chat endpoint configured entirely through those environment variables.
Document the endpoint contract and isolate it behind one small adapter so it can be replaced later.
Let the user configure one brand, aliases, three competitors, and up to 25 prompts.
Run prompts manually and on a weekly local schedule with a clear API budget limit.
Limit concurrency, retry transient failures, and keep failed prompts visible instead of dropping them.
Store every prompt, raw answer, model name, timestamp, latency, and error in SQLite.
Detect case-insensitive brand and competitor mentions using editable aliases.
Extract and normalize URLs from answers, then preserve the source answer for every citation.
Use one structured model pass to label brand sentiment as positive, neutral, negative, or absent.
Calculate mention rate, citation rate, competitor share of voice, and net sentiment with documented formulas.
Show current results, weekly trends, and a prompt-level evidence table on a compact dashboard.
Make every aggregate metric link back to the raw answers used to calculate it.
Export prompts, answers, mentions, citations, and weekly metrics as CSV files.
Add backup and restore commands for the SQLite database.
Do not add accounts, billing, teams, telemetry, web crawling, or an integration catalog.
Do not claim parity with managed multi-model collection, reputation workflows, traffic analytics, or production monitoring.
Write tests for alias matching, URL normalization, retry handling, and metric calculations.
Include a README with setup, API cost controls, data location, backup steps, and limitations.
Run the tests and production build before finishing, then list the exact commands used.Der Prompt öffnet sich vorausgefüllt in deinem Agenten. Prüfe ihn vor dem Ausführen.
Wie sähe deine eigene Version aus?
Eine feste Prompt-Sammlung gegen eine Modell-API ausführen, Antworten speichern, Marken- und Wettbewerbererwähnungen sowie Quellenverweise erkennen und wöchentliche Trends für ein Projekt anzeigen.
Was du brauchst
- ein kompatibler Modell-API-Schlüssel
- Node.js 22
- SQLite
- ein zeitgesteuerter lokaler Prozess
- ein kleines API-Budget
Teams bezahlen dafür, große Prompt-Sammlungen nach Zeitplan auszuführen, Nachweise über die Zeit zu erhalten und Erwähnungen, Quellenverweise, Stimmung, Wettbewerber und Traffic in einem verlässlichen Workflow auszuwerten, ohne die Ausführungspipeline selbst pflegen zu müssen.
xverwaltete Ausführung über die gesamte Modellauswahl hinweg
xlangfristige historische Vergleiche und Nachweise
xWorkflows für Reputation, Quellen, Traffic und Wettbewerber
xTeamberechtigungen, Exporte, Benachrichtigungen und Integrationen
xÜberwachung im Produktivbetrieb und Support
Lieber eine fertige Lösung?
ElmoVerfolgt Erwähnungen, Quellenverweise und Wettbewerber über die großen Engines hinweg; Stimmung und Verweistraffic stehen noch auf der Roadmap.Open Source↗Lizenz, Installation und Einschränkungen jeder Alternative.
Was kostet LLM Pulse?
- Monatliche Zahlung
- 58 $/Mon.58 $/Mon.
- Pro Jahr
- 696 $/Jahr696 $/Jahr
- Jährliche Zahlung
- 588 $/Jahr16% günstiger als monatlich
- Mit brasilianischer Karte, inkl. 3,5% IOF
- 302 R$/Mon.3.066 R$/Jahr
In Meine Liste gespeichert. Bei einer Preisänderung erscheint hier ein Hinweis.
Du schließt den Kauf auf der Website von LLM Pulse ab. Vibe Radar wickelt keine Zahlungen ab.
| Tarif | Monatlich | Jährlich (pro Monat) | Enthalten |
|---|---|---|---|
| starter weekly | $58/Workspace≈ 58 $ | $49/Workspace≈ 49 $ | 1 Projekt; 50 Prompts; 50 AI-Antworten/Woche/Modell; 10 Wettbewerber. |
| growth weekly | $117/Workspace≈ 117 $ | $98/Workspace≈ 98 $ | 2 Projekte; 150 Prompts; 150 AI-Antworten/Woche/Modell; 15 Wettbewerber. |
| scale weekly | $354/Workspace≈ 354 $ | $295/Workspace≈ 295 $ | 5 Projekte; 450 Prompts; 450 AI-Antworten/Woche/Modell; 20 Wettbewerber. |
| scale+ weekly | $708/Workspace≈ 708 $ | $590/Workspace≈ 590 $ | 10 Projekte; 1,200 Prompts; 1,200 AI-Antworten/Woche/Modell; 20 Wettbewerber. |
| scale++ weekly | $1417/Workspace≈ 1.417 $ | $1181/Workspace≈ 1.181 $ | 15 Projekte; 2,400 Prompts; 2,400 AI-Antworten/Woche/Modell; 25 Wettbewerber. |
| starter daily | $91.12/Workspace≈ 91,12 $ | $75.93/Workspace≈ 75,93 $ | 1 Projekt; 50 Prompts; 50 AI-Antworten/Tag/Modell; 10 Wettbewerber. |
| growth daily | $171.86/Workspace≈ 172 $ | $143.22/Workspace≈ 143 $ | 2 Projekte; 150 Prompts; 150 AI-Antworten/Tag/Modell; 15 Wettbewerber. |
| scale daily | $517.88/Workspace≈ 518 $ | $431.57/Workspace≈ 432 $ | 5 Projekte; 450 Prompts; 450 AI-Antworten/Tag/Modell; 20 Wettbewerber. |
| scale+ daily | $1036.91/Workspace≈ 1.037 $ | $864.09/Workspace≈ 864 $ | 10 Projekte; 1,200 Prompts; 1,200 AI-Antworten/Tag/Modell; 20 Wettbewerber. |
| scale++ daily | $2190.31/Workspace≈ 2.190 $ | $1825.26/Workspace≈ 1.825 $ | 15 Projekte; 2,400 Prompts; 2,400 AI-Antworten/Tag/Modell; 25 Wettbewerber. |
| enterprise | custom | - | Individuelle Projekte, Prompt-Volumen, Aktualisierungshäufigkeit, Modellabdeckung, Datenzugang und Support. |
Kostenloser Tarifkein kostenloser Tarif; 14-tägige Testphase mit erforderlicher Kreditkarte nur für die wöchentlichen Varianten von Starter, Growth und Scale; tägliche Tarife und Scale+/Scale++ beginnen sofort
Abrechnungsbedingungenmonatlich + jährlich (jährlich werden 10 Monate berechnet, effektiv 2 Monate kostenlos); VAT/Steuern können hinzukommen
ZusatzkostenZusätzliche AI-Modelle werden als kostenpflichtige Add-ons verkauft; öffentliche Add-on-Preise werden nicht offengelegt.
verified 2026-10-20 · source ↗
LLM Pulse selbst bauen oder abonnieren?
Passe die Zahlen an: Stunden zum Bauen, dein Stundensatz, Betriebskosten und der Abopreis.
Über 24 Monate ist das Abo günstiger.
Startwerte aus der Analyse geschätzt (mehrere Tage). Nicht eingerechnet ist, was dir fehlt (Support, Integrationen, Sicherheit).
Kann ich LLM Pulse nachbauen?
Teilweise. Den Kern von LLM Pulse baust du mit dem Prompt auf dieser Seite an einem Wochenende, aber es gibt echte Lücken: verwaltete Ausführung über die gesamte Modellauswahl hinweg, langfristige historische Vergleiche und Nachweise. Lies die Liste oben, bevor du loslegst.
Was kostet LLM Pulse?
LLM Pulse kostet etwa 58 $/Mon. (Starter Weekly, geprüft am 20.10.2026), also 588 $ pro Jahr.
Was fehlt mir, wenn ich LLM Pulse ersetze?
Ehrlich gesagt: verwaltete Ausführung über die gesamte Modellauswahl hinweg; langfristige historische Vergleiche und Nachweise; Workflows für Reputation, Quellen, Traffic und Wettbewerber; Teamberechtigungen, Exporte, Benachrichtigungen und Integrationen; Überwachung im Produktivbetrieb und Support. Wenn dir davon etwas wichtig ist, zahl weiter.
Gibt es eine Open-Source-Alternative zu LLM Pulse?
Ja: Elmo (Verfolgt Erwähnungen, Quellenverweise und Wettbewerber über die großen Engines hinweg; Stimmung und Verweistraffic stehen noch auf der Roadmap.) Der Prompt ist für den Fall, dass du es genau nach deinen Vorstellungen willst.