Unsere Einschätzung: Am besten für Teams, die KI-Agenten in Produktion betreiben; kostenlose Stufe mit 100 Learnings/Monat, Pro $299/mo.
Wichtigste Einschränkung: Kostenloser Plan auf 100 Learnings und 1,000 Suchen pro Monat begrenzt
Von den Redakteuren des AI Tool Atlas.
Auf Basis der offiziellen Dokumentation des Anbieters; wir haben dieses Produkt nicht selbst getestet. Was „dokumentierte Übersicht“ bedeutet
Reflexio Preise und Nutzungslimits
Preise am Oct 1, 2026 auf der offiziellen US-Preisseite geprüft. Offizielle Preise ↗ Preise und Limits ändern sich häufig.
Preisseite des Anbieters vor 12 Tagen automatisch neu geprüft: keine Änderungen festgestellt.
Die offizielle Reflexio-Preisseite, wie wir sie gesehen haben. reflexio.ai, erfasst Oct 1, 2026
Kostenloser Zugang und Testbedingungen
100 Learnings und 1,000 Suchen pro Monat; keine Kreditkarte erforderlich
30-tägige Pro-Testphase verfügbar
Kostenpflichtige Tarife: was sich beim Upgrade ändert
Free self-serve
Kostenlos
Monat
Für: Testing Reflexio; small agents with light usage
Limits
100 learnings generated/month
1,000 search requests/month
1 mehr
Data retained while account active
Enthält
Learning extraction
Basic retrieval
2 mehr
Review queue
Community support
API inklusive
Pro self-serve
$299/mo
Monat
Für: Teams running production agents at scale
Limits
10,000 learnings generated/month
100,000 search requests/month
1 mehr
Data retained while account active
Enthält
All Free features
Evaluation framework
2 mehr
Priority support
Advanced analytics
API inklusive
BYOC Self-hosted sales
Individuelle Preise
Monat
Custom terms
Für: Enterprises with data residency requirements
Limits
Self-hosted in your cloud
Unlimited learnings and searches
1 mehr
Custom data retention
Enthält
All Pro features
Self-host in AWS, GCP, or Azure
2 mehr
Bring your own LLM and storage
Dedicated support and onboarding
API inklusive
Nutzungsobergrenzen, Guthaben und Zusatzkosten
Keine bei SaaS-Plänen; BYOC deckt alles ab
Preise in USD; steuerliche Behandlung nicht ausdrücklich angegeben
Was ist Reflexio und wie funktioniert es?
Reflexio ist eine Entwicklerplattform, mit der KI-Agenten aus echten Interaktionen lernen. Agenten melden, was passiert ist, Reflexio zieht Learnings aus Nutzerkorrekturen, Fehlern und Erfolgen, und der nächste Lauf ruft relevante Learnings ohne erneutes Training ab. Learnings sind lesbar, überprüfbar und lassen sich ablehnen; Antworten werden mit unangereicherten Baselines verglichen.
Offizielle Website von Reflexio: So stellt sich das Produkt selbst dar. reflexio.ai, erfasst Oct 1, 2026
Was Sie liefern und was Sie erhalten
Was Sie Reflexio geben und was zurückkommt, laut Dokumentation
Sie liefern
Agenten-Ergebnisse und Interaktionsprotokolle
Nutzerfeedback und Korrekturen
Erfolgs- und Fehlerindikatoren
Kontext und Metadaten
Sie erhalten zurück
Extrahierte Verhaltens-Learnings
Abrufbarer Kontext für den nächsten Lauf
Evaluierungsberichte
Prüfwarteschlange für Learnings
Wo Sie es nutzen können
Plattformen
Web, API, SDK
Konto
Erforderlich
Funktioniert offline
Nein
Modelle / Versionen
Python-SDK, REST-API, CLI
Wofür Reflexio genutzt wird
Die Szenarien erarbeiten unsere Redakteure anhand der Dokumentation; das tatsächliche Ergebnis hängt von Ihrer Eingabe und Ihrem Tarif ab.
Support-Agenten anhand von Nutzerkorrekturen verbessern
Wer
Kundensupport-Teams, SaaS-Produktteams
Sie liefern
Lösungsversuche für Support-Tickets und Nutzerfeedback
Erwartetes Ergebnis
Der Agent lernt, wiederholte Fehler zu vermeiden; ähnliche Probleme werden künftig ohne Eskalation gelöst
Benötigter Tarif
Free (100 Learnings/Monat) zum Testen; Pro ($299/mo) für den aktiven Support
Einschränkung
Kostenlose Stufe auf 100 Learnings/Monat begrenzt; Bündeln hilft, das kostenlose Limit auszureizen Quelle (öffnet in neuem Tab)
Wiederholte Fehler bei Coding-Agenten verringern
Wer
Teams für Entwicklerwerkzeuge, KI-Coding-Assistenten
Sie liefern
Versuche der Codegenerierung und Testergebnisse
Erwartetes Ergebnis
Der Agent erkennt Muster und vermeidet Fehler, die schon einmal gescheitert sind
Benötigter Tarif
Pro ($299/mo) für dauerhaftes Lernen; BYOC bei hohem Volumen
Einschränkung
Learnings werden nur aus tatsächlichen Fehlern gewonnen; kein vorbeugendes Training Quelle (öffnet in neuem Tab)
Bewerten, ob gelerntes Verhalten hilft
Wer
KI-Produktmanager, Data Scientists
Sie liefern
Baseline-Antworten und mit Learnings angereicherte Antworten
Erwartetes Ergebnis
Quantifizierte Verbesserungsmetriken; Vertrauen in die Wirksamkeit des Lernens
Funktionsüberblick auf der offiziellen Website. reflexio.ai, erfasst Oct 1, 2026
Learning-Extraktion aus Korrekturen und Ergebnissen
Extrahiert automatisch wiederverwendbare Learnings aus Nutzerkorrekturen, gescheiterten Wegen und erfolgreichen Ergebnissen Agenten verbessern sich ohne Neutraining; bekannte Fehler wiederholen sich seltener
Zugriff: Alle PläneLimit: Die Qualität der Extraktion hängt von der Klarheit des Nutzerfeedbacks abQuelle (öffnet in neuem Tab)
Abruf relevanter Learnings bei der Inferenz
Beim nächsten Lauf werden relevante Learnings automatisch abgerufen und in den Agentenkontext eingespeist Agenten nutzen frühere Learnings ohne Codeänderungen
Zugriff: Alle PläneLimit: Der Abruf ist im Plan Free durch das monatliche Suchkontingent begrenztQuelle (öffnet in neuem Tab)
Prüfwarteschlange mit widerrufbaren Regeln
Agenten reichen Learnings ein; Menschen prüfen und genehmigen oder lehnen ab; jederzeit widerrufbar Behalten Sie die Kontrolle darüber, was Agenten lernen; schädliche Learnings verhindern
Kostenlose Stufe mit 100 Learnings und 1,000 Suchen pro Monat Kostenlos zu testen; geeignet für kleine AgentendokumentiertQuelle (öffnet in neuem Tab)
30-tägige Pro-Testphase verfügbar Pro-Funktionen testen, bevor Sie sich festlegendokumentiertQuelle (öffnet in neuem Tab)
Open-Source-Repository auf GitHub Transparent; Codebasis einsehbar und beitragsfähigdokumentiertQuelle (öffnet in neuem Tab)
Die Self-Hosting-Option hält Daten in Ihrer Cloud Datenresidenz; Compliance; kein Vendor-Lock-indokumentiertQuelle (öffnet in neuem Tab)
Einschränkungen, die Sie vor dem Bezahlen prüfen sollten
Kostenloser Plan auf 100 Learnings und 1,000 Suchen pro Monat begrenzt Das kleine Kontingent begrenzt aktive Agenten schnell; für Skalierung ist ein Upgrade nötigdokumentiertQuelle (öffnet in neuem Tab)
BYOC-Preise sind individuell (keine öffentlichen Tarife) Vertriebsprozess nötig; Gesamtkosten unklardokumentiertQuelle (öffnet in neuem Tab)
Erfordert die Integration eines SDK oder einer API in Ihren Agenten Entwicklungsaufwand; kein eigenständiges TooldokumentiertQuelle (öffnet in neuem Tab)
So nutzen Sie Reflexio für lernschleife in einen Support-Agenten integrieren
Reflexio einrichten
Registrieren Sie sich auf reflexio.ai
Installieren Sie das Python-SDK: pip install reflexio
Erstellen Sie im Dashboard einen API-Schlüssel
Beispiel: lernschleife in einen Support-Agenten integrieren
Der Agent meldet das Ergebnis nach einer Nutzerkorrektur
Reflexio extrahiert ein Learning (z. B. 'Das gesamte Zeitfenster der Abbuchungen durchsuchen')
Ein Mensch genehmigt das Learning in der Prüfwarteschlange
Nächster Lauf: Der Agent ruft das Learning ab und wendet es automatisch an
Ergebnis: Wiederholte Fehler werden vermieden
Ergebnis prüfen und exportieren
Prüfen Sie, ob der API-Schlüssel gesetzt und aktiv ist
Kontrollieren Sie die monatlichen Kontingente für Learnings und Suchen
Sehen Sie sich die extrahierten Learnings im Dashboard an
Testen Sie den Abruf von Learnings bei der nächsten Inferenz
Reflexio API
Tarifvergleich auf der offiziellen Preisseite. reflexio.ai, erfasst Oct 1, 2026
API-Zugang und separate Abrechnung
Reflexio hat laut offizieller Dokumentation keine öffentliche API. API-Dokumentation ↗
Datenschutz, Datennutzung und kommerzielle Rechte
Zusammengefasst aus den aktuellen Richtlinien des Anbieters; dies ist keine Rechtsberatung, und das Badge eines Anbieters ersetzt kein unabhängiges Audit.
Wie Ihre Eingaben und Ausgaben verarbeitet werden
Agenten-Ergebnisse, Nutzerfeedback, Korrekturen, Metadaten zu Learnings
Daten werden nicht zum Training von Foundation Models verwendet
Daten werden aufbewahrt, solange das Konto aktiv ist; Löschen ist möglich
Kommerzielle Nutzung und Tarifbeschränkungen
Der Kunde besitzt die Learnings
BYOC: Daten verlassen nie Ihre Infrastruktur
Steuerungsmöglichkeiten für Geschäftskunden
SaaS: Daten in der Reflexio-Cloud
BYOC: Self-Hosting in Ihrem AWS-/GCP-/Azure-Konto
Open-Source-Codebasis zur Einsicht
Kontrollen zur Prüfung und zum Widerruf von Learnings
Reflexio trainiert keine Modelle neu. Es extrahiert und speichert Learnings (lesbare Regeln) und ruft sie bei der Inferenz ab, um sie in den Agentenkontext einzuspeisen. Kein Neutraining, keine Modell-Updates. Quelle (öffnet in neuem Tab)
Kann ich Reflexio mit jedem KI-Modell nutzen?
Ja. Reflexio ist modellunabhängig. Es funktioniert mit Claude, ChatGPT, lokalen Modellen oder jedem eigenen Agenten, solange Sie das SDK oder die API aufrufen können. Quelle (öffnet in neuem Tab)
Was ist, wenn ein Learning falsch ist?
Learnings sind widerrufbar. Sie können jedes Learning jederzeit im Dashboard prüfen, ablehnen oder löschen. Quelle (öffnet in neuem Tab)
Kann ich Reflexio selbst hosten?
Ja. Der Open-Source-Code liegt auf GitHub, und ein BYOC-Plan betreibt Reflexio in Ihrem eigenen AWS-, GCP- oder Azure-Konto. Quelle (öffnet in neuem Tab)
Was kostet BYOC?
Die BYOC-Preise sind individuell. Buchen Sie eine Demo, um Ihren Anwendungsfall zu besprechen und ein Angebot zu erhalten. Quelle (öffnet in neuem Tab)
Nicht verifiziert: Genaue Extraktionsgenauigkeit und Randfälle; Beispiele oder Spannen für BYOC-Preise; Latenz beim Abruf von Learnings in großem Maßstab; Maximale Größe des Learning-Speichers.
Wie wir diese Seite dokumentiert haben und pflegen
Jede Angabe zu Reflexio oben stammt aus den 3 hier aufgeführten offiziellen Seiten, zuletzt verglichen am Oct 1, 2026; wir haben Reflexio nicht selbst getestet, daher gibt es keine redaktionelle Bewertung. Wie wir Seiten prüfen und erneut prüfen.
Artikel aktualisiert Oct 10, 2026; Preise geprüft Oct 1, 2026. Ausgehende Links zu Anbietern sind einfache Links; wir erhalten keine Provisionen. So testen wir · Fehler melden
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