Welcher Planpasst zu dir?
Die Pläne sind danach strukturiert, wie du Moonborn nutzt: Exploration, individuelle Produktion, Team-Zusammenarbeit oder Enterprise-Rollout.
Zum Erkunden von Moonborn und zum Bauen erster Charaktere.
- Single-User-Workspace
- Charaktererzeugung mit Soul → Self → Mask → Surface
- Grundlegende Konsistenzchecks
- Persona-Export-Unterstützung
- Community-Support
Für Solo Builder, Indie-Entwickler, Autorinnen und Freelancer, die echte Projekte ausliefern.
- Größere Persona-Bibliothek und höhere Nutzungslimits
- Voice Fingerprinting und Stresstests
- Lineage Management für Charaktervarianten
- OpenAI-kompatibler Endpoint, MCP- und SDK-Unterstützung
- E-Mail-Support
Für Teams, die gemeinsam an Charakteren, Markenstimmen, Research-Panels oder KI-Produkten arbeiten.
- Multi-User-Workspaces
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle
- Geteilte Persona-Bibliothek
- Webhook- und Audit-Log-Unterstützung
- Priorisierter Support
Für größere Rollouts, regulierte Umgebungen, Sicherheitsprüfungen und individuelle Anforderungen.
- SSO, SCIM und individuelles Rollenmanagement
- Regionsauswahl und Enterprise-Datenrichtlinien
- Erweiterte Audit-Log- und Retention-Optionen
- Individuelle Verträge, DPA und Sicherheitsprüfungen
- SLA-gestützter Kundensupport
Wie nutzungsbasierte Kosten geschätzt werden
Produktionskosten hängen von Volumen, Modellwahl, Context-Länge, Testhäufigkeit und aktiven Konsistenzchecks ab. Für Workloads mit hohem Volumen helfen wir, die monatlichen Kosten vor dem Rollout zu schätzen.
Was beeinflusst die Nutzungskosten?
LLM-Aufrufe, Testläufe, Embeddings, Context-Länge und Cache-Hit-Raten beeinflussen die Gesamtkosten. Die wichtigsten Kostentreiber werden vor dem Production Rollout sichtbar.
- “Eine Persona erzeugen”
- Hängt von den ausgewählten Modellen und aktiven Pipeline-Schritten ab.
- “Eine Chat-Antwort”
- Hängt von Modell, Context-Länge, Memory Policy und Konsistenzchecks ab.
- “Einen Stresstest ausführen”
- Hängt von der Anzahl der Tests, dem Judge-Modell, Retries und der Failure Policy ab.
- “Einen Voice Fingerprint bauen”
- Hängt von Szenarioanzahl, erzeugten Samples und Embedding-Modell ab.