Granola vs. HappyScribe

Im Test „Meeting-Scribes“ (3. Quartal 2026, 38 Besprechungen, je 2 Durchläufe) erreicht HappyScribe 58,9 Punkte, Granola 57,7 Punkte. Den Unterschied macht vor allem die Fehlerrate der Sprecherzuordnung (DER, 15,0 % bei HappyScribe gegenüber 22,1 % bei Granola). Granola liegt dafür beim Fakten-F1 (88,8 % gegenüber 87,3 %) vorn. Außerdem unterscheiden sich beide bei falschen oder unbelegten Aussagen (3,2 % bei Granola und 5,6 % bei HappyScribe).

• Einstieg:
  Granola – Kostenloser Plan, bezahlt ab 14 $ pro Nutzer und Monat
  HappyScribe – Kostenloser Plan, bezahlt ab 8,50 $ pro Monat bei jährlicher Abrechnung
• Kostenlos testen:
  Bei beiden dauerhaft kostenloser Plan

ScribeIndex stuft Granola beim Datenschutz als „Kritisch“ ein, HappyScribe als „Weitgehend gut“. Ausschlaggebend ist bei Granola „Keine EU-Speicherung, Verarbeitung außerhalb der EU, Training mit Kundendaten standardmäßig aktiv“, bei HappyScribe „Verarbeitung teils außerhalb der EU“.

• DSGVO-Angabe:
  Bei beiden Konformität erklärt
• AVV:
  Bei beiden verfügbar
• Speicherort:
  Granola – USA, zusätzlich lokal
  HappyScribe – EU und UK
• Verarbeitungsort:
  Granola – USA
  HappyScribe – EU, zusätzlich USA und weitere Länder
• Training mit Kundendaten:
  Granola – Standardmäßig, abschaltbar
  HappyScribe – Nur mit Einwilligung

• Spracherkennung:
  Granola – AssemblyAI Speech-to-Text, Deepgram Speech-to-Text
  HappyScribe – AssemblyAI, Deepgram, ElevenLabs Speech-to-Text, Google Cloud Speech-to-Text, SLNG Sprach-KI-Gateway, Soniox, Speechmatics
• Dokumenterstellung:
  Granola – Claude-Modelle, GPT-Modelle
  HappyScribe – Anthropic Claude, OpenAI-Modelle, OpenRouter (Modell-Routing über mehrere LLM-Anbieter)
• Modellbewertung:
  Granola – Solide (Referenzwerte für Spracherkennung und Sprachmodell)
  HappyScribe – Stark (Referenzwerte für Spracherkennung und Sprachmodell)

• Nur HappyScribe:
  Menschliche Nachbearbeitung
• Bei beiden dokumentiert:
  7 Funktionen