Read AI vs. tl;dv
Im gemeinsamen Test „Meeting-Scribes“ liegt Read AI vor tl;dv. Beide erstellen aus Online-Meetings, dem Systemaudio des Computers und hochgeladenen Dateien Meeting-Notizen. Laut Anbieter erstellen beide auch Transkripte und Aufgabenlisten.
Stand 20. Oktober 2026 · 40 Quellen
Read AI
Meetingberichte mit Aufgaben und Gesprächssuche, EU-Region für Speicherung und KI-Verarbeitung über den Vertrieb.
- Meeting-Scribes: 58,5/100, Platz 6 von 14
- Einstiegspreis: 15 $ pro Nutzer und Monat · Dazu ein kostenloser Plan · Bei jährlicher Abrechnung, netto, inkl. 100 Dateiimporte pro Monat
- Speicher- und Verarbeitungsort: EU nur über den Vertrieb
- Deutsche Ausgabe: Ja
- Datenschutz: Mit Einschränkungen
- KI-Modelle: Nicht offengelegt
tl;dv
Meeting-Scribe für Zoom, Meet und Teams mit anpassbaren Notizen, CRM-Übergabe und Reports über mehrere Kundengespräche.
- Meeting-Scribes: 55,3/100, Platz 10 von 14
- Einstiegspreis: 18 € pro Nutzer und Monat · Dazu ein kostenloser Plan · Bei jährlicher Abrechnung
- Speicher- und Verarbeitungsort: EU
- Deutsche Ausgabe: Ja
- Datenschutz: Gut aufgestellt
- KI-Modelle: Solide Modelle
- Test „Meeting-Scribes“: Mittelfeld
Read AI oder tl;dv: Wer liegt im Test vorn?
Im Test „Meeting-Scribes“ (2. und 3. Quartal 2026, 38 Besprechungen, je 2 Durchläufe) liegt Read AI mit 58,5 gegenüber 55,3 Punkten vor tl;dv. Den Unterschied machen vor allem die Fehlerrate der Sprecherzuordnung (DER, 11,0 % bei Read AI gegenüber 13,3 % bei tl;dv) und das Fakten-F1 (85,8 % gegenüber 85,0 %).
Read AI speichert Daten standardmäßig in den USA, wahlweise über den Vertrieb in Kanada oder in der EU. tl;dv speichert sie in der EU.
Abstände je Kennzahl · Test „Meeting-Scribes“
- Diarisierungsfehlerrate · DER · Read AI vorn mit 11,0 % gegenüber 13,3 %
- Fakten-F1 · Read AI vorn mit 85,8 % gegenüber 85,0 %
- Korpus: 38 Besprechungen, je 2 Durchläufe
- Testzeitraum: Read AI 2. Quartal 2026 · tl;dv 3. Quartal 2026
Wann welcher Dienst passt
Wann Read AI passt
Read AI kommt infrage, wenn Gespräche direkt aufgenommen werden sollen oder mit einer Mobil-App gearbeitet werden soll.
- Liegt im Test „Meeting-Scribes“ mit 58,5 gegenüber 55,3 Punkten vorn, vor allem bei der Sprecherzuordnung (DER, 11,0 % gegenüber 13,3 %).
Wann tl;dv passt
tl;dv kommt infrage, wenn die Daten nur in der EU gespeichert werden sollen oder eine reine EU-Verarbeitung wählbar sein soll.
- Ist im Test „Meeting-Scribes“ schneller fertig, im Median 84,3 s statt 751 s.
Testergebnis „Meeting-Scribes“
Gleicher Korpus (de-meeting-v1), gleiche Fälle, 38 Besprechungen, je 2 Durchläufe. Read AI liegt 3,2 Punkte vorn. Den Abstand machen vor allem die Fehlerrate der Sprecherzuordnung und das Fakten-F1 aus. Hervorgehoben ist in der Tabelle je Kennzahl der bessere Wert, bei der Verarbeitungszeit erst ab einem Drittel Abstand, bei der Abschlussquote nie.
| Kennzahl | Read AI | tl;dv | Differenz |
|---|---|---|---|
| ScribeIndex-Score | 58,5 (Intervall 54,3–62,7) | 55,3 (Intervall 49,9–60,3) | +3,2 · Read AI vorn (Intervall −1,7 bis +8,4) |
| Fakten-F1 | 85,8 % (Intervall 84,1–87,6) (2.413 richtig · 471 fehlend) | 85,0 % (Intervall 82,9–87,0) (2.377 richtig · 507 fehlend) | +0,8 Pp. · Read AI vorn |
| Nacharbeit je Besprechung (ohne einmaliges Durchlesen) | 9,8 min (Intervall 8,8–11,0) | 9,8 min (Intervall 8,7–11,1) | ±0,0 min |
| Verarbeitungszeit (Median) | 751 s | 84,3 s | +666,7 s · tl;dv vorn |
| Verarbeitungszeit (95. Perzentil) | 2.061 s | 249 s | +1.812 s · tl;dv vorn |
| Transkript-WER | 12,0 % (Intervall 10,7–13,3) (46.545 Wortfehler von 389.306 Referenzwörtern) | 12,2 % (Intervall 10,8–13,8) (47.594 Wortfehler von 389.306 Referenzwörtern) | −0,2 Pp. · Read AI vorn |
| Diarisierungsfehlerrate · DER | 11,0 % (Intervall 9,7–12,3) (18.286,1 s nicht oder falsch zugeordnete Sprechzeit von 166.914 s Referenzsprechzeit) | 13,3 % (Intervall 11,7–15,2) (22.229,7 s nicht oder falsch zugeordnete Sprechzeit von 166.914 s Referenzsprechzeit) | −2,3 Pp. · Read AI vorn |
| DER ohne Toleranz | 15,6 % (Intervall 13,8–17,6) (25.991,9 s nicht oder falsch zugeordnete Sprechzeit von 166.914 s Referenzsprechzeit) | 16,3 % (Intervall 14,4–18,5) (27.269,3 s nicht oder falsch zugeordnete Sprechzeit von 166.914 s Referenzsprechzeit) | −0,7 Pp. · Read AI vorn |
| Falsche oder unbelegte Aussagen | 6,1 % (Intervall 4,9–7,6) (167 falsche oder unbelegte Aussagen von 2.740 ausgegebenen Aussagen) | 3,9 % (Intervall 3,0–5,2) (107 falsche oder unbelegte Aussagen von 2.711 ausgegebenen Aussagen) | +2,2 Pp. · tl;dv vorn |
| Erfasste Beschlüsse | 80,1 % (Intervall 73,8–85,2) (242 korrekt erfasste Beschlüsse von 302 Referenzbeschlüssen) | 74,2 % (Intervall 67,5–79,9) (224 korrekt erfasste Beschlüsse von 302 Referenzbeschlüssen) | +5,9 Pp. · Read AI vorn |
| Erkannte Aufgaben | 91,0 % (Intervall 87,4–93,7) (415 erkannte Aufgaben von 456 Referenzaufgaben) | 88,4 % (Intervall 84,4–91,5) (403 erkannte Aufgaben von 456 Referenzaufgaben) | +2,6 Pp. · Read AI vorn |
| Korrekte Zuständigkeiten | 80,1 % (Intervall 74,5–84,8) (266 korrekte Zuständigkeiten von 332 Referenzaufgaben mit genannter Zuständigkeit) | 78,6 % (Intervall 72,9–83,4) (261 korrekte Zuständigkeiten von 332 Referenzaufgaben mit genannter Zuständigkeit) | +1,5 Pp. · Read AI vorn |
| Korrekte Fristen | 77,8 % (Intervall 70,6–83,6) (182 korrekte Fristen von 234 Referenzaufgaben mit genannter Frist) | 79,9 % (Intervall 72,9–85,5) (187 korrekte Fristen von 234 Referenzaufgaben mit genannter Frist) | −2,1 Pp. · tl;dv vorn |
| Vollständig korrekte Aufgaben | 74,3 % (Intervall 69,3–78,8) (339 vollständig korrekte Aufgaben von 456 Referenzaufgaben) | 70,0 % (Intervall 64,8–74,7) (319 vollständig korrekte Aufgaben von 456 Referenzaufgaben) | +4,3 Pp. · Read AI vorn |
| Faktenpräzision | 88,1 % (Intervall 86,0–90,0) (2.413 korrekte relevante Fakten von 2.740 ausgegebenen Fakten) | 87,7 % (Intervall 85,5–90,1) (2.377 korrekte relevante Fakten von 2.711 ausgegebenen Fakten) | +0,4 Pp. · Read AI vorn |
| Fakten-Recall | 83,7 % (Intervall 81,4–86,0) (2.413 korrekt erhaltene Fakten von 2.884 dokumentationsrelevanten Referenzfakten) | 82,4 % (Intervall 79,9–84,8) (2.377 korrekt erhaltene Fakten von 2.884 dokumentationsrelevanten Referenzfakten) | +1,3 Pp. · Read AI vorn |
| Abgeschlossene Läufe | 100,0 % (76 / 76) | 100,0 % (76 / 76) | ±0,0 Pp. |
Die Differenz ist Read AI minus tl;dv, bei Prozentwerten in Prozentpunkten (Pp.). Die Intervalle sind 95-%-Konfidenzintervalle, berechnet wie in der Methodik beschrieben. Beim ScribeIndex-Score stammt das Intervall der Differenz aus denselben Stichproben beider Dienste. Protokoll 1.0, Read AI getestet im 2. Quartal 2026, tl;dv im 3. Quartal 2026. Alle Zähler und Testbedingungen stehen auf den Testseiten von Read AI und tl;dv.
Alle Unterschiede
14 von 30 Kriterien unterscheiden sich. Gemeinsamkeiten stehen darunter.
| Kriterium | Read AI | tl;dv |
|---|---|---|
| Arbeitsweise | ||
| Aufnahme | Gesprächsaufnahme, Datei-Upload, Meeting-Bot, Systemaudio des Computers | Datei-Upload, Meeting-Bot, Systemaudio des Computers |
| Bereitstellung | Cloud · Web, Desktop-App, Mobil-App | Cloud · Web, Desktop-App |
| Maximale Audiolänge (Bekannte Höchstwerte je Aufnahmeweg. Einzelne Tarif- und Plattformgrenzen stehen im Anbieterprofil.) | Meeting-Bot (je nach Tarif): 1 Std. bis 4 Std. · Systemaudio des Computers: Keine Herstellerangabe · Gesprächsaufnahme: Keine Herstellerangabe · Datei-Upload: Keine Herstellerangabe · Quellen 1: read.ai 2: support.read.ai | Meeting-Bot: Keine Herstellerangabe · Systemaudio des Computers: Keine Herstellerangabe · Datei-Upload: 3 Std. Quelle: intercom.help |
| Maximale Dateigröße (Bekannte Höchstwerte je Aufnahmeweg. Einzelne Tarif- und Plattformgrenzen stehen im Anbieterprofil.) | Datei-Upload: 5 GB Quelle: support.read.ai | Keine Herstellerangabe Quelle: intercom.help |
| Sprache | ||
| Sprachen laut Anbieter | Deutsch und weitere | Deutsch, Englisch, Französisch, Spanisch, Japanisch, Italienisch, Niederländisch, insgesamt mehr als 30 Sprachen |
| Preis | ||
| Einstieg | Kostenloser Plan, bezahlt ab 15 $ netto pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung Quelle: read.ai | Kostenloser Plan, bezahlt ab 18 € pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung Quelle: tldv.io |
| Funktionen | ||
| Integrationen | Ja: Zoom, Google Meet, Microsoft Teams, Webhooks Quelle: read.ai | Ja: Google Meet, Zoom, Microsoft Teams, Slack, Notion, Trello, Asana, Zapier · Quellen 1: tldv.io 2: intercom.help |
| Datenschutz · Details bei Read AI und tl;dv | ||
| Speicherort | EU nur über den Vertrieb · Quellen 1: read.ai 2: support.read.ai 3: read.ai | EU (Vorteil) Quelle: tldv.io |
| Verarbeitungsort | EU nur über den Vertrieb · Quellen 1: read.ai 2: read.ai | EU wählbar (Verarbeitung in der EU ist möglich, prüfen Sie die eingestellte Region Ihres Kontos) (Vorteil) · Quellen 1: tldv.io 2: trust.tldv.io |
| Training mit Kundendaten | Nur mit Einwilligung Quelle: support.read.ai | Ausgeschlossen Quelle: tldv.io |
| KI-Modelle · Details bei Read AI und tl;dv | ||
| Spracherkennung | Nicht offengelegt | AssemblyAI Speech-to-Text, ElevenLabs Scribe, OpenAI Whisper, tl;dv-Standardmodell |
| Modell für Sprecherzuordnung | Nicht offengelegt | Stimmregistrierung |
| Dokumenterstellung | Nicht offengelegt | Claude über Anthropic-API (USA), Claude über Google Vertex AI / Agent Platform (EU-Region) |
| Modellbewertung | Ohne unabhängige Referenz | Solide (Referenzwerte für Spracherkennung und Sprachmodell) |
Gemeinsamkeiten (16)
- Ergebnis: Transkripte, Meeting-Notizen, Aufgabenlisten
- Deutsche Eingabe: Ja
- Deutsche Ausgabe: Ja
- Fachbereiche: Allgemein und beruflich
- Preismodell: Abonnement
- Pflichtkosten: Keine angegeben
- Kostenlos testen: Kostenloser Plan
- Vorlagen: Ja · Quellen 1: read.ai 2: support.read.ai 3: read.ai 4: intercom.help 5: intercom.help
- Sprecherzuordnung: Ja · Quellen 1: support.read.ai 2: intercom.help 3: intercom.help
- API: Ja · Quellen 1: support.read.ai 2: intercom.help
- Export: Ja · Quellen 1: support.read.ai 2: intercom.help 3: tldv.io
- Quellenverknüpfung: Ja · Quellen 1: read.ai 2: intercom.help
- DSGVO-Angabe: Konformität erklärt · Quellen 1: read.ai 2: tldv.io
- AVV: Verfügbar · Quellen 1: read.ai 2: trust.tldv.io
- Ort der Spracherkennung: In der Cloud
- Zertifikate: SOC 2 Typ 2 · Quellen 1: read.ai 2: tldv.io
Passende Alternativen
Ausgewählt nach Aufgabe, Funktionsumfang, Arbeitsweise und ScribeIndex-Score in derselben Testreihe.
MeetGeek
Teams mit wechselnden Aufnahmewegen, die Aussagen im passenden Gesprächsausschnitt nachhören wollen
Meeting-Scribes 60,6 · Platz 3 von 14
- Erreicht im Test „Meeting-Scribes“ einen höheren ScribeIndex-Score als Read AI und tl;dv, 60,6 gegenüber 58,5 und 55,3 Punkten.
- Bietet eine reine EU-Speicherung an.
Otter.ai
Teams mit vielen Online-Meetings und Bedarf an Gesprächssuche
Meeting-Scribes 56,3 · Platz 8 von 14
Sally AI
Deutschsprachige Teams, die Meetings in Deutschland verarbeiten lassen möchten
Meeting-Scribes 54,4 · Platz 11 von 14
- Speichert in der EU oder lokal beim Anwender.
Weitere Vergleiche
Häufige Fragen
Was ist besser, Read AI oder tl;dv?
Im Test „Meeting-Scribes“ (2. und 3. Quartal 2026, 38 Besprechungen, je 2 Durchläufe) erreicht Read AI 58,5 Punkte, tl;dv 55,3 Punkte. Den Unterschied machen vor allem die Fehlerrate der Sprecherzuordnung (DER, 11,0 % bei Read AI gegenüber 13,3 % bei tl;dv) und das Fakten-F1 (85,8 % gegenüber 85,0 %). Außerdem unterscheiden sich beide bei falschen oder unbelegten Aussagen (6,1 % bei Read AI und 3,9 % bei tl;dv).
Was kosten Read AI und tl;dv?
- Einstieg:
Read AI – Kostenloser Plan, bezahlt ab 15 $ netto pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung
tl;dv – Kostenloser Plan, bezahlt ab 18 € pro Nutzer und Monat bei jährlicher Abrechnung - Kostenlos testen:
Bei beiden dauerhaft kostenloser Plan
Wie unterscheiden sich Read AI und tl;dv beim Datenschutz?
ScribeIndex stuft Read AI beim Datenschutz als „Mit Einschränkungen“ ein, tl;dv als „Gut aufgestellt“. Ausschlaggebend ist bei Read AI „EU-Speicherung nur über den Vertrieb, Verarbeitung teils außerhalb der EU“.
- DSGVO-Angabe:
Bei beiden Konformität erklärt - AVV:
Bei beiden verfügbar - Speicherort:
Read AI – EU nur über den Vertrieb
tl;dv – EU - Verarbeitungsort:
Read AI – EU nur über den Vertrieb
tl;dv – EU wählbar - Training mit Kundendaten:
Read AI – Nur mit Einwilligung
tl;dv – Ausgeschlossen
Welche KI-Modelle nutzen Read AI und tl;dv?
- Spracherkennung:
Read AI – Nicht offengelegt
tl;dv – AssemblyAI Speech-to-Text, ElevenLabs Scribe, OpenAI Whisper, tl;dv-Standardmodell - Dokumenterstellung:
Read AI – Nicht offengelegt
tl;dv – Claude über Anthropic-API (USA), Claude über Google Vertex AI / Agent Platform (EU-Region) - Modellbewertung:
Read AI – Ohne unabhängige Referenz
tl;dv – Solide (Referenzwerte für Spracherkennung und Sprachmodell)
Daten zu dieser Seite
Maschinenlesbar mit Zählern, Nennern und Intervallen. Frei nutzbar mit Quellenangabe. Zitierweise und Lizenz
Quellen
Herstellerangaben zu Read AI und tl;dv.
- Read AI: Search Copilot und Sprachmodelle read.ai · abgerufen am 7. Oktober 2026
- Read AI: Sprachen support.read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Produkt und Aufnahme support.read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Uploads read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Sicherheit und AVV read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Datennutzung support.read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Regionale KI-Verarbeitung read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Datenschutzerklärung read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Ask Read read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Berichte herunterladen support.read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Nutzungsbedingungen read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Infrastruktur und Produktionszugriff support.read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Meetingberichte, Highlights und Testphase read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Berichtsvorlagen anwenden support.read.ai · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Read AI: Upload von Audio und Video support.read.ai · abgerufen am 7. Oktober 2026
- Read AI Blog: Vorlagen und eigene Vorlagen, 22. Juli 2026 read.ai · abgerufen am 20. Oktober 2026
- tl;dv Produktseite tldv.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Tarife tldv.io · abgerufen am 2. Oktober 2026
- tl;dv: Sprachunterstützung tldv.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv: KI-Meetingprotokolle tldv.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- Mehrfachauswertungen tldv.io · abgerufen am 2. Oktober 2026
- tl;dv: Security Commitment tldv.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Trust Center: Ressourcen trust.tldv.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv: Privacy Policy, Stand 9. September 2026 tldv.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Trust Center: Unterauftragsverarbeiter trust.tldv.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Hilfe: Aufnahme mit oder ohne Bot intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Hilfe: Uploads intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Hilfe: Transkriptsprache ändern intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Hilfe: KI-Meetingnotizen intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Hilfe: Meeting-Vorlagen intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Hilfe: Sprechererkennung im Transkript intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Hilfe: Notizen ins CRM übertragen intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv Hilfe: API intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- AssemblyAI: Modelle, Diarisierung und EU-Datenresidenz assemblyai.com · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv: Französischer Transkriptionsvergleich (Juli 2026) tldv.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- ElevenLabs: Scribe v2 Realtime mit EU-Datenresidenz elevenlabs.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv: Whisper als Transkriptionsmodell intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv: Deutscher Transkriptionsvergleich (Stand September 2026) tldv.io · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv: Einstellungen für Transkriptionsmodell und KI-Hosting intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026
- tl;dv: Ask tl;dv AI verwenden intercom.help · abgerufen am 5. Oktober 2026