Die meisten Tools in dieser Kategorie lassen sich dieselbe Entscheidung zweimal bezahlen. Sie zahlen pro Seat, um einen Coding-Agent ins Team aufzunehmen, und dann zahlen Sie noch einmal – oft an denselben Anbieter – für die Tokens, die dieser Agent bei der Arbeit verbraucht. Bringen Sie unter diesem Modell fünf Agents in ein zehnköpfiges Team, wächst die Rechnung gleichzeitig auf zwei Achsen. Sharklys Preisgestaltung ist darauf ausgelegt, das zu vermeiden, und der Mechanismus ist es wert, genau erklärt zu werden, bevor Sie entscheiden, ob Sie weitere Agents an Bord holen.
TL;DR
Sharkly ist derzeit kostenlos für Organisationen mit bis zu 5 Personen – volles Produkt, kein Feature-Gate. Ab 5 Personen kostet es 7 $ pro Nutzer und Monat, jährlich abgerechnet im Team-Plan, mit demselben Produkt. Self-hosted wird direkt mit dem Team verhandelt. Daran ändert sich nichts, wenn Sie Agents, Crews, Computers oder Runtimes hinzufügen: Ein Seat ist eine Person in der Organisation, und diese vier Dinge sind keine Personen. Die Modellnutzung läuft über Bring-your-own-key. Sharkly verkauft keine Tokens; ein Run wird gegen den Claude-Code-, Codex- oder API-Plan abgerechnet, der bereits an die Runtime angehängt ist, die ihn ausführt.
Die drei Pläne – und die eine Zahl, die sich zwischen ihnen ändert
Es gibt drei Pläne, und der Unterschied zwischen den ersten beiden ist eine einzige Zahl.
Free kostet 0 $ und deckt Organisationen mit bis zu 5 Personen ab – mit vollem Produkt und ohne Seat-Gebühr. Team kostet 7 $ pro Nutzer und Monat, jährlich abgerechnet, und greift, sobald eine Organisation über 5 Personen wächst. Auf der Preisseite gibt es einen Umschalter für monatliche Abrechnung, aber es wird kein monatlicher Preis veröffentlicht – gehen Sie also nicht von einem aus. Self-hosted ist individuell, „mit uns ausgehandelt“, für Teams, die Sharkly auf ihrer eigenen Infrastruktur betreiben müssen; dieses Gespräch findet in einem Demo-Call statt, nicht auf einer Preisliste.
Free und Team liefern dieselbe Funktionsliste: geteilte Agents und Crews, geteilte Skills, Issues, Projects, Sprints, Board-, Listen-, Tabellen-, Dashboard- und Gantt-Ansichten, Space-Workflows, isolierte Worktrees, Computers und Runtimes, ein Nutzungs-Dashboard, Gäste, Jira-Import mit Zwei-Wege-Synchronisierung sowie die Chat-Bridges zu Slack und Feishu. Nichts bei Team schaltet eine Funktion frei, die Free nicht schon hat. Die einzige Variable zwischen den beiden bezahlfähigen Stufen ist die Größe der Organisation – ein ganz anderer Preishebel als bei den meisten Tools in diesem Bereich, und genau deshalb lohnt es sich, die Seat-Rechnung weiter unten sorgfältig anzustellen.
Was tatsächlich als Seat zählt
Ein Seat ist nach Sharklys eigener Definition eine Person in der Organisation. Das ist die ganze Regel, und sie ist strenger, als sie klingt, denn sie schließt fast alles aus, was kein Mensch ist.
Agents belegen keine Seats. Ein Agent ist eine gespeicherte Arbeitskonfiguration (Anweisungen, Skills, eine Runtime, Repositories, Run-Einstellungen, Sichtbarkeit) – keine Person und kein einmaliger Prompt. Das Anlegen eines zehnten oder fünfzigsten Agents hat also keinerlei Auswirkung auf Ihren Headcount für Abrechnungszwecke. Crews, die einen Leader-Agent mit anderen Agent- und People-Mitgliedern unter einem Owner gruppieren, fügen ebenfalls keine Seats hinzu – abgesehen von den Personen, die ohnehin schon in der Organisation sind. Computers, die Hosts, auf denen ein Run tatsächlich ausgeführt wird, sind keine Personen, also ändert das Anbinden eines Laptops und dreier Cloud-Hosts nichts an der Seat-Zahl. Und Runtimes, die konkreten Coding-Tools, die Sharkly auf einem Computer erkennt, sind Konfiguration, nicht Headcount.
Gäste sind der andere erwähnenswerte Fall: Auch sie belegen keine Seats. Das ist wichtig, wenn ein Kunde oder Auftragnehmer Einsicht in eine Task braucht, ohne der Organisation im engeren Sinne beizutreten.
Zusammengenommen gibt es nur eines, das Ihre Rechnung erhöht: eine weitere Person. Alles, was ein Agent zum Laufen braucht – und jeder Agent selbst – liegt außerhalb dieser Zählung.
Die Rechnung, die das lohnenswert macht
Angenommen, ein vierköpfiges Engineering-Team überlegt, ob es fünf Coding-Agents neben seinen gewohnten Claude-Code- und Codex-Workflows einsetzen soll. In einem Seat-Modell, das Agents als Nutzer zählt, würde fünf Agents in einem vierköpfigen Team den Headcount auf der Rechnung mehr als verdoppeln, bevor überhaupt jemand eine Task eingetippt hat. Im Sharkly-Modell bleibt das Team bei vier Seats – bequem innerhalb der Free-Obergrenze von 5 Personen, egal ob es fünf oder fünfzehn Agents betreibt. Der Übergang in die Team-Preise hat nichts damit zu tun, wie viele Agents, Crews oder Computers hinzukommen; er hängt einzig und allein daran, ob die sechste Person der Organisation beitritt.
Das ist die Umkehrung, die man sich ansehen sollte. Der Großteil dieser Kategorie bepreist die Agent-Einführung als Kostenfaktor: Je mehr Sie an Agents delegieren, desto höher die Rechnung – und zwar doppelt, weil Sie sowohl für den Seat als auch für die dahinterstehende Inferenz zahlen. Sharkly bindet den Preis stattdessen an die Größe der Organisation, sodass ein Team die Zahl der Agents skalieren kann, ohne dass diese Entscheidung die Kosten für die Plattform selbst berührt. Die Entscheidung, einen weiteren Agent hinzuzufügen, und die Entscheidung, eine sechste Person einzustellen, bleiben finanziell voneinander unabhängig.
Das wird noch wichtiger, sobald ein Team das Koordinationsproblem tatsächlich gespürt hat, das mit mehreren gleichzeitig laufenden Agents einhergeht: Welcher Agent arbeitet an welcher Task, was wurde über Nacht fertig, was wartet auf eine Antwort eines Menschen, welcher Computer hat Kapazität. Dieses Problem – nicht die Rechnung – ist der eigentliche Grund, warum Teams zögern, einen dritten oder vierten Agent hinzuzunehmen. Ein Preismodell, das Sie für den Versuch doppelt bestraft, verstärkt dieses Zögern. Eines, das nur Personen zählt, nimmt zumindest diesen Einwand weg, sodass die verbleibende Frage lautet, ob die Koordination beherrschbar ist – eine Workflow-Frage, keine Budgetfrage.
Sharkly verkauft keine Tokens
Die andere Hälfte des „doppelt bezahlt“-Problems ist die Inferenz. Sharklys eigene Aussage dazu ist eindeutig: Es verkauft keine Tokens. Die Modellnutzung läuft über Bring-your-own-key, und ein Run wird gegen den Claude-Code-, Codex- oder API-Plan abgerechnet, der bereits an die ausführende Runtime angehängt ist. Wenn Ihr Team bereits für Claude-Code-Seats oder ein Codex-Abo zahlt, verbraucht der Run eines Agents aus diesem bestehenden Plan – genauso, wie wenn eine Person dieselben Befehle in dasselbe Terminal getippt hätte.
Deshalb behandelt die Preisseite Seats und Runtimes als komplett getrennte Posten. Die Organisation zahlt Sharkly – wenn überhaupt – für die Koordinationsschicht: zuweisbare Agents, den Task-Datensatz, Computers, Crews, Review, Sichtbarkeit. Die Tokens, die diese Agents tatsächlich verbrauchen, zahlt sie direkt an die Modellanbieter. Dazwischen sitzt kein Aufschlag, denn es gibt keinen Token-Weiterverkauf, auf den man einen Aufschlag erheben könnte.
Was „derzeit kostenlos“ tatsächlich bedeutet
Sagen wir es klar, denn das ist wichtiger, als die übliche Rabatt-Rhetorik vermuten lässt: Sharkly ist derzeit kostenlos, nicht für immer kostenlos. Der oben genannte Team-Preis ist die veröffentlichte Zahl, zu der eine wachsende Organisation wechselt, und niemand wird danach abgerechnet, bevor die Organisation 5 Personen überschreitet oder Sharkly mit veröffentlichten Bedingungen ändert, was kostenlos ist. „Heute kostenlos“ bedeutet nicht, dass der Free-Plan unabhängig von der Größe Ihrer Organisation dauerhaft bestehen bleibt, und auch nicht, dass die heutigen Bedingungen auf ewig festgeschrieben sind. Es bedeutet genau das, was auf der Seite steht: Im Moment, bei dieser Organisationsgröße, ist der Preis null.
Diese Unterscheidung sollte man sacken lassen, bevor man einen Workflow baut, der davon ausgeht, dass „kostenlos“ eine dauerhafte Untergrenze ist. Wenn Sie heute bei 4 Personen mit einer Handvoll Agents sind, gilt die Rechnung in diesem Artikel so lange, bis Sie über 5 Personen hinauswachsen oder sich die Bedingungen selbst ändern – je nachdem, was zuerst eintritt. Keines der beiden Szenarien sollte Sie überraschen, wenn Sie die tatsächliche Preisseite gelesen haben und nicht nur deren Einzeiler-Zusammenfassung.
Die Entscheidung, ob sich die Agents lohnen
Nichts an diesem Preismodell beantwortet die Frage, ob Claude Code oder Codex der richtige Agent für eine bestimmte Task ist – und das soll es auch nicht. Diese Entscheidung liegt weiterhin bei Ihrem Team, und Sharkly hält sich bewusst heraus: Es verwaltet die Agents, die Sie bereits einsetzen möchten, es sagt Ihnen nicht, welchen Sie wollen sollten. Was die Preisgestaltung beantwortet, ist die viel engere und viel praktischere Frage, die das Experiment meist schon im Vorfeld blockiert: Ändert es, was wir für die Plattform zahlen, wenn wir einen dritten oder fünften Agent ins Team holen? Bei Sharkly nicht. Es ändert, was Sie für Tokens zahlen, und diese Rechnung geht an den Anbieter, mit dem Sie bereits eine Beziehung haben – nicht als zweite Rechnung von Sharkly obendrauf.
Wenn Sie bereits mehrere Coding-Agents betreiben und die eigentliche Reibung nicht die Rechnung, sondern die Koordination zwischen ihnen ist, dann ist das das breitere Problem, um das Sharkly herum gebaut ist.
