25.05.2020

Chargeprice möchte den „Ladetarifdschungel“ für E-Autos transparenter machen

Der Österreicher Niklas Hösl hat gemeinsam mit den zwei Franzosen Ducreux Lerebours und Guillaume Bouley 2019 das Startup Chargeprice gegründet und einen Ladetarifrechner für E-Autos auf den Markt gebracht. Dadurch soll für Endverbraucher mehr Transparenz im europäischen "Ladetarifdschungel" geschaffen werden.
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Chargeprice
(v.l.n.r.) Das Gründertrio Niklas Hösl, Quentin Ducreux Lerebours und Guillaume Bouley | (c) Chargeprice

Autofahrer von Elektroautos stehen derzeit noch vor einem großen Problem. Aktuell herrscht in ganz Europa ein „Ladetarifdschungel“ vor. Zwar gibt es eine Vielzahl an Apps und Ladekarten mit denen die Stationen aktiviert werden können, im Gegensatz zu Tankstellen gibt es jedoch an einer Station keinen einheitlichen Preis. Jede Ladekarte legt nämlich den Preis selbst fest. Die Folge ist Intransparenz und große Preisschwankungen zwischen den einzelnen Stationen.

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Chargeprice möchte Transparenz erhöhen

Der gebürtige Österreicher Niklas Hösl hat im Jahr 2019 gemeinsam mit den zwei Franzosen Quentin Ducreux Lerebours und Guillaume Bouley das Startup Chargeprice in Frankreich gegründet und einen Ladetarifrechner auf den Markt gebracht, um genau dieses Problem zu lösen. Chargeprice ist mittlerweile neben Frankreich im gesamten DACH-Raum, den Benelux-Staaten und in Skandinavien verfügbar.

Wie Hösl gegenüber dem brutkasten erläutert, werden über den Ladetarifrechner die Kosten für das Aufladen von E-Autos transparent dargestellt. Dadurch soll die Vergleichbarkeit für den Endverbraucher erleichtert werden.

So funktioniert Chargeprice

Chargeprice funktioniert für die Nutzer im Prinzip sehr simpel. Auf www.chargeprice.app können sie zunächst ihr Fahrzeug und danach eine Ladestation auf einer Karte auswählen. Danach werden die Preise der verschiedenen Tarife (inkl. eventueller monatlicher Gebühren) für eine Ladung von z.B. 20-80 Prozent angezeigt.

Zudem können E-Autofahrer auf der Plattform ihre abgeschlossenen Verträge mit Anbietern hinterlegen und mit wenigen Klicks die Ladestationen nach genau diesen Anbietern filtern. Weiters gibt es auch Filter für kostenlose Stationen und Schnelllader.

Chargeprice
(c) chargeprice screenshot

Woher kommen die Daten?

Die Ladetarife werden laut Hösl von den Ladeanbieter und deren Websites bzw. Apps direkt abgefragt oder manuell eingepflegt. Die Fahrzeugdaten stammen vom eigens gestarteten Open EV Data Projekt, das in weiterer Folge die Daten von der Community sowie Ladedaten von Fastned erhält. Die Orte der Ladestationen werden hingegen von einer der größten Ladestations-Datenbanken goingelectric.de eingespeist.

Das Geschäftsmodell und die Finanzierung

Die bisherige Finanzierung erfolgt bisher über den EMC (ElektroMobilitätsClub) Austria, den das Startup als Partner für sich gewinnen konnte. Weitere Partner sollen laut Hösl folgen. In einem weiteren Schritt sollen Anbieter künftig ihre Preise inklusive ihrer Dienstleistungen gegen eine Gebühr anzeigen können.

Seit Februar 2019 haben E-Autofahrer übrigens bereits über 1,3 Millionen mal Preise über die Plattform abgefragt. An einem europaweiten Ausbau wird laut Hösl derzeit gearbeitet.

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Matteo Rosoli, CEO von eustella © eustella

„In den USA wird gerade die Ära der Superintelligenz ausgerufen. Europa darf dabei nicht zuschauen“, sagt Matteo Rosoli, CEO von eustella. Das Wiener Startup hat am 20. Oktober die Version 1.5 seiner Plattform für KI-Agenten veröffentlicht. Sie läuft nach eigenen Angaben auf rein europäischer Cloud-Infrastruktur.

Nachtraining statt Neuentwicklung

Eustella entwickelt kein Sprachmodell von Grund auf. Stattdessen setzt das Team auf offene Modelle, deren Gewichte frei verfügbar sind, und entwickelt sie mit eigenen Daten und Verfahren weiter. Ausgangspunkt ist laut Aussendung „das chinesische Basismodell Qwen 3.8 27B”. Die leistungsstärksten offenen Modelle stammten demnach „derzeit überwiegend aus China”. Das Nachtraining soll auch deren Voreingenommenheit reduzieren.

Ergebnisse aus eigener Messung

Wie viel das Nachtraining bringt, hat eustella selbst gemessen, mit 14 gängigen Leistungstests für KI-Modelle (Benchmarks). Laut Unternehmen schneidet v1.5 in allen 14 besser ab als das Basismodell, im Schnitt um fünf Punkte. Am deutlichsten fällt der Zuwachs beim Programmieren (LiveCodeBench, plus 17,1 Punkte), beim Befolgen komplexer Anweisungen (IFBench, plus 10,9) und in mehrstufigen Gesprächen (MultiChallenge, plus 10,8) aus.

Im Vergleich mit US-Modellen zieht eustella folgende Bilanz: v1.5 erreicht mit 27 Milliarden Parametern bei LiveCodeBench 89,1 Prozent, fast identisch mit Claude Opus 5 (89,0). GPT-5.6 Sol kommt auf 82,6. Bei GPQA Diamond, einem Test mit naturwissenschaftlichen Expertenfragen, liegt eustella mit 92,6 Prozent hinter Claude Opus 5 (93,9). Beim Verstehen langer Dokumente (AA-LCR) führt v1.5 laut eigenen Angaben mit 87,5 Prozent vor Claude Opus 5 (79,0) und GPT-5.6 Sol (84,0).

Auch gegenüber dem französischen Anbieter Mistral liegt v1.5 laut eustella in allen sieben vergleichbaren Benchmarks vorn, obwohl Mistral Medium 3.5 rund fünfmal so viele Parameter habe.

Die im Sommer verglichenen Modelle sind allerdings nicht mehr die aktuellsten ihrer Anbieter. Anthropic hat mit Fable 5.1 (seit 1. September) und Opus 5.5 (seit 22. September) zwei jüngere Modelle veröffentlicht. Auch OpenAI und Mistral haben mittlerweile neue Modelle vorgestellt.

Vom Launch zur Unternehmensplattform

Vorgestellt hat eustella seine App am 24. Juni. Beim Start im Juni waren es knapp 5.000 Nutzer:innen, jetzt mehr als 22.000. Die KI-Agenten unterstützen mehrstufige Aufgaben wie Recherchen, Präsentationen oder Reiseplanung. Ende August folgte laut eustella eine Optimierung, die das Achtfache an Nutzung zum gleichen Preis ermöglicht. Mit v1.5 kommen Team- und Enterprise-Pläne: „Orbit” kostet 20 Euro pro Nutzer:in und Monat, „Constellation” mit vierfachem Nutzungsvolumen 80 Euro. Die ersten 25 Partner:innen haben bereits API-Zugriff.

Eigene Technologie in Planung

„Wir haben diesen Sommer gezeigt, dass ein europäisches Team mit offenen Modellen und eigener Forschung an die Weltspitze heranrücken kann”, sagt Rosoli. v1.5 sei „erst der Anfang”. Weitere Forschung ist in Vorbereitung, eigene KI-Technologie will eustella Schritt für Schritt entwickeln.

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