Die 9 besten Jupyter Notebook Alternativen in 2026 (kostenlos & kostenpflichtig)
Jupyter Notebook ist nach wie vor der Standardort, an dem Analysen geschrieben werden. Es ist kostenlos, läuft lokal und fast jedes Python-Tutorial setzt es voraus. Genau das ist der Grund, warum Menschen nach etwas anderem suchen.
Die Gründe dafür lassen sich in einige Kategorien einteilen. Notebooks sind schwer zu überprüfen und schwer zusammenzuführen. Zusammenarbeit bedeutet, Dateien hin- und herzuschicken. Das Ergebnis ist ein Dokument, das niemand außerhalb des Teams problemlos öffnen kann. Und Umgebungen funktionieren auf verschiedenen Rechnern oft nicht mehr.
Diese Liste umfasst neun Tools, die mindestens eine dieser Beschwerden lösen. Einige sind Notebooks, bei denen die Zusammenarbeit verbessert wurde. Andere ersetzen das Notebook komplett durch eine andere Benutzeroberfläche. Die Preise entsprechen den Angaben, die der jeweilige Anbieter am 15. September 2026 auf seiner eigenen Preisseite veröffentlicht hat.
Wie diese Liste zusammengestellt wurde
Vierzehn Kandidaten wurden bewertet. Fünf wurden entfernt. Neun haben es auf die Liste geschafft.
Die Auswahlkriterien waren bewusst streng. Ein Tool musste am Tag der Erstellung dieses Artikels transparente Preise auf seiner eigenen Website veröffentlichen. Das bedeutet US-Dollar mit sichtbaren Tarifen statt eines Kontaktformulars. Diese Regel schließt gute Software aus, und es ist wichtig zu erwähnen, welche Software entfernt wurde und warum.
Databricks berechnet die Preise pro DBU statt pro Nutzerplatz, sodass die Preisseite keine mit dem Rest dieser Liste vergleichbaren Tarife anzeigt. JetBrains Datalore lieferte eine Preisseite, deren Tarife an diesem Tag nicht lesbar waren. Google Colab verbirgt seine kostenpflichtigen Tarife hinter einer Anmeldung. marimo ist Open Source und veröffentlicht keine Preisseite auf seiner Website. CoCalc leitet mittlerweile von seiner ursprünglichen Domain auf eine neue weiter – eine Änderung, die man vor einer Empfehlung lieber überprüfen sollte.
Zwei Anmerkungen zur Methodik sind wichtiger als die Liste selbst.
Erstens: Überprüfungsergebnisse veralten. Ein Tool, das vor sechs Monaten klare Tarife veröffentlicht hat, tut dies heute vielleicht nicht mehr, und ein Tool, das damals durchgefallen ist, besteht den Test heute vielleicht. Beides ist bei der Erstellung dieser Liste passiert. Eine erneute Überprüfung ist zuverlässiger, als sich auf alte Daten zu verlassen.
Zweitens kann eine Preisseite Preise für andere Produkte enthalten als das, wegen dem Sie eigentlich dort sind. Die Seite von Anaconda listet mehrere Produkte nebeneinander auf. Die unten genannten Zahlen beziehen sich auf das besprochene Produkt, nicht auf den höchsten Betrag auf der Seite.
Eines sollte noch klar gesagt werden: Dies ist eine Liste von Tools, die das Kriterium veröffentlichter Preise erfüllen, sortiert für eine bessere Lesbarkeit und nicht nach einer Bewertung. Dass ein Tool weiter oben steht als ein anderes, sagt nichts darüber aus, welches für Ihr Team besser geeignet ist. Der Abschnitt „Am besten geeignet für“ gegen Ende soll genau diese Frage beantworten.
Schnellvergleich
| Tool | Einstiegspreis | Kostenpflichtige Tarife ab | Am besten geeignet für |
|---|---|---|---|
| Powerdrill Bloom | Kostenlos | $199.00/Jahr | Analysen ohne Code-Schreiben |
| Deepnote | Kostenlos | $39/Editor/Monat | Team-Notebooks mit Zeitplanung |
| Hex | Kostenlos | $36/Editor/Monat | SQL-und-Python-Daten-Apps |
| Observable | Kostenlos | $22/Monat | Veröffentlichte, interaktive Visualisierungen |
| Count | Kostenlos | $49/Editor/Monat | Exploration im Canvas-Stil |
| Anaconda | Kostenlos | $15/Nutzer/Monat | Verwaltete Python-Umgebungen |
| Posit Cloud | Kostenlos | $25/Monat | R und RStudio im Browser |
| Saturn Cloud | Stündlich | $0.09/Stunde | GPU und rechenintensive Prozesse |
| Nextjournal | Kostenlos | $299/Monat | Reproduzierbare Forschung |
1. Powerdrill Bloom
Powerdrill Bloom nähert sich dem Problem von der anderen Seite. Statt die Freigabe von Notebooks zu erleichtern, entfernt es das Notebook komplett aus dem Arbeitsablauf. Dateien werden hochgeladen. Eine Anfrage wird in natürlicher Sprache gestellt. Der Agent liefert die Analyse zusammen mit dem Diagramm, dem Dokument oder der Präsentation, die sie darstellt.
Am besten geeignet für
Analysten und Teams, deren Engpass nicht die Python-Kenntnisse, sondern die Bearbeitungszeit sind, sowie alle, deren Zielgruppe ein gut lesbares Ergebnis statt einer Notebook-Datei benötigt. Es eignet sich auch für gemischte Teams, in denen einige Personen Code schreiben und andere nicht, aber alle mit denselben Quelldateien arbeiten müssen.
Wichtigste Funktionen
Der Upload unterstützt Excel, CSV, PDF und allgemeine Dokumente, zudem gibt es eine integrierte Suche über offene Datenquellen. Aus einer hochgeladenen Datei erstellt der Agent Erkenntnisse, Diagramme und Zusammenfassungen und kann Folien, Office-Dokumente, Tabellenkalkulationen und Bilder als fertige Ergebnisse generieren. Agenten-Skills übernehmen wiederkehrende Routinen, und geplante Aufgaben ermöglichen es, eine Analyse automatisch erneut auszuführen. Höhere Tarife bieten Claude Code und Agenten-Aufgaben auf Codex-Niveau für mehrstufige Arbeiten.
Preise
Der Free-Tarif kostet $0.00 und enthält täglich 1,000 aktualisierte Credits sowie eine geplante Aufgabe. Pro kostet $199.00 pro Jahr und bietet zusätzlich 5,000 monatliche Credits, tiefgehendere Analysen, benutzerdefinierte Agenten-Skills und 20 geplante Aufgaben. Plus kostet $399.00 pro Jahr mit 11,000 monatlichen Credits. Premium kostet $1,990.00 pro Jahr mit 60,000 monatlichen Credits für hohe Arbeitsvolumen. Team-Tarife werden pro Nutzerplatz mit gemeinsam genutzten Team-Credits abgerechnet.
Vorteile
Die Ergebnisse liegen in Formaten vor, die andere Personen problemlos öffnen können, was den Exportschritt komplett überflüssig macht. Dank natürlicher Sprache werden Analysten, die kein Python schreiben, nicht blockiert. Geplante Aufgaben verwandeln eine einmalige Analyse ohne zusätzliche Tools in eine wiederkehrende. Da die Eingabe eine Datei und kein angebundenes Data Warehouse ist, entfällt die Einrichtungsphase vor der ersten Frage.
Nachteile
Der Free-Tarif enthält nur eine geplante Aufgabe, sodass für wiederkehrende Arbeiten praktisch ein kostenpflichtiger Tarif erforderlich ist. Die Verbrauchseinheit sind Credits statt Rechenstunden. Das ist ein anderes mentales Modell als bei den anderen hier vorgestellten Tools. Intensivnutzer müssen ihr monatliches Kontingent im Auge behalten. Es ist zudem nicht die richtige Wahl, wenn das Ziel explizit darin besteht, Python-Code zu schreiben und zu verwalten.
Neugierig, wie weit ein dateibasierter Agent mit Ihren eigenen Daten kommt? Testen Sie Powerdrill Bloom.
2. Deepnote
Deepnote kommt auf dieser Liste der Vorstellung von „Jupyter Notebook, aber mit funktionierender Zusammenarbeit“ am nächsten. Die Notebook-Metapher bleibt vollständig erhalten. Was sich ändert, ist, dass mehrere Personen gleichzeitig in demselben Notebook arbeiten können und das Notebook im Hintergrund laufen kann, ohne dass jemand zusehen muss.
Am besten geeignet für
Datenteams, die weiterhin Notebooks schreiben möchten, aber keine Lust mehr haben, .ipynb-Dateien hin- und herzuschicken. Es ist der am wenigsten disruptive Wechsel auf dieser Liste. Ein Team, das bereits eine funktionierende Jupyter Notebook-Routine hat, muss niemanden umschulen, um umzusteigen.
Für einen genaueren Vergleich von Deepnote in seiner eigenen Kategorie siehe diese Übersicht über Deepnote-Alternativen.
Wichtigste Funktionen
Im Mittelpunkt steht die gemeinsame Bearbeitung in Echtzeit. Ergänzt wird dies durch geplante Notebooks, Hintergrundausführung und einen dreißigtägigen Versionsverlauf. Kostenpflichtige Tarife bündeln monatliche Kontingente an AI-Credits, CPU und GPU, anstatt diese separat zu berechnen, und bieten leistungsstärkere Rechner.
Preise
Es gibt einen kostenlosen Tarif. Der Team-Tarif kostet $39 pro Editor und Monat bei jährlicher Abrechnung. Er enthält jeden Monat AI-Credits im Wert von $39, CPU im Wert von $280 und GPU im Wert von $50. Enterprise wird individuell angeboten. Kostenlose Konten haben eine Inaktivitätszeit von fünfzehn Minuten; Team und Enterprise erhalten vierundzwanzig Stunden.
Vorteile
Die Migrationskosten gehen für alle, die bereits Jupyter Notebook-Dateien schreiben, gegen Null. Zeitplanung und Hintergrundausführung schließen die Automatisierungslücke, die viele Teams von der lokalen Nutzung von Jupyter Notebook abbringt. Gebündelte Rechenkontingente machen die monatlichen Ausgaben planbar.
Nachteile
Die Preisgestaltung erfolgt pro Editor, sodass die Kosten mit der Mitarbeiterzahl und nicht mit der Nutzung skalieren. Das wird für ein großes Team, in dem nur wenige Personen regelmäßig Code schreiben, teuer. Das Inaktivitäts-Timeout von fünfzehn Minuten im kostenlosen Tarif ist kurz für explorative Arbeiten. Die gebündelten Credits sind separat für AI, CPU und GPU ausgewiesen, was bedeutet, dass man drei Kontingente statt einem im Auge behalten muss.
3. Hex
Hex betrachtet das Notebook als einen Teil von etwas Größerem. Sie schreiben SQL und Python in Zellen. Anschließend veröffentlichen Sie das Ergebnis als interaktive App. Filter und Eingabefelder machen sie auch für nicht-technische Kollegen nutzbar.
Am besten geeignet für
Teams, bei denen Analysen als teilbare App statt als Dokument enden sollen und bei denen SQL mindestens ebenso wichtig ist wie Python. Es eignet sich hervorragend für Analysefunktionen, die dieselbe Frage wiederholt mit unterschiedlichen Parametern beantworten müssen.
Wie sich Hex im Vergleich zu Tools in derselben Kategorie schlägt, zeigt diese Übersicht über Hex-Alternativen.
Wichtigste Funktionen
SQL- und Python-Zellen befinden sich nebeneinander im selben Projekt. Der App-Builder verwandelt eine fertige Analyse in eine interaktive Benutzeroberfläche. Die Rechenleistung ist pro Projekt wählbar, von kleinen Profilen bis hin zu GPU-gestützten Rechnern.
Preise
Community ist kostenlos. Professional kostet $36 pro Editor und Monat. Team kostet $75 pro Editor und Monat. Die Rechenleistung wird separat pro Nutzungsminute abgerechnet. Die Profile Extra Small bis Medium sind kostenlos. Large kostet $0.32 pro Stunde, Extra Large $0.65, 2XL $1.29 und 4XL $2.58. GPU-Profile liegen bei $2.93 für L4 und $4.06 für A10G.
Vorteile
Die Ausgabe als veröffentlichte App löst das Problem „Niemand liest mein Notebook“ direkt. Kostenlose Rechenleistung auf kleineren Profilen hält explorative Arbeiten günstig. SQL-fokussierte Nutzer werden nicht zweitklassig behandelt.
Nachteile
Die Rechenleistung wird zusätzlich zum Preis pro Editor-Nutzerplatz berechnet, sodass sich die monatlichen Gesamtkosten aus zwei Beträgen statt einem zusammensetzen. Die Prognose der Jahresausgaben erfordert eine Vorhersage der Nutzung, nicht nur der Mitarbeiterzahl. Größere Profile und GPU-Arbeiten summieren sich bei minutengenauer Abrechnung schnell. Die App-Erstellung macht den Großteil des Wertes aus, was Hex zu viel des Guten macht, wenn Sie eigentlich nur ein besseres Notebook suchen.
4. Observable
Observable nähert sich Notebooks von der Visualisierungsseite. Es ist auf das Veröffentlichen ausgelegt, und die Ergebnisse sind standardmäßig interaktiv, statt statische Bilder zu sein, die in ein Dokument eingefügt werden.
Am besten geeignet für
Alle, deren Ergebnis ein Diagramm ist, das andere Personen interaktiv erkunden sollen, sowie Teams, die ihre Arbeit in eine Website oder ein Wiki einbetten möchten, anstatt sie herunterzuladen. Es eignet sich hervorragend für öffentlich zugängliche Datenberichte, bei denen die Leser die Zahlen selbst analysieren können sollen.
Wichtigste Funktionen
Notebooks bieten Datenbankverbindungen und Dateianhänge. Eine Einbettungsoption ermöglicht es, Ergebnisse an anderer Stelle zu platzieren. Ein integrierter Agent verfügt über ein tägliches Token-Kontingent, das je nach Tarif skaliert. Team-Tarife bieten zusätzlich gemeinsame Arbeitsbereiche und kostenpflichtige Lizenzen für Betrachter (Viewer).
Preise
Ein kostenloser Tarif ist verfügbar. Pro kostet $22 pro Monat oder $25 bei monatlicher Abrechnung. Team kostet $40 pro Editor und Monat oder $45 bei monatlicher Abrechnung und ist als „demnächst verfügbar“ gelistet. Enterprise wird individuell berechnet. Private Betrachter im Team-Tarif kosten $10 pro Betrachter und Monat. Dateianhänge sind auf 1 GB pro Monat begrenzt, und die Rechenleistung ist in den kostenpflichtigen Einzeltarifen auf fünfzig Minuten pro Monat beschränkt.
Vorteile
Die interaktive, einbettbare Ausgabe ist die stärkste auf dieser Liste für alles, was mit Diagrammen zu tun hat. Der Pro-Einzeltarif ist der günstigste kostenpflichtige Einstiegspunkt hier. Datenbankverbindungen gehören bei den kostenpflichtigen Tarifen zum Standard.
Nachteile
Fünfzig Minuten monatliche Rechenleistung sind ein knappes Budget für alles, was über reine Visualisierungsarbeiten hinausgeht. Es wird erwartet, dass umfangreiche Datentransformationen stattfinden, bevor die Daten importiert werden. Das Limit von 1 GB für Anhänge schließt große lokale Datensätze aus. Der Team-Tarif ist als „demnächst verfügbar“ gekennzeichnet, sodass die kollaborative Nutzung derzeit noch nicht vollständig verfügbar ist.
5. Count
Count ersetzt das lineare Notebook durch ein unbegrenztes Canvas (Arbeitsfläche). Zellen werden zu Knotenpunkten, die Sie räumlich anordnen können. Die Verbindungen zwischen ihnen bleiben sichtbar. Dadurch lässt sich die Struktur einer Analyse viel leichter nachvollziehen als beim Scrollen von oben nach unten.
Am besten geeignet für
Explorative Analysen, die sich verzweigen, und Teams, bei denen Stakeholder den Gedankengang und nicht nur das Ergebnis nachvollziehen müssen. Es eignet sich hervorragend für Review-Sitzungen, in denen die Frage im Vordergrund steht, wie eine Zahl zustande gekommen ist, und nicht nur, wie sie lautet.
Wichtigste Funktionen
Python- und SQL-Zellen auf einem gemeinsamen Canvas, No-Code-Visualisierungen für Personen, die keines von beidem schreiben, Versionsverlauf, Domain-Whitelisting und MCP-Unterstützung. Betrachter-Lizenzen (Viewer) sind in jedem Tarif enthalten.
Preise
Free kostet $0 für kleine Teams und persönliche Projekte. Pro kostet $49 pro Editor und Monat. Scale kostet $69 pro Editor und Monat und bietet mehr Kapazität für größere Organisationen. Count gibt an, dass Betrachter-Lizenzen in jedem Tarif ohne Grundgebühr enthalten sind.
Vorteile
Das Canvas macht verzweigte Analysen lesbar, was beim linearen Scrollen von oben nach unten oft unübersichtlich bleibt. Da Betrachter-Lizenzen in jedem Tarif kostenlos sind, bleiben die Kosten für das Teilen bei Null. No-Code-Visualisierungen erweitern den Kreis derer, die einen Beitrag leisten können.
Nachteile
Die Editor-Lizenzen sind der teuerste Einstiegspreis pro Kopf unter den hier vorgestellten Notebook-ähnlichen Tools. Das Canvas-Modell erfordert eine echte Umgewöhnung für alle, die direkt von Jupyter Notebook kommen. Der kostenlose Tarif ist eher auf kleine Teams und persönliche Projekte als auf den produktiven Einsatz ausgelegt.
6. Anaconda
Anaconda ist kein Notebook. Es ist die Ebene darunter. Wenn der Grund für den Abschied von Jupyter Notebook darin liegt, dass Umgebungen auf verschiedenen Rechnern nicht mehr funktionieren, ist dies der richtige Teil des Stacks.
Am besten geeignet für
Organisationen, bei denen die Python-Umgebung selbst das Problem darstellt: Reproduzierbarkeit, Herkunft von Paketen und Richtlinien. Das ist besonders dort wichtig, wo ein fehlgeschlagener Build oder ein ungeprüftes Paket echte Kosten verursacht.
Wichtigste Funktionen
Paketverwaltung, bei der jedes Paket geprüft, signiert und auf Richtlinien getestet wird, bevor es den Entwickler erreicht. Kuratierte Pakete für Data Science, Machine Learning und AI sowie der Anaconda Assistant für Hilfe beim Codieren. Kostenpflichtige Tarife bieten zusätzlich gemeinsam genutzte, reproduzierbare Team-Umgebungen, Arbeitsbereichssteuerungen und Governance für den produktiven Einsatz.
Preise
Anaconda Core ist mit $0 kostenlos für Lernzwecke und persönliche Projekte. Starter kostet $15 pro Nutzer und Monat für gemeinsam genutzte, reproduzierbare Team-Umgebungen. Business kostet $50 pro Nutzer und Monat für verwaltete, sichere Paketierung in der Produktion. Beachten Sie, dass die Preisseite von Anaconda auch separate Produkte mit eigenen Tarifen auflistet; diese sind nicht Teil von Core.
Vorteile
Löst das Problem von abweichenden Umgebungen an der Wurzel, anstatt es nur zu umgehen. Geprüfte und signierte Pakete sind in regulierten Umgebungen wichtig. Der kostenlose Tarif ist für Einzelarbeiten absolut praxistauglich.
Nachteile
Anaconda läuft unter einer Notebook-Benutzeroberfläche, anstatt selbst eine bereitzustellen. Es ergänzt also andere Tools auf dieser Liste, anstatt sie zu ersetzen. Der Nutzen ist für einzelne Anwender, die nicht mit Umgebungsproblemen kämpfen, meist unsichtbar. Die Preisseite vermischt mehrere Produkte, wodurch die Core-Tarife leicht missverstanden werden können.
7. Posit Cloud
Posit Cloud ist die gehostete Version der RStudio-Welt. Wenn die Analyse in R erfolgt, ist dies die direkteste Antwort auf dieser Liste. Dasselbe gilt, wenn sie einer Gruppe von Studierenden beigebracht wird.
Am besten geeignet für
R-Nutzer und alle, die Analysen im Unterricht vermitteln und Umgebungen benötigen, die für alle identisch funktionieren. Der Anwendungsfall in der Lehre ist hier am stärksten, da das Einrichtungsproblem für alle Studierenden auf einmal verschwindet.
Wichtigste Funktionen
Browserbasierte RStudio-Projekte mit gemeinsam genutzten Bereichen, Datenverbindungen und Projektvorlagen. Die Rechenleistung wird in Stunden gemessen, mit definierten RAM-, CPU- und Ausführungslimits pro Tarif. Für die Lehre gibt es spezielle Instructor- und Student-Tarife. Kontoinhaber können den Posit Assistant aktivieren, einen AI-Codierassistenten für RStudio-Projekte.
Preise
Free kostet dauerhaft $0 mit 25 Projekten, 25 Rechenstunden pro Monat, 1 GB RAM und einem Ausführungslimit von einer Stunde. Basic kostet $25 pro Monat mit 150 enthaltenen Stunden, 8 GB RAM und unbegrenzten Projekten. Standard kostet $75 pro Monat mit 500 Stunden, 32 GB RAM, 8 CPUs und SSO über SAML. Für berechtigte Lehrkräfte und Studierende kostet Instructor $15 pro Monat mit 300 Stunden und Student $5 pro Monat mit 75 Stunden. Zusätzliche Stunden in kostenpflichtigen Tarifen kosten je 10¢.
Vorteile
Die klarste Abrechnung der Rechenleistung auf dieser Liste: Stunden, RAM, CPU und Ausführungslimits sind pro Tarif angegeben. Die Preise für den Bildungsbereich sind als offizieller Tarif veröffentlicht und keine Einzelfallvereinbarung. Der kostenlose Tarif ist für echte Kursarbeiten absolut nutzbar.
Nachteile
Der Schwerpunkt liegt auf R und RStudio, was es für Python-fokussierte Teams weniger geeignet macht. Ein RAM von 1 GB im kostenlosen Tarif und ein Ausführungslimit von einer Stunde schließen größere Aufgaben aus. SSO gibt es erst ab dem Standard-Tarif.
8. Saturn Cloud
Saturn Cloud löst ein ganz bestimmtes Problem: Der Laptop ist nicht leistungsstark genug. Es bietet gehostete Notebooks, die mit Rechnern mit bis zu acht GPU-Knoten verbunden sind, und rechnet stündlich statt pro Nutzerplatz ab.
Am besten geeignet für
Training, Fine-Tuning und alle Workloads, bei denen die Hardware und nicht die Zusammenarbeit der limitierende Faktor ist. Es ist die richtige Antwort, wenn das Notebook an sich in Ordnung ist, aber der Rechner darunter nicht ausreicht.
Wichtigste Funktionen
Gehostete Umgebungen, die auf einem veröffentlichten Katalog von Maschinentypen laufen, der von reinen CPU-Instanzen bis hin zu NVIDIA H100- und H200-Knoten reicht. Die Rechner werden je nach Workload ausgewählt und stündlich abgerechnet, wobei der Speicherplatz separat berechnet wird.
Preise
Die Preisgestaltung erfolgt stündlich pro Rechner und nicht pro Nutzer. CPU-Instanzen beginnen bei $0.09 pro Stunde für eine Large-Instanz mit 16 GB und 4 vCPUs und reichen bis zu $6.12 pro Stunde für eine c5.metal-Instanz mit 192 GB und 96 vCPUs. GPU-Optionen beginnen bei $0.15 pro Stunde für eine T4-gestützte g4dn.xlarge und reichen bis zu $23.6 pro Stunde für einen Knoten mit acht H100- oder H200-GPUs. Der Speicherplatz kostet $0.20 pro GB und Monat. Saturn Cloud weist darauf hin, dass diese Gebühren im Pro-Tarif in Schritten von $10 abgerechnet werden.
Vorteile
Die einzige Option hier, die ohne ein separates Infrastrukturprojekt für anspruchsvolle GPU-Arbeiten skaliert. Die stündliche Abrechnung bedeutet, dass inaktive Teams nichts für Nutzerlizenzen bezahlen. Der Maschinenkatalog ist vollständig veröffentlicht, sodass die Kosten vorab geschätzt werden können.
Nachteile
Die veröffentlichten Preise von Saturn Cloud gelten stündlich pro Rechner und nicht pro Nutzerplatz. Die Budgetierung unterscheidet sich daher völlig vom Rest dieser Liste und ist schwerer zu deckeln. Die Kosten sind rein nutzungsabhängig, was sich rächt, wenn man vergisst, einen Rechner herunterzufahren. Funktionen zur Zusammenarbeit stehen nicht im Fokus, sodass ein Team, das Jupyter aus Gründen des Teilens verlässt, hier nicht fündig wird.
9. Nextjournal
Nextjournal ist auf Reproduzierbarkeit ausgelegt. Die Umgebung, in der ein Notebook ausgeführt wurde, wird zusammen mit dem Notebook erfasst. So führt das erneute Ausführen der Arbeit Monate später zum gleichen Ergebnis statt zu einer Fehlermeldung.
Am besten geeignet für
Forschungsgruppen und alle, die sicherstellen müssen, dass eine Analyse auch in einem Jahr noch ausgeführt werden kann. In regulierten und akademischen Arbeitsbereichen ist dies eine explizite Anforderung, die von den meisten Tools jedoch eher stiefmütterlich behandelt wird.
Wichtigste Funktionen
Unbegrenzte private Notebooks mit Daten- und Secrets-Verwaltung, versionierten Umgebungen, benutzerdefinierten Shutdown-Timeouts und geplanten automatischen Durchläufen. Die Team-Tarife enthalten monatliche Rechen-Credits, wobei zusätzliche Rechenleistung nach Verbrauch abgerechnet wird. Enterprise bietet zusätzlich gehostete oder On-Premises-Bereitstellung sowie internes Veröffentlichen.
Preise
Der Free-Tarif kostet $0 mit unbegrenzten privaten Notebooks und Einstiegs-Rechenleistung im Rahmen einer Fair-Use-Policy. Team beginnt bei $299 pro Monat inklusive fünf Editoren. Zusätzliche Editoren kosten je $99 pro Monat. Der Tarif enthält monatlich Rechen-Credits im Wert von rund $240. Enterprise beginnt bei $499 pro Monat inklusive fünf Editoren, mit zusätzlichen Editoren für $125 pro Monat, und enthält monatlich Credits im Wert von rund $400. Nextjournal erwähnt auch Tarife für den akademischen Bereich, gemeinnützige Organisationen und Lehrkräfte.
Vorteile
Reproduzierbarkeit ist von Grund auf integriert und nicht nachträglich aufgesetzt, was selten ist. Der kostenlose Tarif erlaubt unbegrenzte private Notebooks, was die meisten Konkurrenten einschränken. Die gebündelten Rechen-Credits sind im Verhältnis zum Tarifpreis beträchtlich.
Nachteile
Die monatliche Untergrenze von $299 macht es zum teuersten Einstiegspunkt auf dieser Liste für ein kleines Team. Die Preisgestaltung setzt fünf Editoren voraus, sodass eine Gruppe von zwei Personen für fünf bezahlt. Rechenleistung, die über die enthaltenen Credits hinausgeht, wird zusätzlich zur Grundgebühr nach Verbrauch abgerechnet.
Am besten geeignet für: Auswahl nach tatsächlichem Bedarf
Die Liste lässt sich anhand einer einzigen Frage klar aufteilen: Was funktioniert an Ihrem aktuellen Setup nicht?
Wenn das Problem die Zusammenarbeit ist, sollten Sie sich zuerst Deepnote ansehen. Es behält das Notebook bei und löst das Problem des Teilens. Count ist die Alternative, wenn sich Ihre Analyse verzweigt und Sie dies sichtbar machen möchten.
Wenn das Problem die Zielgruppe ist, führen sowohl Hex als auch Observable zu einem Ergebnis, das Kollegen nutzen können. Hex erstellt Apps mit Eingabefeldern und Filtern. Observable liefert interaktive, einbettbare Visualisierungen.
Wenn das Problem darin besteht, dass Sie überhaupt Code schreiben müssen, ist Powerdrill Bloom die Option, die diese Anforderung überflüssig macht. Dateien und eine Anfrage in natürlicher Sprache gehen ein; eine Analyse und ein fertiges Dokument kommen heraus.
Wenn das Problem der Rechner ist, wählen Sie Saturn Cloud. Es ist der einzige Eintrag hier, der Knoten mit acht GPUs zu veröffentlichten Stundensätzen bietet.
Wenn das Problem die Umgebung ist, wählen Sie Anaconda. Es läuft unter jedem Notebook, das Sie weiterhin verwenden.
Wenn das Problem die Sprache ist, wählen Sie Posit Cloud für R. Es ist gleichzeitig die beste Option für die Lehre, da die Instructor- und Student-Tarife offiziell veröffentlicht und nicht individuell verhandelt werden.
Wenn das Problem darin besteht, dass alte Arbeiten nicht mehr laufen, wählen Sie Nextjournal, vorausgesetzt, das Budget lässt $299 im Monat zu.
Was Sie vor dem Wechsel überprüfen sollten
Vier Dinge entscheiden darüber, ob eine Migration dauerhaft erfolgreich ist – und keines davon steht auf einer Preisseite.
Wo die Daten tatsächlich liegen. Die Tools auf dieser Liste teilen sich auf in solche, die eine Verbindung zu einem Data Warehouse herstellen, und solche, die hochgeladene Dateien verarbeiten. Hex, Count und Observable setzen Datenbankverbindungen voraus. Powerdrill Bloom arbeitet mit hochgeladenen Dateien. Wenn Ihre Daten in Tabellenkalkulationen auf dem Laptop eines Mitarbeiters liegen, erfordert ein Warehouse-fokussiertes Tool erst ein zusätzliches Projekt, bevor es einen Mehrwert bietet.
Wer das Ergebnis lesen muss. Wenn die Antwort ein Kollege ist, der niemals ein Notebook öffnen würde, sollten Sie Tools bevorzugen, die Apps oder Dokumente veröffentlichen. Eine Verbesserung der Bearbeitungsumgebung hilft diesem Leser überhaupt nicht.
Wie die Rechenleistung abgerechnet wird. Hier sind drei Modelle vertreten. Die nutzerbasierte Preisgestaltung ist planbar und skaliert mit der Mitarbeiterzahl. Die stündliche Abrechnung der Rechenleistung ist nur dann planbar, wenn jemand daran denkt, die Rechner herunterzufahren. Credit-Kontingente liegen dazwischen. Wählen Sie das Modell, das Ihre Finanzabteilung tatsächlich nachverfolgen kann.
Ob Sie den Code behalten möchten. Mehrere Tools hier setzen voraus, dass Python oder SQL den Wechsel überstehen. Eines ist für den Fall gebaut, dass dies nicht der Fall ist. Das ist die größte Weichenstellung auf dieser Liste, und diese Frage sollte vor dem Preisvergleich beantwortet werden.
Ein letzter praktischer Hinweis: Export. Prüfen Sie vor einer Entscheidung, was Sie aus dem Tool exportieren können, wenn Sie nicht mehr bezahlen. Notebook-basierte Tools ermöglichen es in der Regel, das Notebook mitzunehmen. Bei Canvas- und App-basierten Tools variiert dies stärker.
Abschließendes Urteil
Für die meisten Teams, die das lokale Jupyter Notebook verlassen, weil das Teilen mühsam ist, ist Deepnote der kürzeste Weg. Das Notebook bleibt, die Reibungspunkte verschwinden. Mit $39 pro Editor und Monat liegt es im mittleren Preisbereich dieser Liste.
Für Teams, deren eigentliches Problem darin besteht, dass das Notebook an sich das falsche Endergebnis ist, liegt die Wahl zwischen Hex, Observable und Powerdrill Bloom. Hex und Observable behalten den Code bei und ändern die Ausgabeoberfläche. Powerdrill Bloom ändert stattdessen die Eingabeoberfläche, indem es Dateien und eine Anfrage in natürlicher Sprache entgegennimmt und sowohl die Analyse als auch das Dokument zurückgibt. Welches der drei Tools passt, hängt davon aus, ob Ihr Team weiterhin Code schreiben möchte oder nicht.
Da für acht der neun Tools kostenlose Tarife existieren, kostet das Ausprobieren eher einen Nachmittag als einen Vertrag.
Häufig gestellte Fragen
Was ist die beste kostenlose Alternative zu Jupyter Notebook?
Acht der neun hier vorgestellten Tools bieten einen kostenlosen Tarif, daher hängt die Antwort von den jeweiligen Einschränkungen ab. Der kostenlose Tarif von Nextjournal erlaubt unbegrenzte private Notebooks. Posit Cloud bietet monatlich 25 kostenlose Rechenstunden. Anaconda Core ist für Einzelarbeiten kostenlos. Deepnote, Hex, Observable, Count und Powerdrill Bloom verfügen alle über kostenlose Tarife mit Nutzungslimits.
Warum verabschieden sich Menschen von Jupyter Notebook?
Die vier häufigsten Gründe sind Zusammenarbeit, Überprüfung, Ausgabe und Umgebungen. Jupyter Notebook-Dateien lassen sich nur schwer gleichzeitig bearbeiten und in der Versionskontrolle schwer vergleichen (diffen). Es ist unpraktisch, sie an nicht-technische Leser weiterzugeben. Zudem hängen sie von einer lokalen Umgebung ab, die sich von Rechner zu Rechner unterscheidet. Jedes Tool auf dieser Liste zielt auf mindestens einen dieser Punkte ab. Nur sehr wenige decken alle vier ab, weshalb die Wahl davon abhängt, welche Beschwerde in Ihrem Team am lautesten ist.
Kann ich eine Jupyter-Alternative ohne Python-Kenntnisse nutzen?
Ja, obwohl sich die Tools darin unterscheiden, wie weit das geht. Count bietet No-Code-Visualisierungen neben seinen Python- und SQL-Zellen. Powerdrill Bloom basiert auf Anfragen in natürlicher Sprache über hochgeladene Dateien statt auf Code. Die übrigen setzen voraus, dass Sie entweder Python oder SQL schreiben. Wenn niemand im Team Code schreibt, ist die engere Auswahl sehr kurz.
Wie viel kosten Alternativen zu Jupyter Notebook?
Die kostenpflichtigen Einstiegspreise auf dieser Liste reichen von $15 pro Nutzer und Monat für Anaconda Starter bis zu $299 pro Monat für Nextjournal Team. Die meisten Notebook-ähnlichen Tools liegen zwischen $22 und $49 pro Editor und Monat. Saturn Cloud bildet die Ausnahme und rechnet stündlich ab, beginnend bei $0.09 pro Stunde.
Welche Jupyter-Alternative eignet sich am besten für Teams?
Deepnote und Hex sind die beiden Tools, die für die Teamnutzung konzipiert sind, zu Preisen von $39 bzw. $75 pro Editor und Monat. Count enthält in jedem Tarif kostenlose Betrachter-Lizenzen, was die Kosten für das Teilen mit Personen, die Berichte nur lesen, senkt. Der Team-Tarif von Observable ist als „demnächst verfügbar“ gelistet. Für Teams, bei denen die meisten Mitglieder Analysen nur konsumieren statt selbst zu schreiben, ist die Regelung für Betrachter-Lizenzen wichtiger als der Preis pro Editor.
Fazit
Jupyter Notebook wird nicht verschwinden, und keines dieser Tools behauptet, dass es das sollte. Was sie tun, ist, sich eine Sache herauszugreifen, die lokale Notebooks nur umständlich lösen, und diese eine Sache richtig gut zu machen.
Beginnen Sie damit, Ihre tatsächliche Beschwerde über Jupyter Notebook zu benennen. Wenn es das Teilen ist: Deepnote. Wenn es das Endergebnis ist: Hex oder Observable. Wenn es die Rechenleistung ist: Saturn Cloud. Wenn es die Umgebungen sind: Anaconda. Wenn es R ist: Posit Cloud. Wenn es die Reproduzierbarkeit ist: Nextjournal. Und wenn die ehrliche Antwort lautet, dass das Schreiben des Codes selbst der langsame Teil ist, sehen Sie sich Powerdrill Bloom an. Es entfernt diesen Schritt, anstatt ihn zu beschleunigen.
Jede Option hier außer Saturn Cloud bietet einen kostenlosen Tarif. Testen Sie die Tools mit einer echten Datei und einer echten Deadline, bevor Sie für eines davon bezahlen.