wie sixty abschneidet
Finde die Änderung hinter dem Symptom.
Behalte die Monitoring-Tools, denen du bereits vertraust. Sixty verbindet eine Regression mit dem Deployment und Pull Request, die sie verursacht haben, und übergibt die Belege an deinen Agenten.
ergänzt, was du bereits nutzt
Behalte deine Tools. Ergänze die fehlende Antwort.
Sixty ergänzt dein vorhandenes Monitoring. Behalte jedes Tool für seine Stärken und füge die Verbindung vom Symptom zum Deployment, Pull Request und Fix hinzu.
Sixty gegen Sentry
Das Beste seiner Klasse für den Absturz, den man sehen kann. Die Lücke ist der Fehler, der nie geworfen wird — und das, was es über die Person speichert, die darauf gestoßen ist.
Für eine Entwicklerin kostenlos; Team ab 26 $ im Monat, Seer ab 40 $ pro MitwirkendemProduktanalytik, mit Fehler-TrackingSixty gegen PostHog
Wahrscheinlich schon in deiner Anwendung, und wahrscheinlich kostet es dich nichts. Es beobachtet den Funnel und den Absturz — nicht die Abfrage unter beiden.
Bis 1 Mio. Events, 5.000 Replays und 100.000 Exceptions im Monat kostenlos, danach nutzungsbasiert ohne GrundgebührPlattformeigenes MonitoringSixty gegen Vercel
Echte Seitenzeiten mit einem Häkchen, und ein Agent, der deine Logs untersucht, wenn etwas ausschlägt. Es hört dort auf, wo deine Datenbank anfängt.
10 $ pro Projekt und Monat für Speed Insights; Observability Plus und Agent nur nach NutzungFull-Stack-Observability-PlattformSixty gegen Datadog
Alles, für alle, abgerechnet pro Host. Unschlagbar, wenn du Infrastruktur betreibst; eine Menge Produkt zu tragen, wenn du eine Anwendung auf Vercel hast.
36 $ pro Host und Monat nur für APM oder 31 $ mit Infrastructure, jährlich abgerechnet und vor Ingest-KostenFull-Stack-Observability-PlattformSixty gegen New Relic
Dieselbe Breite wie Datadog auf einem freundlicheren Zähler, mit einem wirklich großen kostenlosen Kontingent — und demselben Nachmittag Einrichtung, bevor es irgendetwas sagt.
100 GB im Monat kostenlos, danach 0,35 $ pro GB und 99 $ pro VollnutzerOTEL-native Observability und KI-SRESixty gegen Dash0
Ein vollständiges OTEL-Ziel für Traces, Metriken, Logs und Infrastruktur, während Agent0 Vorfälle untersucht und behebt. Sixty ist der schmalere Release-Detektor.
0,20 $ pro Million Metrikpunkte; 0,60 $ pro Million Spans, Logs oder Web-Events; Agent0 extraOpen-Source-Stack, gehostetSixty gegen Grafana Cloud
Das Flexibelste und das Meiste an Arbeit. Prometheus, Loki, Tempo und OpenTelemetry, für dich gehostet — und trotzdem ein Projekt statt eines Produkts.
Großes kostenloses Kontingent, danach Nutzung — etwa 0,50 $ pro GB Traces oder LogsWähle Sixty, wenn
du wenige Anwendungen auslieferst und möchtest, dass das veränderte Deployment, der Pull Request, Messwerte und Stack Frames direkt bei deinem Coding-Agenten landen.
Wähle etwas anderes, wenn
du Infrastruktur, Logs, Rufbereitschaft, jede Server-Laufzeit oder die Identität der Person brauchst, bei der ein Problem auftrat. All das macht Sixty ganz bewusst nicht.
Der ganze Vergleich, in einer Tabelle
12 Fragen, einschließlich der Zeilen, die wir verlieren. Sixty sieht deine Infrastruktur nicht. Native Agents decken Node, Python, Go, Ruby und PHP ab; ein vorhandener OpenTelemetry Collector sendet auch Traces und Metriken anderer Laufzeiten, mit geringerer Signaltiefe.
| Was verglichen wird | Sixty | Sentry | PostHog | Vercel | Datadog | New Relic | Dash0 | Grafana Cloud |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Was du einrichten musstBevor es dir überhaupt irgendetwas sagen kann. | Nichts. Ein Befehl, keine Dashboards, keine Schwellwerte | Wenig für Fehler. Sampling und Alarmregeln für den Rest | Ein Snippet, und dann sind die Insights, Dashboards und Alarme deine Sache | Nichts — ein Schalter, eine Komponente, und der Agent ist optional | Dashboards, Monitore, Schwellwerte, SLOs | Dashboards und Alarmbedingungen, oben auf kuratierten Ansichten | OTEL senden, dann Dashboards, Checks, Alerts und Automationen wählen | Collectors, Exporter, Dashboards, Alarmregeln — alles davon |
| Zeit bis zum ersten BefundVon der Installation zu einem Satz, der eine Ursache benennt. | Dein nächstes Deployment | Minuten für einen Absturz. Länger für alles, was nicht wirft | Minuten für einen Absturz. Alles andere ist eine Frage, auf die du kommen musst | Minuten für Seitenzeiten. Der Agent startet, wenn ein Anomalie-Alarm auslöst | Stunden bis Tage — die Installation ist schnell, die Konfiguration nicht | Stunden — installieren geht schnell, zu entscheiden was falsch ist nicht | Live Insights sofort; Automatisierung folgt deinen Checks und deinem Kontext | Tage, und finden tut es dein Dashboard |
| Vergleicht ein Release mit dem vorherigenAutomatisch, ohne dass eine Frage gestellt wird. | Ja — jeder Befund ist ein Release gegen das davor | Ja — Release Health und Regressionserkennung auf Transaktionen | Nein — du kannst nach einer Release-Eigenschaft aufschlüsseln, wenn du eine sendest | Teilweise — du kannst Zeiten pro Deployment ansehen | Ja, für Latenz und Fehlerrate, über Deployment-Tracking | Ja, über Change Tracking und Deployment-Markierungen | Release- und Commit-Kontext, aber keine automatische Baseline pro Operation wie bei Sixty | Nur wenn du den Vergleich selbst baust |
| Zeilen pro Aufruf, Abfragen pro RenderDie Form dessen, was deine Datenbankarbeit zurückgibt, nicht wie lange sie gedauert hat. | Ja, das ist das Kernsignal | Erkennt N+1-Spans. Misst keine zurückgegebenen Zeilen | Nein — deine Datenbank ist nicht im Blickfeld | Nein — die Datenbank ist nicht im Blickfeld | Abfragezeiten ja. Zurückgegebene Zeilen pro Aufruf nein | Traces langsamer Abfragen ja. Eine Basislinie für zurückgegebene Zeilen nein | Was deine Spans und semantischen Attribute enthalten | Nur was du selbst instrumentierst |
| Seitenwerte pro RouteGrößter Bildaufbau, Reaktion auf Eingaben, Layoutverschiebung. | Ja, nach Land aufgeschlüsselt | Ja — Web Vitals pro Route, plus Session Replay | Ja — Web Vitals, plus Session Replay | Ja — Speed Insights ist der stärkste Teil davon | Ja, als RUM — ein eigenes Produkt mit eigenem Preis | Ja — Browser-Monitoring, als Ingest abgerechnet | Ja — Website Monitoring und Web-Events | Ja — Frontend-Observability, die du konfigurierst |
| Fehler, die Erfolg meldenLeere Ergebnisse, abgewiesene Anfragen, Buttons ohne Handler. | Ja — das ist das meiste, was es findet | Teilweise. Ein 401 oder ein leeres Ergebnis ist kein Ereignis, es sei denn, du machst eines daraus | Nur wenn du selbst ein Ereignis dafür sendest | Nein — ein Anomalie-Alarm braucht erst etwas Anomales in den Logs | Nur das, wofür du einen Monitor schreibst | Nur das, wofür du eine Alarmbedingung schreibst | Agent0 untersucht Verschlechterungen; Abdeckung folgt Telemetrie und Checks | Nur was du instrumentierst und dann alarmierst |
| Benennt die Änderung, die es verursacht hatDen Pull Request in diesem Deployment, nicht nur das Deployment. | Ja — der Pull Request in diesem Deployment, der die Datei angefasst hat, in der der Befund steckt | Verdächtige Commits, aus git blame auf dem Stacktrace — für Fehler | Nein — es hat keine Verbindung zu deinem Repository | Es kennt das Deployment und den Commit. Nicht, welche Änderung es war | Deployment-Tracking markiert das Release. Welche Änderung darin, findest du selbst | Change Tracking markiert das Release und verlinkt das Deployment. Nicht die Datei | Ja — Agent0 führt Vorfälle zu Commits zurück und entwirft Pull Requests | Nein — es hat keine Vorstellung davon, was ein Repository ist |
| Was dein Coding-Agent bekommtSie haben inzwischen alle einen MCP-Server. Diese Zeile sagt, was dadurch ankommt. | Das Vorher und Nachher der Form, das Release, das sie verändert hat, und die Stack-Frames — ungefragt, über MCP | Seer: eine Ursache und ein Patch-Vorschlag, im Editor oder auf dem Pull Request. Gebaut um die Annahme herum, dass etwas geworfen hat | PostHog AI beantwortet Fragen zu deinen Daten. Nichts in Repository-Form | Vercel Agent: eine Ursachenzusammenfassung aus Logs und Metriken, und Patches, die in einer Sandbox validiert am PR landen | Antworten auf Fragen, auf die ein Agent kommt. Ungefragt kommt nichts an | Antworten auf Fragen, auf die ein Agent kommt. Ungefragt kommt nichts an | Agent0-Ursachenanalyse und Fixes oder Pull Requests, pro Aktion berechnet | Nichts. Dashboards sind zum Lesen für Menschen gebaut |
| Erhobene Daten über deine NutzerWas auf dem Server eines anderen landet, weil du es installiert hast. | Keine. Keine IDs, keine Cookies, keine URLs, keine Aufzeichnungen | IP-Adresse standardmäßig, Nutzer-IDs wenn du sie setzt, Replay wenn du es aktivierst | Personenprofile, IP, Gerät und Session Replay — das ist das Produkt | Speed Insights ist anonymisiert; Web Analytics zählt Besucher | Session-IDs, Nutzer-IDs und Session Replay, wenn du RUM aktivierst | Session-IDs, und Nutzerattribute, wenn du sie setzt | Alle Attribute, Logs, Traces und Web-Events, die du sendest | Was auch immer du sendest |
| Infrastruktur, Logs, ContainerHosts, Pods, Queues — die Schicht unter der Anwendung. | Nein | Nein | Nein | Nur deine Vercel-Funktionen | Ja — das ist der Grund, es zu kaufen | Ja | Ja — Infrastruktur und Kubernetes sind erstklassig | Ja — das ist sein Heimatgebiet |
| Laufzeitumgebungen, die es misstServer-side. Browser coverage is separate and mostly universal. | Node, Python, Go, Ruby und PHP auf Postgres, MySQL oder MongoDB. Ein vorhandener OpenTelemetry Collector ergänzt Traces und Metriken aus jeder OTEL-Laufzeit; native Agents bleiben genauer. Jedes Frontend und Backend | Alles | Alles | Alles, was du auf Vercel deployst | Alles | Alles | Alles, was mit OpenTelemetry instrumentiert ist | Alles, über OpenTelemetry |
| PreisList price for a comparable product, read August 2026. | €14.99 im Monat, pauschal | Free, then $26 / month. Seer is $40 / contributor | Free to 100k exceptions, then usage | $10 / project / month, then usage | $36 / host / month | Free to 100 GB, then $0.35 / GB | Pro Telemetriesignal plus Agent0-Credits und AI-Coding-Insights-Sitze | Free tier, then usage |
Die Preise der anderen sind Listenpreise für ein vergleichbares Produkt, im August 2026 von der jeweils eigenen Preisseite gelesen. Jeder davon ist auf der Seite zu diesem Werkzeug verlinkt, denn ein Preis ohne Quelle ist eine Zahl, die du der Partei glauben sollst, die dagegen verkauft.
Wann Sixty die falsche Antwort ist
Es gibt eine reale Art von Team, zu der das nicht passt, und sie ist nicht klein. Wenn du dich hier wiedererkennst, ist eines der Werkzeuge oben der bessere Kauf, und dieser Seite wäre es lieber, du tätigst ihn.
- Du betreibst Server, Container oder Kubernetes. Sixty misst Anwendungsarbeit und hat zu einem Knoten, einem Pod oder einer Queue nichts zu sagen.
- Du brauchst native Agent-Tiefe für Java, .NET, Rust oder Elixir. Ihre OpenTelemetry-Traces und -Metriken können über deinen Collector eingehen, erhalten aber keine automatischen Funktions-Spans oder treiberspezifischen Query-Details.
- Du bist auf SQLite oder auf einer Datenbank, die weder Postgres noch MySQL noch MongoDB ist. Die Abfrageform wird aus dem Treiber gelesen, ein Treiber, den niemand instrumentiert hat, meldet also nichts — und die Abfrageform ist das meiste, was hier gefunden wird.
- Du brauchst Logs. Suche über Logzeilen ist ein anderes Produkt mit einer Speicherrechnung daran, und es ist hier nicht geplant.
- Du musst wissen, wer auf einen Fehler gestoßen ist. Über deine Nutzer wird nichts erhoben, diese Frage hat hier also keine Antwort und wird nie eine haben.
- Du hast Bereitschaftsdienste und brauchst Alarmierung, Eskalation und SLOs. Sixty erzeugt einen Verlauf und ein Paket für deinen Coding-Agenten, keinen Dienstplan.
Was übrig bleibt, wenn all das zutrifft
Ein oder zwei Anwendungen — JavaScript, Python, Go, Ruby oder PHP — mit einer Datenbank dahinter, ausgeliefert von jemandem, der den Code größtenteils nicht selbst geschrieben hat und nicht Observability-Ingenieur werden will, um ihn am Laufen zu halten. Für diese Leserin haben alle Werkzeuge auf dieser Seite dieselbe Art von Problem: sie sind ein sehr gutes Instrumentenbrett, überreicht mit dem Fliegen als deiner Aufgabe.
Sixty ist der andere Tausch. Es beobachtet eine einzige schmale Sache — wie sich die Form deiner Arbeit über ein Deployment hinweg verändert hat — und hat bereits eine Meinung dazu, was das bedeutet; es gibt also nichts zu konfigurieren und keinen Schwellwert zu raten. Und dann geht es einen Schritt weiter, als das Release zu markieren: ein Deployment sind zwölf Pull Requests, und der Befund benennt den, der die Datei angefasst hat, in der er steckt. Das, mit den Zahlen und den Stack-Frames, ist es, was bei dem Coding-Agenten ankommt, den du ohnehin offen hast — und es kommt als Diff zurück.
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