OpenWeatherMap

Kurzfazit

OpenWeatherMap (OWM) ist der am häufigsten verwendete Wetter-API-Layer in KI- und IoT-Projekten weltweit, mit globaler Abdeckung, einer kostenlosen Einstiegsstufe und über 47 Jahren historischer Daten. Für ML-Pipelines in Landwirtschaft, Logistik, Energie und Smart Building ist OWM oft die erste Wahl, weil ein einziger API-Key Wetterdaten für 200.000+ Städte und beliebige Koordinaten weltweit liefert. Die One Call API (3.0, in der Preisliste inzwischen als 4.0 geführt) bündelt aktuelle Werte, Minute-by-Minute-Niederschlag, 8-Tage-Forecast und eine KI-Wetterzusammenfassung in einer einzigen Anfrage, ergänzt um einen KI-Wetterassistenten in über 50 Sprachen. Schwächen: ein über die Jahre gewachsener Bauchladen aus über 30 Endpunkten und mehreren API-Generationen, harte Preissprünge zwischen den Tiers, und für rein deutsche Anwendungen sind spezialisierte Anbieter wie der DWD oder Meteonomiqs genauer. Für globale Reichweite mit überschaubarem Integrationsaufwand bleibt OWM 2026 die pragmatischste Wahl.

Für wen ist OpenWeatherMap?

Entwicklerteams mit Wetterdaten-Bedarf: Wer in einer App, einem Dashboard oder einem Backend Wetterdaten ausliefern will, bekommt mit einem REST-API-Aufruf JSON-Antworten mit allen üblichen Werten (Temperatur, Niederschlag, Wind, Feuchte, Wolken, UV, Luftqualität). Die Lernkurve ist flach, SDKs gibt es für Python, Node.js, PHP, Java, Go und Ruby, community-gepflegt, nicht offiziell, aber nutzbar.

ML-Engineer:innen für Forecasting-Modelle: OWM ist die wohl meistgenutzte Wetter-Datenquelle in Kaggle-Notebooks und ML-Lehrgängen weltweit. Wer ein Modell für Strombedarf, Eiscreme-Verkauf, Pizza-Bestellungen oder Erntemenge baut, holt sich Wetter-Features aus OWM, entweder live aus der Current-Weather-API oder aus dem History-Bulk für Trainingsdaten.

Agrar-Tech und Smart Farming: Spezialisierte Endpunkte für Bodentemperatur, Niederschlagswahrscheinlichkeit und 30-Tage-Klimaprognose (Climate Forecast 30 Days) sind im Developer-Plan enthalten. In Kombination mit Satellitendaten und Sensorik füttert OWM viele Bewässerungs-, Krankheits- und Düngeprognosen.

Logistik und Routing: Die Road Risk API (Expert-Plan) gibt für eine Route Wetter- und Glättewarnungen, mit denen Disponenten ETA-Buffer und alternative Strecken berechnen können. In Logistik-ML-Pipelines wird OWM als Feature-Provider neben Verkehrs-APIs wie Google Maps eingebunden.

Energie-Sektor (Solar/Wind): Solar Irradiance API und Statistical Weather Data sind die Bausteine für Erzeugungsprognosen kleinerer PV- und Windparks. Für Industriekunden mit Tausenden Anlagen reicht OWM oft nicht, dort übernehmen spezialisierte Anbieter wie energy & meteo systems oder Meteocontrol, aber für Mittelständler ist OWM eine seriöse Einstiegsstufe.

IoT- und Smart-Home-Hersteller: Wer Wetterdaten in Geräte-Firmware oder Hubs einbettet (Bewässerungssteuerungen, smarte Thermostate, Wetterstationen), nutzt OWM wegen der schlanken Antworten und großzügigen Free-Limits gerne als Standard.

Weniger geeignet für: Anwendungen, die für Deutschland höchste Genauigkeit brauchen (DWD über Meteonomiqs ist hier überlegen), Behörden und Betreiber kritischer Infrastruktur mit zertifizierungspflichtigen Wetterdaten, Teams ohne englischsprachige Support-Kompetenz, und reine Hobbyprojekte, bei denen Open-Meteo als kostenfreie Open-Source-Alternative weniger Reibung erzeugt.

Preise im Detail

Alle Self-Service-Preise verstehen sich in GBP, netto, ohne Mehrwertsteuer (Stand Juni 2026).

Plan	Preis (GBP/Monat)	API-Limits	Was du bekommst
Free	0	60 Aufrufe/Min, 1 Mio./Monat	Current Weather, 5-Tage-/3-h-Forecast, Air Pollution, Geocoding; SLA 95,0 %
One Call (Pay-as-you-call)	Pay-as-you-go	1.000/Tag kostenlos	Current, Minutely, Hourly, Daily, History, KI-Wetterzusammenfassung, KI-Assistent; 0,0012 GBP pro Aufruf darüber
Startup	30	600/Min, 10 Mio./Monat	Free-Inhalte + 16-Tage-Daily-Forecast, Statistical Weather; SLA 99,5 %
Developer	140	3.000/Min, 100 Mio./Monat	+ Climate 30 Days, 4-Tage-Hourly, History Maps; SLA 95,0 %
Professional	370	30.000/Min, 1 Mrd./Monat	+ Bulk Downloads, Precipitation Maps, 47+ Jahre History; SLA 99,5 %
Expert	1.200	100.000/Min, 3 Mrd./Monat	+ Road Risk, Statistical Data API; SLA bis 99,9 %
Enterprise	Auf Anfrage	individuell	Procurement-Support, Custom SLA, AVV, Priority-Support

Einordnung: Der kostenlose Plan ist für Prototypen und kleine Apps spürbar großzügig, eine Million Aufrufe pro Monat reichen für viele Hobby- und MVP-Projekte locker aus. Wer aber im Sekundentakt Updates braucht oder mehrere zehntausend Nutzer hat, reißt das Limit schneller als erwartet. Der erste Schritt nach oben ist der Sprung von 0 auf 30 GBP/Monat (rund 35 EUR), psychologisch und budgetär die größte Hürde, danach skaliert die Preiskurve halbwegs gleichmäßig. Beachte: Es handelt sich um Pfund-Preise ohne Mehrwertsteuer, in Euro umgerechnet kommt je nach Kurs und USt. noch ein Aufschlag dazu. Für ML-Trainingsdaten ist die History API meist günstiger im Bulk-Download (Professional-Plan) als per Einzelabruf. Die One-Call-API ist eine Sonderkonstruktion mit eigenem Pay-per-Call-Modell (0,0012 GBP pro Aufruf über dem täglichen Freikontingent), sie umgeht die klassischen Tiers und ist die einzige Stelle, an der die hauseigene KI-Wetterzusammenfassung und der KI-Wetterassistent verfügbar sind. Wer DSGVO-Anforderungen hat: Standard-Pläne enthalten keinen AVV, nur der Enterprise-Plan tut das.

Stärken im Detail

Globale Abdeckung mit einer einzigen Schnittstelle. OWM liefert Wetterdaten für jeden Punkt der Erde in einem konsistenten JSON-Format. Wer eine App für Berliner Kunden, US-Kunden und brasilianische Kunden gleichzeitig betreibt, muss nicht drei Anbieter integrieren, ein API-Key reicht. Das ist gegenüber regionalen Spezialisten wie dem DWD (Deutschland), Météo-France oder NOAA (USA) der entscheidende Hebel.

ML-basierte Vorhersagen, KI-Zusammenfassung und KI-Assistent. Die One Call API verwendet im Hintergrund das proprietäre OpenWeather-Modell auf Basis öffentlicher numerischer Modelle (ECMWF, GFS) und kombiniert sie mit Stations- und Radar-Daten, die Aktualisierung erfolgt alle zehn Minuten. Die KI-Wetterzusammenfassung (Weather Overview) liefert dazu eine natürlichsprachliche Zusammenfassung für heute und morgen, direkt einsatzbereit für Sprachassistenten und Chatbots, ohne dass du selbst ein LLM dazwischenschalten musst. Ergänzend gibt es einen KI-Wetterassistenten, der wetterbezogene Empfehlungen im Dialogformat in über 50 Sprachen ausgibt und dabei aktuelle Werte, Minutely-, Hourly- und 7-Tage-Forecast verarbeitet.

Historische Daten als ML-Goldgrube. Mit 47+ Jahren historischer Wetterdaten weltweit ist die History API einer der vollständigsten kommerziell verfügbaren Wetter-Datasets. Für ML-Trainings in Energie, Versicherung, Landwirtschaft und Tourismus sind diese Daten unverzichtbar, wer sie selbst aus offenen Quellen (NOAA, ECMWF) bauen will, verbringt Wochen mit Cleaning und Lückenfüllung. OWM hat das bereits erledigt.

Spezialisierte Endpunkte über das Standard-Wetter hinaus. Solar Irradiance (für PV-Forecasting), Air Pollution (Feinstaub und Ozon), Road Risk (Glätte- und Niederschlagswarnungen für Routen), Agricultural Weather (Bodentemperatur, GDD), Marine Weather (Wellen und Strömung) und Tropical-Storm-Daten, OWM bietet eine Breite an domänenspezifischen Endpunkten, die kein anderer Anbieter in dieser Bandbreite kombiniert.

Britischer Anbieter mit EU-Bezug. OpenWeather Ltd. ist in London (30 St Mary’s Axe) registriert und betreibt Büros in London, Paphos (Zypern) und Delaware (USA). Die Gruppe arbeitet mit gemeinsam verantwortlichen Gesellschaften in Lettland und den USA. Das ist gegenüber rein US-basierten Anbietern ein leichter Vorteil für europäische Kunden, ein zugesicherter ausschließlicher EU-Server-Standort wird in der Datenschutzerklärung allerdings nicht dokumentiert, und Datentransfers außerhalb des EWR werden ausdrücklich vorgesehen. Eine offizielle DSGVO-Zertifizierung mit AVV ist nur im Enterprise-Plan erhältlich.

Großzügiger Free-Plan. Eine Million Aufrufe pro Monat im kostenlosen Tier ist im API-Markt 2026 außergewöhnlich freigiebig, viele Wettbewerber liegen bei 1.000 bis 10.000. Damit kann eine kleine App mit ein paar tausend Nutzern komplett kostenlos betrieben werden, was OWM zur ersten Anlaufstelle für Prototypen, Hackathons und Studienprojekte macht.

Schwächen ehrlich betrachtet

Endpunkt-Bauchladen aus mehreren API-Generationen. OWM hat über die Jahre die APIs 2.5, 3.0, Pro, OneCall, Bulk und History parallel betrieben, mit teils überlappenden, teils widersprüchlichen Funktionsumfängen. Welche API wofür verwendet werden soll, ist aus der Doku nicht immer klar. Neueinsteiger verbringen leicht einen halben Tag damit, herauszufinden, dass das gesuchte Feature nur in einer bestimmten Endpoint-Variante zugänglich ist.

Genauigkeit in Mitteleuropa nicht Best-in-Class. Für Deutschland, Österreich und die Schweiz ist OWM ordentlich, aber nicht spitzenmäßig. Der DWD (über Meteonomiqs), MeteoSwiss und Geosphere Austria liefern für ihr Heimatgebiet messbar präzisere Werte, vor allem bei kleinräumigen Phänomenen (Gewitter, Nebel, Schneefallgrenze). Wer eine Anwendung baut, deren Hauptmarkt Deutschland ist und bei der Genauigkeit kritisch ist, sollte regional spezialisierte Anbieter zumindest ergänzend einsetzen.

Harter Sprung vom Free zum Startup-Plan. Wer das Free-Limit reißt, springt direkt auf 30 GBP/Monat (rund 35 EUR netto), eine Zwischenstufe für „kleine kommerzielle Nutzung mit 2 Millionen Aufrufen” gibt es nicht. Für viele Indie-Entwickler:innen mit kleinen Apps ist das die Grenze, an der die Kalkulation kippt. Die Pay-per-Call-Variante über One Call ist eine Alternative, hat aber andere Endpoints und ist nicht für alle Use-Cases sinnvoll. Dass die Preise in Pfund und ohne Mehrwertsteuer ausgewiesen werden, macht die Euro-Kalkulation zusätzlich etwas unübersichtlich.

Stilles Drosseln statt klarer Fehlermeldung. Wer das Free-Plan-Limit überschreitet, bekommt nicht zwingend einen 429-Fehler, manche Anfragen werden einfach stillschweigend langsamer beantwortet oder mit veralteten Daten abgespeist. Das macht Monitoring zur Eigenverantwortung: Wer keine Aufruf-Statistik im eigenen Backend führt, merkt erst durch unzufriedene Nutzer, dass ein Limit greift.

Englische Doku, kein deutscher Support. OpenWeather hat keine deutschsprachige Dokumentation, kein deutschsprachiges Tickets-Team und keine SLAs auf Deutsch. Für englische Entwickler:innen kein Problem, für mittelständische Teams in Deutschland, in denen technische Dokumentation auch von nicht-englischsprachigen Beteiligten gelesen werden muss, eine Hürde.

DSGVO-Position rechtlich nicht hart abgesichert. Der Anbieter sitzt in Großbritannien (also einem Drittland mit Angemessenheitsbeschluss), unterliegt der britischen Aufsichtsbehörde ICO und arbeitet mit Gruppengesellschaften in den USA und Lettland. Ein zugesicherter EU-Server-Standort ist nicht dokumentiert, Transfers außerhalb des EWR sind ausdrücklich vorgesehen. Eine zertifizierte DSGVO-Compliance mit ISO 27001, SOC 2 oder veröffentlichter Datenschutz-Folgenabschätzung gibt es nicht. Wer einen AVV will, muss in den Enterprise-Plan wechseln. Für kritische Branchen (Behörden, Gesundheit, Finanzen) ist das eine echte Lücke.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Eine open-source Wetter-API ohne API-Key suchst	Open-Meteo
Höchste Genauigkeit für Deutschland und DWD-Daten brauchst	Meteonomiqs
Erzeugungsprognosen für PV- und Windparks willst	energy & meteo systems
Spezialwerte für Landwirtschaft mit Felder-Verwaltung brauchst	Climate FieldView
Geocoding und Routing zusätzlich zur Wetter-API benötigst	Google Maps

Erwähnenswert ohne eigene Tool-Seite: Visual Crossing (US-basiert, aggressives Pricing, sehr umfangreiche History-API), Tomorrow.io (ehemals ClimaCell, ML-fokussierte hyperlokale Vorhersagen, hoher Enterprise-Anspruch), AccuWeather Enterprise (klassischer Marktteilnehmer mit langen Verträgen) und WeatherAPI.com (günstiger Wettbewerber für Prototypen). Innerhalb der EU sind außerdem Meteomatics (Schweiz, Enterprise-Fokus auf Erneuerbare) und DTN/MeteoGroup (deutsche Tradition, vor allem in Logistik und Versicherung) seriöse Alternativen. OpenWeatherMap bleibt der breiteste pragmatische Standard für globale Abdeckung mit niedriger Einstiegsschwelle, Spezialisten schlagen es regional, ersetzen es aber selten komplett.

So steigst du ein

Schritt 1: Account anlegen und Free-Key holen. Auf openweathermap.org registrieren, im Dashboard unter „API keys” einen Schlüssel erzeugen. Der Key ist nach wenigen Minuten aktiv (manchmal dauert es bis zu zwei Stunden, bekannte Eigenheit). Für erste Tests reicht die Current-Weather-API mit ?q=Hamburg&appid=KEY&units=metric&lang=de, und du bekommst direkt Werte in Celsius mit deutschen Wetterbeschreibungen.

Schritt 2: Den richtigen Endpunkt wählen. Bevor du Code schreibst, klär dir: Brauchst du aktuelle Werte (Current Weather), Forecast bis 5 Tage (5-Day-Forecast, Free), alles in einem Aufruf inklusive Minute-by-Minute (One Call), oder historische Daten (History API, Professional+)? OWM hat den Effizienz-Vorteil, dass One Call vier Use-Cases in einem Aufruf bündelt, das spart Quota und reduziert Latenz, auch wenn der Pay-per-Call abgerechnet wird. Achte beim Aufbau auf die Versionsnummer im Pfad: Die Doku führt One Call als 3.0, die Preisliste inzwischen als 4.0, prüfe im Dashboard, welche Version dein Schlüssel anspricht.

Schritt 3: Caching einbauen, bevor das Limit zuschlägt. Wetterdaten ändern sich nicht im Sekundentakt. Cache aktuelle Werte für 5–10 Minuten, Forecasts für 30–60 Minuten, historische Daten beliebig lange. Ein einfacher Redis- oder In-Memory-Cache verlängert die Reichweite des Free-Plans um Größenordnungen. Wer Aufrufe gegen den OWM-API-Key direkt aus dem Browser absetzt, sollte auf jeden Fall einen eigenen Backend-Proxy zwischenschalten, sonst ist der Key in den Devtools sichtbar und wird missbraucht.

Schritt 4: ML-Pipeline mit History API füttern. Für Forecasting-Modelle: History-API auf Professional-Plan abonnieren, einmalig Bulk-Download über /data/2.5/history/city/bulk (oder die neueren Bulk-Endpoints) für die relevanten Standorte und Zeiträume ziehen, in einer Time-Series-Datenbank (z. B. TimescaleDB) ablegen, Wetter-Features mit Geschäftsdaten joinen. Erst danach wird Live-Daten nachgepflegt, das spart Aufrufkontingent in der Trainingsphase.

Ein konkretes Beispiel

Ein Kölner E-Commerce-Mittelständler (130 Mitarbeitende, Spezialist für Outdoor- und Gartenbedarf) nutzt OpenWeatherMap als Datenquelle für ein Demand-Forecasting-Modell. Konkreter Aufbau: Über die History API werden 8 Jahre tagesgenaue Wetterdaten für die 50 wichtigsten DACH-Versandregionen geladen (einmaliger Bulk-Pull, Professional-Plan), in BigQuery zusammen mit Bestelldaten gespeichert. Ein wöchentlich neu trainiertes XGBoost-Modell prognostiziert die Bestelleingänge der nächsten 14 Tage je Produktkategorie und Region, mit Wetter-Features wie 30-Tage-Klimaprognose, Niederschlagswahrscheinlichkeit und Sonnenscheindauer. Live-Daten kommen aus der One Call API, gecached für 30 Minuten. Spürbarer Effekt: Bestand für Wettersensitive Produkte (Markisen, Grills, Pflanzgefäße) lässt sich 10 bis 14 Tage im Voraus genauer disponieren, Out-of-Stock-Quote sinkt um 18 %, Lagerbindung um 9 %. Kosten: Professional-Plan 370 GBP/Monat plus rund 25 GBP One-Call-Aufrufe, gemessen am Umsatz-Hebel eine vernachlässigbare Größe. Aufwand für die Erstintegration: ein Senior-Data-Engineer, 4 Wochen.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: OpenWeather Ltd. ist in London (UK) registriert (30 St Mary’s Axe), mit Büros in London, Paphos (Zypern) und Delaware (USA) sowie gemeinsam verantwortlichen Gruppengesellschaften in Lettland und den USA. Ein konkreter Server-Standort wird in der Datenschutzerklärung nicht genannt, Datentransfers außerhalb des EWR sind ausdrücklich vorgesehen. Aufsichtsbehörde ist die britische ICO.
• Datenfluss bei API-Aufrufen: Eine Wetter-Anfrage enthält in der Regel Koordinaten oder Stadtnamen sowie den API-Key, keine personenbezogenen Daten im engeren Sinn. Wer aber präzise Geo-Koordinaten von Endnutzer:innen weiterreicht, sollte das in der eigenen Datenschutzerklärung erwähnen.
• Datennutzung: OpenWeather speichert Aufrufmuster und nutzt sie zur Lastverteilung und Tarif-Abrechnung. Eine Verwendung von Aufrufdaten für Modelltraining wird in den AGB nicht ausgeschlossen, Enterprise-Kunden können das vertraglich regeln.
• Auftragsverarbeitung (AVV): Nur im Enterprise-Plan verfügbar. Self-Service-Tarife (Free, Startup, Developer, Professional, Expert) bieten keinen AVV, das ist die wichtigste Lücke für DSGVO-pflichtige Anwendungen.
• Zertifizierungen: Keine öffentlich publizierte ISO-27001- oder SOC-2-Zertifizierung. Eine Datenschutz-Folgenabschätzung muss im Zweifel selbst erstellt werden.
• Empfehlung für Unternehmen: Für unkritische Anwendungen (Marketing-Wetterwidget, App-Feature ohne Personenbezug): Standard-Plan unproblematisch. Für DSGVO-pflichtige Verarbeitungen (Health, Behörden, Finanzdienstleister): Enterprise-Plan mit AVV oder Wechsel zu einem EU-zertifizierten Anbieter wie Meteonomiqs prüfen.

Gut kombiniert mit

• Open-Meteo, als kostenfreies Backup bei Free-Plan-Erschöpfung oder für besonders viele Aufrufe ohne Budget. Die API-Strukturen sind ähnlich genug, um mit einer dünnen Abstraktionsschicht zwischen beiden Anbietern wechseln zu können.
• Google Maps, Geocoding (Adresse → Koordinaten) macht Google Maps präziser als OWMs eigenes Geocoding, danach geht die Wetter-Anfrage an OWM. Für Logistik- und Routing-Apps der typische Stack.
• n8n, wenn Wetterdaten als Trigger oder Anreicherung in breiteren Workflows gebraucht werden (etwa „Wenn Regen vorhergesagt → Push-Benachrichtigung an Außendienst”), übernimmt n8n die Orchestrierung. Native HTTP-Knoten sprechen OWM ohne Custom-Code an.

Unser Testurteil

OpenWeatherMap verdient 4 von 5 Sternen. Es ist die breiteste, am leichtesten zugängliche und global abdeckende Wetter-API im Markt, und für die meisten KI-Projekte, die Wetterdaten als Eingangs-Feature brauchen, ist OWM die pragmatische Standardwahl. Den fünften Stern verlieren wir wegen des wuchernden API-Bauchladens mit mehreren Generationen, der fehlenden Best-in-Class-Genauigkeit für Mitteleuropa (regionalspezialisierte Anbieter sind hier messbar besser), der DSGVO-Position, die ohne Enterprise-Plan rechtlich dünn bleibt, und des fehlenden deutschen Supports. Trotzdem: Wer 2026 ein ML-Modell mit Wetter-Features baut, eine globale App startet oder einen Prototyp in einem Wochenende stehen will, kommt um OpenWeatherMap kaum herum, die Kombination aus Free-Plan, globaler Abdeckung und 47-Jahre-History bleibt im Markt einzigartig.

Was wir bemerkt haben

• 2022, Die alte One Call API 2.5 wurde nicht mehr für neue Accounts freigeschaltet, One Call 3.0 mit eigenem Pay-per-Call-Modell trat an ihre Stelle. Bestandskunden konnten 2.5 noch eine Weile weiternutzen, viele bemerkten den Übergang erst, als ihre alten Schlüssel mit neuen Endpoints nicht mehr funktionierten.
• 2024, OpenWeather hat eine KI-Wetterzusammenfassung (Weather Overview) als natürlichsprachliche Zusammenfassung der Wetterlage in die One Call API integriert, später ergänzt um einen KI-Wetterassistenten im Dialogformat (über 50 Sprachen). Damit gibt es einen direkten LLM-fähigen Output, ohne dass Anwender:innen selbst ein Sprachmodell zwischenschalten müssen.
• 2025, Erweiterung des historischen Datenbestands auf 47+ Jahre globale Coverage in der History API. Damit ist OWM für Klimaforschung und Versicherungs-Modellierung deutlich attraktiver geworden.
• Juni 2026, Korrektur unserer früheren Angaben: Die Self-Service-Preise werden in der Preisliste in GBP, netto ausgewiesen, nicht in Euro. Aktuell Startup 30, Developer 140, Professional 370, Expert 1.200 GBP/Monat, der Pay-per-Call der One Call API liegt bei 0,0012 GBP je Aufruf über dem Freikontingent. Frühere Euro-Angaben (40/180/470/2.000 €) waren nicht belegt.
• Juni 2026, Korrektur zur DSGVO-Position: OpenWeather Ltd. sitzt in London (UK), mit Gruppengesellschaften in den USA und Lettland und Aufsicht durch die britische ICO. Ein ausschließlicher EU-Server-Standort ist nicht dokumentiert, Transfers außerhalb des EWR sind ausdrücklich vorgesehen. Unsere frühere Einordnung als „EU-Hosting” haben wir entsprechend zu „global” korrigiert. Für regulierte Branchen bleibt nur der Enterprise-Plan mit AVV oder ein Wechsel zu spezialisierten EU-Anbietern wie Meteonomiqs.
• Juni 2026, In der Preisliste taucht die One Call API inzwischen als Version 4.0 auf, während die technische Dokumentation weiterhin 3.0 referenziert. Wer integriert, sollte die Versionsnummer im Dashboard prüfen.