Tomorrow.io

Kurzfazit

Tomorrow.io ist eine KI-Wetter-Intelligence-Plattform aus Boston, gegründet 2016 und bis März 2021 unter dem Namen ClimaCell, die sich auf der Startseite als „space-powered AI resilience platform“ beschreibt. Die erste eigene Satelliten-Konstellation mit Ka-Band-Radar und Microwave Soundern ist laut Pressemitteilung vom Januar 2026 vollständig aufgebaut, eine zweite namens DeepSky ist angekündigt. Statt nur frei verfügbare Wettermodelle durchzureichen, aggregiert das System „1Forecast“ Modelle von NOAA und ECMWF mit einem eigenen numerischen Modell, und die Startseite bewirbt ein globales FOCUS-Modell mit Vorhersagen alle 15 Minuten sowie Branchen-Agenten für Versicherung, Fertigung, Luftfahrt, Energie, Bahn, Flotten und On-Demand-Dienste. Der Free-Plan eignet sich für Prototypen. Premium-Layer, Routen-Wetter und SLAs stehen in der Plan-Liste bei Enterprise, ebenso die 14-Tage-Vorhersage, die dieselbe Seite an anderer Stelle aber auch „for free“ nennt. Beträge nennt Tomorrow.io für keinen bezahlten Plan. Für DACH-Anwender mit harten DSGVO-Anforderungen sind Hosting-Region und Auftragsverarbeitung vor dem Einsatz zu klären: Beides konnten wir aus den archivierbaren Quellen nicht belegen, weil die Rechtsdokumente unter /legal/ stehen und die robots.txt diesen Pfad sperrt.

Für wen ist Tomorrow.io?

Logistik- und Lieferketten-Teams: Wetter beeinflusst Touren und Lieferzeiten. Tomorrow.io bietet eine Weather on Routes API („Evaluate forecasted weather along a defined route or path“), Alerts auf selbst gesetzten Bedingungen („Configure conditions with a combination of parameters, operators, and constants“) und mit FleetIQ einen Agenten, der Routen, ETAs und Fahrersicherheit mit Wetter verknüpft.

Versicherer und Schadenregulierer: Für Sturm-, Hagel- und Flutschäden ist die exakte Lokalisierung des Ereignisses kritisch. Die Startseite beschreibt für Versicherer die Shield-Agenten: Wetter an der Policen-Adresse sofort validieren („Instantly validate weather at the policy address“), um Schadensmeldungen schneller zu prüfen, sowie Peril-Vorhersagen auf Objektebene.

Bauunternehmen und Generalunternehmer: Beton, Estrich, Asphalt und Hochbau-Tätigkeiten haben enge Wetterfenster. Die Solutions-Seite führt einen eigenen Bereich Construction („Protect crews, ensure continuous operations & monitor sites from one location with weather intelligence“), und das Help Center listet Construction unter den Vorlagen-Kategorien. Wer Vorhersagen und Alerts auf selbst gewählten Schwellen (Frost, Wind, Niederschlag) in die Tagesplanung integriert, kann Wetterfenster gezielter nutzen.

Energieversorger und Netzbetreiber: Die Startseite beschreibt mit Gridline einen Agenten, der Ausfallwahrscheinlichkeit, Asset-Schutz und Lastprognose-Unterstützung für Netzbetreiber abdeckt. Für Solar gibt es einen eigenen Premium-Layer (Enterprise).

Landwirtschaft und Agrar-Software: Die Datenkatalog-Seite nennt einen Boden-Layer („Utilize moisture and temperature data to help plan around agriculture water consumption“) und einen Agriculture-Bereich mit Daten bis 14 Tage voraus. Das kann Saat-, Ernte- und Bewässerungsplanung in Agrar-Software speisen.

Drohnen- und UAV-Operationen: Wind, Sichtweite, Niederschlag und Vereisungsrisiko entscheiden über Flugfreigabe. Die Dokumentation führt unter anderem einen Layer „Low-Level Altitudes“ und einen Aviation-Layer, die Solutions-Seite einen eigenen Bereich Drones („Improve drone flight performance and safety with better weather insights“).

Weniger geeignet für: Reine Endnutzer-Wetter-Apps (überdimensioniert, dann lieber Open-Meteo oder DWD), kleine Webseiten mit Wetter-Widget (kostenlose Alternativen reichen), Behörden mit harten Souveränitätsanforderungen (Sitz in den USA, Hosting-Region nicht belegt) und Teams ohne Entwicklerkapazität.

Preise im Detail

Plan	Preis	Was du bekommst
Free	0	5-Tage-Vorhersage, Weather Timelines und Trendlines, Core-Layer, Industry-Based Insights Templates, 24 Stunden historische Daten, 1 automatisch überwachte Location, 1 wetterbasierter Alert; laut Help Center nur API ohne Plattform-Oberfläche, 500 Anfragen pro Tag, 25 pro Stunde, 3 pro Sekunde
Enterprise	Auf Anfrage („Contact us for Offer“)	14-Tage-Vorhersage, Custom SLAs, Routen-Wetter, Premium-Layer (Luftqualität, Pollen, Solar, Land, Blitz und weitere), technischer und meteorologischer Support, SAML-SSO, Custom Locations und Custom Alerts, Punkt/Polygon/Polyline, erweiterte historische Funktionen, minutengenaue Daten
Platform Plan (Help Center)	Auf Anfrage, abhängig von Teamgröße, Zahl der überwachten Locations und genutzten Funktionen	Web-Plattform mit Dashboards, Karten, Insights, Alerts und Reports, mehrere Nutzer
API Plan (Help Center)	Nach API-Volumen in Stufen, Beträge nicht genannt	Realtime- und Forecast-Endpunkte, weltweite Abdeckung, Dokumentation und Integrations-Support

Einordnung: Die Weather-API-Seite zeigt zwei Pläne, Free für den Einstieg und Enterprise nur über den Vertrieb. Der Preisüberblick im Help Center (laut Artikel vor einem Jahr aktualisiert) nennt dagegen „two main pricing models“, Platform Plan und API Plan, dazu den Free Plan. Einen Betrag nennt Tomorrow.io an keiner der beiden Stellen. Zur Vorhersagelänge widersprechen sich die Quellen: Die Plan-Liste führt „5-Day Forecast“ bei Free und „14-Day Forecast“ bei Enterprise, und die Referenz des Forecast-Endpunkts nennt „daily forecasts for the next 5 days“. Dieselbe Weather-API-Seite schreibt aber auch „hyperlocal data up to 14 days ahead for any location on the globe for free“ (Weather Monitoring API) und „up to 14 days in the future“ ohne Planbezug (Weather Forecast API). Wer das Budget nicht hat oder Enterprise nicht braucht, kommt mit Open-Meteo (nicht-kommerziell kostenlos, Server in Europa und Nordamerika) oder DWD OpenData in vielen DACH-Use-Cases weit.

Stärken im Detail

Eigenes Modell, nicht nur Repackaging. Auf der Technologie-Seite beschreibt Tomorrow.io „1Forecast“: Das System aggregiert Daten bestehender numerischer Wettermodelle, darunter von NOAA und ECMWF, und das eigene numerische Modell. Auf der Startseite heißt es, KI fuse Satelliten- und globale Daten für adaptives Modellieren.

Vorhersagen im 15-Minuten-Takt. Die Startseite bewirbt das globale AI FOCUS Model mit „Hyperlocal forecasts every 15 minutes“. Die Pressemitteilung vom Juli 2025 beschreibt damit den Aktualisierungstakt („refreshed every 15 minutes“) und nennt als Zugang die Resilience Platform; ob die Free-API FOCUS-Daten liefert, nennen die Quellen nicht. Der Enterprise-Plan nennt „Minutely Resolution Data“, die Referenz des Forecast-Endpunkts minutengenaue Werte für die nächste Stunde „for premium users“. Für Disposition, Logistik-Cutoffs und kurzlebige Events kann das einen Unterschied machen, wie gut die Daten in deiner Region tatsächlich sind, zeigt erst ein eigener Backtest.

Operational Insights mit Branchen-Templates. Die Plan-Liste nennt „Industry-Based Insights Templates“ schon im Free-Plan, und die Startseite beschreibt Branchen-Agenten für Versicherung, Fertigung, Luftfahrt, Energie, Bahn, Flotten und On-Demand-Dienste. Das Help Center führt 27 Vorlagen-Kategorien von Agriculture über Construction und Drones bis Weather Risk Management, jede Vorlage mit mindestens fünf vorkalibrierten, anpassbaren Insights. Die Vorlagen liegen dort im Quick-Start-Tab der Plattform, während der Preisüberblick den Free Plan als reinen API-Zugang beschreibt („does not include access to the Tomorrow.io platform interface“): Diese beiden Aussagen passen nicht zusammen.

Premium-Layer jenseits von Standard-Wetter. Der Enterprise-Plan nennt Luftqualität, Pollen, Solar, Land und Blitz „and more“; die Dokumentation führt außerdem Layer für Brand, Hochwasser, Maritime, Aviation und Straße. Wer eine spezialisierte Anwendung baut, findet viele benötigte Daten unter einem Dach.

Routen-Wetter. Die Weather on Routes API bewertet das vorhergesagte Wetter entlang einer definierten Route oder eines Pfads, für Logistik, Transport und Außendienst. Für Flotten-Anwendungen ist das ein erheblicher Hebel; im Plan-Vergleich steht „Weather on routes“ bei Enterprise.

Developer-Stack. REST-API mit JSON-Antworten (api.tomorrow.io/v4/weather/realtime?location=...), Codebeispiele in Shell, JavaScript, Node, Python, R, Java und Go, eine Postman-Collection, Beispielcode auf GitHub, ein Recipes-Sandbox-Bereich zum Ausprobieren, Webhooks für Alerts und ein MCP-Zugang. Wer Schnittstellen-Anbindungen kennt, kommt damit schnell zu einem ersten Aufruf.

Schwächen ehrlich betrachtet

Hosting-Region und Rechtsdokumente offen. Tomorrow.io hat seinen Sitz in Boston (Adresse: 9 Channel Center St). Wo die Daten gehostet werden, ob es eine EU-Region gibt und wie die Auftragsverarbeitung geregelt ist, haben wir nicht belegt: Terms und Privacy Policy liegen unter tomorrow.io/legal/, und die robots.txt der Seite sperrt /legal/ für unser Archiv. Für DSGVO-relevante Workloads (Personendaten in Anfragen, Lokalisierung von Mitarbeitenden, behördliche Anwendungen) solltest du AVV, Hosting-Region und gegebenenfalls Transfermechanismen daher direkt beim Anbieter klären.

Keine Beträge für bezahlte Pläne. Wer mehr als den Free-Plan braucht (laut Plan-Liste 14-Tage-Vorhersage, Premium-Layer, Routen-Wetter, SLAs), landet im Vertrieb („Contact us for Offer“). Das gilt laut Help Center auch für kommerzielle Lösungen („If you’re building a commercial solution“). Auch zu Platform Plan und API Plan nennt Tomorrow.io keinen Betrag.

Free-Plan ist real eng. 1 überwachte Location, 1 Alert, 5-Tage-Vorhersage und laut Help Center 500 Anfragen pro Tag, 25 pro Stunde und 3 pro Sekunde, dazu Core-Parameter und keine Plattform-Oberfläche. Der Preisüberblick nennt ihn „ideal for testing, evaluation, or small-scale use cases“. Wer ein Konzept-PoC mit mehreren Standorten bauen will, stößt schnell an diese Limits, und der nächste Schritt ist direkt der Vertriebsanruf.

Keine deutschsprachige Variante gefunden. Website, Dokumentation und Help Center liegen in den archivierten Seiten englisch vor, das Help Center bietet daneben einen Sprachwechsel auf Spanisch, eine deutsche Variante haben wir nicht gefunden. Für Entwickler kein Hindernis, für Fachabteilungen, die Insights direkt nutzen wollen, kann es eines sein. Welche Sprache der Support spricht, nennen die Quellen nicht.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Eine für PoCs kostenfreie Wetter-API mit Servern in Europa und Nordamerika willst	Open-Meteo
Mit deutschen DWD-Stations-Daten und DWD-Modellen arbeitest	DWD OpenData
Generelle Workflow-Automation mit Wetter-Trigger brauchst	n8n
Cloud-Backend-Wetterdaten in Azure verarbeiten willst	Azure OpenAI Service
Eine schnelle No-Code-Anbindung suchst	Zapier

Erwähnenswert: OpenWeatherMap und Visual Crossing mit eigenen Toolseiten. Ohne eigene Tool-Seite: AccuWeather Enterprise, Meteomatics, Weather Company API und MeteoBlue.

So steigst du ein

Schritt 1: Free-Account anlegen und API-Key holen. Auf tomorrow.io registrieren, im Developer-Bereich einen API-Key erzeugen und mit dem interaktiven Playground den ersten Aufruf abschicken. Das Beispiel der Seite, https://api.tomorrow.io/v4/weather/realtime?location=toronto&apikey=XXX, liefert JSON mit Temperatur, Wind, Niederschlag und Wettercode. So erkennst du schnell, ob Datenstruktur und Layer-Tiefe für deinen Use-Case passen.

Schritt 2: Branchen-Vorlage ausprobieren. Statt Rohdaten zu interpretieren, probiere für eine Beispiel-Location eine Vorlage deiner Branche aus. Die Plan-Liste nennt „Industry-Based Insights Templates“ im Free-Plan, das Help Center verortet die Vorlagen aber im Quick-Start-Tab der Plattform, die der Free Plan laut Preisüberblick nicht enthält. Die API-Referenz führt daneben eine Insights API. Vergleiche das Ergebnis mit deiner eigenen Erwartung. Wenn die Klassifikation für deinen Anwendungsfall überzeugt, sparst du Implementierungsarbeit. Bei den Alerts nennt die Plan-Liste im Free-Plan „1 Weather-Based Alert“, im Enterprise-Plan „Custom Weather-Based Alerts“.

Schritt 3: PoC mit echtem Daten-Set bauen. Der Free-Plan nennt nur „24 hours Historical Weather Data“, und 25 Anfragen pro Stunde begrenzen die Menge. Protokolliere daher z. B. 30 Tage lang die Daten für wenige Standorte deines Geschäfts und vergleiche sie mit deinen tatsächlichen Ereignissen (Verspätungen, Schäden, Ausfällen). Erst dieser Backtest zeigt, ob die Modellgüte für deine Region tatsächlich Mehrwert liefert. Plane dafür Entwicklerzeit ein.

Schritt 4: Enterprise-Gespräch mit klaren Zahlen führen. Erst wenn du PoC-Ergebnisse hast (Volumen pro Tag, benötigte Layer, kritische Locations), gehst du in den Sales-Prozess. Der API Plan richtet sich laut Help Center nach dem API-Volumen, die Plattform nach Teamgröße, Locations und Funktionen, genau diese Zahlen bringst du also mit.

Ein konkretes Beispiel

Ein KEP-Dienstleister (Kurier-, Express- und Paketdienst, ca. 900 Fahrer) integriert Tomorrow.io in seine Disposition-Software. Workflow: Jede Tour, die morgens disponiert wird, schickt ihre Streckenabschnitte (Polyline und Fahrdauer) an die Weather-on-Routes-API; das Backend bekommt laut Dokumentation Intervalle mit Minimal-, Maximal- und Durchschnittswerten entlang der Route und wertet sie gegen eigene Schwellen aus. Liegt das Glätte-Risiko über der Schwelle, werden Touren automatisch um 30 Minuten verzögert oder umgeroutet (Autobahn statt Bundesstraße). Bei Sturm-Warnung gehen Push-Nachrichten an die Fahrer. Messgrößen für den eigenen Vergleich: wetterbedingte Fahrzeugschäden, ETA-Genauigkeit der Sendungen und Ausfälle nach Glätteunfällen, jeweils vor und nach der Einführung. Das Beispiel ist ein Szenario zur Veranschaulichung, keine Kundenangabe von Tomorrow.io, und nennt keinen gemessenen Effekt.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: Die archivierbaren Seiten nennen keine Hosting-Region. Tomorrow.io hat seinen Sitz in Boston, Massachusetts (Impressum-Zeile: Copyright 2026 The Tomorrow Companies Inc.). Terms und Privacy Policy liegen unter tomorrow.io/legal/; die robots.txt sperrt diesen Pfad, deshalb konnten wir sie nicht archivieren und nicht prüfen.
• Datenfluss: Anfragen an die API enthalten in der Regel keine personenbezogenen Daten, sondern Geo-Koordinaten und Zeitstempel. Sofern Locations Mitarbeitende oder Kunden identifizieren (z. B. Hausadressen in einer Lieferroute), sind sie aber DSGVO-relevant.
• Auftragsverarbeitung (AVV), Standardvertragsklauseln, Zertifizierungen, Datennutzung für Modelltraining: Zu keinem dieser Punkte konnten wir eine archivierbare Quelle belegen. Wir machen dazu keine Aussage; die Angaben musst du direkt beim Anbieter einholen.
• Empfehlung für Unternehmen: Für nicht-personenbezogene Geo-Anfragen (Standortwetter ohne Personenbezug) ist das Risiko gering. Für Workflows mit personenbezogenen Daten brauchst du vor dem Einsatz eine belegte Aussage des Anbieters zu AVV und Hosting, oder du prüfst, ob eine Alternative wie Open-Meteo oder DWD OpenData ausreicht.

Gut kombiniert mit

• n8n, Wetter-Trigger als Workflow-Auslöser für Logistik, Marketing oder Operations. Wenn Tomorrow.io „Sturm in Region X” meldet, startet n8n ein automatisches Disposition-Update, eine Kundenkommunikation oder eine ERP-Aktualisierung. Native HTTP-Knoten machen die Anbindung trivial.
• Azure OpenAI Service, Wetterdaten kombiniert mit Sprachmodell für natürlichsprachige Erklärungen oder Lageberichte. „Erkläre dem Disponenten in zwei Sätzen, warum Tour 47 verschoben wird”, die Daten kommen von Tomorrow.io, der Text von einem LLM in EU-Region.
• Zapier, schneller No-Code-Pfad für kleine Use-Cases: Wetter-Alert in Slack, automatische E-Mail an Außendienst-Mitarbeitende, Update einer Google-Sheet-Übersicht. Für Prototypen und Fachabteilungen ohne Entwicklerkapazität sinnvoll.

Unser Fazit

Tomorrow.io verdient 4 von 5 Sternen. Es ist eine breit aufgestellte, KI-getriebene Wetter-Intelligence-Plattform mit eigenem Modell, Satelliten-Konstellation, Routen-Wetter, Premium-Layern und Branchen-Agenten. Den fünften Stern verlieren wir aus zwei Gründen: Zu Hosting-Region und Auftragsverarbeitung liefern die für uns archivierbaren Quellen keine belegte Aussage, die Rechtstexte unter /legal/ konnten wir nicht prüfen, DSGVO-Anwender müssen das also selbst klären. Und für bezahlte Pläne nennt Tomorrow.io keinen Betrag, sodass du ohne Vertriebsgespräch nicht kalkulieren kannst. Wer eine globale, hyperlokale, branchenintegrierte Wetter-Plattform braucht, etwa in Logistik, Versicherung und Energie, sollte Tomorrow.io evaluieren und die Modellgüte für die eigene Region per Backtest prüfen.

Was wir bemerkt haben

• März 2021, Umbenennung: Im Jahresrückblick 2021 schreibt Tomorrow.io „Raised $77 million Series D funding and changed our company name from ClimaCell to Tomorrow.io“.
• Januar 2026, DeepSky: Tomorrow.io kündigte DeepSky an, laut Überschrift „the World’s First AI-Native Space-Based Weather-Sensing Constellation“. Laut Pressemitteilung ist es die zweite Konstellation, „announced just one week after completing the full deployment of its first constellation equipped with Ka-band radar and microwave sounders“. Die Space-Seite spricht von einer wachsenden Konstellation von Microwave-Sounder-Satelliten und von erfolgreichen Starts.
• Mai 2026, Finanzierung: Laut Überschrift auf der Seite erweitert Tomorrow.io die Series F mit Pitango und Harel Insurance auf 210 Mio. USD.
• November 2026, Startseite: Tomorrow.io beschreibt sich als „space-powered AI resilience platform“ und stellt Agentic Suites für Versicherung, Fertigung, Luftfahrt, Energie, Bahn, Flotten und On-Demand in den Vordergrund. Die Weather API mit Free-Plan läuft daneben weiter.
• November 2026, Preise: Die Weather-API-Seite zeigt zwei Pläne, Free und Enterprise („Contact us for Offer“), der Preisüberblick im Help Center nennt Platform Plan, API Plan und Free Plan. Die Plan-Liste, die API-Abschnitte und die API-Referenz widersprechen sich bei der 14-Tage-Vorhersage.