DeepSeek ist ein Tool im Set Allgemeiner KI-Assistent des VerdictPal-Atlas: Kostengünstiger Consumer-Chat- und API-Modellanbieter für Reasoning, Coding und OpenAI-/Anthropic-kompatibles Modell-Routing, mit ungewöhnlich niedrigen Token-Preisen und wichtigen Vorbehalten zu Datenschutz, Datenresidenz und institutionellen Risiken. Es erreicht 50 von 100 Punkten beim redaktionellen Fit.
Kostengünstiger Reasoning- und Coding-Assistent / API-Modelloption
Preise
Verified 2026-06-07 Kostenlos · Kostenlos Kostenlos · Pro Individuell
Training mit deinen Daten
Nicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.
Zuletzt geprüft
2026-10-09
Redaktionsnotiz
Desk hands-on 2026-06: Die Modelle können preislich passen; die Consumer-Web-App würden wir nicht empfehlen — Vertrauen, Transparenz und Plattform-Reife hinken der API-Story weit hinterher.
Öffentliche Fakten · Anbieter & Repo
Listenpreise und Pay-as-you-go-Einstieg, die wir ohne eigenen Bench zitieren können. Jede Kachel verlinkt eine Quelle, wenn möglich.
Die öffentliche Positionierung dieses Produkts — die Schleife, gegen die wir auf VerdictPal bewerten.
01
Beginne mit dem Keil
Kostensensitive API-Experimente, bei denen Token-Preis wichtiger ist als Ökosystem-Politur
02
Führe die repräsentative Aufgabe aus
Führe 20 Reasoning-/Coding-Aufgaben auf V4-Flash, V4-Pro, ChatGPT, Claude, Gemini und OpenRouter-Routen aus.
03
Prüfe die Fehlermodi
Datenschutz/Residenz kann institutionell inakzeptabel sein
04
Vor Empfehlung vergleichen
Vergleiche mit ChatGPT, Claude, Gemini vor der Empfehlung.
02
Für wen es passt, wo es scheitert
Passt für
Kostensensitive API-Experimente, bei denen Token-Preis wichtiger ist als Ökosystem-Politur
Coding- und Reasoning-Vergleiche mit ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral und OpenRouter-Routen
Entwickler, die OpenAI-/Anthropic-kompatible Endpunkte für kostengünstige Modell-Routing-Tests wollen
Nutzer, die sensible oder unveröffentlichte Forschung aus Consumer-Chat und Standard-API-Calls heraushalten können
Meiden, wenn
Deine Institution untersagt es, Forschungsdaten an KI-Dienste mit Sitz in China zu senden
Du brauchst klare Enterprise-Datenresidenz-, Aufbewahrungs- oder No-Training-Garantien für Consumer-Chat
Du willst das ausgereifteste Assistenten-Ökosystem, Integrationen, Admin-Kontrollen oder Procurement-Story
Du kannst Modellnamen-Deprecations und API-Kompatibilitätsänderungen nicht laufend verfolgen
Stärken
OpenAI- und Anthropic-kompatible API
Basis-URLs für beide Formate
V4-Flash und V4-Pro
Denk-/Nicht-Denk-Modi
1 Mio. Kontext
max. 384K Ausgabe
JSON-Ausgabe
Tool-Aufrufe
Chat-Präfix-Vervollständigung (Beta)
FIM-Vervollständigung Beta im Nicht-Denk-Modus
als Backend-Modell von Agenten-/Coding-Tools wie Claude Code, GitHub Copilot und OpenCode unterstützt
Niedrige Token-Preise
hohe Parallelitätslimits
Schwächen
Datenschutz/Residenz kann institutionell inakzeptabel sein
Consumer- und API-Bedingungen unterscheiden sich
Geopolitischer/Exportkontroll-Kontext kann Zugang beeinflussen
Sehr hoher Max-Output kann unkontrollierte Generierung verursachen, wenn max_tokens nicht gesetzt ist
Veraltete Modellnamen werden am 24.07.2026 eingestellt
DeepSeek behält sich Preisänderungen vor; Docs benötigen Überwachung
Wie es besser werden könnte
Institutional policy friction could be reduced with a local/on-prem deployment option, or at minimum with clear data-handling documentation that compliance teams can review without an NDA.
Redaktionelle Eignung liegt bei 50/100 — die schwächste Dimension in diesem Dossier. Eine Verbesserung würde den redaktionellen Fit spürbar erhöhen.
Kernaufgaben-Eignung liegt bei 48/100 — die schwächste Dimension in diesem Dossier. Eine Verbesserung würde den redaktionellen Fit spürbar erhöhen.
Kosten-Nutzen-Verhältnis liegt bei 45/100 — die schwächste Dimension in diesem Dossier. Eine Verbesserung würde den redaktionellen Fit spürbar erhöhen.
Opportunitätskosten liegt bei 52/100 — die schwächste Dimension in diesem Dossier. Eine Verbesserung würde den redaktionellen Fit spürbar erhöhen.
Quellenfundierung liegt bei 54/100 — die schwächste Dimension in diesem Dossier. Eine Verbesserung würde den redaktionellen Fit spürbar erhöhen.
Datenschutz-Haltung liegt bei 22/100 — die schwächste Dimension in diesem Dossier. Eine Verbesserung würde den redaktionellen Fit spürbar erhöhen.
Zuverlässigkeit liegt bei 48/100 — die schwächste Dimension in diesem Dossier. Eine Verbesserung würde den redaktionellen Fit spürbar erhöhen.
Wettbewerbsposition liegt bei 52/100 — die schwächste Dimension in diesem Dossier. Eine Verbesserung würde den redaktionellen Fit spürbar erhöhen.
Suchmodi · 4 Linsen
Eine Eingabe, viele Abruf-Haltungen. Nach Stufe filtern.
01Kostenlos
Standard
Standard-Pfad für DeepSeek — Limits im Live-Produkt prüfen.
02Pro
Tiefenarbeit
Tiefenarbeit-Pfad für DeepSeek — Limits im Live-Produkt prüfen.
03Pro
Fokusaufgabe
Fokusaufgabe-Pfad für DeepSeek — Limits im Live-Produkt prüfen.
04Kostenlos
Export & Teilen
Export & Teilen-Pfad für DeepSeek — Limits im Live-Produkt prüfen.
Wettbewerbslinse
Wo DeepSeek bei zitierter Recherche gewinnt — und wo ein Rivale im Stack bleibt.
DeepSeek is stronger when cost-sensitive api experiments where token price matters more than ecosystem polish; ChatGPT may still win for narrower fit, procurement, or specialist depth.
DeepSeek
Kostensensitive API-Experimente, bei denen Token-Preis wichtiger ist als Ökosystem-Politur
Coding- und Reasoning-Vergleiche mit ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral und OpenRouter-Routen
ChatGPT
Deine Institution untersagt es, Forschungsdaten an KI-Dienste mit Sitz in China zu senden
Du brauchst klare Enterprise-Datenresidenz-, Aufbewahrungs- oder No-Training-Garantien für Consumer-Chat
03
Bewertung und Evidenz
Metrik-Lab · 16 Dimensionen
Kachel anklicken für die Redaktionsnotiz. Farbe folgt dem Score: Coral, Gelb, Mint.
Form
Ø 58 · 22–98
50Redaktionelle Eignung
Gewichteter Roll-up über 13 Dimensionen für General AI assistant; ausstehende Desk-Verifikation ob von öffentlichen Fakten neu bewertet.
Nach Gruppe
Fit53
Redaktionelle Eignung50
Kernaufgaben-Eignung48
Funktionstiefe62
Kosten51
Kostenlos-Nutzen55
Kosten-Nutzen-Verhältnis45
Opportunitätskosten52
Vertrauen64
Quellenfundierung54
Datenschutz-Haltung22
Fehlertransparenz88
Evidenzstärke58
Transparency98
Workflow58
Integrationsreichweite55
Einrichtungsaufwand68
Zuverlässigkeit48
Wettbewerbsposition52
Data portability65
Benchmark-Ledger
Öffentliche Zeilen sind Anbieter- oder Drittpartei-Angaben mit Datum. Desk-Zeilen sind für eigene VerdictPal-Läufe reserviert.
Messgrösse
Ergebnis
Quelle
Führe 20 Reasoning-/Coding-Aufgaben auf V4-Flash, V4-Pro, ChatGPT, Claude, Gemini und OpenRouter-Routen ausKorrektheit, Tool-Call-Qualität, Code-Pass-Rate, Kosten pro gelöster Aufgabe, Latenz, Retry-Rate.
Geplant
VerdictPal-Benchmark-Plan
Kontrollierten 200K-/500K-/1M-Token-Abruf- und Zusammenfassungs-Workload testenFaktenretention, Zitatgenauigkeit, Output-Vollständigkeit, Latenz, Kosten, Fehlerrate.
Geplant
VerdictPal-Benchmark-Plan
OpenAI- und Anthropic-SDK-Konfigurationen auf DeepSeek-Base-URLs umstellenIntegrationsreibung, Streaming, Tool Calls, JSON-Modus, Fehlersemantik, Deprecation-Warnungen.
Geplant
VerdictPal-Benchmark-Plan
Vergleiche Datenschutz, Nutzungsbedingungen, Residenz und Policy-Grenzen mit ChatGPT, Claude, Gemini und MistralDatennutzungs-Klarheit, Subprozessor-Klarheit, Enterprise-Kontrollen, Jurisdiktionsrisiko, Nutzungsbeschränkungen.
Geplant
VerdictPal-Benchmark-Plan
Redaktionelle Evidenz · 0 Einträge
Noch keine redaktionelle Benchmark. Das Tool bleibt auf Status Solid, bis Evidenz vorliegt.
Dieses Tool ist im VerdictPal-Citation-Fidelity-Protokoll — eingefrorene Fragenbank, Dual-Reviewer-Bewertung, Ergebnisse noch ausstehend.
DeepSeek is the low-cost reasoning/API tool. This pass sharpens the key facts: DeepSeek’s API is OpenAI- and Anthropic-compatible, current V4-Flash/V4-Pro pricing is extremely low, context length is listed at 1M, and legacy deepseek-chat / deepseek-reasoner names are being deprecated. The low price is real, but the editorial warning is bigger than usual: privacy, residency, institutional policy, and geopolitical availability need explicit review.
Importierte Recherche in Metriken, Panels, Szenarien, Benchmark-Zeilen, Vergleichsnotizen und Preisdeck umgewandelt.
04
Was es kostet, was es speichert
Preis-Deck · geprüft 2026-10-09
Verified 2026-06-07
$0
kostenlos
Live geprüft am 2026-10-09 in den offiziellen DeepSeek-API-Docs. deepseek-flash (DeepSeek-V4.1-Flash) Peak 0,006 $/1M Cache-Hit-Input, 0,30 $/1M Cache-Miss-Input, 1,20 $/1M Output; deepseek-v4-pro Peak 0,044 / 1,32 / 3,96 $ (Cache-Hit / Cache-Miss / Output). Off-Peak die Hälfte. Beide listen 1M Kontext, max. 384K Output. Nebenläufigkeit: 2500 Flash, 500 Pro. Alte Namen deepseek-v4-flash laufen weiter auf Flash.
Live regionalen Checkout vor Veröffentlichung von Beschaffungsempfehlungen prüfen.
Desk-Pick
Kostenlos
$0
kostenlos
Fallback-Stufe aus der importierten Preisübersicht abgeleitet; Live-Checkout vor Veröffentlichung prüfen.
Live regionalen Checkout vor Veröffentlichung von Beschaffungsempfehlungen prüfen.
ROH · geprüft 2026-10-09: Live geprüft am 2026-10-09 in den offiziellen DeepSeek-API-Docs. deepseek-flash (DeepSeek-V4.1-Flash) Peak 0,006 $/1M Cache-Hit-Input, 0,30 $/1M Cache-Miss-Input, 1,20 $/1M Output; deepseek-v4-pro Peak 0,044 / 1,32 / 3,96 $ (Cache-Hit / Cache-Miss / Output). Off-Peak die Hälfte. Beide listen 1M Kontext, max. 384K Output. Nebenläufigkeit: 2500 Flash, 500 Pro. Alte Namen deepseek-v4-flash laufen weiter auf Flash.
Datenschutz im Detail · geprüft 2026-06-09
DeepSeek Consumer Chat und Open Platform/API sind getrennte Governance-Oberflächen. Die Datenschutzrichtlinie weist darauf hin, dass nachgelagerte Apps, die auf der offenen Plattform aufgebaut sind, von ihren Entwicklern kontrolliert werden. Prüfe DeepSeeks Datenschutz, die Bedingungen der offenen Plattform, Angaben zu Modellen/Training und lokale Richtlinien, bevor du unveröffentlichte oder regulierte Daten sendest.
Training mit deinen DatenNicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.
EU-DatenresidenzNicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.
SOC-2-ZertifizierungNicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.
Lokal-first als StandardNicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.
Unter der Haube
Anbieter laut About-Seite — nützlich für Beschaffung und Datenschutz-Reviews.
Nur redaktionelle Linsen. Abo- und API-Preise haben eigene Abschnitte oben.
Linse 01
Positionierung
DeepSeek ist hier gerahmt als Low-cost reasoning and coding assistant / API model option. DeepSeek is the low-cost reasoning/API tool. This pass sharpens the key facts: DeepSeek’s API is OpenAI- and Anthropic-compatible, current V4-Flash/V4-Pro pricing is extremely low, context length is listed at 1M, and legacy `deepseek-chat` / `deepseek-reasoner` names are being deprecated. The low price is real, but the editorial warning is bigger than usual: privacy, residency, institutional policy, and geopolitical availability need explicit review.
Geprüft
2026-06-07
Evidenz
synthetisiert
Kostensensitive API-Experimente, bei denen Token-Preis wichtiger ist als Ökosystem-Politur
Coding- und Reasoning-Vergleiche mit ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral und OpenRouter-Routen
Entwickler, die OpenAI-/Anthropic-kompatible Endpunkte für kostengünstige Modell-Routing-Tests wollen
Nutzer, die sensible oder unveröffentlichte Forschung aus Consumer-Chat und Standard-API-Calls heraushalten können
DeepSeek is the low-cost reasoning/API tool. This pass sharpens the key facts: DeepSeek’s API is OpenAI- and Anthropic-compatible, current V4-Flash/V4-Pro pricing is extremely low, context length is listed at 1M, and legacy deepseek-chat / deepseek-reasoner names are being deprecated. The low price is real, but the editorial warning is bigger than usual: privacy, residency, institutional policy, and geopolitical availability need explicit review.
Converted imported Notion research into a full flagship-ready dossier template with metrics, panes, pricing deck, scenarios, benchmark rows, and comparison slices.
Jede Antwort unten stammt aus den datierten Feldern dieser Seite. Nichts davon ist zusätzlich für Suchmaschinen geschrieben.
Was ist DeepSeek?
DeepSeek ist ein Tool im Set Allgemeiner KI-Assistent des VerdictPal-Atlas: Kostengünstiger Consumer-Chat- und API-Modellanbieter für Reasoning, Coding und OpenAI-/Anthropic-kompatibles Modell-Routing, mit ungewöhnlich niedrigen Token-Preisen und wichtigen Vorbehalten zu Datenschutz, Datenresidenz und institutionellen Risiken. Es erreicht 50 von 100 Punkten beim redaktionellen Fit.
Lohnt sich DeepSeek?
DeepSeek erreicht 50 von 100 Punkten beim redaktionellen Fit und hat den Dossier-Status Solid. Die Aufgabe im Recherche-Workflow: Kostengünstiger Reasoning- und Coding-Assistent / API-Modelloption.
Für wen ist DeepSeek am besten geeignet?
DeepSeek verdient seinen Platz, wenn du Folgendes brauchst:
Kostensensitive API-Experimente, bei denen Token-Preis wichtiger ist als Ökosystem-Politur
Coding- und Reasoning-Vergleiche mit ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral und OpenRouter-Routen
Entwickler, die OpenAI-/Anthropic-kompatible Endpunkte für kostengünstige Modell-Routing-Tests wollen
Nutzer, die sensible oder unveröffentlichte Forschung aus Consumer-Chat und Standard-API-Calls heraushalten können
Wann solltest du DeepSeek nicht einsetzen?
In diesen Fällen lässt du DeepSeek besser liegen:
Deine Institution untersagt es, Forschungsdaten an KI-Dienste mit Sitz in China zu senden
Du brauchst klare Enterprise-Datenresidenz-, Aufbewahrungs- oder No-Training-Garantien für Consumer-Chat
Du willst das ausgereifteste Assistenten-Ökosystem, Integrationen, Admin-Kontrollen oder Procurement-Story
Du kannst Modellnamen-Deprecations und API-Kompatibilitätsänderungen nicht laufend verfolgen
Was kostet DeepSeek?
Verified 2026-06-07 Kostenlos · Kostenlos Kostenlos · Pro Individuell. Preise zuletzt geprüft am 2026-10-09.
Trainiert DeepSeek mit deinen Daten?
Nicht als tarifübergreifende Zusage erfasst. Prüfe die Datenschutzhinweise und Quellen im Dossier.. Datenschutzbedingungen zuletzt geprüft am 2026-06-09.
Was geht bei DeepSeek schief?
Das Dossier nennt 6 Fehlermodi zu DeepSeek — und die bleiben stehen, ob der Anbieter das mag oder nicht:
Datenschutz/Residenz kann institutionell inakzeptabel sein
Consumer- und API-Bedingungen unterscheiden sich
Geopolitischer/Exportkontroll-Kontext kann Zugang beeinflussen
Sehr hoher Max-Output kann unkontrollierte Generierung verursachen, wenn max_tokens nicht gesetzt ist
Veraltete Modellnamen werden am 24.07.2026 eingestellt
DeepSeek behält sich Preisänderungen vor; Docs benötigen Überwachung
Welche Alternativen zu DeepSeek gibt es?
Die nächstliegenden Optionen zu DeepSeek sind ChatGPT, Claude, Gemini, OpenRouter, Qwen. Jede davon, die ein Tool im Atlas hat, ist aus diesem Dossier verlinkt — samt Direktvergleich.
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