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DeepSeek50SolidBenchmark ausstehendKostengünstiger Reasoning- und Coding-Assistent / API-ModelloptionGeprüft 2026-06-09

Dossier · Allgemeiner KI-Assistent

DeepSeek

Kostengünstiger Reasoning- und Coding-Assistent / API-Modelloption · zuletzt geprüft 2026-06-09

Solid
Allgemeiner KI-Assistent
DeepSeek
50/100
ROLLEKostengünstiger Reasoning- und Coding-Assistent / API-Modelloption
Redaktioneller Fit
50
Quellenqualität
58
Zitations-Ehrlichkeit
54
Datenschutz-Kontrollen
22
Preis-Leistung
45
Geschwindigkeit
68
KOSTENLOSVerified 2026-06-07
KOSTENLOSKostenlos
INDIVIDUELLPro
SolidGeprüft 2026-06-09VP·METHOD

URTEILSVERLAUF

  • DeepSeek is the low-cost reasoning/API card. 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.

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.

AUF EINEN BLICK

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.

Rolle: Kostengünstiger Reasoning- und Coding-Assistent / API-ModelloptionKategorie: Allgemeiner KI-AssistentRedaktion · Hands-on

DeepSeek flagship-ready dossier: Low-cost reasoning and coding assistant / API model option.

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.

Allgemeiner KI-AssistentKategorieVerdictPal-Karte ↗
synthetisiertEvidenzQualitätsprüfung ↗
8Quellen geprüftKartenquellen ↗
2026-06-07Preise geprüftQualitätsprüfung ↗

Limits & Produktumfang

Nicht-Preis-Angaben des Anbieters — Multiplikatoren, Caps und API-Umfang. Details in Abo- und SDK-Abschnitten unten.

Primäre Oberfläche
Consumer-AppKartenidentität ↗
Modalitäten
Text, CodeKartenidentität ↗
Workflow-Rollen
[object Object], [object Object], [object Object]VerdictPal-Redaktion ↗
Verfolgte Alternativen
ChatGPT, Claude, Gemini, OpenRouter, QwenVerdictPal-Vergleichsset ↗

SO FUNKTIONIERT ES · Agenten-Schleife

Die öffentliche Positionierung dieses Produkts — die Schleife, gegen die wir auf VerdictPal bewerten.

Beginne mit dem Keil

Kostensensitive API-Experimente, bei denen Token-Preis wichtiger ist als Ökosystem-Politur

Führe die repräsentative Aufgabe aus

Führe 20 reasoning/coding tasks on V4-Flash, V4-Pro, ChatGPT, Claude, Gemini, and OpenRouter routes. aus

Prüfe die Fehlermodi

Datenschutz/Residenz kann institutionell inakzeptabel sein

Vor Empfehlung vergleichen

Vergleiche mit ChatGPT, Claude, Gemini vor der Empfehlung.

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.

By group

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

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.

BENCHMARK-LEDGER

Öffentliche Zeilen sind Anbieter- oder Drittpartei-Angaben mit Datum. Desk-Zeilen sind für eigene VerdictPal-Läufe reserviert.

MessgrößeErgebnisQuelle
Führe 20 reasoning/coding tasks on V4-Flash, V4-Pro, ChatGPT, Claude, Gemini, and OpenRouter routes ausKorrektheit, Tool-Call-Qualität, Code-Pass-Rate, Kosten pro gelöster Aufgabe, Latenz, Retry-Rate.GeplantVerdictPal-Benchmark-Plan
Kontrollierten 200K-/500K-/1M-Token-Abruf- und Zusammenfassungs-Workload testenFaktenretention, Zitatgenauigkeit, Output-Vollständigkeit, Latenz, Kosten, Fehlerrate.GeplantVerdictPal-Benchmark-Plan
OpenAI- und Anthropic-SDK-Konfigurationen auf DeepSeek-Base-URLs umstellenIntegrationsreibung, Streaming, Tool Calls, JSON-Modus, Fehlersemantik, Deprecation-Warnungen.GeplantVerdictPal-Benchmark-Plan
Vergleiche privacy, terms, residency, and policy constraints mit ChatGPT, Claude, Gemini, and MistralDatennutzungs-Klarheit, Subprozessor-Klarheit, Enterprise-Kontrollen, Jurisdiktionsrisiko, Nutzungsbeschränkungen.GeplantVerdictPal-Benchmark-Plan

PREIS-DECK · geprüft 2026-06-09

Verified 2026-06-07

$0

kostenlos

  • Verifiziert am 2026-06-07 aus offiziellen DeepSeek API docs: V4-Flash $0.0028/1M cache-hit input, $0.14/1M cache-miss input, $0.28/1M output; V4-Pro $0.003625/1M cache-hit input, $0.435/1M cache-miss input, $0.87/1M output. Both list 1M context, max 384K output, JSON output, tool calls, chat prefix beta, FIM beta in non-thinking mode, and OpenAI/Anthropic base URLs. Concurrency limits: 2500 Flash, 500 Pro. deepseek-chat and deepseek-reasoner deprecate 2026-07-24 15:59 UTC.
  • 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 2026-06-09: Verifiziert am 2026-06-07 aus offiziellen DeepSeek API docs: V4-Flash $0.0028/1M cache-hit input, $0.14/1M cache-miss input, $0.28/1M output; V4-Pro $0.003625/1M cache-hit input, $0.435/1M cache-miss input, $0.87/1M output. Both list 1M context, max 384K output, JSON output, tool calls, chat prefix beta, FIM beta in non-thinking mode, and OpenAI/Anthropic base URLs. Concurrency limits: 2500 Flash, 500 Pro. deepseek-chat and deepseek-reasoner deprecate 2026-07-24 15:59 UTC.

RESEARCH-LOG · Desk-Notizen

Was wir beim Schreiben dieses Dossiers gelernt haben — kein Anbieter-Text.

Notion-Karten-Pipeline ↗

Notion-Recherche-Durchlauf

DeepSeek is the low-cost reasoning/API card. 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.

VerdictPal Git ↗

Flagship-fähige Struktur

Importierte Recherche in Metriken, Panels, Szenarien, Benchmark-Zeilen, Vergleichsnotizen und Preisdeck umgewandelt.

WETTBEWERBS-LINSE

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

  • Dein(e) institution bars sending research data to China-based AI services
  • Du brauchst klare Enterprise-Datenresidenz-, Aufbewahrungs- oder No-Training-Garantien für Consumer-Chat

UNTER DER HAUBE

Anbieter laut About-Seite — nützlich für Beschaffung und Datenschutz-Reviews.

Kostengünstiges Reasoning
DeepSeek
Coding-Unterstützung
ChatGPT
API-Modell-Routing
Claude

TIEFE PANELS · 6 LINSEN

Nur redaktionelle Linsen. Abo- und API-Preise haben eigene Abschnitte oben.

Linse 01

Positionierung

DeepSeek is framed here as Low-cost reasoning and coding assistant / API model option. DeepSeek is the low-cost reasoning/API card. 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

TEST-SZENARIEN · Hands-on-Lab

Wie wir das Produkt ausprobiert haben. Jeden Lauf durchgehen, bevor du den Scores vertraust.

Testlauf

Schritt 1 von 4

Beginne mit der Persona aus Best-For Punkt 1.

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

  • Dein(e) institution bars sending research data to China-based AI services
  • 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 cannot monitor model-name deprecations and API compatibility changes

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.

REDAKTIONELLE EVIDENZ · 4 EINTRÄGE

AUFGABE

Führe 20 reasoning/coding tasks on V4-Flash, V4-Pro, ChatGPT, Claude, Gemini, and OpenRouter routes. aus

Ausstehend.

↳ Korrektheit, Tool-Call-Qualität, Code-Pass-Rate, Kosten pro gelöster Aufgabe, Latenz, Retry-Rate.

AUFGABE

Kontrollierten 200K-/500K-/1M-Token-Abruf- und Zusammenfassungs-Workload testen.

Ausstehend.

↳ Faktenretention, Zitatgenauigkeit, Output-Vollständigkeit, Latenz, Kosten, Fehlerrate.

AUFGABE

OpenAI- und Anthropic-SDK-Konfigurationen auf DeepSeek-Base-URLs umstellen.

Ausstehend.

↳ Integrationsreibung, Streaming, Tool Calls, JSON-Modus, Fehlersemantik, Deprecation-Warnungen.

AUFGABE

Vergleiche privacy, terms, residency, and policy constraints mit ChatGPT, Claude, Gemini, and Mistral.

Ausstehend.

↳ Datennutzungs-Klarheit, Subprozessor-Klarheit, Enterprise-Kontrollen, Jurisdiktionsrisiko, Nutzungsbeschränkungen.

Dieses Tool ist im VerdictPal-Citation-Fidelity-Protokoll — eingefrorene Fragenbank, Dual-Reviewer-Bewertung, Ergebnisse noch ausstehend. Citation Fidelity v0.1 →

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 angegeben
EU-DatenresidenzNicht dokumentiert
SOC-2-ZertifizierungNicht dokumentiert
Lokal-first als StandardNur Cloud

WORKFLOW-ROLLEN

Wie dieses Tool in einen zusammengesetzten Recherche-Stack passt:

Kostengünstiges ReasoningCoding-UnterstützungAPI-Modell-Routing

QUALITY GATE · SOLID

Evidenz bereit
Benchmark ausstehend
  • desk hands-on 2026-06-15: headline and metrics adjusted after desk trial.
  • score-revision 2026-06-09: differentiated from public facts; pending desk verification
  • Flagship-quality promotion 2026-06-04: source-backed dossier promoted; benchmark and public recommendation remain locked until evidence packet is complete.
  • Next action: Run cost/quality, long-context stress, compatibility smoke, explicit max-output, and institutional-risk benchmarks.
  • Has API: true
  • Public recommendation: false
  • evidence-override: Notion source-of-truth sync; evidence remains source-backed until desk benchmark or hands-on pass.
  • Flagship-ready structure generated from Notion deep research and imported git fields on 2026-06-09.
Redaktion · Hands-onSolid

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