# Arcjet vs DeepSeek

Arcjet verzeichnet 38.973 monatliche Besuche mit -29,2 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“. DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“.

| Kennzahl | [Arcjet](https://openaitools.app/de/tool/arcjet) | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) |
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| Website-URL | https://arcjet.com | https://www.deepseek.com |
| Kategorien | AI Agent, KI-Entwicklertools, AI API, AI Workflow | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot |
| Preismodell | Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage | Freemium |
| Monatliche Besuche | 38.973 | 372.761.591 |
| MoM-Wachstumsrate | -29,2 % | +4,3 % |
| Primärmarkt | Vereinigtes Königreich | China |
| Direkte Besuche | 23.705 | 291.585.405 |
| Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,8 |
| Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 44 |
| Unterstützte Plattformen | Website | Website |

## Arcjet

Arcjet begann als entwicklerfreundliche Sicherheitsschicht für Webanwendungen und ist zur Runtime-Sicherheit für KI-Agenten gewachsen. Statt nur am Eingang die Identität zu prüfen, bewertet es jeden Schritt eines Agenten: welches Tool mit welchen typisierten Argumenten von welchem Akteur aufgerufen wird und ob das im Kontext der vorherigen Schritte sinnvoll ist. So lassen sich nicht autorisierte Rückerstattungen, unerwartete Datenzugriffe, ausufernder Token-Verbrauch und Sequenzabweichungen stoppen, die kein einzelner Schritt allein aufgedeckt hätte.

Die Plattform verbindet klassische Anwendungsschutzmaßnahmen – WAF, Bot-Erkennung, Rate Limiting, Schutz von Anmeldeformularen und E-Mail-Validierung – mit agentenspezifischen Kontrollen: Erkennung von Prompt-Injection, Autorisierung von Tools und MCP, Erkennung sensibler Informationen und Data Loss Prevention. Die Erkennung sensibler Daten kann lokal in Ihrer Umgebung laufen, sodass regulierte Daten die Infrastruktur nicht verlassen, während Entscheidungen und Richtlinienversionen an SIEM-Tools wie Splunk, Datadog, Panther und Cribl gestreamt werden.

Es gibt SDKs für JavaScript und Python (Next.js, Astro, Express, Fastify, NestJS, Nuxt, SvelteKit, Hono, Flask, FastAPI, Bun, Deno und mehr) sowie Integrationen für Agenten-Frameworks wie LangChain, LangGraph, CrewAI, Google ADK, Mastra, OpenAI Agents, Vercel AI SDK und Claude Agent SDK. Hinzu kommen ein MCP-Server, eine CLI und Skills für Coding-Agenten wie Claude Code, Codex und Cursor. Eine kostenlose Testphase, bezahlte Tarife und individuelle Preise für große Deployments sind verfügbar.

**Preise und Tarife:** Kostenlose Testphase verfügbar, danach bezahlte Tarife; große Deployments werden individuell kalkuliert. Aktuelle Stufen und Nutzungslimits finden Sie auf der offiziellen Preisseite.

- **Durchsetzung von Agenten-Aktionsrichtlinien:** Umhüllt Tool-Aufrufe von Agenten und liefert vor der Ausführung eine typisierte Entscheidung – erlauben, blockieren, redigieren oder zur Prüfung zurückhalten – basierend auf Akteur, Rolle, Route und typisierten Eingaben.
- **Prompt-Injection-Erkennung:** Prüft Nutzereingaben, abgerufene Webseiten, API-Antworten und Tool-Ausgaben auf feindliche Anweisungen, bevor sie den Modellkontext erreichen.
- **Sensible Informationen und DLP:** Erkennt und entfernt Namen, Adressen, Ausweisnummern sowie Bank- und Kartennummern, bevor sie Modellkontext, Logs oder Drittanbieter-Tools erreichen – optional mit lokaler In-Process-Erkennung.
- **Schutz für Webanwendungen:** Bot-Schutz, WAF-Regeln, Rate Limiting, Schutz von Anmeldeformularen und E-Mail-Validierung halten öffentliche Endpunkte und Registrierungsabläufe sauber.
- **Audit und Observability:** Jede Entscheidung, Richtlinienversion und jeder Akteur wird als Nachweis aufbewahrt und an Splunk, Datadog, Panther, Cribl oder ein eigenes Analyse-Warehouse gestreamt, inklusive OpenTelemetry-Agent-Traces.

**Stärken:** Bewertet den gesamten Agentenlauf statt einer einzelnen Anfrage und erkennt so Sequenzabweichungen und mehrstufigen Missbrauch; Die Erkennung kann in-process laufen, sodass sensible Daten die eigene Umgebung nicht verlassen müssen; Breite SDK- und Framework-Abdeckung inklusive MCP-Server, CLI und Skills für Coding-Agenten; Entscheidungen und Richtlinienversionen gehen an gängige SIEM- und Observability-Stacks und dienen als Compliance-Nachweis

**Einschränkungen:** Erfordert Codeänderungen in der Anwendung statt eines reinen Netzwerk-Gateways; Die Breite an Kontrollen und Frameworks bedeutet für kleinere Teams eine Lernkurve; Erweiterte Governance- und individuelle Datenaufbewahrungsoptionen sind angebotsbasiert und nicht self-service

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/arcjet.md)

## DeepSeek

DeepSeek (Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.) ist eine Frontier-KI-Forschungsorganisation, die den globalen LLM-Markt durch die Kombination von Open-Weight-Transparenz mit bahnbrechender MoE- (Mixture-of-Experts-) und Reinforcement-Learning-Reasoning-Effizienz aufgemischt hat. Nach den richtungsweisenden Veröffentlichungen von DeepSeek-V3 und dem peer-reviewten Reasoning-Modell DeepSeek-R1 führte DeepSeek 2026 die DeepSeek-V4-Generation ein – mit Hybrid-Attention-Architektur und nativem 1-Million-Token-Kontextfenster in DeepSeek-V4-Pro (1,6T Gesamtparameter, 49B aktiv pro Token) und DeepSeek-V4.1-Flash (284B Gesamtparameter, 13B aktiv pro Token).

Nutzer können DeepSeek auf drei Wegen verwenden: völlig kostenlos über das Verbraucher-Webportal (chat.deepseek.com) und die Mobile-Apps mit Ein-Klick-Umschaltung für tiefes Denken und Live-Websuche; über DeepSeeks gehostete, OpenAI-kompatible Entwickler-API; oder durch Self-Hosting der Open-Weight-Checkpoints (einschließlich V3, R1, Prover-V2 und destillierter Qwen/Llama-Varianten) auf eigener Infrastruktur. Die Modelle glänzen bei Wettbewerbsmathematik, Algorithmusdesign, Softwareentwicklung auf Repository-Ebene und strukturierter Datenextraktion, wobei automatisches Context-Caching in der API die Kosten für wiederholte Prompts um über 95 % senkt.

Ende 2026 bleibt DeepSeek der Preis-Leistungs-Benchmark für Entwickler und Automatisierungs-Workflows. Während die Verbraucher-Chat-Oberfläche ohne verpflichtende 20-$-Monatsstufe kostenlos bleibt, wechselte die Entwickler-API Ende 2026 zu zwei primären Endpunkten – `deepseek-flash` und `deepseek-v4-pro` – mit tageszeitabhängiger Preisgestaltung. Off-Peak-API-Aufrufe kosten bei Flash nur 0,15 $ pro Million Input-Token (0,003 $ bei Cache-Treffern) und 0,60 $ pro Million Output-Token sowie bei V4-Pro 0,66 $ Input / 1,98 $ Output – ein Bruchteil der Kosten vergleichbarer westlicher Frontier-Modelle.

**Preise und Tarife:** Kostenlose Web- und Mobile-Chat-App unter chat.deepseek.com; nutzungsbasierte, OpenAI-kompatible API mit Off-Peak-Preisen von 0,15 $/1M Input (0,003 $ Cache-Treffer) und 0,60 $/1M Output für deepseek-flash (V4.1-Flash) sowie 0,66 $/1M Input (0,022 $ Cache-Treffer) und 1,98 $/1M Output für deepseek-v4-pro (Peak-Zeiten an Wochentagen in UTC werden mit 2x abgerechnet).

- **DeepSeek-V4 Hybrid Attention und 1M Kontext:** Nutzt eine sparse Mixture-of-Experts-Architektur (49B aktive Parameter von 1,6T bei V4-Pro), um bis zu 1 Million Token mit minimaler Latenz und minimalem Speicheraufwand zu verarbeiten.
- **Transparentes Chain-of-Thought-Reasoning:** Von DeepSeek-R1 vorangetrieben und in die Denkmodi von V3.2 und V4 integriert; zeigt die schrittweise Selbstverifikation für komplexe Mathematik, Logik und Code-Debugging.
- **Automatisches Context-Caching und Off-Peak-API-Preise:** Senkt die Input-Token-Kosten bei Cache-Treffern auf 0,003 $/1M bei Flash und 0,022 $/1M bei V4-Pro, mit 50 % niedrigeren Preisen in Off-Peak-UTC-Zeiten.
- **Kostenloser Verbraucher-Assistent für Web und Mobile:** Bietet kostenlosen Zugang unter chat.deepseek.com sowie auf iOS/Android mit Dokument-Uploads, Reasoning-Modus und Websuche, ohne die Kernmodelle hinter eine Bezahlschranke zu stellen.
- **Open-Weight-Ökosystem und Self-Hosting-Freiheit:** Bietet offene Gewichte für DeepSeek-V3, R1, Destill-Varianten und Prover-Modelle auf Hugging Face und GitHub, damit Unternehmen in Air-Gap-Umgebungen deployen können.

**Stärken:** Völlig kostenlose Verbraucher-Web- und Mobile-App inklusive tiefem Reasoning und Websuche; Extrem niedrige API-Token-Preise (0,15/0,60 $ bei Flash, 0,66/1,98 $ bei V4-Pro off-peak) mit bis zu 98 % Einsparung bei gecachten Inputs; Drop-in-Kompatibilität zur OpenAI-API macht den Wechsel oder das Routing zwischen Modellen mühelos; Starke Open-Weight-Linie ermöglicht Teams Self-Hosting oder Fine-Tuning ohne Vendor-Lock-in

**Einschränkungen:** Gehostete API und Web-App speichern Daten auf Servern in China, was bei einigen westlichen Unternehmen und Behörden Compliance-Einschränkungen auslöst; Peak-Zeit-Preise der API (werktags 01:00–04:00 und 06:00–10:00 UTC) verdoppeln die Kosten pro Token gegenüber Off-Peak; Es fehlen native Sprachmodi, Videogenerierung und Produktivitäts-Suite-Integrationen, wie sie ChatGPT und Google Gemini bieten

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/deepseek.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich Arcjet und DeepSeek beim monatlichen Traffic?

Arcjet hat 38.973 monatliche Besuche, während DeepSeek 372.761.591 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

Arcjet verzeichnet eine Wachstumsrate von -29,2 % gegenüber dem Vormonat; DeepSeek verzeichnet +4,3 %.

### Wie vergleichen sich die Preise?

Arcjet: Kostenlose Testversion, Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Kostenlose Testphase verfügbar, danach bezahlte Tarife; große Deployments werden individuell kalkuliert. Aktuelle Stufen und Nutzungslimits finden Sie auf der offiziellen Preisseite. DeepSeek: Freemium. Kostenlose Web- und Mobile-Chat-App unter chat.deepseek.com; nutzungsbasierte, OpenAI-kompatible API mit Off-Peak-Preisen von 0,15 $/1M Input (0,003 $ Cache-Treffer) und 0,60 $/1M Output für deepseek-flash (V4.1-Flash) sowie 0,66 $/1M Input (0,022 $ Cache-Treffer) und 1,98 $/1M Output für deepseek-v4-pro (Peak-Zeiten an Wochentagen in UTC werden mit 2x abgerechnet).

## Alternativen

| # | Tool-Name | Monatliche Besuche | MoM-Wachstumsrate | Preismodell | Summary | Profile (Markdown) |
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| 1 | [ChatGPT](https://openaitools.app/de/tool/chatgpt-4) | 6.048.022.723 | +2,2 % | Freemium | Bietet stärkere multimodale Argumentation und Agenten-Tools, hat aber nicht die extrem günstigen API-Preise von DeepSeek. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/chatgpt-4.md) |
| 2 | [Google Gemini (Gemini 4 Carbon & Argon)](https://openaitools.app/de/tool/gemini-gemini-advanced) | 2.637.398.242 | -0,1 % | Freemium | Bietet ein riesiges Kontextfenster und eine tiefe Integration in das Google-Ökosystem, wirkt aber für reine Argumentationsaufgaben weniger spezialisiert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/gemini-gemini-advanced.md) |
| 3 | [Claude](https://openaitools.app/de/tool/claude-2) | 1.253.439.413 | +23,8 % | Freemium | Liefert überlegene Langform-Coding-Artefakte und nuanciertes Schreiben, hat aber keine spezialisierten Open-Weight-Raisonniermodelle von DeepSeek. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/claude-2.md) |
| 4 | [Grok](https://openaitools.app/de/tool/grok) | 203.846.050 | -0,8 % | Freemium | Bietet Echtzeit-Integration von X-Social-Data, ist aber für dedizierte Entwickler-Coding-Workflows weniger kosteneffektiv. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/grok.md) |
| 5 | [Perplexity](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai) | 88.310.223 | -3,7 % | Freemium | Echtzeit-KI-Antwortmaschine und Recherche-Workspace, die Live-Web-Zitate mit Frontier-Reasoning-Modellen kombiniert. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/perplexity-ai.md) |
| 6 | [Qwen 4 (Alibaba Qwen4)](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4) | 35.101.353 | -6,2 % | Freemium | Bietet vergleichbare Open-Weight-Fundamentmodelle und mehrsprachige Leistung, erfordert jedoch Self-Hosting oder ein Drittanbieter-Inferenz-Setup. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/qwen-4.md) |
| 7 | [Cursor](https://openaitools.app/de/tool/cursor) | 23.297.751 | +8,4 % | Freemium | Der KI-Coding-Agent für anspruchsvolle Software | [.md](https://openaitools.app/de/tool/cursor.md) |
| 8 | [Kimi AI](https://openaitools.app/de/tool/kimi-chat) | 19.632.261 | -23,4 % | Kostenlos | Glänzt bei ultralangen Dokumentenanalysen und Recherchen, hat aber nicht denselben Support der Open-Weight-Entwickler-Community. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/kimi-chat.md) |
| 9 | [Ollama](https://openaitools.app/de/tool/ollama) | 9.421.973 | +4,3 % | Free, Freemium, Paid | Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power. | [.md](https://openaitools.app/de/tool/ollama.md) |
| 10 | [Composio](https://openaitools.app/de/tool/composio) | 2.782.603 | +22,8 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Sicheren, authentifizierten Zugriff für KI-Agenten auf über 1.700 Apps | [.md](https://openaitools.app/de/tool/composio.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/arcjet-vs-deepseek

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