# dassi vs DeepSeek dassi verzeichnet 12.194 monatliche Besuche mit +57,9 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum und einem Preismodell „Freemium“. | Kennzahl | [dassi](https://openaitools.app/de/tool/dassi) | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://dassi.ai | https://www.deepseek.com | | Kategorien | AI Agent, AI Workflow, KI-Browser, KI-Produktivitätstools | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | | Preismodell | Freemium | Freemium | | Monatliche Besuche | 12.194 | 372.761.591 | | MoM-Wachstumsrate | +57,9 % | +4,3 % | | Primärmarkt | Indien | China | | Direkte Besuche | 7.443 | 291.585.405 | | Bewertungsergebnis | 4,4 | 4,8 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 0 | 44 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## dassi dassi installiert sich als Seitenpanel in Chrome, Edge oder Brave und nutzt damit Tabs, in denen du bereits angemeldet bist – ohne neuen Browser und ohne API-Integration. Das Anlernen ist beim ersten Mal bewusst manuell: Du beschreibst die Aufgabe in normaler Sprache oder zeigst sie vor, während dassi zusieht und die Seiten selbst liest. Danach legst du die Grenzen fest: welche Sites erlaubt sind, was sich pro Lauf ändert, wann gestartet wird, wohin das Ergebnis geht und welche Aktionen deine Bestätigung brauchen. Läufe finden auf deinem Rechner statt, der Browser muss also offen sein, wenn ein geplanter Lauf fällig wird. Das eigentliche Argument des Produkts ist Kostendisziplin bei wiederkehrender Arbeit. dassi hält den Aufgabenkontext innerhalb eines Laufs byte-stabil, sodass spätere Schritte aus dem Prompt-Cache deines Modellanbieters gelesen werden – bei unterstützten Modellen sinken die Eingabe-Token-Kosten deutlich. Während er eine Site bearbeitet, schreibt er sich zudem eine kleine JavaScript-Bibliothek für diese Site und ruft danach eine Funktion auf, statt Selektoren jedes Mal aus Screenshots und HTML neu abzuleiten. Deine Korrekturen landen in einem les- und editierbaren Gedächtnis und wirken im nächsten Lauf weiter. Den Motor wählst du: Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Kimi oder ein anderes OpenRouter-Modell, mit eigenem Schlüssel oder inkludierten Credits, jederzeit umschaltbar. Typische Formen sind Abstimmung (Auszahlungen gegen Bestellungen), Screening (Bewerber im ATS bewerten) und Reporting (Wochenbericht in deiner Vorlage). Wird etwas unklar, hält dassi an und fragt – im Seitenpanel oder per Telegram, wenn du nicht am Platz bist. **Preise und Tarife:** Derzeit in der Beta mit nie verfallenden Gratis-Credits und ohne Kreditkarte zum Start. Modellnutzung lässt sich über deinen eigenen Anbieter-API-Schlüssel oder über die enthaltenen dassi-Credits abrechnen. Zusätzlich gibt es ein Enterprise-Angebot für Teams; aktuelle Tarife und Credit-Sätze findest du auf der Preisseite. - **Einmal anlernen, dauerhaft nutzen:** Beschreibe die Aufgabe in normaler Sprache oder zeige sie einmal vor; dassi speichert sie als benannten Workflow mit Plan, Sites, Eingaben und Verlauf. - **Geplante oder manuelle Läufe:** Starte einen Workflow selbst oder lass den Zeitplan feuern – mit Abschlussmeldung oder einem Sonderfall, den nur du entscheiden kannst. - **Menschliche Freigabepunkte:** Markiere Schritte, die bestätigt werden müssen – E-Mail senden, Supportfall eröffnen, Bewerber ablehnen – und gib sie im Panel oder per Telegram frei. - **Editierbares Aufgabengedächtnis:** Korrekturen zu Lieferant, Spalte oder Ton landen in einem lesbaren, editierbaren Gedächtnis und gelten im nächsten Lauf. - **Token- und Site-Skill-Effizienz:** Byte-stabiler Kontext aktiviert den Anbieter-Cache, gelernte JS-Bibliotheken pro Site ersetzen wiederholte DOM-Ableitung. **Stärken:** Läuft im vorhandenen Browser und in bereits angemeldeten Konten, ohne Integrationen einzurichten; Modellunabhängig: Claude, GPT, Gemini oder jedes OpenRouter-Modell mit eigenem Schlüssel; Caching und Site-Skills machen wiederkehrende Arbeit mit jedem Lauf günstiger; Explizite Freigabepunkte und lokale Ausführung halten Zugangsdaten aus dem Agenten heraus **Einschränkungen:** Geplante Läufe erfordern einen offenen Browser und ein laufendes Gerät zum Zeitpunkt; Jede Aufgabe muss erst angelernt werden, der erste Durchlauf kostet echte Zeit; Als Beta gekennzeichnet, daher können Funktionsumfang und Credit-Preise noch wechseln [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/dassi.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 dassi und DeepSeek beim monatlichen Traffic? dassi hat 12.194 monatliche Besuche, während DeepSeek 372.761.591 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? dassi verzeichnet eine Wachstumsrate von +57,9 % gegenüber dem Vormonat; DeepSeek verzeichnet +4,3 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? dassi: Freemium. Derzeit in der Beta mit nie verfallenden Gratis-Credits und ohne Kreditkarte zum Start. Modellnutzung lässt sich über deinen eigenen Anbieter-API-Schlüssel oder über die enthaltenen dassi-Credits abrechnen. Zusätzlich gibt es ein Enterprise-Angebot für Teams; aktuelle Tarife und Credit-Sätze findest du auf der 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) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 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 | [Muse](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1) | 45.751.822 | +228,3 % | Preise auf Anfrage | Muse is Meta's personal AI agent that takes on real everyday tasks — from sorting email and booking reservations to shopping, managing calendars and building fitness plans — using its own secure virtual computer in the c | [.md](https://openaitools.app/de/tool/muse-ai-1.md) | | 7 | [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) | | 8 | [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) | | 9 | [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) | | 10 | [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) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/dassi-vs-deepseek More Markdown: [Kategorien](https://openaitools.app/de/categories.md) · [Traffic-Rankings](https://openaitools.app/de/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/de/llms.txt)