# DeepSeek vs Monkt DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. Monkt verzeichnet 51.826 monatliche Besuche mit +47,4 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig“. | Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [Monkt](https://openaitools.app/de/tool/monkt) | | :--- | :--- | :--- | | Website-URL | https://www.deepseek.com | https://monkt.com | | Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | KI-Dokumentenextraktion, AI API, KI-PDF-Tools, Large Language Models (LLMs) | | Preismodell | Freemium | Kostenpflichtig | | Monatliche Besuche | 372.761.591 | 51.826 | | MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | +47,4 % | | Primärmarkt | China | Vereinigte Staaten | | Direkte Besuche | 291.585.405 | 20.730 | | Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,3 | | Anzahl gespeicherter Einträge | 44 | 0 | | Unterstützte Plattformen | Website | Website | ## 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) ## Monkt Monkt löst ein sehr konkretes Problem im KI-Stack: unübersichtliche Dokumente in ein Format zu bringen, das ein Sprachmodell tatsächlich nutzen kann. Statt Abtippen lädt man Dateien hoch oder übergibt URLs und erhält standardisiertes Markdown mit erhaltener Struktur – oder JSON nach einem selbst definierten Schema. Unterstützt werden PDF, Word, PowerPoint, Excel, CSV und HTML; Bilder und gescannte Seiten werden per OCR gelesen, visuelle Inhalte können als Text beschrieben werden, sodass auch Abbildungen in Dokumenten erhalten bleiben. Über die reine Konvertierung hinaus positioniert sich die Plattform als Werkzeug, um intelligente Anwendungen auf eigenen Inhalten zu bauen. Strukturierte Ausgaben speisen Custom-Chatbots, semantische Wissensdatenbanken, Dokumenten-Intelligence-Workflows und Fine-Tuning-Datensätze. Eine REST-API erlaubt denselben Ablauf programmatisch und in großem Maßstab, Stapelverarbeitung räumt ganze Rückstände in einem Durchgang ab – laut Anbieter über eine Million verarbeitete Dokumente bei Tausenden Nutzern. Die Preisgestaltung ist bewusst schlicht: ein günstiger Einzeltarif, ein Professional-Tarif mit DeepExtract, OCR und längerer Datenhaltung sowie ein Enterprise-Tarif mit GPU-Inferenz, Layout- und Lesereihenfolge-Verständnis, Integrationssupport und erweitertem Kontextfenster. Ein separater Premium-Service deckt gemanagte Massenverarbeitung, intelligentes Chunking, Vektorisierung und RAG-optimierte Datenaufbereitung ab. **Preise und Tarife:** Kostenpflichtig im Abonnement, dazu ein Premium-Service pro Anfrage. Der Start-Tarif kostet 4,99 $/Monat für 50 Transformationen, Dateien bis 15 MB und 7 Tage Datenhaltung. Pro kostet 14,99 $/Monat für 1.000 Transformationen, Dateien bis 25 MB, 30 Tage Haltbarkeit, DeepExtract, OCR und Seiten-Screenshots bei mehrseitigen PDFs. Enterprise wird individuell angeboten (unbegrenzte Haltbarkeit, GPU-Inferenz, Layout- und Tabellenverständnis). Der Premium-Tarif wird pro Anfrage kalkuliert. Eine Umwandlung nach Markdown, JSON, DeepExtract oder OCR zählt als eine Transformation; Cache-Treffer verbrauchen kein Kontingent. - **Markdown- und JSON-Ausgabe:** Dokumente in sauberes, LLM-freundliches Markdown oder in JSON nach automatischer Erkennung bzw. eigenem Schema umwandeln. - **Breite Formatunterstützung:** Verarbeitet PDF, Word, PowerPoint, Excel, CSV, Bilder sowie Webseiten und rohes HTML unter Erhalt von Struktur und Formatierung. - **OCR und Bildverständnis:** Text aus gescannten Dokumenten extrahieren und Bilder bzw. Abbildungen in beschreibenden Text und strukturierte Daten überführen. - **REST-API und Stapelverarbeitung:** Konvertierungen programmatisch ausführen und mehrere Dokumente gleichzeitig verarbeiten, um Datensätze und Pipelines zu skalieren. - **DeepExtract und Enterprise-Verarbeitung:** Höhere Tarife bieten fortgeschrittene Extraktion, Verständnis von Seitenlayout, Lesereihenfolge und Tabellenstrukturen sowie GPU-beschleunigte Inferenz. **Stärken:** Speziell für LLM- und RAG-Workflows gebaut, nicht für allgemeine Textbearbeitung; Markdown plus eigenes JSON-Schema deckt Lesen und Extraktion ab; OCR und Bildverständnis retten Scans und eingebettete Abbildungen; REST-API und Stapelverarbeitung machen Massenkonvertierung praktikabel **Einschränkungen:** Die Abrechnung nach Transformationen erfordert bei sehr großen Korpora Planung; Größenlimits in niedrigeren Tarifen (15–25 MB pro Datei) können große Dokumente blockieren; Fortgeschrittene Funktionen wie Layout- und Tabellenverständnis liegen im Enterprise-Tarif [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/monkt.md) ## Häufig gestellte Fragen ### Wie vergleichen sich DeepSeek und Monkt beim monatlichen Traffic? DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während Monkt 51.826 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität. ### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten? DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; Monkt verzeichnet +47,4 %. ### Wie vergleichen sich die Preise? 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). Monkt: Kostenpflichtig. Kostenpflichtig im Abonnement, dazu ein Premium-Service pro Anfrage. Der Start-Tarif kostet 4,99 $/Monat für 50 Transformationen, Dateien bis 15 MB und 7 Tage Datenhaltung. Pro kostet 14,99 $/Monat für 1.000 Transformationen, Dateien bis 25 MB, 30 Tage Haltbarkeit, DeepExtract, OCR und Seiten-Screenshots bei mehrseitigen PDFs. Enterprise wird individuell angeboten (unbegrenzte Haltbarkeit, GPU-Inferenz, Layout- und Tabellenverständnis). Der Premium-Tarif wird pro Anfrage kalkuliert. Eine Umwandlung nach Markdown, JSON, DeepExtract oder OCR zählt als eine Transformation; Cache-Treffer verbrauchen kein Kontingent. ## 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 | [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 | [Firecrawl](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev) | 1.828.239 | -1,9 % | Freemium, Preise auf Anfrage | Web-Daten-API, die jede Website in KI-fertige Inhalte verwandelt | [.md](https://openaitools.app/de/tool/firecrawl-dev.md) | --- Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-monkt 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)