# DeepSeek vs N71 (tlc.ai)

DeepSeek verzeichnet 372.761.591 monatliche Besuche mit +4,3 % Wachstum gegenüber dem Vormonat und einem Preismodell „Freemium“. N71 (tlc.ai) verzeichnet 0 monatliche Besuche mit 0 % Wachstum und einem Preismodell „Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage“.

| Kennzahl | [DeepSeek](https://openaitools.app/de/tool/deepseek) | [N71 (tlc.ai)](https://openaitools.app/de/tool/n71) |
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| Website-URL | https://www.deepseek.com | https://n71.ai |
| Kategorien | Large Language Models (LLMs), Open-Source-KI-Modelle, AI API, KI-Chatbot | AI Agent, KI-Assistent, KI-Wissensdatenbank, KI-Wissensmanagement |
| Preismodell | Freemium | Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage |
| Monatliche Besuche | 372.761.591 | 0 |
| MoM-Wachstumsrate | +4,3 % | 0 % |
| Primärmarkt | China | Global |
| Direkte Besuche | 291.585.405 | 0 |
| Bewertungsergebnis | 4,8 | 4,1 |
| 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)

## N71 (tlc.ai)

N71 ist eher als Infrastruktur-Investment zu verstehen denn als Chat-Produkt. Der Kerngedanke des Unternehmens: Die meisten Anwendungen verschwenden Tokens – redundanter Kontext, wiederholte Aufrufe und ineffiziente Prompt-Muster treiben die Rechnung beim Modellanbieter in die Höhe. Statt Entwickler zu bitten, Prompts umzuschreiben oder auf ein anderes Modell zu migrieren, sitzt N71 transparent hinter dem API-Endpunkt, prüft und verarbeitet Anfragen und liefert Ergebnisse, die dieselbe Qualitätslatte für deutlich weniger Geld erfüllen.

Das Produkt ist ausdrücklich modellagnostisch und funktioniert mit den LLM-Anbietern, die eine Anwendung ohnehin nutzt. Laut Unternehmen senkt die Schicht die Modellkosten um 30 %+, und es veröffentlicht Benchmark-Methodik sowie Dokumentation, damit Teams den Vergleich mit eigenen Anfragen und Qualitätskriterien reproduzieren können. Das Versprechen: Modell-Client, Prompts und Konversationsablauf bleiben unverändert – tlc übernimmt die Verarbeitung hinter der API.

Der Zugang ist derzeit beschränkt: Die Seite befindet sich im Early Access mit Warteliste, und eine Einladung schaltet Preise, Nutzungslimits und Verbindungsdetails frei. Da das Produkt noch nicht allgemein verfügbar ist, gibt es noch keine öffentlichen Dollar-Preise; Interessenten sollten sich auf die Warteliste setzen, um die kommerziellen Bedingungen zu erfahren.

**Preise und Tarife:** Early Access / Warteliste. Noch kein öffentlicher Listenpreis – eine Einladung enthält Preise, Nutzungslimits und Verbindungsdetails. Das Unternehmen gibt an, dass die Modellkosten 30 %+ niedriger liegen als bei denselben Anfragen ohne die Schicht.

- **Transparente Optimierung auf API-Seite:** Sitzt hinter der Modell-API, die Ihre Anwendung bereits nutzt, sodass Modell-Client, Prompts und Konversationsablauf ohne Umschreiben erhalten bleiben.
- **Modellagnostisches Design:** Funktioniert mit den LLM-Anbietern, die Sie bereits einsetzen, statt Sie an einen Hersteller oder eine Modellfamilie zu binden.
- **Behauptete 30 %+ Kostensenkung:** Das Unternehmen berichtet 30 %+ niedrigere Modellkosten und stellt Dokumentation sowie eine Benchmark-Methodik bereit, um dies mit eigenen Anfragen zu prüfen.
- **Reproduzierbare Benchmark-Methodik:** Veröffentlichte Benchmarks erläutern, wie Einsparungen berechnet werden – inklusive Modellaufrufen, Verarbeitung, Prüfungen und Wiederholungen auf beiden Seiten des Vergleichs.
- **Early-Access-Onboarding:** Wartelisten-Einladungen enthalten Preise, Nutzungslimits und die Verbindungsdetails, die zum Anbinden von tlc an eine bestehende Anwendung nötig sind.

**Stärken:** Modellagnostisch – funktioniert mit den Anbietern, die Sie bereits nutzen; Kein Umschreiben von Prompts oder Anwendung nötig; sitzt hinter der API; Veröffentlicht Benchmark-Methodik, sodass Einsparungen unabhängig prüfbar sind; Early-Access-Onboarding enthält Preise, Nutzungslimits und Verbindungsdetails

**Einschränkungen:** Noch im Early Access mit Warteliste, also heute kein Self-Service; Noch keine öffentlichen Dollar-Preise, was die Budgetplanung erschwert; Die tatsächliche Einsparung hängt stark davon ab, wie verschwenderisch die bestehenden Prompt-Muster sind

[Profile (Markdown)](https://openaitools.app/de/tool/n71.md)

## Häufig gestellte Fragen

### Wie vergleichen sich DeepSeek und N71 (tlc.ai) beim monatlichen Traffic?

DeepSeek hat 372.761.591 monatliche Besuche, während N71 (tlc.ai) 0 verzeichnet. Traffic-Schätzungen beschreiben die Publikumsgröße, nicht die Produktqualität.

### Wie vergleichen sich ihre Wachstumsraten?

DeepSeek verzeichnet eine Wachstumsrate von +4,3 % gegenüber dem Vormonat; N71 (tlc.ai) verzeichnet 0 %.

### 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). N71 (tlc.ai): Kostenpflichtig, Preise auf Anfrage. Early Access / Warteliste. Noch kein öffentlicher Listenpreis – eine Einladung enthält Preise, Nutzungslimits und Verbindungsdetails. Das Unternehmen gibt an, dass die Modellkosten 30 %+ niedriger liegen als bei denselben Anfragen ohne die Schicht.

## 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 | [Unsloth AI](https://openaitools.app/de/tool/unsloth-ai) | 887.457 | -17,6 % | Kostenlos | Unsloth is an open-source toolkit for running and training large language models locally. It provides faster, more memory-efficient fine-tuning, a local chat and agent environment with browser use, image and video genera | [.md](https://openaitools.app/de/tool/unsloth-ai.md) |

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Quelle: https://openaitools.app/de/compare/deepseek-vs-n71

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