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Archiv: KI-Tools

KIFOX - Das Suchportal für KI-Anwendungen ?KIFOX ist ein Portal für KI-Tools und LLM's.

Hier dürfen Nutzer sich einen Überblick verschaffen, welche KI-Tools bzw. LLM's es derzeit auf dem Markt gibt. Jeder Nutzer darf frei eine Bewertung abgeben sowie seine Erfahrung zu KI-Anwendung teilen und kann über einen weiterführenden Link direkt zum Anbieter wechseln.

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DeepSeek bietet über seine API aktuell zwei LLM-Zugänge an: deepseek-chat und deepseek-reasoner. Beide entsprechen laut offizieller Doku derzeit DeepSeek-V3.2 mit 128K Kontextfenster; deepseek-chat steht für den Non-Thinking-Modus, deepseek-reasoner für den Thinking-Modus. Die API ist OpenAI-kompatibel, unterstützt u. a. JSON Output, Tool Calls, Chat Prefix Completion und bei deepseek-chat zusätzlich FIM Completion.DeepSeek API

LLM - „Into the unknown“

Agenten-Workflows, Coding-LLM, DeepSeek API, DeepSeek Chat, DeepSeek V3.2, deepseek-reasoner, FIM Completion, JSON-Output, Kontext-Caching, Modell-Distillation, OpenAI-kompatible API, Reasoning-Modell, Thinking Mode, Token-basierte Abrechnung, Tool Calls
Sonstiges Pay-as-you-go / Prepaid auf Tokenbasis. Die aktuelle offizielle Pricing-Seite gruppiert die beiden API-Aliase deepseek-chat und deepseek-reasoner unter DeepSeek-V3.2 und zeigt aktuell folgende veröffentlichten Preise: $0.028 / 1 Mio. Input-Tokens (Cache Hit), $0.28 / 1 Mio. Input-Tokens (Cache Miss), $0.42 / 1 Mio. Output-Tokens. Außerdem gilt laut Terms/FAQ ein Guthabenmodell; laut FAQ sind ungenutzte Guthaben erstattbar, und es gibt keine tiered plans. Wichtig: Die aktuelle Pricing-Seite stellt die Preise für die beiden API-Aliase gemeinsam dar; eine separat ausformulierte öffentliche Preisaufschlüsselung pro Alias ist dort derzeit nicht klar getrennt ausgewiesen.
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DSGVO: Nein In der Praxis für viele EU-Unternehmen kritisch. Positiv ist, dass DeepSeek in seiner Privacy Policy EEA/UK/CH-spezifische Rechtsgrundlagen nennt, Betroffenenrechte beschreibt und „appropriate safeguards“ für bestimmte internationale Übermittlungen erwähnt. Gleichzeitig nennt die Privacy Policy ausdrücklich, dass personenbezogene Daten zur Leistungserbringung direkt in der Volksrepublik China erhoben, verarbeitet und gespeichert werden. DeepSeek nutzt personenbezogene Daten laut Policy auch zur Verbesserung der Services sowie zum Training/Optimieren der Technologie; ein Opt-out für Training ist zwar dokumentiert, aber nicht standardmäßig ausgeschlossen. Hinzu kommt: In den öffentlich geprüften offiziellen API-/Terms-/Privacy-Unterlagen fand ich keine separat veröffentlichte AVV/DPA, keine öffentlich ausformulierte EU-Datenresidenz und keine konkret ausformulierte SCC-Dokumentation für API-Kunden. Für DSGVO-sensitive Unternehmensnutzung daher nur nach sehr sorgfältiger eigener Rechtsprüfung.

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Google bietet mit der Gemini API eine Modellfamilie für Textgenerierung, Reasoning, Coding, Agenten-Workflows, Tool-Nutzung, multimodale Prompts und dokumentennahe Verarbeitung an. Für aktuelle API-LLMs sind besonders Gemini 3.1 Pro Preview, Gemini 3 Flash Preview, Gemini 3.1 Flash-Lite Preview, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash und Gemini 2.5 Flash-Lite relevant. Ältere Gemini-2.0-Flash-Varianten sind noch verfügbar, aber bereits als deprecated markiert.Google Gemini API

LLM - „AI for every developer“

Agenten-Workflows, Dokumentenanalyse, Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Flash-Lite, Gemini 2.5 Pro, Gemini 3 Flash, Gemini 3.1 Flash-Lite, Gemini 3.1 Pro, Gemini API, Google Gemini LLM, KI-Coding, multimodales LLM, Prompt Caching, Reasoning-Modell, Vertex AI
Free Google bietet einen Free Tier für Entwickler und kleine Projekte. Laut Pricing umfasst er kostenlosen Zugang zu ausgewählten Modellen, kostenlose Input-/Output-Tokens und Google AI Studio. Laut Billing-FAQ ist der Free Tier auch in vielen EEA-/UK-/CH-Regionen verfügbar. Wichtig: Außerhalb EEA/UK/CH kann Unpaid-Nutzung laut Terms zur Produktverbesserung genutzt werden; innerhalb EEA/UK/CH gelten die Paid-Data-Use-Regeln auch für kostenlose Nutzung. Sonstiges Die Gemini API wird primär als Free / Paid / Enterprise angeboten: Free – begrenzter Zugang zu bestimmten Modellen, kostenlose Tokens, AI Studio. Paid – höhere Limits, Context Caching, Batch API, Zugriff auf fortgeschrittene Modelle; laut Pricing „prepaid then pay-as-you-go“. Enterprise – über Vertex AI mit dediziertem Support, erweiterten Security-/Compliance-Funktionen, Provisioned Throughput und Volumenrabatten.
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DSGVO: Bedingt Ist stark vom gewählten Betriebsmodell abhängig. Positiv: Für Paid Services nutzt Google laut Gemini-API-Terms Prompts und Responses nicht zur Produktverbesserung und verarbeitet sie gemäß Data Processing Addendum; außerdem verweist Google auf Controller-Controller Terms für bestimmte Begleitdaten. Kritisch: Für Paid Services werden Prompts/Responses für Missbrauchserkennung geloggt; die Abuse-Monitoring-Doku nennt 55 Tage Retention für Prompts, Kontext und Output. Zusätzlich können diese Daten laut Terms transient oder gecacht in jedem Land gespeichert werden, in dem Google oder seine Agenten Einrichtungen betreiben. Bei Grounding with Google Search werden relevante Daten zusätzlich 30 Tage gespeichert. Sehr wichtig für Europa: Wenn du im EEA/UK/CH bist, gelten laut Terms die Paid-Data-Use-Regeln auch für kostenlose Nutzung der Gemini API bzw. AI Studio. Für Enterprise ist Vertex AI datenschutzseitig klarer: Google Cloud stellt DPA, SCC-Unterstützung, Subprocessor-Listen und für bestimmte Gemini-Modelle EU-Data-Residency / regionale ML-Verarbeitung bereit. Für eine strenge DSGVO-Bewertung ist Gemini damit grundsätzlich gut nutzbar, aber bei direkter Gemini API schwächer abgesichert als Vertex AI.

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Anthropic bietet über die Claude API aktuelle LLMs für Sprachverarbeitung, Reasoning, Coding, agentische Workflows, Tool-Nutzung und dokumentennahe Aufgaben an. Alle aktuellen Claude-Modelle unterstützen laut offizieller Modellübersicht Text- und Bild-Input, Text-Output, Multilingualität und Vision. Für den direkten API-Einstieg verweist Anthropic auf die Messages API; zusätzlich gibt es Managed Agents für länger laufende Aufgaben.Anthrophic Claude API Docs

LLM - „highly performant, trustworthy, and intelligent AI platform“

agentisches Coding, Anthropic LLM, API-Automatisierung, Claude API, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6, Computer Use, data residency., Dokumentenanalyse, Enterprise-KI, Langkontext-Verarbeitung, Prompt Caching, Tool Use, Zero Data Retention
Free Anthropic dokumentiert, dass neue Nutzer eine kleine Menge kostenloser Credits zum Testen der API erhalten. Das ist aber kein klassischer dauerhafter Free-Plan im SaaS-Sinn, sondern eher ein Testguthaben. Sonstiges Pay-as-you-go pro 1 Mio. Tokens (USD): Aktuell empfohlene Hauptmodelle: • Claude Opus 4.7: $5 Input / $25 Output; Batch: $2.50 / $12.50; 1M Kontext, 128k Max Output. • Claude Sonnet 4.6: $3 / $15; Batch: $1.50 / $7.50; 1M Kontext, 64k Max Output. • Claude Haiku 4.5: $1 / $5; 200k Kontext, 64k Max Output. Weitere aktive API-Modelle: • Claude Opus 4.6: $5 / $25; Batch: $2.50 / $12.50. • Claude Opus 4.5: $5 / $25; Batch: $2.50 / $12.50. • Claude Opus 4.1: $15 / $75; Batch: $7.50 / $37.50. • Claude Sonnet 4.5: $3 / $15; Batch: $1.50 / $7.50. Preislogik / Zusatzmodelle: • Prompt Caching: 5-Min-Write 1,25x Base-Input, 1h-Write 2x, Cache-Read 0,1x. • US-only Inference (inference_geo) auf Claude API (1P) für Opus 4.6 und neuere Modelle: 1,1x auf alle Tokenpreis-Kategorien. • Fast Mode für Opus 4.6: $30 Input / $150 Output, also 6x Standardpreis. • Batch API: 50 % Rabatt auf Input und Output. • Partnerplattformen: AWS/Vertex regionale bzw. Multi-Region-Endpunkte für Claude 4.5+ haben laut Docs 10 % Aufpreis gegenüber globalen Endpunkten. • Enterprise / Priority Tier: kundenspezifische Kapazitätszusagen, Volumenrabatte und dedizierte Bedingungen; Anthropic nennt Standard, Priority und Batch als Service Tiers.
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DSGVO: Bedingt Anthropic stellt für kommerzielle/API-Kunden eine DPA mit SCCs bereit; diese ist laut Privacy Center automatisch in die Commercial Terms integriert. Für kommerzielle Services agiert Anthropic laut Privacy Center grundsätzlich als Processor im Auftrag des Kunden, und laut Commercial Terms darf Anthropic Customer Content aus den Services nicht zum Modelltraining verwenden. Zusätzlich werden Inputs/Outputs aus kommerziellen Produkten wie der Anthropic API laut Privacy Center standardmäßig nicht für Training verwendet, außer z. B. bei explizitem Feedback/Opt-in. Positiv ist auch die dokumentierte Standard-Retention: Für API-Nutzer werden Inputs/Outputs laut Privacy Center innerhalb von 30 Tagen gelöscht, sofern nicht z. B. Files API, abweichende Vereinbarung oder ZDR greift. Gleichzeitig nennt die Privacy Policy für controller-seitige Verarbeitungen Transfers in die USA bzw. außerhalb von EEA/UK und verweist auf Adequacy Decisions bzw. Standard Contractual Clauses. Für die direkte Claude API sind außerdem ZDR-fähige Features dokumentiert; die API-Doku nennt Data Residency/Inference-Geosteuerung, öffentlich aber im Direct-API-Kontext vor allem global bzw. US-only. Breitere regionale Routing-/Residency-Optionen werden vor allem für AWS Bedrock, Vertex AI und Microsoft Foundry beschrieben. Es gibt außerdem eine öffentliche Subprocessor-Liste sowie Trust-Center-Artefakte zu u. a. SOC 2 und ISO 27001. Damit ist Claude für DSGVO-Szenarien gut dokumentiert, aber nicht automatisch in jedem Setup vollständig „out of the box“ erledigt; besonders bei Datenlokalisierung, Tool-Nutzung, Retention und Plattformwahl sollte man den konkreten Einsatzfall prüfen.

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OpenAI bietet über die API eine breite Modellpalette für Textgenerierung, Reasoning, Coding, Tool-Nutzung, strukturierte Ausgaben und dokumentennahe Workflows an. Laut offizieller Modellübersicht unterstützen die aktuellen Modelle Text- und Bild-Input, Text-Output, Multilingualität und Vision; sie sind über die Responses API und Client-SDKs verfügbar. Für komplexe Aufgaben empfiehlt OpenAI standardmäßig gpt-5.4; für geringere Latenz und Kosten verweist OpenAI auf gpt-5.4-mini und gpt-5.4-nanoOpen AI

LLM „Access our frontier models and APIs.“

data residency., File Search, Function Calling, GPT-4.1, GPT-4o, GPT-5.4, GPT-5.4 mini, GPT-5.4 nano, GPT-5.4 pro, GPT-o3, GPT-o4-mini, Large Language Model, OpenAI API, Reasoning-Modell, Structured Outputs
Free Es gibt im API-Ratelimit-System einen Free-Nutzungstier für Nutzer in erlaubten Geografien Sonstiges Preise in USD pro 1 Mio. Tokens. Ich liste hier die offiziell verifizierbaren Text-/Reasoning-Modelle, die als API-LLMs verfügbar sind. Aktuelle Kernmodelle: GPT-5.4: $2.50 Input / $0.25 Cached Input / $15 Output; bei >272K Input-Tokens gelten bei 1,05M-Kontextmodellen Aufschläge für die gesamte Session. GPT-5.4 mini: $0.75 / $0.075 / $4.50. GPT-5.4 nano: $0.20 / $0.02 / $1.25. GPT-5.4 pro: $30 Input / $180 Output; auf der zentralen Pricing-Seite zusätzlich Batch/Flex/Priority-Varianten. Für regionale Verarbeitung nennt OpenAI bei der GPT-5.4-Familie einen 10-%-Aufschlag. Weitere API-LLMs / weiterhin verfügbare Modellfamilien: GPT-5.1: $1.25 / $0.125 / $10. GPT-5: $1.25 / $0.125 / $10. GPT-5 mini: $0.25 / $0.025 / $2. GPT-5 nano: $0.05 / $0.005 / $0.40. GPT-5.2: $1.75 / $0.175 / $14. GPT-4.x / GPT-4o-Familie: GPT-4.1: $2 / $0.50 / $8. GPT-4.1 mini: $0.40 / $0.10 / $1.60. GPT-4.1 nano: $0.10 / $0.025 / $0.40. GPT-4o: $2.50 / $1.25 / $10. GPT-4o mini: $0.15 / $0.075 / $0.60. Reasoning-/o-Serie: o3-pro: $20 Input / $80 Output. o3: $2 / $0.50 / $8. o4-mini: $1.10 / $0.275 / $4.40. o3-mini: $1.10 / $0.55 / $4.40. o1: $15 / $7.50 / $60. Legacy, aber laut offizieller Modellseite/API weiterhin verfügbar: GPT-3.5 Turbo: $0.50 Input / $1.50 Output. OpenAI empfiehlt dort inzwischen ausdrücklich gpt-4o-mini als Nachfolger für neue Projekte.
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DSGVO: Bedingt OpenAI stellt für Business/API-Kunden eine DPA bereit; für EWR-/Schweiz-Daten verarbeitet laut DPA OpenAI Ireland Limited diese Daten im Rahmen der DPA, und bei Transfers außerhalb des EWR/der Schweiz nennt OpenAI SCCs oder eine Angemessenheitsentscheidung als Grundlage. Für UK-Daten verweist die DPA auf die SCCs mit UK Addendum. OpenAI veröffentlicht außerdem eine Subprocessor-Liste. Positiv: Für API-/Business-Daten trainiert OpenAI die Modelle laut eigener Aussage standardmäßig nicht mit Inputs/Outputs; es gibt Data Residency für berechtigte API-Kunden, einschließlich Europa für Speicherung at rest und teils auch Verarbeitung, sowie Zero Data Retention bzw. Modified Abuse Monitoring nach Freigabe. Gleichzeitig bleiben internationale Verarbeitungen und Subprozessoren relevant; auf der offiziellen Liste erscheinen u. a. Cloudflare, Microsoft und CoreWeave für die API. Für eine belastbare DSGVO-Bewertung in Unternehmen ist OpenAI damit grundsätzlich gut dokumentiert, aber nicht automatisch „out of the box“ in jedem Einsatzfall abgeschlossen – besonders bei Auftragsverarbeitung, Endpunktwahl, Speicherort, Drittlandtransfer und internem Berechtigungskonzept.

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xAI bietet über seine API Grok-Modelle für Textgenerierung, Reasoning, Coding, Tool-Nutzung, dokumentennahe Workflows und agentische Recherche an. Die aktuellen Docs fokussieren vor allem auf Grok 4.20 als neues Flaggschiff sowie auf serverseitige Tools wie Web Search, X Search, Code Execution und Collections Search.

Zusätzlich dokumentiert xAI klassische Modell-Listing-Endpunkte wie /v1/models und /v1/language-models.xAI API – Grok LLM

LLM - „Build with Grok, the AI model designed to deliver truthful, insightful answers.“

agentische KI, Coding-LLM, dokumentenbasierte Recherche, Echtzeit-Websuche, Grok 3, Grok 3 Mini, Grok 4, Grok 4.20, Grok 4.20 Multi-agent, Grok 4.20 Reasoning, Grok Code Fast, Grok LLM, Structured Outputs, X-Suche, xAI API
Sonstiges Abrechnungslogik: tokenbasiert nach Prompt-, Cached-, Completion- und Reasoning-Tokens; Reasoning-Tokens werden zum Completion-Preis berechnet. Batch API reduziert laut offizieller Pricing-Doku die Kosten für Text-/Language-Modelle um 50 %. Öffentlich in den offiziellen parsebaren API-Quellen verifizierbare Modellpreise:

• grok-4-0709: prompt_text_token_price 20000, cached_prompt_text_token_price 0, completion_text_token_price 100000 in USD-Cents pro 100 Mio. Tokens. Das entspricht $2.00 Input / $0.00 Cached / $10.00 Output pro 1 Mio. Tokens.
• grok-3: 30000 / 7500 / 150000 → $3.00 Input / $0.75 Cached / $15.00 Output pro 1 Mio. Tokens.
• grok-3-mini: 3000 / 750 / 5000 → $0.30 Input / $0.075 Cached / $0.50 Output pro 1 Mio. Tokens.
Weitere aktuell dokumentierte LLM-Modellnamen: grok-4.20-reasoning, grok-4.20-multi-agent, grok-code-fast-1. ⚠️ Keine gesicherten öffentlich parsebaren Einzelpreise verfügbar
– Stand 17.04.2026 in den hier zugänglichen offiziellen Textquellen; xAI verweist dafür auf die dynamische Models-and-Pricing-Seite bzw. die Model-Detail-Seiten.
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DSGVO: Bedingt xAI stellt eine DPA bereit, definiert sich dort als Processor, nennt SCCs, veröffentlicht eine Subprocessor-Liste, und die Enterprise-FAQ sagt ausdrücklich, dass Business-Daten nicht zum Modelltraining genutzt werden. Inputs/Outputs werden laut Enterprise Terms und FAQ grundsätzlich innerhalb von 30 Tagen gelöscht, sofern keine Ausnahme greift. Zusätzlich verweist xAI auf Privacy-/Security-Maßnahmen, Audit Trails, SSO und einen Trust Portal.

Kritisch bzw. einzuplanen: Der europäische Privacy-Zusatz nennt X.AI LLC in den USA als Controller für die dort beschriebene Privacy Policy; die allgemeine Privacy Policy erlaubt für Consumer-/allgemeine Service-Daten Nutzung zur Verbesserung des Services und zum Training der Modelle. Für die Bewertung muss daher klar zwischen API-/Enterprise-Vertrag und allgemeiner/consumerbezogener Privacy Policy unterschieden werden. Für Unternehmen ist xAI damit grundsätzlich DSGVO-fähig dokumentiert, aber nicht automatisch ohne Prüfung freigegeben.

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