Der Kern-Loop — Suche anwerfen, Treffer laden, LLM mit Quellen antworten lassen — ist mit einer Such-API und einem Modell-Key an einem Wochenende nachgebaut. Was fehlt: Perplexitys eigener Index, das Ranking, die Geschwindigkeit und Extras wie Deep Research und die mobilen Apps.
Der Moat
Ein Moat ist der Burggraben um ein Produkt: alles, was ein Nachbau nicht einfach mitkopieren kann, etwa Nutzer, Daten, Verträge oder Vertrauen. Je tiefer der Graben, desto eher lohnt sich das Abo trotz KI-Agent.Indizes, Archive oder Live-Daten lassen sich nicht einfach nachbauen.
Trainierte Modelle und die nötige Rechenleistung bleiben beim Anbieter.
Zuverlässigkeit und sauberer Feinschliff sparen dauerhaft Arbeit.
Der Prompt
Bau mir eine lokale Antwortmaschine mit Quellenangaben, als schlanke Web-App. Stack: Node 22, ein Express-Server, eine statische HTML-Seite mit Vanilla-JS. Kein Framework, kein Build-Tool. Ablauf pro Frage: 1. Frage per POST an /ask schicken. 2. Der Server holt die Top-8-Treffer über die Brave Search API (BRAVE_API_KEY aus .env). 3. Für die besten 4 Treffer die Seiten laden, den Haupttext extrahieren (Readability-Library) und auf je 2000 Zeichen kürzen. 4. Dann ein Call an die Anthropic-API (ANTHROPIC_API_KEY aus .env): Beantworte die Frage NUR aus den Auszügen, zitiere mit [1] bis [4], sag ehrlich, wenn die Quellen nichts hergeben. 5. Antwort als Markdown zurück, darunter die nummerierte Quellenliste mit Titel und URL. Frontend: ein Eingabefeld, die Antwort gestreamt gerendert, Quellen als klickbare Liste, dezenter Ladeindikator. Verlauf: jede Frage samt Antwort und Quellen als JSON-Zeile in history.jsonl speichern, beim Start die letzten 20 Einträge in einer Seitenleiste anzeigen. Fehlerfälle: Timeout pro Seitenabruf 8 Sekunden, kaputte Seiten überspringen, bei API-Fehlern eine klare Meldung statt Absturz. Offline: ohne Netz soll die App starten und den Verlauf lesbar anzeigen, nur neue Fragen sind dann deaktiviert. Keine Accounts, kein Tracking, alles lokal. Schreib eine README mit Setup (npm install, .env-Beispiel mit beiden Keys, npm start) und einem Hinweis, was die beiden APIs im Monat ungefähr kosten.
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Die Kombination aus eigenem Index, sauberem Zitieren und Tempo ist im Eigenbau schwer zu erreichen. Wer täglich recherchiert, merkt den Qualitätsunterschied sofort.
Für den Eigenbedarf reicht der Eigenbau oben meistens.
| Plan | Monatlich | Jährlich (pro Monat) | Enthalten |
|---|---|---|---|
| Pro | 18 € | 15 € | Hunderte Pro-Suchen täglich, Modellwahl, Datei-Uploads, Labs |
| Max | 45 € | n. a. | Höchste Limits, frühe Features, leistungsstärkste Modelle |
Geprüft am 31.08.2026 · Quelle · aus USD umgerechnet, der EUR-Preis beim Anbieter kann abweichen
Preis, Nachbau und Ersparnis von Perplexity Pro auf einen Blick.
Perplexity Pro kostet im Plan „Pro" 18 € pro Monat (geprüft am 31.08.2026). Gratis-Version: Unbegrenzte Basis-Suchen, aber nur wenige Pro-Suchen pro Tag und keine Modellwahl.
Jein, Wochenendprojekt: Der Kern-Loop — Suche anwerfen, Treffer laden, LLM mit Quellen antworten lassen — ist mit einer Such-API und einem Modell-Key an einem Wochenende nachgebaut. Was fehlt: Perplexitys eigener Index, das Ranking, die Geschwindigkeit und Extras wie Deep Research und die mobilen Apps.
Beim Eigenbau verzichtest du auf: Eigener Suchindex und eingespieltes Quellen-Ranking, Antworten in Sekunden statt in einer Minute, Deep Research, Labs und mobile Apps, Pauschalpreis statt Such-API plus Token-Kosten.
Das Abo kostet 18 € pro Monat — aufs Jahr gerechnet sparst du rund 216 €.
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OpenAIs Chat-Assistent mit den aktuellen GPT-Modellen, Websuche, Bildgenerierung und Agent-Modus.
23 €/Monat
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