# GPTErkennung

> KI-Textdetektor für Tschechisch und Slowakisch. Text einfügen oder Datei hochladen: Sie sehen den Score, die verdächtigen Sätze und eine Farbkarte des Textes und können ihn direkt umschreiben lassen.

Denselben Dienst betreiben wir auch auf diesen Domains: Čeština (https://detekcegpt.cz/), Slovenčina (https://detekciagpt.sk/), English (https://gptrevealer.com/), Deutsch (Österreich) (https://gpterkennung.at/).
Der vollständige Text aller Artikel steht unter https://gpterkennung.de/llms-full.txt.

## Was man wissen sollte

- Das Werkzeug ist für Tschechisch und Slowakisch gebaut und erkennt selbst, um welche der beiden Sprachen es sich handelt. Bei anderen Sprachen fehlt einem Teil der Detektoren die Vergleichsgrundlage, das Ergebnis ist dann nur ein Anhaltspunkt.
- Die Oberfläche gibt es auf Tschechisch, Slowakisch, Englisch und Deutsch, der analysierte Text wird aber weiterhin als Tschechisch oder Slowakisch beurteilt.
- Ein Text läuft durch sieben Detektoren gleichzeitig, und der Score jedes einzelnen wird getrennt angezeigt; sie werden nie zu einer Zahl zusammengefasst.
- Die sieben Detektoren messen Verschiedenes: die Abweichung von früheren Texten des Nutzers, die Nähe zur Vorlage des gewählten Textsorts, KI-typische Wendungen, maschinellen Satzrhythmus, versteckte Zeichen sowie zwei eigenständige Modelle, OpenAI und ZeroGPT.
- Das Ergebnis ist nicht nur eine Zahl — dazu gehören eine Farbkarte des Textes und eine Liste der konkret verdächtigen Sätze.
- Neben dem allgemeinen Score wird die Abweichung von früheren Texten des Nutzers berechnet; die Basis entsteht aus bis zu fünfzig letzten Prüfungen und greift ab sechs.
- Die Erkennung braucht mindestens hundert Zeichen und ein einzelner Text darf höchstens zweihunderttausend Zeichen haben, das ist eine ganze Abschlussarbeit auf einmal.
- Vor der Erkennung wählt man die Textsorte — Essay, Facharbeit, Betrachtung, Erzählung, Blog, Beitrag, Rezension, E-Mail, Motivationsschreiben oder Bericht. Ein Teil der Detektoren beurteilt den Text danach anders.
- Die Humanisierung schreibt den gesamten eingefügten Text so um, dass Fakten, Zahlen und Ton unverändert bleiben.
- Texte werden nur im Verlauf des Kontos gespeichert, nicht für ein gemeinsames Modell trainiert, und der Nutzer kann den gesamten Verlauf auf einmal löschen.
- Kein Detektor für KI-Text ist hundertprozentig genau — das Ergebnis ist eine Grundlage, kein Urteil.
- Erkennung und Humanisierung laufen nur nach Anmeldung, die Limits gelten pro Konto, für Anfragen und für Zeichen: kostenlos fünf Prüfungen, fünf Humanisierungen und zweihunderttausend Zeichen pro 30 Tage, mit Pro zweihundert Prüfungen pro Tag und vier Millionen Zeichen pro 30 Tage. Was zuerst aufgebraucht ist, zählt.
- Betreiber ist Ollcee s.r.o., Příčná 1892/4, 110 00 Prag 1, Tschechien, Registriernummer 230 80 817, Kontakt info@detekcegpt.cz.
- Die AGB und die Datenschutzerklärung stehen als normaler Text auf der Website und lassen sich als .txt herunterladen; die Übersetzung ist informativ, maßgeblich ist die tschechische Fassung.

## Seiten

- [Startseite](https://gpterkennung.de/): Was das Werkzeug kann, worin es sich von ausländischen Detektoren unterscheidet, Preise und häufige Fragen.
- [Hilfe](https://gpterkennung.de/hint): Antworten auf die häufigsten Fragen — die erste Prüfung, das Lesen des Scores, Tarife, Datenschutz und Daten.
- [Detektoren im Vergleich](https://gpterkennung.de/compare): Ein ehrlicher Vergleich von GPTZero, ZeroGPT, Copyleaks, Originality.ai und Turnitin — was jedes leistet, worin es besser ist und wo es aufhört.
- [Blog](https://gpterkennung.de/blog): Artikel über die Erkennung von KI-Text auf Tschechisch und Slowakisch, über die Arbeit mit den Ergebnissen und über Regeln in Schule und Redaktion.
- [Bewertungen](https://gpterkennung.de/review): Erfahrungen von Lehrenden, Redakteuren, Textern und Studierenden.

## Artikel

- [Warum zwei Detektoren beim selben Text andere Werte zeigen](https://gpterkennung.de/blog/warum-zwei-detektoren-andere-werte-zeigen) (2026-09-14): Warum sich die Werte zwischen Werkzeugen unterscheiden, was der Widerspruch über den Text sagt und warum Mitteln keinen Sinn ergibt.
- [Halb selbst, halb KI: was der Detektor bei gemischtem Text zeigt](https://gpterkennung.de/blog/gemischter-text-mensch-und-ki) (2026-09-07): Wie sich der Wert bei einem gemeinsam mit dem Modell entstandenen Text verhält, warum er im langen Dokument verschwindet und was man statt der Gesamtzahl liest.
- [Wie man Aufgaben stellt, die ein Modell nicht übernehmen kann](https://gpterkennung.de/blog/ki-resistente-aufgabenstellung) (2026-08-31): Was eine Aufgabenstellung gegen Modelle widerstandsfähig macht — eigene Daten, konkreter Kontext, Zwischenabgaben und eine kurze Verteidigung.
- [Vorwurf, mit KI geschrieben zu haben: was Sie belegen können](https://gpterkennung.de/blog/ki-vorwurf-was-tun) (2026-08-24): Welche Belege standhalten, wenn ein ehrlich geschriebener Text als maschinell gilt, und wie man darüber mit Hochschule oder Arbeitgeber spricht.
- [Was ein KI-Wasserzeichen ist und warum man sich beim Text nicht darauf verlassen kann](https://gpterkennung.de/blog/ki-wasserzeichen-im-text) (2026-08-17): Wie die versteckte Markierung eines Modells im Text aussieht, welche Modelle heute eine setzen und warum man sich bei der Beurteilung eines Textes nicht darauf verlassen kann.
- [Einen KI-Textdetektor auswählen: sieben Dinge, die den Vergleich lohnen](https://gpterkennung.de/blog/ki-textdetektor-auswaehlen) (2026-08-10): Woran man KI-Textdetektoren vergleicht — Tschechisch und Slowakisch, Sätze statt einer einzigen Zahl, Umgang mit Falschmeldungen, Verlauf und Umgang mit Daten.
- [Warum KI-Textdetektoren auf Tschechisch und Slowakisch schlechter abschneiden als auf Englisch](https://gpterkennung.de/blog/ki-erkennung-auf-tschechisch-und-slowakisch) (2026-08-03): Tschechisch und Slowakisch haben freie Wortstellung, reiche Flexion und kleinere Trainingskorpora. Was das mit der Erkennung macht und wie man die Ergebnisse liest.
- [Was die Prozentzahl eines Detektors bedeutet und wie es damit weitergeht](https://gpterkennung.de/blog/was-der-detektor-score-bedeutet) (2026-07-27): Ein Score von 0 bis 100 ist keine Wahrscheinlichkeit für Betrug. Wie man ihn liest, wo die Schwellen liegen und was man mit einem Ergebnis in der Mitte macht.
- [Wenn der eigene Text als KI herauskommt: was Falschmeldungen sind](https://gpterkennung.de/blog/falschmeldungen-bei-der-ki-erkennung) (2026-07-20): Warum ein ehrlich geschriebener Text manchmal einen hohen Score bekommt und wie sich das ohne Beschuldigung klären lässt.
- [Perplexität, Burstiness und Stilometrie: drei Wege zur Erkennung](https://gpterkennung.de/blog/perplexitaet-burstiness-stilometrie) (2026-07-13): Die drei Ansätze, auf denen Detektoren für KI-Text beruhen, worin sie sich unterscheiden und warum sie beim selben Text verschiedene Ergebnisse liefern.
- [Erkennung anhand der eigenen Handschrift: was eine persönliche Stilbasis ist](https://gpterkennung.de/blog/erkennung-anhand-der-eigenen-handschrift) (2026-07-06): Wie der Vergleich eines Textes mit Ihren eigenen älteren Texten funktioniert und warum er eine andere Antwort gibt als ein allgemeiner Detektor.
- [Kann das Ergebnis eines Detektors ein Beweis sein?](https://gpterkennung.de/blog/detektor-ergebnis-als-beweis) (2026-06-29): Was das Ergebnis eines Detektors trägt und was nicht, wie man in Schule und Redaktion damit umgeht und was man statt einer Beschuldigung tut.
- [Wie man dreißig Seminararbeiten an einem Vormittag schafft](https://gpterkennung.de/blog/dreissig-seminararbeiten-pruefen) (2026-06-22): Ein Vorgehen, mit dem sich ein ganzer Stapel studentischer Arbeiten durchgehen lässt, ohne bei jeder eine halbe Stunde zu verbringen.
- [Humanisierung oder Umschreiben von Hand: wann sich was lohnt](https://gpterkennung.de/blog/humanisierung-oder-umschreiben-von-hand) (2026-06-15): Der Unterschied zwischen dem automatischen Umschreiben eines Satzes und dem Umschreiben mit eigener Hand, und wie man die Humanisierung nutzt, damit der Text nicht schlechter klingt.
- [Die Masterarbeit kapitelweise prüfen](https://gpterkennung.de/blog/masterarbeit-kapitelweise-pruefen) (2026-06-08): Warum man nicht die ganze Arbeit auf einmal prüft, wo sich Fehlalarme häufen und wann man die Prüfung einplant.
- [Wie man die Erkennung in den Redaktionsablauf mit freien Autoren einbaut](https://gpterkennung.de/blog/ki-erkennung-in-der-redaktion) (2026-06-01): Wo die KI-Prüfung im Redaktionsablauf hingehört, wie man sie den Autorinnen und Autoren kommuniziert und was man mit dem Ergebnis macht.
- [KI-Inhalte und SEO: was Suchmaschinen wirklich stört](https://gpterkennung.de/blog/ki-inhalte-und-seo) (2026-05-25): Suchmaschinen bestrafen KI-Text nicht als solchen. Was die Ergebnisse wirklich drückt und wo die Erkennung Redaktionen nützt.
- [Von KI geschriebene Motivationsschreiben: was das fürs Recruiting heißt](https://gpterkennung.de/blog/ki-motivationsschreiben-im-recruiting) (2026-05-18): Warum Motivationsschreiben als Filter heute kaum noch taugen und wie man das Verfahren anpasst, statt Schuldige zu suchen.
- [KI-Text mit bloßem Auge erkennen: neun Merkmale, auf die man achtet](https://gpterkennung.de/blog/ki-text-mit-blossem-auge-erkennen) (2026-05-11): Konkrete Muster, an denen sich erzeugter Text auch ohne Werkzeug erkennen lässt — und warum keines davon allein ausreicht.
- [Wie viel Text ein Detektor braucht, damit er Sinn ergibt](https://gpterkennung.de/blog/wie-viel-text-ein-detektor-braucht) (2026-05-04): Warum sich kurze Texte nicht zuverlässig beurteilen lassen, wo ein vernünftiges Minimum liegt und wie man einen langen Text aufteilt.
- [Was mit dem Text passiert, den Sie in einen Detektor einfügen](https://gpterkennung.de/blog/datenschutz-und-ki-detektoren) (2026-04-27): Wonach man bei jedem Werkzeug fragt, wo der Text in DetekceGPT gespeichert wird und warum das bei fremden Arbeiten wichtig ist.
- [Kontrollfragen statt Beschuldigung](https://gpterkennung.de/blog/kontrollfragen-statt-beschuldigung) (2026-04-20): Warum ein Gespräch über den Text besser funktioniert als die Konfrontation mit einer Zahl und wie man die Fragen vorbereitet.
- [Warum ein Prüfverlauf hilft und was sich daraus ablesen lässt](https://gpterkennung.de/blog/warum-ein-pruefverlauf-hilft) (2026-04-13): Eine einmalige Prüfung sagt wenig. Was mehrere Prüfungen derselben Person über die Zeit verraten.
- [PDF und DOCX prüfen, ohne den Text zu kopieren](https://gpterkennung.de/blog/pdf-und-docx-pruefen) (2026-04-06): Welche Formate sich hochladen lassen, was man mit einem gescannten PDF macht und warum sich das Prüfen der Datei mehr lohnt als das eines Ausschnitts.
- [Wie man Schulregeln für den Einsatz von KI schreibt](https://gpterkennung.de/blog/schulregeln-fuer-den-ki-einsatz) (2026-03-30): Was eine Regel enthalten muss, damit sie funktioniert — konkrete Grenzen statt eines Verbots und ein vereinbartes Vorgehen bei Verdacht.
- [KI-Regeln im Unternehmen: was vorher festgehalten gehört](https://gpterkennung.de/blog/ki-regeln-im-unternehmen) (2026-03-23): Was eine betriebliche KI-Regel enthalten muss — wo sie erlaubt ist, was nicht in den Chat gehört und wer für das Ergebnis geradesteht.
- [Wann man keinen Detektor laufen lässt: Fälle ohne Nutzen](https://gpterkennung.de/blog/wann-keine-ki-erkennung) (2026-03-16): Kurze Texte, feste Formulierungen, fremde Sprachen und Fälle ohne Gesprächsmöglichkeit — wann ein Detektor nicht hilft und was stattdessen zählt.
- [Warum Texte von Nicht-Muttersprachlern schlechter abschneiden](https://gpterkennung.de/blog/ki-erkennung-bei-nicht-muttersprachlern) (2026-03-09): Warum einfacherer Wortschatz und vorsichtiger Satzbau den Wert nach oben treiben, wen es am stärksten trifft und wie man so ein Ergebnis liest.
- [KI im Fachtext: was Verlage von Autorinnen und Autoren verlangen](https://gpterkennung.de/blog/ki-in-wissenschaftlichen-texten) (2026-03-02): Warum ein Modell nicht Mitautor sein kann, was in die Erklärung zur KI-Nutzung gehört und wo bei Sprachkorrektur die Grenze liegt.
- [Wie Sie einen Text prüfen, den Sie extern beauftragt haben](https://gpterkennung.de/blog/text-vom-externen-texter-pruefen) (2026-02-23): Was vorher zu vereinbaren ist, was Sie bei Lieferung lesen und wie Sie einen Verdacht ansprechen, ohne die Zusammenarbeit zu zerstören.
- [Warum ein übersetzter Text als maschinell gilt](https://gpterkennung.de/blog/uebersetzung-und-ki-detektoren) (2026-02-16): Was eine Übersetzung mit einem Text macht — von Hand oder maschinell — und warum der Wert danach steigt, obwohl das Original von einem Menschen stammt.
- [Warum ein Detektor wissen muss, welche Textsorte er prüft](https://gpterkennung.de/blog/warum-die-textsorte-zaehlt) (2026-02-09): Was sich ändert, wenn Sie vor der Prüfung die Textsorte wählen, warum eine E-Mail andere Grenzen hat als eine Hausarbeit und was die Sortenvorlage misst.
- [Die erste Textprüfung Schritt für Schritt](https://gpterkennung.de/blog/erste-textpruefung-schritt-fuer-schritt) (2026-02-02): Was Sie bei der ersten Erkennung tun, in welcher Reihenfolge Sie das Ergebnis lesen und was Sie gleich am Anfang lassen sollten.
- [Ist Text von KI ein Plagiat? Worin er sich vom Abschreiben unterscheidet](https://gpterkennung.de/blog/ist-ki-text-ein-plagiat) (2026-01-26): Warum generierter Text durch die Ähnlichkeitsprüfung geht, warum er trotzdem meist ein Regelverstoß ist und was Prüfungsordnungen dazu sagen.
- [Warum derselbe Text beim zweiten Mal anders abschneidet](https://gpterkennung.de/blog/warum-der-wert-zwischen-pruefungen-schwankt) (2026-01-19): Was den Unterschied zwischen zwei Prüfungen desselben Textes verursacht und wie groß ein Unterschied noch normal ist.
- [Ist das Humanisieren eines Textes Betrug? Wo die Grenze verläuft](https://gpterkennung.de/blog/ist-humanisierung-betrug) (2026-01-12): Wann Umschreiben normale redaktionelle Arbeit ist, wann es die Regeln umgeht und woran man den Unterschied erkennt.
- [Darf ich KI für die Hausarbeit nutzen? Wie Sie es herausfinden](https://gpterkennung.de/blog/darf-ich-ki-fuer-die-hausarbeit-nutzen) (2026-01-05): Wo die Regeln stehen, was meist erlaubt ist, wie Sie den Einsatz angeben und was Sie in einer wissenschaftlichen Arbeit lassen sollten.

## Dokumente

Die AGB und die Datenschutzerklärung gibt der Betreiber auf Tschechisch heraus; dies ist eine informative Übersetzung, im Fall von Abweichungen ist die tschechische Fassung maßgeblich.

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