Zeptix is a SaaS platform that lets anyone build and deploy a custom AI chatbot trained on their own knowledge base — no machine-learning expertise required. Think of it as 'WordPress for AI chatbots'.

How much does Zeptix cost?

Zeptix offers three plans: Starter at 29 EUR/month (1 chatbot, 10k messages), Pro at 69 EUR/month (5 chatbots, 100k messages, custom domain) and Business at 149 EUR/month (unlimited chatbots, white-label, SSO). All plans include platform hosting in Germany; a DPA under Art. 28 GDPR is available on request.

Is Zeptix GDPR compliant?

Zeptix is built and platform-hosted in Germany (Hetzner) and designed around GDPR: the primary model is joint controllership (Art. 26 GDPR), and a DPA under Art. 28 GDPR is available on request. Some subprocessors (CDN and certain AI inference providers) operate in the USA under EU-US DPF and/or standard contractual clauses; the full subprocessor list with locations and safeguards, plus the joint-controllership agreement, is published openly.

Which AI models does Zeptix support?

Zeptix supports both open-source models (Llama, Mistral, Qwen) and leading commercial models (OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini). You can switch models per chatbot without rebuilding your knowledge base.

How is Zeptix different from ChatGPT?

ChatGPT answers from generic web knowledge. Zeptix chatbots answer from YOUR data only — your docs, FAQs, product specs. Plus you get EU hosting, white-label branding, an embeddable widget and a REST API.

Do I need coding skills to use Zeptix?

No. Zeptix is built for non-technical teams. Upload your documents, pick a model, customize the look — your chatbot is live in under 10 minutes. A REST API is available for developers who want deeper integration.

Code-Snippets pflegen wie ein Profi

Name: Zeptix
Price: 29 EUR

TL;DR — Gute Snippets machen Coding-Bots zuverlässiger und sparen Iterationen.

Konzept

Ein gutes Snippet ist kurz, beschriftet und erklärt seinen Einsatzzweck. Teile große Projekte in Muster auf: Grundstruktur, Konfiguration, Event-Pattern, Fehlerbehandlung und Testschritte. Vermeide Secrets und schreibe Platzhalter. Teste nach jeder Änderung eine typische Nutzerfrage.

Konkrete Schritte

Prüfe zuerst, welchen Bot-Typ dein Use-Case wirklich braucht.
Halte Training, Snippets und Erwartungen getrennt.
Teste mit kleinen Fragen, bevor du öffentlich bewirbst.
Verlinke bei Detailfragen auf die Kategorie Coding-Bots.

Für Fortgeschrittene

Wenn du mehrere Zielgruppen hast, baue lieber zwei klare Tenants als einen überladenen Bot. Ein Support-Bot erklärt dein Produkt, ein Coding-Bot erzeugt technische Startpunkte. Diese Trennung macht Antworten, Kosten und Nutzererwartung sauberer.

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