Stundenlang Quellen zusammensuchen, Tabs ohne Ende, Copy-Paste-Marathon. Recherche war schon immer einer der nervigsten Teile beim Schreiben.
Genau da kommt Deep Research ins Spiel.
Die Funktion, dass ein KI-Chatbot selbstständig nach vielen passenden Quellen im Internet sucht und diese auswertet, ist einer der ersten wirklich gut funktionierenden Use Cases für autonome KI-Agenten. Und aktuell einer der größten Trends bei KI-Chatbots.
- ChatGPT Deep Research liefert belegte Berichte; wie viele Recherchen du bekommst, hängt vom Tarif ab, ChatGPT Pro beginnt bei 100 $ im Monat
- Perplexity, Gemini, Grok und Claude bieten eigene Recherchemodi; Preise und Nutzungslimits solltest du vor dem Abschluss direkt beim Anbieter prüfen
- Quellenlinks und Zitate musst du bei jedem Dienst anhand der Originalquellen prüfen
Ich habe die Deep-Research-Funktionen vieler verschiedener Chatbots für dich getestet. Das ist dabei herausgekommen.
1. ChatGPT Plus & Pro
Für meinen ursprünglichen Test habe ich mir damals ChatGPT Pro für 229 € geholt.
Die Deep-Research-Nutzung hängt inzwischen vom Tarif ab. OpenAI zeigt das verbleibende Kontingent direkt im Konto an.
Vor allem hat mich der Deep Research mit o3-pro interessiert, damals OpenAIs bestem Reasoning-Modell.
Und Letzteres ist wirklich gut. Deutlich besser, als ich dachte.
Es eignet sich super, um einen tieferen Überblick über ein Thema zu bekommen, Newsletter oder Blogartikel zu schreiben. Auch für wissenschaftliche Arbeiten eignet es sich super, denn es kann Quellen sehr genau angeben (auch mit der entsprechenden Zitierweise, wenn du danach fragst).
Was leider manchmal nicht so gut funktioniert, ist das Nachfassen oder Überarbeiten von generierter Recherche.
Die erste Version meines KI-Newsletters (siehe Ausschnitt oben) war z. B. super. Danach wollte ich einige Änderungen vornehmen und Dinge ergänzen, was nicht so gut geklappt hat.
Was mir auch nicht so gut gefällt, ist die Formatierung der Recherche. Während mir Deep Research in manch anderen Tools zu viele „Bullet Points“ enthält, bekommst du bei ChatGPT Deep Research oft eine Textwüste mit sehr langen Absätzen.
Ich vermute, dass das dadurch kommt, dass Deep Research bei ChatGPT primär oder ursprünglich für Wissenschaftler entwickelt wurde.
Und nein.
Auch mit einer anderen Modellauswahl blieb die Recherche in meinem Test oft zu lang und unstrukturiert.
Seit meinem Test hat OpenAI die Modelle mehrfach erneuert. Im Juli 2026 kam die GPT-5.6-Familie (Sol, Terra, Luna), im September 2026 folgten GPT-6 Astra, GPT-6 Sol und GPT-6 Luna, danach GPT-6.1 Sol und GPT-6.1 Terra.
Wie viele Deep-Research-Aufträge du bekommst, hängt vom Tarif ab. Den aktuellen Rest siehst du direkt in deinem ChatGPT-Konto.
2. Perplexity Deep Research
Perplexity Deep Research ist mit 20 $ pro Monat viel günstiger als ChatGPT Pro und dafür nicht viel schlechter.
Zwar ist die „erste Recherche“ nicht so ausführlich und genau wie die von ChatGPT Pro (ChatGPT bezieht in der Regel mehr Quellen mit ein).
Dafür ist Perplexity deutlich schneller, gibt besser strukturierten Output und ist genauso gut darin, den Textausschnitten Quellen zuzuweisen.
Der große Vorteil von Perplexity ist, dass es besser darin ist, nachzufassen und weiter zu recherchieren als ChatGPT (warum, weiß ich nicht genau, aber ich vermute, es hat was mit dem Context Window zu tun).
Super hilfreich ist auch, dass Perplexity nach jeder Antwort mögliche weiterführende Fragen anbietet.
Was schade ist.
Welches Modell hinter Deep Research arbeitet, entscheidet Perplexity selbst. Laut Preisseite wählt Perplexity pro Anfrage zwischen Modellen von OpenAI, Google, Anthropic und NVIDIA aus.
Dazu kommt seit dem 25. Februar 2026 „Perplexity Computer“. Der Agent verteilt größere Aufgaben auf mehrere Modelle, bei der Vorstellung war Claude Opus 4.6 das zentrale Reasoning-Modell und Gemini für die Recherche zuständig. Wie viel Computer du nutzen kannst, hängt bei Perplexity vom Tarif ab.
3. Grok DeepSearch
Du kannst von Elon Musk halten, was du möchtest. Aber Groks Recherche-Funktion ist wirklich gut.
xAI hat die Funktion am 19. Februar 2025 zusammen mit Grok 3 als „DeepSearch“ eingeführt, als ersten eigenen KI-Agenten.
Die Ergebnisse sind ausführlich, enthalten viele Quell-Links (direkt im Text), sind größtenteils akkurat und, im Gegensatz zu ChatGPTs Deep Research, besser strukturiert.
Einziger Nachteil.
Grok ist am besten auf Englisch. Auf Deutsch neigt er mehr als andere KI-Modelle/Chatbots zu „Denglisch“.
Beim Abo hat sich etwas geändert. xAI bietet Grok inzwischen auch im Bündel „The X Subscription“ an, zusammen mit X. Welche Grok-Funktionen und Limits eine Stufe enthält, unterscheidet sich je Tarif. Prüfe das vor dem Abschluss auf der Preisseite von xAI.
4. Gemini Deep Research
Die Deep-Research-Funktion von Google Gemini (in meinem Test noch Teil von Gemini Advanced, das Abo heißt heute Google AI Pro) landet bei mir auf dem letzten Platz.
Sie ist an sich nicht schlecht und würde sich wahrscheinlich irgendwo zwischen dem zweiten und dritten Platz einordnen.
Es werden sehr viele Quellen durchsucht und die Rechercheberichte sind sehr gut formatiert und stimmig (was auch kein Wunder ist, denn Google ist in Sachen Suchmaschinentechnologie Spitzenreiter).
Das Problem war in meinem Test leider Folgendes:
Die Funktion lief damals noch nicht rund und war stark fehlerbehaftet. Ich habe 4 Versuche gebraucht, damit Deep Research angesprungen ist. Beim Versuch, der funktioniert hat, habe ich sage und schreibe 5 Prompts gebraucht.
So wurde der allererste Prompt z. B. immer nur wiederholt (ohne dass die Recherche gestartet wurde).
Sehr hohes Frustrationspotenzial also. Schade…
Google hat die Funktion seitdem weiterentwickelt. Laut der Produktseite arbeitet Deep Research inzwischen mit Gemini 3, ist in 150 Ländern verfügbar und unterstützt über 45 Sprachen. Ob die Startprobleme von damals behoben sind, solltest du mit einer eigenen Testanfrage prüfen.
Weitere Recherchemodi: Claude Research
Claude war nicht Teil meines Tests. Anthropic bietet mit „Research“ aber einen eigenen Recherchemodus an.
Claude führt dabei mehrere aufeinander aufbauende Suchen durch und kann neben dem Web auch deine verbundenen Tools durchsuchen. Laut Anthropic-Hilfe steht Research in den bezahlten Claude-Tarifen bereit (Pro, Max, Ultra, Team und Enterprise) und setzt eine aktivierte Websuche voraus. Recherchen verbrauchen dein Kontingent schneller als ein normaler Chat.
Deep Research Vergleichstabelle
Die Einschätzungen zu Quellen und Qualität stammen aus meinem ursprünglichen Test. Für ChatGPT zeigt OpenAI das Restkontingent im Konto an.
Häufig gestellte Fragen zu Deep Research
In seiner Vorstellung vom 2. Februar 2025 beschrieb OpenAI ChatGPT Deep Research als mehrstufigen Web-Agenten, der Hunderte Onlinequellen analysiert und zusammenführt. Er konnte das offene Web und hochgeladene Dateien nutzen. Ein OpenAI-Update vom 10. Februar 2026 ergänzte verbundene Apps, die Beschränkung der Websuche auf ausgewählte Websites sowie Live-Fortschritt und Unterbrechungen. Die aktuelle OpenAI-Hilfe beschreibt außerdem, dass du den vorgeschlagenen Rechercheplan vor dem Start prüfen und ändern kannst. Verfügbare Apps und Quellen hängen vom Tarif, der Region, den Workspace-Einstellungen und den Berechtigungen ab.
ChatGPT Pro enthält Deep Research und kostet derzeit 100, 200 oder 500 US-Dollar pro Monat. Das enthaltene Nutzungskontingent unterscheidet sich je Tarif. OpenAI zeigt das verbleibende Deep-Research-Kontingent im ChatGPT-Konto an. Die aktuelle Pro-Übersicht nennt keinen Einzelpreis pro Bericht. ChatGPT und die API werden getrennt abgerechnet; API-Nutzung kann zusätzliche nutzungsabhängige Kosten verursachen. Bei anderen Research-Tools unterscheiden sich Abos, Kontingente und mögliche Zusatzkosten. Prüfe die aktuelle Preisseite des konkreten Anbieters. Für ChatGPT findest du Preise und Limits in der ChatGPT-Preisübersicht, Tarife vieler Anbieter vergleichst du im KI-Abo-Vergleich.
