Langdock

Kurzfazit

Langdock ist die ernstzunehmendste europäische Antwort auf ChatGPT Enterprise — ein DSGVO-konformer Wrapper, der dir alle führenden Sprachmodelle unter einem Dach liefert: GPT-5, Claude Opus, Gemini 2.5, Mistral, Llama und DeepSeek. Für Unternehmen, die Compliance-Anforderungen nach deutschem Recht haben, aber nicht auf die Modellqualität der US-Anbieter verzichten wollen, ist das ein sehr attraktives Paket. Der Preis liegt mit 25 €/Nutzer/Monat über ChatGPT Team, dafür bekommst du ein AVV nach deutschem Recht, EU-Hosting auf Azure Frankfurt und einen Support, der in derselben Zeitzone sitzt. Echte Datensouveränität ohne jeden US-Touchpoint liefert Langdock allerdings nicht — dafür ist Aleph Alpha die bessere Wahl.

Für wen ist Langdock?

Mittelständische Unternehmen im DACH-Raum: Der Sweet Spot. Wenn du 50 bis 1.000 Mitarbeitende hast, eine pragmatische DSGVO-Haltung vertrittst und deinen Leuten Zugang zu guten Sprachmodellen geben willst, ohne drei separate Verträge mit OpenAI, Anthropic und Google zu unterhalten, ist Langdock fast alternativlos. Kunden wie Merck, Würth, Eppendorf und SumUp zeigen, wer das Zielbild ist.

Kanzleien, Versicherer und Banken: Branchen unter Berufsgeheimnis oder strenger Aufsicht (BaFin, BRAO, ärztliche Schweigepflicht) bekommen hier einen deutschen Vertragspartner, AVV nach deutschem Recht und Hosting in Frankfurt. Das ist regulatorisch einfacher zu verteidigen als ein Direktvertrag mit OpenAI Ireland.

Medien und Verlage: Der Spiegel, Süddeutsche Zeitung, Frankfurter Allgemeine, The Economist und Statista setzen Langdock ein — Redaktionen nutzen es für Recherche-Assistenten auf internem Archiv, Transkription und automatisierte Übersetzungen.

IT-Abteilungen mit Governance-Mandat: Wer zentral kontrollieren muss, welche Mitarbeitenden welche Modelle mit welchen Daten nutzen, bekommt hier SSO, SCIM, SAML, rollenbasierte Berechtigungen und ein Audit-Log. Schatten-KI wird messbar reduziert, weil das offizielle Tool genauso gut (oder besser) ist als die privat genutzten Alternativen.

Weniger geeignet für: Einzelanwender und Mini-Teams (ChatGPT Plus für 23 €/Monat ist günstiger), Hochsouveränitäts-Anwendungsfälle wie KRITIS oder Verteidigung (Aleph Alpha PhariaAI passt besser), und reine Microsoft-365-Shops, in denen Microsoft 365 Copilot durch die Office-Integration klar überlegen ist.

Preise im Detail

Plan	Preis	Was du bekommst
Trial	7 Tage kostenlos	5 € Modell-Credits, alle Plattform-Features, Team-Einladungen möglich, keine Kreditkarte nötig
Business Standard	25 €/Nutzer/Monat	Chat mit allen Modellen, Assistenten, Wissensdatenbanken, Agenten, SSO/SCIM/SAML, bis zu 1.000 Nutzer, inkl. Modell-Nutzung
Business Max	99 €/Nutzer/Monat	Alles aus Standard plus 5-fache Nutzungslimits — für Power-User mit täglich hoher Modell-Nutzung
Enterprise	Auf Anfrage	Ab 1.000 Nutzern, dedizierte Deployment-Optionen (BYOC, Private Cloud, On-Premise), Custom Support, individuelle SLA
Workflows-Add-on	ab 539 €/Monat	Starter inkl. (2.500 Runs/Monat); Business ab 539 €/Monat für 40.000 Runs, 1.199 €/Monat für 100.000 Runs

Einordnung: Die 25 €/Nutzer/Monat sind der ehrliche Benchmark für DSGVO-konforme Multi-Modell-Plattformen in Europa. ChatGPT Team kostet 25 USD, ChatGPT Enterprise ist nur auf Anfrage (typischerweise 60+ USD), Microsoft 365 Copilot 30 USD zusätzlich zur M365-Lizenz — Langdock liegt preislich in der gleichen Liga, liefert aber als einziger deutscher Anbieter. Bei jährlicher Zahlung kannst du die 20 % Rabatt mitnehmen; das drückt den Business-Preis auf etwa 20 €/Nutzer/Monat. Wer nur drei Power-User mit Deep Research und Canvas braucht, fährt mit einzelnen Pro-Abos der US-Anbieter günstiger — der Langdock-Vorteil zahlt sich erst ab etwa 20 Personen aus, wenn Governance, AVV und zentrale Abrechnung ins Gewicht fallen.

Stärken im Detail

Ein Abo für alle Modelle. Nutzer wechseln im selben Chatfenster zwischen GPT-5, Claude Opus 4.x, Gemini 2.5, Mistral Large und Llama, ohne dass du pro Modell einen separaten Vertrag brauchst. Die Abrechnung läuft zentral über Langdock — das spart Controlling-Aufwand und erlaubt Teams, für jede Aufgabe das passende Modell zu wählen (z. B. Claude für Langtext, GPT-5 für Coding, Gemini für Recherche). Der Langdock-Aufschlag für API-Nutzung liegt bei 10 % auf den Provider-Preis; im Chat- und Agents-Tarif ist die Nutzung pauschal enthalten.

Ernst gemeintes EU-Hosting. Anwendung und Modelle laufen auf Azure in der EU, für Enterprise-Kunden ab 1.000 Nutzern gibt es BYOC (Bring Your Own Cloud), Private-Cloud- oder On-Premise-Deployment. ISO 27001 und SOC 2 Type II sind zertifiziert, regelmäßige Penetrationstests durch externe Anbieter dokumentiert. Kundendaten werden nachweislich nicht zum Training genutzt — das ist einer der wichtigsten Unterschiede zu Direktverträgen mit OpenAI, wo Enterprise-Kunden diese Zusage zwar ebenfalls bekommen, aber über ein US-Unternehmen mit amerikanischem Vertragsrecht.

Assistenten, Wissensdatenbanken und Agenten ohne Zusatzabo. Du baust eigene Assistenten mit Systemprompt, angehängten Dateien und Zugriff auf Wissensdatenbanken (Firmen-Wiki, SharePoint, PDFs) — alles im Browser, ohne Code. Die Agenten-Funktion geht darüber hinaus: Sie können Tools aufrufen, mehrstufige Aufgaben abarbeiten und via MCP (Model Context Protocol) an bestehende Systeme andocken. Das deckt 80 % der Anwendungsfälle ab, für die andere Firmen eigene RAG-Stacks mit deepset Studio oder LangChain bauen.

Deutscher Anbieter, deutsche Sprache, deutsches Recht. Der Support antwortet in derselben Zeitzone auf Deutsch, das AVV ist auf Knopfdruck verfügbar und auf deutsches Recht angelegt, Rechnungen kommen mit deutscher USt-ID. Für Compliance-Verantwortliche, die den Vertrag vor Datenschutzbeauftragten und Betriebsrat verteidigen müssen, ist das ein ganz anderes Ausgangsniveau als ein OpenAI-Ireland-Vertrag oder Anthropic via AWS.

Schwächen ehrlich betrachtet

25 €/Nutzer/Monat sind nicht billig. Für Einzelanwender und kleine Teams ist ChatGPT Plus (23 €/Monat pro Person) oder Claude Pro (20 €/Monat) deutlich günstiger und liefert oft die ausgereifteren Consumer-Features. Langdock lohnt sich erst, wenn Governance, AVV und zentrale Abrechnung wichtiger werden als der Preis pro Kopf — also typischerweise ab 20 bis 30 Mitarbeitenden. Rechne vor dem Rollout realistisch durch, wie viele Nutzer die Plattform wirklich aktiv nutzen werden.

„EU-konform” heißt nicht „ohne US-Berührung”. Die Anwendung läuft zwar auf Azure in Frankfurt, aber die Modelle von OpenAI, Anthropic und Google werden über deren Infrastruktur ausgeführt. Langdock hat dafür Verträge mit EU-Datenverarbeitung konfiguriert — trotzdem bleibt die Modell-Inferenz ein US-Touchpoint. Wer echte Datensouveränität ohne jeden US-Anbieter braucht (KRITIS, Verteidigung, bestimmte Behörden), muss auf Llama/Mistral-Only-Setups setzen oder zu Aleph Alpha PhariaAI wechseln. Für die meisten DACH-Unternehmen ist der pragmatische Mittelweg ausreichend — prüf deine eigene Risikobewertung.

Workflows werden schnell teuer. Das Workflows-Add-on klingt harmlos, wird aber schnell zur zweiten Rechnung: 539 €/Monat für 40.000 Runs, 1.199 €/Monat für 100.000 Runs. Wer seine Prozess-Automationen stark auf Langdock aufbaut, zahlt zusätzlich zur Nutzer-Lizenz. Für viele Automations-Szenarien sind n8n oder Make.com in Kombination mit Langdock-API als LLM-Provider die günstigere Kombination.

Consumer-Features hinken hinterher. Deep Research, Canvas, Advanced Voice Mode, DALL·E-Integration, Spracheingabe im Browser — bei all diesen Endanwender-Features ist OpenAI dem Markt einen bis zwei Quartale voraus. Langdock liefert das jeweilige Modell, aber die Hülle ist bewusst nüchtern und Business-fokussiert. Wer hauptsächlich Consumer-UX erwartet, wird enttäuscht sein. Wer in erster Linie Chat, Assistenten und Wissensdatenbanken für Arbeitskontexte braucht, vermisst sie selten.

Ökosystem ist kleiner als bei ChatGPT. Es gibt kein GPT-Store-Äquivalent mit Tausenden vorgefertigten Assistenten, keine breite Community, die Prompt-Vorlagen teilt, und weniger Drittanbieter-Integrationen. Alles, was du willst, musst du selbst bauen — was für Business-Kunden oft okay ist, für experimentierfreudige Power-User aber ein Rückschritt.

Alternativen im Vergleich

Wenn du…	…nimm stattdessen
Echte Datensouveränität ohne US-Touchpoint brauchst (KRITIS, Behörden)	Aleph Alpha
Komplett in Microsoft 365 arbeitest und Office-Integration wichtig ist	Microsoft 365 Copilot
Nur ein einzelnes Modell nutzt und Consumer-Features willst	ChatGPT oder Claude
Workflow-Automation mit LLM brauchst, aber günstig	n8n + eigene Modell-API
Eigene Modelle on-premise auf eigener Hardware fahren willst	Ollama
Einen günstigen No-Code-Automatisierungs-Layer suchst	Make.com oder Zapier

Langdocks Positionierung ist klar: Es ist die Enterprise-KI-Plattform für DACH-Unternehmen, die zwischen „US-Direktvertrag mit OpenAI” und „eigener KI-Stack bauen” einen pragmatischen Mittelweg suchen. Für diese Zielgruppe ist Langdock derzeit die stärkste Option am Markt.

So steigst du ein

Schritt 1: Starte den 7-tägigen Trial unter langdock.com. Du bekommst 5 € Modell-Credits und alle Features, ohne Kreditkarte. Lade direkt drei bis fünf Kolleginnen aus verschiedenen Abteilungen ein (Marketing, Legal, HR, Vertrieb, IT) und lass sie ihre typischen Anwendungsfälle testen. Der Trial ist lang genug, um ein ehrliches Bild zu bekommen, kurz genug, um nicht im Vergleichs-Limbo zu landen.

Schritt 2: Baue als ersten echten Use Case einen Firmen-Assistenten auf einer begrenzten Wissensdatenbank — etwa die letzten 50 Seiten deines Onboarding-Handbuchs oder deine aktuelle Preisliste inklusive Konditionen. Das ist der Moment, an dem der Mehrwert gegenüber purem ChatGPT sichtbar wird: Antworten mit Quellenzitat aus internen Dokumenten. Plane dafür einen halben Tag mit einem Power-User und einer IT-Ansprechperson.

Schritt 3: Vor dem Rollout kläre vier Dinge: SSO-Anbindung (Entra ID, Okta, Google Workspace), AVV-Unterzeichnung durch deinen Datenschutzbeauftragten, ein kurzes internes Training (eine Stunde reicht) und eine klare Nutzungsrichtlinie — was darf rein, was nicht. Ohne diese vier Punkte kippt die Akzeptanz entweder in Schatten-KI zurück oder bleibt bei den ersten Neugierigen stecken.

Ein konkretes Beispiel

Eine mittelständische Versicherungsmaklerin in Köln mit 180 Mitarbeitenden hat vor dem Langdock-Rollout eine typische Schatten-KI-Situation: Der Vertrieb nutzt privat ChatGPT für Angebotsentwürfe, die Schadenabteilung tippt Haftpflichtfälle in Claude, die Rechtsabteilung verbietet beides offiziell. Nach der Einführung von Langdock Business (180 Seats, jährliche Zahlung: ca. 43.200 € statt 54.000 €) bekommen alle Mitarbeitenden ein offizielles, DSGVO-konformes Werkzeug. Die Rechtsabteilung baut einen Assistenten auf dem internen Vertrags-Archiv, der Schriftsätze und Prüfberichte in Minuten zusammenfasst — zuvor ein halber Tag Lesearbeit pro Fall. Die Schadenabteilung nutzt eine Workflow-Automation, die eingehende E-Mails klassifiziert und Erstantworten entwirft, die ein Sachbearbeiter nur noch freigibt: rund 40 Minuten Zeitersparnis pro Fall. Die IT kann nachweisen, dass keine Mandantendaten mehr auf US-Server fließen — ein Argument, das beim nächsten BaFin-Audit zählt.

DSGVO & Datenschutz

• Datenhosting: EU (Microsoft Azure, überwiegend Frankfurt). Anwendung und konfigurierbare Modell-Instanzen laufen innerhalb der EU.
• Datennutzung: Kundendaten werden nachweislich nicht zum Training oder zur Verbesserung der AI-Modelle verwendet — vertraglich zugesichert und über die Provider-Verträge abgesichert.
• Verschlüsselung: AES-256 at rest, TLS 1.2+ in transit.
• Zertifizierungen: ISO 27001, SOC 2 Type II, regelmäßige externe Penetrationstests.
• Auftragsverarbeitung (AVV/DPA): Standard-AVV nach deutschem Recht im Self-Service verfügbar, unterzeichnet durch den deutschen Vertragspartner (Langdock GmbH, Berlin).
• Deployment-Optionen für Enterprise: Multi-Tenant-SaaS (Standard), Single-Tenant, BYOC (Bring Your Own Cloud), On-Premise — letztere ab 1.000 Nutzern.
• Zugriffskontrollen: Least-Privilege-Zugriffe, SSO/SCIM/SAML, rollenbasierte Berechtigungen, Audit-Logs, Workspace-Segmentierung.
• Bring Your Own Keys (BYOK): Du kannst eigene API-Keys der Modell-Provider hinterlegen — nützlich für bestehende Enterprise-Verträge oder spezifische Residency-Anforderungen.
• Datenlöschung: Jederzeit auf Anfrage; Retention folgt dokumentierten Prozessen.
• Empfehlung für Unternehmen: Für Kanzleien, Versicherer, Banken und Mittelstand solide; für KRITIS oder Verteidigung zusätzlich auf reine Llama/Mistral-Konfiguration setzen oder zu Aleph Alpha greifen.

Gut kombiniert mit

• n8n — für komplexere Workflow-Automationen außerhalb von Langdock nutzt du Langdock als LLM-Provider via API und orchestrierst die Prozesse in n8n. Günstiger als das native Workflows-Add-on bei hohem Run-Volumen.
• Microsoft 365 Copilot — die beiden schließen sich nicht aus: Copilot liefert Office-Tiefenintegration direkt in Word, Excel und Outlook, Langdock deckt die offenen Use Cases (Multi-Modell-Zugang, Assistenten auf nicht-SharePoint-Wissen, individuelle Workflows).
• Ollama — für stark sensible Anwendungsfälle, bei denen selbst das EU-Hosting von Langdock zu viel Risiko ist: Ollama on-premise für die sensiblen Daten, Langdock für den breiten Rest. Das hybride Modell ist in regulierten Branchen zunehmend Standard.

Unser Testurteil

Langdock bekommt 4 von 5 Sternen. Die Plattform ist derzeit die klar beste europäische Antwort auf ChatGPT Enterprise und Microsoft 365 Copilot: ein deutscher Anbieter mit EU-Hosting, ISO 27001, SOC 2 Type II, zentralem Zugang zu allen führenden Modellen und einem Preis, der im Wettbewerbsfenster liegt. Den fünften Stern verpasst Langdock aus drei Gründen: Erstens sind die Workflows-Kosten bei höherem Volumen schnell unverhältnismäßig; zweitens bleibt die Modell-Inferenz bei den US-Providern — wer absolute Datensouveränität braucht, bekommt sie nur mit Llama/Mistral-Konfiguration oder gleich bei Aleph Alpha; drittens hinkt die Consumer-UX (Canvas, Voice, Deep Research) den US-Anbietern um ein bis zwei Quartale hinterher. Für den Zielmarkt — DACH-Mittelstand und Konzerne mit Compliance-Anforderungen — ist Langdock dennoch die pragmatischste Empfehlung am Markt.

Was wir bemerkt haben

• 2024 — Langdock positioniert sich öffentlich als europäische ChatGPT-Enterprise-Alternative und gewinnt prominente Referenzkunden wie Merck, Würth, Eppendorf, Der Spiegel, Personio und SumUp. Die Kundenliste ist bemerkenswert: Über 5.000 Unternehmen, quer durch regulierte Branchen.
• 2024 — Integration des Model Context Protocol (MCP), mit dem Assistenten und Agenten auf externe Tools und Datenquellen zugreifen können. Damit schließt Langdock technologisch zu den US-Plattformen auf — MCP wird zunehmend Branchenstandard für Tool-Anbindung.
• 2025 — Einführung des dedizierten Agents-Produkts und der Workflows-Automationen als separater Add-on-Tarif. Die Preisstruktur hat sich damit verfeinert: Chat und Assistenten sind in der Basis, Workflows werden separat abgerechnet, was für sehr aktive Automations-Nutzer schnell teuer wird.
• 2025 — Business-Max-Tarif mit 99 €/Nutzer/Monat für Power-User eingeführt (5-fache Usage-Limits). Das zeigt, dass Langdock mit sehr intensiven Einzelnutzern rechnet — und dass der Standard-Tarif bei Power-Usern an Grenzen stoßen kann.
• 2025 — Erweiterung der Modellpalette um DeepSeek v3.1, Llama-Varianten und neueste GPT-5- und Claude-Opus-4-Versionen. Die Modell-Agnostik wird konsequent ausgebaut, was Langdock gegen Vendor-Lock-in der US-Direktanbieter positioniert.
• Hinweis zur Verifikation: Die Preise und Feature-Angaben wurden im April 2026 direkt auf langdock.com geprüft. Enterprise-Pricing ist unverbindlich auf Anfrage; Workflows-Preise schwanken je nach Run-Volumen.