Dienstleistungsbeschreibung
Gültigkeitsdatum: June 11, 2026

Diese DeepCerebra Dienstleistungsbeschreibung beschreibt die Funktionen, die Funktionalität und die spezifischen Bedingungen, die für die agentischen Codierungsdienste gelten, die von DeepCerebra Inc. ("DeepCerebra") über die DeepCerebra Coder Plattform unter deepcerebra.ai bereitgestellt werden. Diese Dienstleistungsbeschreibung ist Bestandteil der DeepCerebra Terms of Service.

1 Definitionen

Für die Zwecke dieser Dienstleistungsbeschreibung gelten die folgenden Definitionen:

2 DeepCerebra Coder Dienste

DeepCerebra Coder ist ein agentischer Softwareentwicklungsassistent für mehrere Dateien, der als Webanwendung, Desktop-Anwendungen (Windows, Linux, macOS), Befehlszeilenschnittstelle und API verfügbar ist. Er hilft Nutzern, Code über ein gesamtes Projekt hinweg zu planen, zu schreiben, zu refaktorisieren, zu debuggen und zu verstehen.

2.1 Oberflächen

Webanwendung: Ein browserbasierter Arbeitsbereich mit Explorer, Editor, integriertem Terminal, Diff/Apply-Überprüfung und Chat. Projektdateien werden in vertraulichem In-Browser-Speicher gehalten.

Desktop-Anwendungen: Native Installationsprogramme für Windows, Linux und macOS, mit Zugriff auf das lokale Dateisystem und der Möglichkeit, lokale Modell-Laufzeiten auszuführen.

CLI & API: Kostenpflichtig Programmatischer Zugriff für Skripterstellung, CI/CD und Integrationen, authentifiziert mit einem persönlichen Zugriffstoken.

2.2 Kernfunktionen

Agentischer Chat

Planen, bearbeiten und refaktorisieren Sie über viele Dateien hinweg mit einem Assistenten, der Ihr gesamtes Projekt versteht.

Multi-Datei-Diffs & Anwenden

Überprüfen Sie vorgeschlagene Änderungen als Inline-Diffs und wenden Sie sie mit einem Klick auf Ihre Dateien an.

Integriertes Terminal

Führen Sie Befehle, Builds und Tests aus; der Agent kann Ergebnisse mit Ihrer Autorisierung ausführen und lesen.

Vertraulicher Speicher

Projektdateien werden in vertraulichem In-Browser-Speicher ohne Code-Speicherung auf unseren Servern gehalten.

Modellwahl & BYOK

Nutzen Sie unsere ZDR LLM API oder bringen Sie Ihre eigenen Schlüssel mit; automatische und manuelle Modellauswahl.

Fähigkeiten für wissenschaftliches Rechnen

Spezialisierte Toolboxes für Daten-, ML-, Ingenieur- und wissenschaftliche Workflows.

3 Erweiterte Funktionen

3.1 Gestuftes, adaptives Modell-Routing

Wenn die Modellauswahl auf automatisch eingestellt ist, leitet DeepCerebra einfache Aufgaben an ein schnelles, wirtschaftliches Modell und komplexe oder planungsintensive Aufgaben an ein stärkeres Modell weiter, um Kosten und Qualität auszugleichen. Nutzer können auch ein bestimmtes Modell auswählen.

3.2 Model Context Protocol (MCP) Server

Nutzer können MCP-Server verbinden, um den Agenten mit externen Tools und Datenquellen zu erweitern, konfiguriert über eine mcp.json-Einstellungsdatei.

3.3 Agent-Hooks, Steuerung & Fähigkeiten

Nutzer können Agent-Hooks (datei-, kontext-, aufgaben- oder manuelle Trigger), Steuerungsdokumente, die Produkt-, Struktur- und Technologiekonventionen beschreiben, sowie wiederverwendbare Fähigkeiten definieren, die der Agent automatisch anwendet.

3.4 Git-gestützter Explorer & Zusammenarbeit

Nutzer können ein Projekt direkt aus einem Git-Repository (GitHub oder GitLab) laden, mit Checkout-, Update-, Commit- und Merge-Workflows, was die kollaborative Teamentwicklung über DeepCerebra ermöglicht.

3.5 Lokale GPU und lokale Modelle

Nutzer können lokale Modelle über Ollama oder LM Studio auf einer lokalen oder vernetzten GPU ausführen, sowohl in den Desktop- als auch in den Webanwendungen, für private, Offline- oder kostenkontrollierte Inferenz.

3.6 Ordnerbezogene Chat-Sitzungen

Der Chatverlauf ist auf den geöffneten Projektordner bezogen; das Wechseln von Ordnern startet eine neue Sitzung und lädt die vorherigen Sitzungen dieses Ordners, sodass Nutzer dort fortfahren können, wo sie aufgehört haben.

4 Pläne und Funktionszugang

DeepCerebra Coder wird über Abonnementpläne angeboten, die ein monatliches Kontingent an KI-Nutzungsguthaben (in US-Dollar) beinhalten, mit der Möglichkeit, zusätzliches Nutzungsguthaben zu erwerben. Nutzer können den gemessenen Verbrauch auch reduzieren oder vermeiden, indem sie ihre eigenen Modellschlüssel (BYOK) mitbringen oder lokale Modelle ausführen.

FunktionBasicProUltimate
Monatlicher Preis$20$75$200
Inkludierte monatliche KI-Nutzung$10$30$150
Agentischer Chat & Multi-Datei-Bearbeitungen
Integriertes Terminal & Diffs
BYOK & lokale Modelle
MCP-Server, Hooks, Steuerung & Fähigkeiten
Git-gestützte Zusammenarbeit
CLI- & API-Zugang
Priorisierter Support

Spezifische enthaltene Kontingente, Tarife und Planfunktionen werden in Ihrem Konten-Dashboard angezeigt und können von Zeit zu Zeit, wie in den DeepCerebra Terms of Service beschrieben, aktualisiert werden.

5 Nutzungsabrechnung und faire Nutzung

Die KI-Nutzung wird basierend auf den von den zugrunde liegenden Modellen verbrauchten Tokens und den veröffentlichten Tarifen abgerechnet. Zwischengespeicherte Eingaben können zu einem reduzierten Satz abgerechnet werden. DeepCerebra wendet pro-Zug-Budgetschutzmaßnahmen und Kostenkontrollen an, um einen übermäßigen Verbrauch zu verhindern. Kunden sind für die unter ihrem Konto anfallende Nutzung verantwortlich, einschließlich der Nutzung durch den Agenten bei der Ausführung autorisierter Workflows.

6 Konforme Nutzung

Kunden sind allein verantwortlich für ihren und den Zugang und die Nutzung der Dienste durch ihre Nutzer und stellen sicher, dass diese Nutzung allen anwendbaren Gesetzen entspricht, einschließlich derer, die sich auf geistiges Eigentum, Datenschutz und Exportkontrolle beziehen. Kunden sind verantwortlich für die Überprüfung und das Testen der Generierten Ausgabe, bevor sie sich darauf verlassen oder diese bereitstellen, sowie für die Handlungen, die sie dem Agenten in ihren Umgebungen gestatten.

7 Technische Anforderungen

Die Webanwendung erfordert einen modernen Browser (Chrome, Edge, Firefox oder Safari), wobei aktuelle Versionen empfohlen werden. Desktop-Anwendungen werden für Windows, Linux und macOS bereitgestellt. Die Verwendung lokaler Modelle erfordert eine kompatible lokale Laufzeitumgebung (Ollama oder LM Studio) und ausreichende lokale oder vernetzte GPU-Ressourcen. Eine stabile Internetverbindung ist für Cloud-Modell-Routing, Konto- und Abrechnungsfunktionen erforderlich.