Perplexica – KI-Tool Test & Bewertung
Perplexica ist eine selbst gehostete Open-Source-Alternative zu Perplexity.ai. Das Tool kombiniert SearXNG als Websuch-Backend mit einem frei wählbaren Sprachmodell, lokal via Ollama oder per API. Alle Daten bleiben auf dem eigenen Server, die MIT-Lizenz erlaubt kommerziellen Einsatz.
Zuletzt aktualisiert: 14. März 2026
Perplexity.ai hat das Prinzip der KI-Suche bekannt gemacht: Eine Anfrage, eine Antwort mit Quellenangaben statt einer Liste von zehn Links. Wer dieses Konzept auf der eigenen Infrastruktur betreiben will, ohne Daten an einen US-Cloud-Dienst zu senden, findet in Perplexica eine vollständig selbst gehostete Alternative. Das Projekt hat auf GitHub über 32.900 Stars und wird aktiv weiterentwickelt, zuletzt mit Release v1.12.1 im Dezember 2025.
Wichtigste Funktionen
- Frei wählbares LLM: Perplexica funktioniert mit lokalen Modellen via Ollama sowie mit API-Diensten wie OpenAI, Anthropic, Google oder Groq. Das Modell bestimmt die Antwortqualität: Ein stärkeres Modell liefert bessere Ergebnisse.
- SearXNG als Suchbackend: Perplexica nutzt SearXNG zum Abrufen aktueller Webdaten. SearXNG aggregiert Ergebnisse aus Google, Bing, DuckDuckGo und weiteren Quellen, ohne selbst Tracking zu betreiben.
- Quellenangaben: Wie Perplexity.ai gibt Perplexica zu jeder Antwort die genutzten Quellen an. Das ist für Recherche und Faktenprüfung entscheidend.
- Spezialisierte Suchmodi: Neben allgemeiner Websuche gibt es Modi für akademische Quellen, YouTube, Reddit und Nachrichten. Jeder Modus optimiert die Suche und Antwort für den jeweiligen Quellentyp.
- Dokument-Upload: Perplexica unterstützt das Hochladen von PDFs, Bildern und Textdateien, die dann in die Suche und Antwort einbezogen werden.
- Docker Compose Setup: Ein einziges Kommando startet SearXNG, das Perplexica-Frontend und das Backend gemeinsam. Keine manuelle Installation einzelner Komponenten nötig.
Preise und Tarife
Perplexica selbst ist kostenlos und MIT-lizenziert. Die Kosten entstehen durch die eigene Infrastruktur: Bei vollständig lokalem Betrieb mit Ollama fallen nur Hardware-Kosten an (empfohlen mindestens 16 GB RAM für flüssige Nutzung). Bei Verwendung einer LLM-API wie OpenAI oder Anthropic kommen API-Kosten je nach Nutzungsvolumen hinzu. Für GPT-4o mini sind das bei moderater Nutzung wenige Euro pro Monat. Serverhosting kommt je nach Anbieter zusätzlich dazu.
Für wen ist Perplexica geeignet?
- Technikaffine Teams: Wer datenschutzkonforme KI-Suche im Unternehmen betreiben will, ohne auf US-Cloud-Dienste angewiesen zu sein, bekommt mit Perplexica eine vollständig kontrollierbare Lösung.
- IT-Abteilungen: Die eine interne Suche mit KI-Antworten auf der eigenen Infrastruktur aufbauen möchten und dabei Docker-Erfahrung mitbringen.
- Entwickler: Die verstehen wollen, wie KI-Suche technisch funktioniert, und eigene Anpassungen oder Integrationen vornehmen wollen.
DSGVO und Datenschutz
Perplexica läuft vollständig auf der eigenen Infrastruktur. Suchanfragen und LLM-Abfragen verlassen nie den Server, vorausgesetzt ein lokales Modell via Ollama wird genutzt. Bei Verwendung von OpenAI, Anthropic oder ähnlichen APIs gelten deren Datenschutzbestimmungen, die Daten fließen dann an den jeweiligen Anbieter. SearXNG selbst betreibt kein Tracking. Die MIT-Lizenz erlaubt kommerziellen Einsatz ohne Einschränkungen.
Alternativen zu Perplexica
- Perplexity: Die fertige Cloud-Lösung ohne eigene Infrastruktur. Kostenlos nutzbar, Pro ab $20/Monat. Keine Self-Hosting-Option, Datenverarbeitung auf US-Servern.
- SearXNG direkt: Wenn nur Datenschutz bei der Websuche das Ziel ist und keine KI-Antworten gebraucht werden. Einfacher aufzusetzen, kein LLM nötig.
- Open WebUI mit Websuche: Open WebUI kann ebenfalls mit SearXNG kombiniert werden und bietet zusätzlich eine Chat-Oberfläche für lokale Modelle.
Vorteile
- Läuft vollständig lokal, keine Daten verlassen den Server
- LLM frei wählbar (Ollama, OpenAI, Anthropic, Google, Groq)
- Keine Nutzungslimits
- MIT-Lizenz, kommerziell einsetzbar
Nachteile
- Setup aufwendig (Docker Compose, SearXNG und LLM müssen konfiguriert werden)
- Ergebnisqualität hängt direkt vom gewählten LLM ab
- Rate-Limiting durch vorgelagerte Suchmaschinen möglich
- Kein mobiler Client
Anwendungsgebiete
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