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.

Beispiel: FiveM-Resource-Builder-Bot

Name: Zeptix
Price: 29 EUR

TL;DR — Ein konkretes Beispiel für einen Coding-Bot, der FiveM Lua-Ressourcen erzeugt.

Konzept

Ein FiveM-Resource-Builder-Bot nutzt das Profil FiveM Lua, Snippets für fxmanifest.lua, client.lua, server.lua und klare Installationshinweise. Gute Testfragen sind klein: eine Willkommensresource, ein Command oder ein Config-Pattern. Danach wachsen Snippets und Style-Guide.

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.

← Vorheriger ArtikelCommunity-Support-Bot für Discord — Tickets entlasten Nächster Artikel →Privater Marketing-Bot fürs Team — Brand-Voice auf Knopfdruck