Was SciSpace ist
SciSpace ist eine umfassende akademische Forschungsplattform. Zur aktuellen Produktfamilie gehören ein Research Agent, Literaturübersichten, Chat mit PDF, Extraktion, Schreiben, Zitieren, Paraphrasieren, Erkennung, Themenexploration und weitere Werkzeuge.
Die Breite ist nützlich, wenn Forschende von der Recherche zum Lesen und Entwerfen wechseln möchten, ohne Produkte zu wechseln. Sie bedeutet aber auch, dass „SciSpace-Ergebnis“ nicht nur eine Sache ist. Ein Resultat kann aus Retrieval, einer hochgeladenen Datei, einem Extraktionsprozess, öffentlichen Metadaten, einem Agent-Tarif oder einer Schreibfunktion stammen. Dokumentieren Sie den jeweiligen Pfad.
Research Agent und Literatur-Workflow
Nutzen Sie den Agent für eine abgegrenzte Aufgabe: Studien für eine definierte Population identifizieren, aus benannten Papers eine Vergleichstabelle erstellen oder bestimmte Felder mit Quellenbeleg extrahieren. Vermeiden Sie offene Prompts wie „Schreibe meine Literaturübersicht“, bevor das Team Frage, Abdeckung, Einschlusskriterien und Evidenzstandard festgelegt hat.
Prüfen Sie den Recall mit Papers, die dem Fachgebiet bereits bekannt sind. Suchen Sie nach Synonymen, älterer Terminologie, nicht englischsprachigen Arbeiten, Preprints, negativen Befunden, Korrekturen und Retraktionen. Eine überzeugend formulierte Übersicht kann unvollständig sein, wenn die Retrieval-Menge verzerrt ist.
Wenn ein Agent mehrere Schritte erzeugt, bewahren Sie die Anfrage, die ausgewählten Quellen, die Aufgabeneinstellungen, den Nachweis über den Credit-Verbrauch, das Ergebnis und menschliche Korrekturen auf. Wenn eine Aufgabe aufgrund aufgebrauchter Credits pausiert, klären Sie, welche Zwischenergebnisse erhalten bleiben und ob ein Neustart Kosten oder Evidenz verdoppelt.
Chat mit PDF und Extraktion
SciSpace kann Papers erklären, Fragen beantworten und Informationen aus Dokumenten extrahieren. Prüfen Sie jede wesentliche Antwort gegen eine Seite oder Textstelle. Testen Sie Tabellen, Gleichungen, Abbildungen, Fußnoten, Anhänge, gescannten Text, mehrspaltige Layouts und widersprüchliche Aussagen.
Eine Extraktionstabelle kann konsistent wirken und trotzdem stillschweigend Einheiten, Zeitpunkte, Behandlungsarme oder Evidenz aus Abstract und Volltext vermischen. Definieren Sie ein Schema, behandeln Sie „nicht berichtet“ anders als „nicht gefunden“, prüfen Sie Stichproben ausgeschlossener Zeilen und lassen Sie wichtige Felder doppelt kontrollieren.
Hochgeladener oder lizenzierter Zugriff hebt Urheberrechts- und Weitergabebeschränkungen nicht auf. Bewahren Sie Zitate auf und verteilen Sie keinen Volltext weiter, nur weil die Plattform ihn analysieren kann.
Schreiben und wissenschaftliche Integrität
SciSpace umfasst Schreiben, Paraphrasieren, Zitieren und verwandte Werkzeuge. Nutzen Sie sie, um einen Entwurf zu strukturieren, zu klären oder kritisch zu hinterfragen – nicht, um Autorenschaft, Quellen, Daten oder Schlussfolgerungen zu erfinden. Öffnen Sie jede zitierte Quelle und prüfen Sie, ob sie den Satz tatsächlich stützt.
Institutionen, Zeitschriften, Kurse, Förderer und Verlage haben unterschiedliche Offenlegungsregeln für generative KI. Dokumentieren Sie, welche Abschnitte KI nutzten, welche Quellen bereitgestellt wurden, welche Ausgabe übernommen wurde und wer sie geprüft hat. Ein KI-Detektorwert ist kein zuverlässiger Nachweis für Autorenschaft oder Fehlverhalten und sollte nicht allein für disziplinarische Entscheidungen verwendet werden.
Aktuelle Agent-Preise und Credits
Der SciSpace-Leitfaden zu Agent-Credits führt derzeit Basic mit $0 und 100 monatlichen Credits auf. Premium umfasst 1.200 Credits und ist bei jährlicher Abrechnung mit $12 pro Monat oder monatlich mit $20 angegeben. Advanced umfasst 10.000 Credits zu effektiv $70 bei jährlicher Abrechnung oder $90 monatlich. Max umfasst 40.000 Credits zu effektiv $160 bei jährlicher Abrechnung oder $200 monatlich.
Monatliche Credits verfallen am Ende des Zyklus. Eine lange Aufgabe kann pausieren, wenn das Guthaben aufgebraucht ist. Teammitglieder derselben Tarifstufe teilen sich eine Credit-Wallet; Nutzer unterschiedlicher Tarifstufen verwenden getrennte Wallets. Eigenständige Werkzeuge außerhalb des Agent verbrauchen möglicherweise keine Agent-Credits.
SciSpace hat außerdem separate Editor-Preise und ältere Produktseiten. Kombinieren Sie einen Editor-Tarif nicht mit Agent-Vorteilen, sofern der Checkout nicht beides bestätigt. Modellieren Sie Aufgabenkomplexität, Wiederholungen, Extraktionsvolumen, Dokumente, Teamparallelität, Zusatz-Credits und die menschliche Zeit zur Prüfung der Ergebnisse.
Datenschutz und hochgeladene Dateien
Die offizielle SciSpace-Hilfeseite vom März 2025 erklärt, dass PDFs, die ein Nutzer in seine Library hochlädt, privat, nur für den Nutzer zugänglich und weder weitergegeben noch zum Training von KI-Modellen verwendet werden. Laut Aussage gilt dies für kostenlose wie zahlende Nutzer.
Das ist nützliche Evidenz zu hochgeladenen PDFs, aber keine vollständige Beschreibung jedes Prompts, jeder öffentlichen Suche, Schreibfunktion, jedes Analytics-Ereignisses, jeder Integration oder Organisationsbereitstellung. Prüfen Sie die vollständige Datenschutzrichtlinie, Bedingungen, Modellanbieter, Unterauftragsverarbeiter, Speicherregion, Aufbewahrung, Löschung, Supportzugriff, Teamfreigabe und jede DPA.
Nutzen Sie bei der Bewertung öffentliche Papers oder synthetische Dokumente. Prüfen Sie, ob das Löschen einer Datei auch abgeleitete Chats, Extraktionstabellen, Embeddings, Exporte und geteilte Links im jeweiligen Prozess entfernt.
Wer sollte SciSpace wählen?
SciSpace gehört auf die engere Auswahl für Forschende, die eine integrierte Suite für Finden, Lesen, Extrahieren und Entwerfen schätzen. Am wirksamsten ist die Plattform, wenn das Team die Evidenzspur von generiertem Text trennt und Credits nach realem Ergebnis verfolgt.
Wählen Sie Elicit für einen besonders strukturierten Weg zu Evidenztabellen und systematischen Reviews. Wählen Sie Humata für fokussierte PDF-Fragebeantwortung im Team mit seitenbasierter Preisgestaltung. Wählen Sie ChatPDF für einen einfacheren Workflow für Dokumentenchat und API. Die Kategorie KI-Forschung und Datenanalyse bietet einen gemeinsamen Test für Abdeckung, OCR, Extraktion, Datenschutz und Kosten.
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