ThesisDraft vs. Sapling: Ein kostenloser Detektor für eine andere Textsorte

Was Sapling und ThesisDraft sind

Sapling ist ein KI-Schreibassistent für Teams mit Kundenkontakt — Vertriebsantworten, Support-Nachrichten, Autovervollständigung im Helpdesk. Daneben veröffentlicht das Unternehmen einen kostenlosen KI-Detektor mit Gesamtwert und satzweiser Hervorhebung; über den lernen die meisten außerhalb des Kernmarkts die Firma kennen.

Der KI-Check von ThesisDraft existiert für eine Situation: eine Person kurz vor der Abgabe einer Abschlussarbeit, auf Deutsch oder Englisch, die wissen will, was ein Detektor sehen wird. 1.500 Wörter kostenlos ohne Konto, einmalig 4,99 € für das ganze Dokument, veröffentlichte Falsch-positiv-Rate neben jedem Urteil.

Direkter Vergleich

Die Textsorte ist kein Detail

Ein Detektor lernt, wie maschinelles Schreiben im Verhältnis zu dem menschlichen Text aussieht, den man ihm gezeigt hat. Ändere die menschliche Seite, und die ganze Kalibrierung verschiebt sich.

Geschäfts- und Support-Kommunikation ist kurz, abwechslungsreich, persönlich. Eine Abschlussarbeit ist lang, formell, bewusst gleichförmig, voller konventioneller Übergänge und wiederholt ihre Terminologie absichtlich — für einen Fachbegriff Synonyme zu erfinden, ist schlechte Praxis. Jede dieser Eigenschaften wirkt auf einen an informellem Text kalibrierten Detektor maschinell.

Das ist kein theoretischer Einwand. Publizierte Forschung findet, dass Detektoren die Mehrheit der Nicht-Muttersprachler fälschlich markieren, und der Mechanismus ist derselbe. So haben wir auch unseren eigenen Detektor einmal zerlegt: Eine frühe Version erreichte gegen 236 arXiv-Abstracts von vor 2022 eine AUC von 0,184 — schlechter als ein Münzwurf —, weil Merkmale zur lexikalischen Vielfalt dichte menschliche Wissenschaftsprosa als maschinell bewerteten. Diese Merkmale haben heute das Gewicht null, und gefunden haben wir das nur durch Tests an wissenschaftlichem Text.

Die Falsch-positiv-Rate

Gemessen am 9. August 2026 an wissenschaftlichen Texten von vor ChatGPT:

• Deutsch über 400 Wörter — rund 4 auf 100.
• Deutsch unter 400 Wörtern — gar kein Urteil „hohe Wahrscheinlichkeit“.
• Englisch über 400 Wörter — rund 3 auf 100.
• Englisch unter 400 Wörtern — rund 2 auf 100.

Mit den Grenzen veröffentlicht: in-sample gemessene Langtext-Werte, kleine KI-Korpora, deutsches Korpus aus Wikipedia-Prosa. Die Skripte liegen im Repository und stehen auf der Genauigkeitsseite.

Werte pro Satz — und wofür sie taugen

Sapling markiert satzweise, wir auch. Das ist die nützlichste Ansicht, die ein Detektor bieten kann — und sie wird leicht überinterpretiert.

Ein einzelner Satz ist kurz, und kurze Texte sind der Bereich, in dem jeder Detektor am schwächsten ist. Unsere eigenen Messungen machen das konkret: Unter 400 Wörtern kostet im Deutschen keine ausreichend strenge Schwelle weniger als etwa 7 falsche Beschuldigungen auf 100 — deshalb geben wir dort gar kein starkes Urteil ab. Ein Satz ist erheblich kürzer als 400 Wörter.

Satzmarkierungen sagen also wo du hinschauen sollst, nicht was wahr ist. In der Praxis zählt ein zusammenhängender Block markierter Sätze mit gleichförmiger Länge und Standardübergängen: Das ist ein Absatz, den du noch einmal lesen solltest. Ein markierter Satz auf einer Seite ist Rauschen.

Was Sapling besser kann

• Sofortiger, kostenloser Zugang für einen schnellen Einwurf, ohne über ein Wortbudget nachzudenken.
• Schreibhilfe in Echtzeit innerhalb von Business-Werkzeugen — ein anderes Produkt, und für seinen Markt ein gutes.
• API und Integrationen für Teams, die Erkennung in einen Ablauf einbauen.

Das Fazit

Nimm Sapling für einen kostenlosen Blick auf eine kurze geschäftliche oder allgemeine Passage.

Nimm unseren KI-Check, wenn der Text eine Abschlussarbeit ist: an wissenschaftlicher Prosa gemessen, für Deutsch getrennt kalibriert, mit der Fehlerquote neben dem Urteil und einem Bericht, den du behalten kannst.

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