Gebaut für Ingenieure,
die mitten in der Aufgabe das Werkzeug wechseln
Sie wissen längst: Kein einzelnes Modell gewinnt jeden Job. DeepSeek frisst sich durch Refactorings und Unit-Tests. Claude liest ein Monorepo mit 200k Zeilen und schreibt den Migrationsplan. ChatGPT poliert die README, bevor Sie pushen. Namulai gibt Ihnen alle acht hinter einem Chat, einer Historie und einer Rechnung über 19,80€, sodass die Frage nicht mehr lautet welches Abo zahle ich, sondern welches Modell passt zu diesem Commit.
Ein Thread, acht Spezialisten
Chat öffnen, Stack Trace einfügen, an DeepSeek routen für den Fix. Im selben Thread auf Claude wechseln, das Patch gegen den Rest der Datei prüfen lassen. Erneut auf ChatGPT wechseln und den Changelog-Eintrag entwerfen. Die Gesprächshistorie bleibt über Modellwechsel hinweg intakt, der Kontext setzt sich nicht zurück.
Kein Hin- und Herkopieren mehr zwischen Tabs von ChatGPT, Claude.ai und DeepSeek-Chat. Die drei sitzen hinter demselben Modellauswähler.
DeepSeek für Code, Claude fürs Review
DeepSeek V3 liegt auf HumanEval und SWE-bench grob auf GPT-4-Klasse, zu einem Bruchteil der Inferenzkosten. Es ist der Daily Driver für heiße Schleifen, Regex, Typen-Akrobatik, SQL und hartnäckige TypeScript-Inferenzfehler.
Wenn das Patch groß genug ist, dass Regressionen drohen, übernimmt Claude Sonnet. Sein langer Kontext erlaubt es, das ganze Diff plus umliegende Dateien einzufügen und ein architektonisches Review zu verlangen, nicht nur einen Syntax-Check. Zwei Modelle, zwei Durchgänge, ein Chat.
Dokumentation, die nicht generiert klingt
ChatGPT schreibt die Art Prosa, die Ihre README braucht: knapp, deklarativ, ohne Füllwörter. Geben Sie ihm Funktionssignaturen und einen Einzeiler zur Absicht, und Sie erhalten einen Entwurf, den Sie nach leichtem Lektorat liefern können.
Für Designdokumente und ADRs liefert Claude tendenziell klarere Argumentationsketten, vor allem, wenn Sie es bitten, gegen die eigene Empfehlung zu argumentieren. Wählen Sie den Schreiber passend zum Dokumenttyp, statt ein Modell zwei Aufgaben schlecht erledigen zu lassen.
Verschiedene Modelle, verschiedene blinde Flecken
Eine Stunde an einem Bug zu hängen heißt: Ihr mentales Modell ist falsch. Dasselbe Modell zweimal zu fragen, behebt das nicht. ChatGPT, dann Claude, dann Gemini dieselbe Frage zu stellen, deckt fast immer den übersehenen Winkel auf, weil jedes auf einer anderen Mischung an Korpora trainiert und mit anderem Feedback verstärkt wurde.
Der Namulai-Chat macht das günstig: Prompt umrouten, kein neuer Tab, kein neuer Schlüssel.
Eine Rechnung, keine Token-Überraschungen
Drei Pro-Abos (ChatGPT 20 USD, Claude 20 USD, Perplexity 20 USD) sind grob 60 USD pro Monat und drei Kreditkarten-Posten. Namulai ist pauschal 19,80€, mit 30 Tagen gratis, jederzeit aus dem Kundenportal kündbar.
Die Nutzung ist über Tagesnachrichten begrenzt, nicht über Tokens, sodass eine lange Claude-Sitzung kein gemessenes Budget mitten im Refactor frisst.
Häufige Fragen von Ingenieuren
Kann ich Namulai in meiner IDE oder im Terminal nutzen?
Noch nicht. Namulai ist ein Web-Chat unter namulai.com. Eine API und ein Editor-Plugin stehen auf der Roadmap, sind aber nicht Priorität. Für die meisten Ingenieure deckt der Browser-Tab neben dem Editor 90 Prozent ab.
Werden meine Prompts zum Trainieren der Modelle genutzt?
Nein. Namulai routet über OpenRouter, das den Upstream-Anbietern vertraglich verbietet, auf geroutetem Traffic zu trainieren. Ihr Code fließt nicht in zukünftige Modellgewichte.
Welches Modell handhabt den längsten Kontext?
Gemini 1.5 Pro mit rund 2M Tokens führt, gefolgt von Claude Sonnet bei 200k. Für ein vollständiges Monorepo oder mehrstündige Logs ist Gemini der richtige Ruf. Für tiefes Reasoning über 50k bis 100k Tokens ist Claude schärfer.
Kann ich einen Chat mit einem Teammitglied teilen?
Gesprächs-Export steht auf der Roadmap. Heute ist der Chat Single-User. Die meisten Teams fügen den relevanten Auszug in Slack oder eine PR-Beschreibung ein, was die KI-Konversation absichtlich aus dem permanenten Protokoll heraushält.
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