Willkommen bei Ztract — und was wir bauen

Wenn Sie schon einmal beobachtet haben, wie ein Mitarbeiter in der Kreditorenbuchhaltung Lieferantennamen, Daten und Positionen in eine Tabelle tippt, wissen Sie bereits, warum wir Ztract gebaut haben. Die Technologie, um solche Dokumente zu lesen, ist seit Jahren gut genug. Was fehlte, war ein Werkzeug, das eine Person ohne Entwicklungs­hintergrund an einem Nachmittag tatsächlich aufsetzen kann — und ein Anbieter, der die Rechnung nicht hinter Überraschungs­gebühren versteckt.

Wir haben die erste Version von Ztract letzte Woche veröffentlicht. Hier ist, was drin ist, was nicht, und woran wir als Nächstes arbeiten.

Was heute im Karton ist

Sie laden ein Dokument hoch — PDF, Office-Datei, Bild, Scan oder Handyfoto. Sie definieren die Felder, die Sie extrahieren möchten, auf drei Wegen:

• Wählen Sie eines unserer fertigen Schemata für Rechnungen, Belege, Verträge, Ausweise, Lebensläufe, Laborbefunde, Zollpapiere und einige weitere.
• Beschreiben Sie die Felder in Alltagssprache: „Aus jeder Rechnung Rechnungsnummer, Lieferant, Summe und Positionen mit Beschreibung, Menge und Einzelpreis extrahieren.”
• Werfen Sie ein Beispieldokument hinein und lassen Sie die Engine daraus ein Schema ableiten — nützlich, wenn Sie erst nach dem Anblick eines Dokuments wissen, welche Felder existieren.

Sie erhalten strukturiertes JSON, CSV oder Excel zurück, wobei jeder extrahierte Wert mit seiner Position im Quelldokument verankert ist. Wenn etwas nicht stimmt, korrigieren Sie es mit einem Klick. Dafür berechnen wir nichts — nur die Extraktion selbst kostet Seiten, nicht die anschließende Korrekturarbeit.

Was noch nicht im Karton ist

Wir sind Dashboard-first. Es gibt noch keine HTTP API, keine Webhooks, keinen Zapier-Connector. Diese Punkte stehen auf der Roadmap, und wir schreiben darüber, sobald sie ausgeliefert werden. Multi-Seat-Team-Workspaces sind ebenfalls auf der Roadmap — jedes Ztract-Konto ist heute ein Einzelkonto.

Wir haben kein Vertriebsteam. Es gibt ein Postfach — support@ztract.com — und ein Team dahinter. Wenn Sie über Mengenpreise, eine Enterprise-Vereinbarung oder eine Funktion sprechen möchten, die wir nicht bauen, ist das die Adresse.

Kurz zu den Preisen

Sie kaufen einmalig ein Seitenpaket. Sie nutzen die Seiten innerhalb der nächsten 12 Monate. Nichts wird wiederkehrend abgerechnet, nichts verlängert sich automatisch. Wenn Sie es nicht nutzen, werden Ihnen auch keine Gebühren berechnet. Neue Konten erhalten 30 kostenlose Seiten zum Ausprobieren, ohne Kreditkarte.

Wir betreiben kein „14 Tage kostenlos, dann fangen wir Sie im Abo”-Modell. Der Preis steht auf der Preisseite in klaren Zahlen, und das kleinste Paket beginnt bei unter $20.

Ein Hinweis zu Ihren Daten

Wir trainieren keine Modelle mit Dokumenten, die Sie hochladen. Weder unsere eigene Engine noch die kommerziellen LLMs, über die wir routen. Die kommerziellen APIs, die wir nutzen (OpenAI, Anthropic, Google), untersagen das Training auf per API übermittelten Daten, und wir verlassen uns auf diese Zusicherungen. Wenn Sie ein Dokument löschen, ist es gelöscht — sofort aus dem aktiven Speicher und innerhalb von 14 Tagen aus den Backups.

Wenn Sie das Ganze formal beschrieben haben möchten, beschreiben unsere Datenschutzerklärung und unser Auftragsverarbeitungsvertrag alles im Detail.

Wofür wir uns Feedback wünschen

Drei Dinge, sortiert danach, wie sehr es uns hilft:

1. Dokumente, bei denen wir danebenliegen. Wenn ein Layout, das wir beherrschen sollten, mit fehlenden oder verrutschten Werten zurückkommt, würden wir es ehrlich gerne sehen. Schicken Sie uns ein Beispiel (anonymisiert, falls nötig) und wir schauen es uns an.
2. Den Ablauf des Schema-Designs. Wir haben uns viel Mühe gegeben, das Anlegen eines Schemas auch für Nicht-Entwicklerinnen und -Entwickler offensichtlich zu machen. Wenn Sie irgendwo gestolpert sind, sagen Sie es uns.
3. Was im Produkt fehlt, damit Sie sich darauf festlegen würden, echte Volumina darüber zu verarbeiten. Wir können nicht alles bauen, aber wir hören die Lücke lieber, als sie zu erraten.

So oder so — danke, dass Sie es ausprobieren. Es kommt noch einiges.