CiteTrue vs. ChatGPT
ChatGPT is where a lot of citation problems begin, and also where many people try to fix them. Asking it "is this reference real?" sometimes works — especially with web search turned on. The trouble is that you cannot tell the difference between a checked answer and a confident guess, because both come back in the same tone.
Warum unsere Urteile Bestand haben
Die meisten Zitationsprüfer überlassen das gesamte Urteil einem Sprachmodell und zeigen Ihnen, was es sagt. Modelle halluzinieren — genau dafür gibt es diese Produktkategorie überhaupt. Deshalb steht das Modell bei uns am Ende, nicht am Anfang.
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1. Parsen statt raten
Jede Quellenangabe wird in ihre Bestandteile zerlegt — Autoren, Titel, Jahr, Zeitschrift, DOI — und zwar von einem Parser für Zitationsformate, nicht dadurch, dass ein Modell gefragt wird, was es für den Titel hält.
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2. In den maßgeblichen Datenbanken nachschlagen
Die geparste Angabe wird gegen Crossref und OpenAlex abgefragt, und gegen das offene Web, wenn keine DOI vorliegt. Zurück kommen echte Datensätze mit echten Identifikatoren.
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3. Die Übereinstimmung deterministisch bewerten
Kandidatensätze werden über eine Sørensen-Dice-Ähnlichkeit der Titel-Tokens bewertet. Ein Datensatz gilt nur dann als Treffer, wenn der Titelwert über 0,7 liegt und die Autorenliste übereinstimmt — eine abweichende Jahreszahl wird als Hinweis gemeldet, niemals stillschweigend akzeptiert. Dieselbe Angabe ergibt immer denselben Wert.
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4. Und erst dann ein Modell fragen
Ein Sprachmodell wird nur aufgerufen, wenn der deterministische Durchlauf keinen echten Treffer findet — um die Kandidaten und den Quelltext zu lesen und zu entscheiden, ob etwas passt. Es ist der Notnagel, nicht der Richter. Genau diese Reihenfolge lässt einem halluzinierten Urteil keinen Einlass: Wenn ein Modell ins Spiel kommt, liegen die Belege bereits auf dem Tisch.
Praktisch heißt das: Eine hier als echt markierte Quelle stimmt bei Titel und Autoren mit einem realen Datensatz überein, und Sie können diesen Datensatz öffnen. Es ist nicht der Eindruck eines Modells, ob die Angabe plausibel aussieht.
Wie schnell ein Literaturverzeichnis durchläuft
Eine Quellenangabe zu prüfen bedeutet mehrere Abfragen in verschiedenen Quellen. Das nacheinander zu tun, macht ein Tool bei langen Verzeichnissen langsam — wir lassen die Abfragen parallel laufen und streamen die Ergebnisse zurück.
- Quellenangaben parallel geprüft
- 20 gleichzeitig in der App, 100 über die API
- Ein Literaturverzeichnis mit 50 Einträgen
- Läuft als drei Wellen paralleler Abfragen, nicht als fünfzig Anfragen in einer Warteschlange
- Ergebnisse, sobald sie eintreffen
- Pro Quellenangabe gestreamt — Sie lesen die ersten Urteile, während der Rest noch läuft
- Massenverarbeitung
- Der Stapel Abschlussarbeiten einer Betreuerin läuft über die API mit der fünffachen Parallelität der App
Zwei verschiedene Aufgaben im Vergleich
| Was verglichen wird | CiteTrue | ChatGPT |
|---|---|---|
| Wofür es gebaut ist | Prüfen, ob Quellenangaben existieren und das stützen, was sie zitiert | Fragen beantworten und Texte schreiben |
| Kann es eine Quellenangabe erfinden? | Nein — jedes Ergebnis zeigt auf einen Datenbankeintrag, den Sie öffnen können | Ja. Genau dafür gibt es diese Produktkategorie |
| Woher die Antwort kommt | Crossref, OpenAlex und Webquellen, je Angabe ausgewiesen | Modellausgabe, manchmal mit angehängten Suchergebnissen |
| Ein Literaturverzeichnis mit 50 Einträgen | Einmal einfügen, ein Urteil je Quellenangabe erhalten | Muss aufgeteilt werden, und die Ergebnisse driften, je voller der Kontext wird |
| Wiederholbarkeit | Gleiche Angabe, gleiches Urteil, mit gespeichertem Bericht | Zweimal fragen, zwei verschiedene Antworten bekommen |
| Kosten | Kostenlos für 30 Quellenangaben am Tag; 9,99 $/Monat für 1.000 | Kostenlose Stufe oder etwa 20 $/Monat, aber nicht je Quellenangabe |
| Bequemlichkeit | Browser-Erweiterung, macOS-App, API und MCP — auch innerhalb Ihres KI-Workflows | Chatfenster, kopieren und einfügen |
| Gut zu wissen | — | Der Deep-Research-Modus zitiert echte Quellen, doch die alltäglichen Chat-Antworten erfinden weiterhin Quellenangaben. |
Also, welches nehmen?
Keep using ChatGPT to write and to think. Just do not let it be the last thing that checks your citations — run the bibliography through CiteTrue before you submit, and you will have a per-reference record instead of a reassuring sentence. CiteTrue also runs as an MCP server, so ChatGPT can call it and stop guessing.
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