Flamingo AI Preise 2026: Was $1 pro Gerät wirklich kostet

Was ich mit "das Preisschild ist nicht die Rechnung" meine

Ich möchte Flamingo vorab fair behandeln, denn das ist ein interessantes Produkt und ein mutiger Preis. Dass ein Pre-Seed-Unternehmen mit $2.2M Finanzierung einen kompletten MSP-Stack für einen Dollar pro Gerät gegen ConnectWise und Kaseya anbietet, ist kein zynischer Schachzug. Der eigene Launch-Beitrag des Gründers ist erfreulich offen über das Motiv: Michael Assraf baute zuvor Vicarius auf, sah MSPs Marge an Anbieterausschüttungen verlieren und griff genau das an. Der Alles-in-einem-Instinkt ist derselbe, der auch IT-Automatisierungssoftware im Allgemeinen treibt.

Aber ich habe genug Zeit damit verbracht, Teams beim Überraschtwerden von KI-Rechnungen zuzusehen, um zu wissen, wo das schiefgeht. Einer der schärferen Momente, an die ich mich aus einem eesel-Verkaufsgespräch erinnere, war ein E-Mail-Sicherheitsunternehmen auf Freshdesk, das auf etwa 20.000 Tickets im Jahr zusteuerte und an einem einzigen Testtag 200 API-Aufrufe verbrauchte und danach beim Thema Preis sofort verstummte. Am Produkt war nichts fehlgeschlagen. Sie hatten nur die Rechnung für einen Zähler aufgemacht, den sie nicht vorhersagen konnten, und diese Rechnung hat sie erschreckt. Es ist derselbe Reflex, den ich immer sehe, wenn ein Team zum ersten Mal Ticket-Automatisierung im Support bepreist.

Genau diese Form hat Flamingos Preisliste, und deshalb widmet sich dieser Beitrag mehr dem, was fehlt, als dem, was aufgedruckt ist.

Flamingo AI Preise auf einen Blick

Alles Folgende ist von Flamingos Preisseite übernommen, wie sie am 18. August 2026 veröffentlicht war.

Was in jeder Stufe steckt:

Gen1 ist die interessante Zeile, denn sie ist die einzige live verfügbare und enthält bereits die PSA. Das ist der Teil, den die meisten Shops am gründlichsten prüfen, und es lohnt sich, ihn neben einem eigens dafür gebauten ITSM-Self-Service-Portal oder einem dedizierten internen Helpdesk-Tool zu lesen, bevor Sie entscheiden, dass das Bundle gewinnt.

Die Testbedingungen sind ungewöhnlich kundenfreundlich und verdienen es, genannt zu werden: 14 Tage, keine Kreditkarte erforderlich, jederzeit kündbar, kein Vertrag. In einer Kategorie, in der HaloPSA-Käufer auf r/msp über eine Onboarding-Gebühr von viertausend Dollar verhandeln, ist das ein echtes Unterscheidungsmerkmal, und das sollte man Flamingo zugutehalten.

Zwei Dinge, die auf der Preisliste fehlen: ein veröffentlichter Preis für Self-Hosting und ein veröffentlichter Überschreitungssatz für die Tokens. Zu beiden kommen wir noch.

Der Zähler sind Tokens, und der Token-Satz ist nicht veröffentlicht

Das ist der Befund, also formuliere ich ihn klar, statt ihn zu beschönigen.

Flamingo verkauft eine Plattformgebühr pro Gerät mit einem angehängten KI-Kontingent. Der Monatstarif trägt ein Badge mit der Aufschrift "Pay as you go", was die Sprache eines gemessenen Produkts ist. Aber es gibt nirgendwo auf Flamingos Seiten einen Überschreitungspreis. Ich habe die Preisseite, die FAQ der Website, die Release Notes zu v1.2.1 und jede veröffentlichte Case Study geprüft.

Fünf konkrete Fragen, die die Preisliste offenlässt:

1. Was bei 10M Tokens passiert. Drosseln, blockieren oder abrechnen? Nicht angegeben.
2. Der Preis pro zusätzlicher Million. Es gibt keine Zahl dazu.
3. Ob sich das Kontingent poolt. Wenn ein stark genutztes Gerät 40M Tokens verbraucht und vierzig ruhige Geräte nichts verbrauchen, liegen Sie dann im Rahmen oder darüber? Nicht angegeben.
4. Ob ungenutzte Tokens übertragen werden. Nicht angegeben.
5. Was als Token zählt. Eingabe, Ausgabe oder beides, und bei welchem Modell. Nicht angegeben, und für keinen der beiden Agenten wird ein Modell genannt.

Fairerweise: Das ist ein Produkt, das erst seit zwei Tagen aus der Beta ist, von einem sehr jungen Unternehmen, und nicht veröffentlicht heißt nicht dasselbe wie nicht vorhanden. Aber es ist auch kein rein theoretisches Problem. Flamingos eigene Meta-Beschreibung für die Case Study zu Mear Technology nennt "over-reliance on AI tokens" als eines von drei Dingen, die diesen MSP behindern – der Anbieter selbst benennt damit Token-Abhängigkeit als reales Kundenanliegen. Und ein Nutzer in Flamingos eigenem öffentlichem Slack stieß beim Wechsel von der Testphase zur Bezahlung auf eine Mauer: "Trial ended but I can't proceed to payment with an error message."

Der Grund, warum das für einen Agenten stärker ins Gewicht fällt als für einen Copiloten, ist der Umfang. Eine Vorschlagsbox verbraucht ein vorhersehbares Rinnsal. Ein Agent, der ein Gerät von Anfang bis Ende diagnostiziert, verbraucht so viel, wie das Problem erfordert – deshalb verhalten sich die Preise für KI-Copiloten und für autonome Agenten auf derselben Preisliste so unterschiedlich.

Wenn Sie das evaluieren, ist das Nützlichste, was Sie tun können, Flamingo eine E-Mail zu schreiben und sich den Überschreitungssatz schriftlich geben zu lassen, bevor Sie einen einzigen Kunden migrieren. Das ist keine Kritik am Produkt. Das würde ich jedem raten, der ein KI-Ticketing-System abwägt, dessen Unit Economics sich noch einpendeln.

Die Rechnung, die Flamingo nicht veröffentlicht

Flamingo veröffentlicht neben dem Preis tatsächlich etwas Nützliches: eine Tabelle mit 40 Zeilen, die die KI-Kosten in Dollar pro Aufgabe angibt. Das ist das Nächste, was es an einer Offenlegung des Token-Satzes gibt.

Hier die Rechnung, und ich möchte ausdrücklich sagen, dass der nächste Abschnitt meine eigene Ableitung ist und keine von Flamingo veröffentlichte Zahl.

Wenn der gesamte $1.00 pro Gerät genau die enthaltenen 10M Tokens abdeckt, ergibt sich daraus ein Satz von etwa $0.10 pro Million Tokens. Unter dieser Annahme kostet eine Gerätediagnose für $0.57 rund 5.7M Tokens, sodass das monatliche Kontingent etwa zwei vollständige Gerätediagnosen pro Gerät und Monat abdeckt. Eine "Wie mache ich"-Frage für $0.02 kostet rund 200K Tokens, also bekommen Sie etwa fünfzig davon. Beide Zahlen beruhen auf einem angenommenen Satz, behandeln Sie sie also als Größenordnung, nicht als Zusage.

Beim Jahrestarif wird es interessant. Er gibt Ihnen 25M Tokens für $0.80. Das sind 31,25M Tokens pro Dollar gegenüber 10M pro Dollar beim Monatstarif – ein um das 3,1-Fache besserer Token-Satz für etwas, das als 20%-Rabatt vermarktet wird. Flamingo verkauft Ihnen keinen Rabatt, sondern Spielraum. Wenn es die Tokens sind, die Sie eigentlich kaufen, ist der Monatstarif der mit deutlichem Abstand teurere.

Das zeigt außerdem, wofür Flamingo die Nutzung der Agenten erwartet. Fünfzig schnelle Antworten pro Gerät und Monat sind ein reales Budget für Ticket-Deflection. Zwei vollständige Diagnosen sind kein Budget dafür, dem Agenten die gesamte Warteschlange zu übergeben, und es lohnt sich, Ihre eigene Deflection-Rate daran zu messen, bevor Sie Personalplanung darauf aufbauen.

Die ROI-Tabelle verdient eine zweite Lektüre

Die Multiplikatoren in dieser Tabelle sind hoch, und sie werden gegen eine Spalte "ohne KI" berechnet, deren implizierter Techniker-Stundensatz von Zeile zu Zeile nicht konsistent ist.

Ein Passwort-Reset dauert 15 Minuten zu $12, das sind $48 pro Stunde. Ein Malware-Scan dauert 50 Minuten zu $45, das sind $54. Die Backup-Integrität zu prüfen dauert 40 Minuten zu denselben $45, das sind $68. Patching dauert 35 Minuten zu denselben $45, das sind $77. Und Alarm-Triage dauert 30 Minuten zu $80, was $160 pro Stunde sind – in der Zeile mit dem plakativen 1330x-Multiplikator. Nirgendwo auf der Seite wird eine Grundlage für den Stundensatz genannt, und die Zeilen mit den größten Multiplikatoren nutzen die höchsten implizierten Sätze.

Zwei weitere Dinge, die die Multiplikatoren ausschließen: die $1.00-Plattformgebühr pro Gerät selbst, und die Techniker-Zeit, die weiterhin nötig ist, um jede Mingo-Aktion zu genehmigen. Flamingos eigene Case Study zu Clegg Technologies beschreibt diese Genehmigung als schrittweise, wobei Mingo "asking for script approvals along the way" ist. Das ist ein sinnvolles Sicherheitsdesign, und ich würde es genauso bauen, aber es ist Arbeit, die die ROI-Spalte nicht mitzählt. Wenn Sie die ehrliche Version dieser Rechnung wollen, macht das meine Aufschlüsselung zu KI-Agent versus menschlicher Agent Kosten ohne den Marketing-Satz, und im Leitfaden zum Messen des KI-Support-ROI steht eine ausführlichere Methode.

Die Gen-Preistreppe: $1 heute, $5 schon angekündigt

Die zweite Variable ist die Stufe selbst, und die ist ungewöhnlich, weil Flamingo die Erhöhung im Voraus veröffentlicht.

Diese Transparenz gefällt mir tatsächlich. Die meisten Anbieter in dieser Kategorie sagen nichts über den Roadmap-Preis und verschieben Sie dann bei der Verlängerung. Flamingo stellt $3.00 und $5.00 direkt neben die $1.00 auf die Seite.

Aber sehen Sie sich an, was hinter der Bezahlschranke liegt. Gen1 gibt Ihnen das RMM, die PSA, das SIEM und die beiden Agenten. EDR, EPP, Cloud-Backup, ZTNA und IAM sind alle Gen2, und Backup und DR, XDR und MDR sind Gen3. Für die meisten MSPs, mit denen ich gesprochen habe, sind Endpunktschutz und Backup keine optionalen Extras, sondern genau die Produkte, für die Kunden tatsächlich bezahlen. Die ehrliche Lesart der Preistreppe ist also: Die Stufe, die Ihren gesamten Stack ersetzt, ist frühestens die zu $3.00, und die Version mit Managed Detection ist die zu $5.00, ohne angehängtes Datum.

Bei 500 Geräten sind das $500 im Monat bei Gen1 monatlich, $1,500 bei Gen2 und $2,500 bei Gen3. Der Rechner oben rechnet mit Ihrer eigenen Anzahl. Bei $5.00 pro Gerät sind Sie nicht mehr im Schnäppchenbereich, sondern in derselben Preisklasse wie die meisten IT-Helpdesk-Services.

Was nirgendwo angegeben wird: ob ein Gen1-Kunde bei $1.00 bleibt, wenn Gen2 startet, oder ob die Stufen ein Menü sind, aus dem man wählt, statt eine Leiter, die man hochsteigt. Das ist eine direkte Frage an den Vertrieb wert. r/msp hat dazu ein langes Gedächtnis, und die Kaseya-Threads sind der Ort, wo es lebt:

"Yeah, you didn't sign a contract for the product(s). You signed a contract for the monthly spend."

u/ColXanders, r/msp

Um das klarzustellen: Das ist keine Beschreibung von Flamingo, das mit keinem Vertrag und jederzeitiger Kündbarkeit wirbt. Es ist die Angst, die ein Pro-Gerät-Zähler im Kopf dieses Käufers überwinden muss, und der Grund, warum "no contract" die stärkste Zeile auf Flamingos Preisseite ist.

Die dritte Variable: für wie viele Geräte Sie abgerechnet werden

Wenn Ihr Zähler pro Gerät läuft, ist die Geräteanzahl ein Preis, und Flamingos Geräteanzahl hatte Bugs.

Das Changelog zu v1.2.1, veröffentlicht am 14. August 2026 von QA-Ingenieurin Ilona Kozak, behebt zwei davon. Der erste: Das Upgrade eines Clients älter als v0.9.6 "created a duplicate device record instead of reinstalling the existing one". Der zweite: "Fleet ID Mismatches Causing Silent Device Linking Failures", bei dem Geräte nach der Neuinstallation mit nicht übereinstimmenden IDs auftauchten. Zwei weitere Einträge decken fehlende Mesh- und Fleet-Agenten über Mandanten hinweg ab.

Unabhängig davon berichtete in Flamingos eigenem öffentlichem Slack ein namentlich genannter Operator von dem Symptom:

"Hey guys, I'm seeing a lot of duplicate machines in my environment. One client is showing as having 23 computers, but they only own 13."

Tyson Wilcox, in the OpenMSP Slack

Hier möchte ich vorsichtig sein, denn ich habe keinen Beleg dafür, dass jemand zu viel berechnet wurde, und Flamingo hat genau für diese Bugs Fixes ausgeliefert. Aber zwei unabhängige Quellen, die von doppelten Gerätedatensätzen berichten, bei einem Produkt, dessen einziger Zähler die Geräteanzahl ist, sind eher eine Abgleichsfrage als eine kosmetische. Wenn Sie das einsetzen, prüfen Sie Ihre Geräteliste im ersten und zweiten Monat gegen Ihr Anlagenregister. Das ist Standardhygiene für jedes IT-Helpdesk-Software-Rollout, und hier zählt es mehr als sonst. Dieselbe Disziplin gilt für alles, was Sie messen, einschließlich Ticket-Triage-Automatisierung.

Anerkennung verdient: ein derart offenes Changelog zu veröffentlichen ist selten. Die meisten Anbieter von ITSM-Automatisierungstools hätten diese Fixes stillschweigend ausgeliefert.

Wie sich die Preise von Flamingo AI im Vergleich schlagen

Die Zähler unterscheiden sich so stark, dass ein direkter Preisvergleich irreführend wäre. Hier die Form des Markts, wie am 17. August 2026 veröffentlicht. Meine ausführlichere Übersicht zu Flamingo-AI-Alternativen geht Punkt für Punkt durch; diese Tabelle zeigt nur die Preislisten.

Die entscheidende Zahl sind Geräte pro Techniker. Fünf Atera-Pro-Lizenzen kosten $645 im Monat, unabhängig von der Endpunktzahl. Achthundert Geräte zum Jahrestarif von Flamingo kosten $640. Der Umschlagpunkt liegt also bei etwa 160 Geräten pro Techniker. Unter diesem Verhältnis ist der Pro-Gerät-Zähler günstiger, darüber der Pro-Techniker-Zähler. Ein Shop mit vier Technikern und 1.200 Endpunkten liegt klar im Pro-Techniker-Bereich, egal was auf dem Preisschild steht. Wenn Sie das Feld noch eingrenzen, deckt meine Übersicht zur besten KI für den IT-Helpdesk die Agenten-Ebene ab, und KI-IT-Support-Tools die Service-Desk-Seite.

Ein realer MSP hat die Pro-Endpunkt-Seite davon auf r/msp in Zahlen gefasst:

"CWRMM cost us $4/endpoint with webroot, S1 was $6.60/endpoint, and Perch was close to $15something for 2.5 users. I pay $2.04/endpoint for Ninja"

u/HeadbangerSmurf, r/msp

Gegen $2.04 pro Endpunkt bei NinjaOne sieht ein Dollar hervorragend aus. Gegen einen Pro-Techniker-Tarif in großem Maßstab nicht. Und ein G2-Rezensent benennt den Mechanismus direkt, wobei anzumerken ist, dass diese Rezension vom Anbieter angefragt wurde:

"the pricing model (per technician rather than per endpoint) can be cost-effective as you scale device counts."

Jevon M., IT Team Lead, G2

Die schärfste Version dieses Arguments kam von einem Flamingo-Kunden, nicht von einem Wettbewerber. Stephen Mears von Mear Technology, einem schottischen MSP mit rund 1.000 Endpunkten und fünf Technikern, argumentiert, dass Preise pro Gerät und pro Nutzer "a model with a shelf life" seien, weil mit schrumpfender Arbeit durch KI auch weniger Nutzer und weniger Geräte zum Abrechnen bleiben. Er macht dieses Argument in Flamingos eigener Case Study, über Flamingos eigenen Zähler. Mit dieser Präferenz ist er auch nicht allein. Anbieter auf Enterprise-Seite haben dasselbe Problem in anderer Form, weshalb sowohl Agentforce-Preise als auch Aisera-Preise bei Verbrauchszählern gelandet sind.

Die Kosten, die nicht auf der Preisliste stehen

Ein Preis-Beitrag, der beim Stufenraster aufhört, macht nur die halbe Arbeit. Fünf Posten, die Sie einplanen sollten.

Self-Hosting ist real, aber nicht kostenlos. Der OpenFrame-Code lässt sich tatsächlich forken und selbst hosten, und das Tool openframe-cli übernimmt den Cluster-Lebenszyklus. Aber es wird kein Preis für Self-Hosting veröffentlicht, die Lizenz ist source-available statt OSI-Open-Source, und der Betrieb bedeutet Kubernetes zusammen mit MongoDB, Cassandra, Apache Pinot, Redis, Kafka und NATS JetStream. Das ist für einen kleinen Shop eine echte Infrastruktur-Einstellung. Das öffentliche Repo hinkt außerdem dem ausgelieferten Produkt hinterher: Es steht bei 1.1.5, während der kommerzielle Build in einem privaten Repo als 1.2.1 versioniert ist.

Compliance-Unterlagen sind nicht veröffentlicht. Kein SOC 2, keine ISO 27001, keine HIPAA-Bestätigung und kein Trust Center, das ich finden konnte. Ein Kunde fragte in Flamingos eigenem Slack: "Do you have a published BAA?", was zeigt, dass es zu dem Zeitpunkt nicht öffentlich verfügbar war. Wenn Sie regulierte Kunden bedienen, planen Sie das Audit-Gespräch ein. Mein Leitfaden zum ITSM-Ticketing-System behandelt, was Sie anfragen sollten, und die Hinweise zu SOC 2 und DSGVO behandeln die Chatbot-spezifischen Fragen. Für Kunden im Gesundheitswesen: Starten Sie damit, was HIPAA-konforme KI tatsächlich erfordert.

Es gibt kein veröffentlichtes Uptime-SLA. Die Statusseite unter status.openframe.ai existiert, zeigte aber eine ungeplante Wartungsseite, als ich am 17. August 2026 nachgesehen habe, zwei Tage nach der allgemeinen Verfügbarkeit. Lesen Sie das als Datenpunkt, nicht als Muster.

Datenresidenz ist nur in den USA. Von Flamingos eigener FAQ bestätigt. Ein australischer Operator fragte im Slack nach einem lokalen Rechenzentrum für Regierungsaufträge, und die Antwort war: noch nicht. Das ist es wert abzuwägen, wenn Sie das mit einem ITSM-Setup für KMU mit regionalem Hosting vergleichen.

Die Evidenzbasis ist noch früh. Neun Trustpilot-Bewertungen, alle mit fünf Sternen, und fast jeder Rezensent überschneidet sich mit einer Flamingo-Case-Study. Eine G2-Bewertung. Null Erwähnungen auf Hacker News. Der einzige r/msp-Thread ist einer, den Flamingos eigener Account als "this ad" bezeichnet hat. Flamingo bietet außerdem einen Gutschein fürs Hinterlassen von Bewertungen an, was es auf seiner Case-Studies-Seite offen offenlegt. Nichts davon macht das Produkt schlecht. Es bedeutet, dass Sie ein Early Adopter sind und das Risiko entsprechend einpreisen sollten. Der eine G2-Rezensent sagt es klar:

"It's a new platform so some of the PSA/RMM features you would expect from a mature platform are not there yet"

Verified User in Information Technology and Services, G2

Lohnt sich Flamingo AI also?

Meine Einschätzung, und ich werde direkt sein.

Kaufen Sie es, wenn Sie unter etwa 150 Geräten pro Techniker liegen, heute mehr als $2 pro Endpunkt zahlen und Lust darauf haben, früher Kunde einer Plattform zu sein, die diesen Monat die Beta verlassen hat. In dieser Konstellation lässt sich mit der Rechnung schwer streiten, und die Testphase ohne Vertrag kostet Sie nichts außer einem PowerShell-Befehl. Kaufen Sie jährlich, wegen des Token-Spielraums, nicht wegen des Rabatts.

Lassen Sie es, wenn Ihr Verhältnis Techniker zu Geräten hoch ist, wenn Sie EDR oder Backup heute brauchen und nicht erst in Gen2, wenn Sie regulierte Kunden bedienen, die einen SOC-2-Bericht verlangen werden, oder wenn ein nicht bepreister Zähler etwas ist, das Ihr Finance-Team nicht absegnen wird.

Lassen Sie sich vor der Migration schriftlich geben: den Token-Überschreitungssatz, ob sich Kontingente über Geräte hinweg poolen, ob der Gen1-Preis den Gen2-Launch überlebt, und wie Gerätedatensätze für die Abrechnung abgeglichen werden. Vier Fragen, eine E-Mail. Wenn die Antworten nicht überzeugen, ist ein Agent auf der Intake-Seite Ihres bestehenden IT-Ticketing-Systems der risikoärmere erste Schritt, und es lohnt sich zu klären, ob KI IT-Tickets überhaupt bewältigen kann, bevor Sie einen Anbieter wählen.

Der größere Punkt ist einer, zu dem ich immer wieder zurückkomme. Der Grund, warum Token-Zähler Käufer nervös machen, ist nicht, dass Tokens teuer sind. Es ist, dass ein Token keine Einheit ist, in der irgendjemand sein Geschäft führt. Niemand plant das nächste Quartal in Tokens. Man plant in Tickets, Geräten und Technikern. Jeder KI-Anbieter, der in einer Einheit abrechnet, in der sein Kunde nicht plant, hat dem Kunden einen nicht vorhersagbaren Rechnungsposten übergeben, und es lohnt sich, sich vor der Entscheidung mit Modellen zu KI-Kundenservice-Kosten und damit zu befassen, woher Kosteneinsparungen im KI-Support tatsächlich kommen.

eesel AI auf der Warteschlangen-Seite ausprobieren

Wenn Sie eigentlich die KI zu Flamingo gezogen hat und nicht das RMM, gibt es einen leichteren Weg, der Ihren Stack nicht umziehen muss.

eesel AI sitzt auf der Intake-Seite einer IT-Warteschlange, auf dem Helpdesk, den Sie bereits betreiben, und bearbeitet Tier-1-Anfragen, bevor ein Techniker sie überhaupt öffnet. Es liest Ihre bestehende interne Wissensdatenbank und antwortet in Slack oder per E-Mail, ohne dass Sie einen Helpdesk umziehen müssen.

Drei Dinge, die genau das widerspiegeln, worum es in diesem Beitrag ging. Die Einheit ist ein bearbeitetes Ticket oder Chat, zu 40 Cent, kein Token, sodass die Rechnung in etwas ausgestellt wird, das Sie bereits planen. Einfache Lookups sind kostenlos, und es gibt eine feste monatliche Ausgabenobergrenze mit Warnungen bei 50%, 75% und 100%, sodass ein unerwarteter Ausschlag nicht zu einer unerwarteten Rechnung werden kann. Und bevor irgendetwas davon einen Kunden berührt, können Sie den Agenten an Ihren eigenen abgeschlossenen Tickets erproben und seine Antworten gegen das bewerten, was Ihr Team tatsächlich geschickt hat.

Dieser Erprobungsschritt existiert, weil ich schon gesehen habe, wie ein selbstbewusst wirkender Agent auf einer Live-Warteschlange eine falsche Antwort gegeben hat, und ich das lieber an der Historie herausfinde als vor einem Kunden. Gridwise hat es auf G2 in Zahlen gefasst: "In the first month, eesel is resolving 73% of our tier 1 requests."

Es ist kein RMM und wird keinen Laptop patchen. Wenn Sie den gesamten Stack ersetzt haben wollen, ist Flamingo die interessantere Wette. Wenn Sie Tier-1-Deflection ohne Migration wollen, starten Sie mit einer kostenlosen Testphase und $50 Nutzung, keine Kreditkarte.