Claude vs. ChatGPT: Ein ehrlicher Vergleich für das Jahr 2026

Am 22. September 2026 veröffentlichte Anthropic Claude Opus 5.5, während OpenAI die GPT-6-Familie um Sol und Luna erweiterte. Dieser Zeitpunkt löste eine weitere Runde von Benchmark-Vergleichen zwischen den tools aus.

Das Problem ist jedoch, dass weder Claude noch ChatGPT noch ein einziges Modell sind.

Claude umfasst mittlerweile Fable, Opus, Sonnet und Haiku, während ChatGPT unterschiedliche Arbeiten auf seine eigenen GPT-Modelle und -Modi verteilt. In Benchmark-Tabellen werden oft verschiedene Mitglieder dieser Modellfamilien unter unterschiedlichen Einstellungen verglichen, was eine eindeutige Aussage wie „Claude erzielte X, ChatGPT erzielte Y“ erschwert.

So sieht die tatsächliche Situation bei der Entscheidung zwischen Claude und ChatGPT im Jahr 2026 aus.

Zwar spielt die reine Leistungsfähigkeit nach wie vor eine Rolle, doch die Leistungsdaten allein sind kein aussagekräftiges Kaufkriterium. Zu den praktischen Unterschieden zählen die verfügbaren Modelle, Features, Limite und die Kosten für Upgrades. In diesem Blogbeitrag haben wir alles aufgeschlüsselt, was Sie wissen müssen – von der Zielgruppe bis hin zu den jeweiligen Schwachstellen.

❗️Die meisten KI-Agenten erzielten weniger als 65 Punkte.

Wir haben 6 KI-Tools anhand einer realen Aufgabe getestet: die Erstellung eines umsetzbaren Plans für ein Projekt auf der Grundlage eines Briefings. Der Gewinner war nicht der beste Texter, sondern derjenige, der Zugriff auf echte Arbeitsdaten hatte. 👇🏼

Claude vs. ChatGPT auf einen Blick

Claude vs. ChatGPT – Benchmarks: Warum die Ergebnisse nicht die ganze Wahrheit widerspiegeln

Benchmark-Ergebnisse entscheiden nicht mehr über die Frage „Claude oder ChatGPT“. Die Testversion, die Einstellungen für das logische Schlussfolgern, Sicherheitsvorkehrungen, Fallback-Modelle und die Testumgebung können das Ergebnis beeinflussen.

AutomationBench, entwickelt von Zapier, testet, ob ein Agent echte Geschäfts-Workflows über verbundene Apps abschließen kann. In der Ankündigung von OpenAI zu GPT-6 Astra erreicht GPT-5.6 Sol 18,1 %. Nur 19 Tage später meldet Anthropic in seiner Ankündigung zu Opus 5.5 28,8 % für GPT-5.6 Sol, basierend auf den Ergebnissen der Zapier-Rangliste.

Das ist eine Differenz von 10,7 Punkten für dasselbe Modell beim gleichen Benchmark-Test. Zapier macht eine Notiz dazu, dass sich sein interner Testdatensatz zwischen verschiedenen Benchmark-Versionen ändern kann und dass unterschiedliche Agent-Setups zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können. Die Punktzahl muss daher im Zusammenhang mit den jeweiligen Testbedingungen betrachtet werden.

Die Benchmarks zeigen zudem, dass OpenAI und Anthropic Claude nicht immer unter denselben Bedingungen getestet haben:

Auch das Ablehnungsverhalten fließt in den Vergleich ein. OpenAI hat Claude Fable 5 und 5.1 bei LifeSciBench Gold v1, GeneBench Pro v13 und MedChemBench nicht berücksichtigt, da die Modelle die meisten Fragen abgelehnt haben. Bei HealthBench Professional setzte OpenAI Opus 5 als Ausweichlösung ein, wenn Fable 5.1 eine Frage ablehnte.

Es versteht sich von selbst, dass ein Modell zwar über die zugrunde liegenden Fähigkeiten verfügen kann, aber dennoch schlecht in einen Workflow passt, wenn man nicht zuverlässig darauf zugreifen kann. Anthropic räumt das übergeordnete Problem selbst ein und erklärt, dass „Benchmark-Abstände zu einem weniger verlässlichen Anhaltspunkt für Unterschiede in der Praxis geworden sind. “

Wo Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra besser abschneiden

Die Tabelle von Anthropic vom September 2026 liefert uns fünf direkte Vergleiche zwischen Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra.

Anthropic gibt an, dass Opus 5.5 – sofern nicht anders angegeben – adaptives Denken mit maximaler Auslastung des Aufwands einsetzte.

Stellen Sie sich „Aufwand“ als die Zeit vor, die der KI zur Überprüfung ihrer Arbeit zur Verfügung steht. Anthropic ließ Opus bei fast jedem Test die maximale Denkzeit nutzen. Bei einem Programmiertest, Terminal-Bench 4.0, lief keines der Modelle mit der maximalen Einstellung: Opus lief einen Schritt darunter, und Astras Ergebnis stammt aus OpenAIs eigenem Bericht bei einer niedrigeren Einstellung. Anthropic erklärt, dass dies die Einstellungen waren, bei denen die jeweiligen Modelle die besten Ergebnisse erzielten. Genau wie Menschen kann auch eine KI ein Problem überdenken, sodass mehr Denkzeit nicht immer ein besseres Ergebnis bedeutet.

Insgesamt schneidet Opus 5.5 bei der agentischen Programmierung, bei Wissensarbeit und bei „Humanity’s Last Exam“ mit tools besser ab. Astra erzielt höhere Werte bei Workflows und agentischer wissenschaftlicher Forschung.

Claude (Stärken, beste Anwendungsfälle und Limits)

Claude ist die Familie von KI-Modellen von Anthropic. Das aktuelle LineUp umfasst Fable 5.1, Opus 5.5, Sonnet 5 und Haiku 4.5.

Fable 5.1, Opus 5.5 und Sonnet 5 unterstützen jeweils ein Kontextfenster von 1 Million Token, während Haiku 4.5 200.000 Token unterstützt. Anthropic positioniert Fable für anspruchsvolle Schlussfolgerungen und lang andauernde Arbeiten, Opus für Programmierung und Wissensarbeit, Sonnet als ausgewogenes Verhältnis zwischen Geschwindigkeit und Intelligenz und Haiku für schnellere Aufgaben mit hohem Datenvolumen.

Für wen ist Claude gedacht?

Claude eignet sich besonders gut für Menschen, die der KI große, komplexe Aufgaben anvertrauen, anstatt nur einmalige Eingaben zu machen. Dazu gehören Entwickler, die an umfangreichen Codebasen arbeiten, Analysten, die sich durch lange Dokumente wühlen, Forscher, die Beweismaterial zusammenstellen, sowie Autoren oder Editors, die mit detaillierten Vorgaben und Stilrichtlinien arbeiten.

Einfach ausgedrückt: Claude eignet sich am besten für Aufgaben, die viel Kontext, mehrere Schritte oder eine lange Sitzung erfordern. Das gilt für große Dateien, lange Unterhaltungen und Projekte, die auf früheren Arbeiten aufbauen.

Besondere Stärken

Bewertungen

Ein G2-Benutzer sagte:

Von den vielen verfügbaren KI-Chat- und agentenbasierten Programmiertools finde ich die Leistung und Genauigkeit von Claude außerordentlich beeindruckend – insbesondere wenn es darum geht, komplexe Probleme zu bewältigen, den Kontext zu verstehen und durchweg zuverlässige, hochwertige Ergebnisse zu liefern. Claude Code ist zudem äußerst hilfreich bei der Entwicklung von Features, der Durchführung von Tests und der Behebung von Fehlern sowie bei der Automatisierung und Bereitstellung. Insgesamt scheint es anderen Programmiertools dieser Art in puncto Genauigkeit, Leistung und der Zeit, die benötigt wird, um zu einem soliden Ergebnis zu gelangen, weit voraus zu sein.

Wo es an seine Grenzen stößt

Claude generiert nach wie vor keine Fotos oder Illustrationen. Es kann hochgeladene Bilder analysieren und mit HTML und SVG Grafiken, Diagramme und interaktive Visualisierungen erstellen, verfügt jedoch nicht über einen nativen Bildgenerator. Wenn Sie möchten, dass dasselbe KI-Tool sowohl Kampagnentexte verfasst als auch die dazugehörigen Grafiken erstellt, benötigen Sie für die Bilder ein weiteres tool.

Die Sicherheitsvorkehrungen können sich auch auf anspruchsvolle Arbeiten in den Bereichen Cybersicherheit und Biowissenschaften auswirken. Opus 5.5 leitet möglicherweise markierte Cybersicherheitsanfragen an Opus 4.8 weiter, während Fable 5.1 bei einigen Cyber- und Biologieanfragen auf Opus-Modelle zurückgreifen kann. Anthropic bietet Programme für die Überprüfung von legitimen Forschungszwecken an, allerdings ist der Zugang zur Cyber-Überprüfung für Opus 5.5 noch in Bearbeitung.

ChatGPT (Stärken, beste Anwendungsfälle und Limite)

ChatGPT ist der KI-Assistent von OpenAI, der über separate Modelle und Modi für verschiedene Arten von Arbeit verfügt.

GPT-5.6 Sol bildet die Grundlage für das kostenpflichtige Chat-Erlebnis, während ein schlankeres GPT-Modell für Free- und Go-Nutzer zum Einsatz kommt. GPT-6 Pro, das auf GPT-6 Astra basiert, bildet das Spitzenmodell für berechtigte Pro-, Business- und Enterprise-Nutzer. Work und Codex bieten je nach Plan Zugriff auf Modelle wie GPT-6 Astra, Sol und Luna.

Für wen ist ChatGPT gedacht?

ChatGPT richtet sich an Menschen, die einen einzigen Assistenten für verschiedene Arten von Aufgaben nutzen möchten. Ein Marketingmitarbeiter kann neben Texten auch Bilder erstellen, ein Forscher kann mit „Deep Research“ zitierte Berichte erstellen, ein Analyst kann PDF-Dateien und Tabellenkalkulationen bearbeiten und ein Entwickler kann auf „Codex“ umsteigen. Außerdem deckt es alltägliche Aufgaben wie Suche, Planung, Dateianalyse und kurze Fragen ab.

Besondere Stärken

Bewertungen

Ein G2-Benutzer sagte:

Ich nutze ChatGPT sehr gerne wegen seiner erstaunlichen Fähigkeiten zur Bilderzeugung, die ich für das beste Feature der KI halte. Die Interaktivität ist für mich ein weiterer herausragender Aspekt. Es hilft mir, viele Probleme zu lösen, beispielsweise zu erkennen, welche Aufgaben dringend sind, und unterstützt mich bei der Erstellung von Inhalten, beim Verfassen von Skripten und sogar bei E-Mails. Ich schätze es sehr, wie es mich sowohl im beruflichen als auch im privaten Bereich unterstützt. Außerdem war das Setup sehr einfach: einfach einloggen und die Unterhaltung beginnen.

Wo es an seine Grenzen stößt

Die Modellpalette von ChatGPT kann verwirrend sein. GPT-6 Pro, das auf Astra basiert, ist im regulären Chat in den Tarifen Pro, Business und Enterprise verfügbar, jedoch nicht in Plus. Plus-Benutzer erhalten Astra über Work und Codex. GPT-6 Sol und Luna sind ebenfalls in Work und Codex statt im regulären Chat zu finden. Welches Modell Sie nutzen können, hängt sowohl von Ihrem Plan als auch von der Plattform ab, mit der Sie arbeiten.

Die zusätzlichen Sicherheitsprüfungen von Astra können manchmal legitime Arbeitsabläufe unterbrechen, darunter auch defensive Cybersicherheitsmaßnahmen. Bei ChatGPT und Codex wird eine als verdächtig markierte Aufgabe möglicherweise zur Überprüfung angehalten, bevor Sie fortfahren können. In der API wird die Aufgabe gestoppt.

Claude vs. ChatGPT für die Programmierung des Codes

Sowohl Claude Code als auch Codex können Repositorys überprüfen, Dateien bearbeiten, Befehle ausführen, Änderungen testen und mehrstufige technische Aufgaben bewältigen. Der deutlichste Unterschied liegt im Workflow rund um das Modell.

In den von Anthropic veröffentlichten Benchmarks erreicht Opus 5.5 bei Terminal-Bench 4.0 66,4 % gegenüber 57,9 % bei Astra, während FrontierCode mit 54,4 % gegenüber 53,3 % deutlich näher liegt.

Unabhängige Ergebnisse sind weniger einseitig.

Artificial Analysis hat Opus 5.5 bei Terminal-Bench 4.0 mit 59,6 % gemessen, was dem Niveau von Astra entspricht, während Endor Labs feststellte, dass Codex mit Astra bei der Generierung von sicherem Code leicht vor Claude Code mit Opus 5.5 liegt (34,6 % gegenüber 33,5 %).

Claude zum Programmieren des Codes

Claude Code basiert auf der Arbeit auf Repository-Ebene. CLAUDE.md sorgt dafür, dass Projektkonventionen über mehrere Sitzungen hinweg verfügbar bleiben, während „Skills“ wiederholbare Workflows und Referenzmaterial speichern. Subagenten können in ihren eigenen Kontexten an separaten Aufgaben arbeiten, und dynamische Workflows können größere Aufgaben wie Audits oder Migrationen auf mehrere Agenten aufteilen.

Hooks geben Entwicklern eine bessere Kontrolle darüber, was rund um diese Agenten geschieht. Sie können nach Änderungen Tests oder Linter ausführen, bestimmte Befehle vor der Ausführung blockieren oder Skripte und andere Tools an definierten Punkten im Workflow als Auslöser verwenden. Claude Code unterstützt außerdem die Integration von Sprachservern für die Symbolnavigation und Live-Typfehler sowie MCP-Verbindungen für externe Tools und Daten.

Checkpoints sind nützlich, wenn bei einer umfangreichen Änderung etwas schiefgeht. Claude Code kann protokollierte Bearbeitungen und den Status der Unterhaltung auf einen früheren Zeitpunkt zurücksetzen, was beim Testen verschiedener Ansätze oder bei der Behebung einer fehlerhaften Änderung hilfreich ist.

Opus 5.5 ist bei den API-Tarifen ebenfalls günstiger als Astra: 4 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 20 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token gegenüber 10 US-Dollar bzw. 50 US-Dollar bei Astra. Anthropic gibt an, dass Opus 5.5 die „Terminal-Bench“-Leistung von Astra bei etwa 40 % der Kosten pro Aufgabe erreichen kann, wobei dieser Kostenvergleich auf eigenen Tests von Anthropic basiert.

ChatGPT für die Programmierung des Codes

Codex legt mehr Wert auf geräte- und umgebungsübergreifendes Arbeiten. Es ist über die Desktop-App, die Befehlszeilenschnittstelle (CLI), die integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) und die Cloud verfügbar, während „Remote“ in der ChatGPT-App für Mobilgeräte es Entwicklern ermöglicht, auf einem anderen Rechner ausgeführte Aufgaben zu starten, zu steuern, zu überprüfen und zu organisieren. „Remote“ unterstützt außerdem Worktrees, Side-Chats, Inline-Reviews, Prompts in der Warteschlange und die Steuerung von Aufgaben.

Ziele sind ein weiterer nützlicher Bestandteil des Workflows. Ein Ziel gibt Codex ein Ergebnis vor, auf das es über mehrere Runden hinweg hinarbeiten soll, mit einer klaren Bedingung für den Abschluss. OpenAI empfiehlt ihre Verwendung für Aufgaben wie die Migration von Abhängigkeiten, Leistungsoptimierung, die Untersuchung unzuverlässiger Tests, mehrstufige Refactorings und die Fehlersuche, bei denen der nächste Schritt davon abhängt, was Codex findet.

Astra verändert zudem die Art und Weise, wie Codex mit sehr langen Sitzungen umgeht. Wenn das Kontextfenster voll ist, kann es Notizen fensterübergreifend speichern, während frühere Nachrichten und Tool-Ergebnisse weiterhin durchsuchbar bleiben. So kann Codex eine alte Anforderung, eine fehlgeschlagene Korrektur oder ein Testergebnis abrufen, ohne sich ausschließlich auf eine komprimierte Zusammenfassung verlassen zu müssen. OpenAI gibt derzeit für dieses Feature die Beschreibung „experimental“ an.

Codex verfügt ebenfalls über eigene Projektanleitungen und wiederverwendbare Skills, und der Agent-Stack von OpenAI unterstützt nun Subagenten und verwaltete Orchestrierung. Damit wird ein Teil der Lücke bei den Tools geschlossen, die die beiden Produkte einst voneinander trennte.

Claude vs. ChatGPT zum Schreiben

Sowohl Claude als auch ChatGPT können einen soliden Entwurf erstellen. Der Unterschied zeigt sich erst, wenn das Briefing länger wird, sich das Quellenmaterial häuft und man bereits die fünfte Runde der Bearbeitung in Auftrag gibt.

Sehen Sie unten, wo die jeweiligen Stärken und Schwächen liegen:

Claude zum Schreiben

Claude ist eine gute Wahl für lange Artikel, aufwendige Bearbeitungen oder alles, was einem strengen redaktionellen Leitfaden unterliegt.

Es verarbeitet die Art von Anweisungen, die Editors geben: Diese Struktur beibehalten, diese Begriffe beibehalten, diesen Abschnitt nicht ändern, diesen Stil beibehalten, diese Quellen verwenden und diese Regeln bei einer weiteren Überarbeitung beibehalten.

ChatGPT zum Schreiben

ChatGPT ist sinnvoller, wenn der Entwurf nur ein Teil der Aufgabe ist

Sie können das Thema recherchieren, Begleitdokumente durcharbeiten, den Text entwerfen, ihn für ein anderes Format umgestalten und passende Grafiken erstellen, ohne mehrere Tools miteinander kombinieren zu müssen. Nutzen Sie diese Funktion, wenn aus einer Quelle mehrere Ergebnisse entstehen sollen, beispielsweise ein Bericht, eine E-Mail, eine Präsentation und eine kürzere Zusammenfassung.

Preise von Claude und ChatGPT im Jahr 2026

ChatGPT bietet einen günstigeren Einstieg in die kostenpflichtige Nutzung. Der „Go“-Tarif kostet in den USA 8 US-Dollar pro Monat, während der erste kostenpflichtige Plan bei Claude der „Pro“-Tarif für 20 US-Dollar pro Monat ist. Claude bietet den „Pro“-Tarif auch für 200 US-Dollar pro Jahr an, was etwa 17 US-Dollar pro Monat entspricht.

Für Benutzer liegt der größte Preisunterschied im unteren Preissegment. Auf Team-Ebene sind die Preise für Standard- und Premium-Plätze identisch.

Die API-Preise variieren je nach Modell. Opus 5.5 kostet 4 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 20 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token. GPT-6 Astra kostet 10 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 50 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token. Cache-Lesevorgänge kosten bei Opus 5.5 0,20 US-Dollar pro Million Token und bei Astra 1 US-Dollar.

Das bedeutet jedoch nicht, dass Claude über seinen gesamten Bereich der Modellpalette hinweg günstiger ist. Fable 5.1 kostet 10 $ bzw. 50 $ pro Million Eingabe-/Ausgabe-Token, während GPT-6 Sol 2 $ bzw. 10 $ und GPT-6 Luna 0,10 $ bzw. 0,50 $ kostet. Die API-Kosten hängen stark von dem Modell ab, das Sie verwenden.

Limitierungen von Claude und ChatGPT im Jahr 2026

Nutzungslimits lassen sich schwerer vergleichen als die Preise der Pläne, da keines der beiden Produkte eine einfache Obergrenze hat. Im Folgenden haben wir die Limite entschlüsselt, auf die Sie bei Claude und ChatGPT stoßen werden, darunter Chat, Programmierung, Premium-Modelle und andere Tools.

Limit für die Nutzung bei Claude

Bei Claude wird ein gemeinsames Kontingent für Claude, Claude Desktop und den interaktiven Claude Code genutzt. Wie schnell dieses aufgebraucht ist, hängt von der Länge der Unterhaltung, den Anhängen, der Modellauswahl, den Features und dem Aufwand für die Schlussfolgerungen ab. Die Tarife „Pro“ und „Max“ haben ein Limit für jede Sitzung von fünf Stunden sowie ein wöchentliches Limit; die Nachverfolgung beider Limite erfolgt unter Einstellungen > Nutzung.

Ein Detail ist wichtig, wenn Sie die Top-Modelle von Claude intensiv nutzen. Fable 5 und 5.1 sind nicht im regulären Kontingent der Pro- oder Standard-Team-Plätze enthalten, sodass sie von Anfang an kostenpflichtige Guthaben verbrauchen. Bei Max- und Premium-Team-Plätzen ist Fable zwar enthalten, das Modell kann jedoch bis zu 50 % Ihres wöchentlichen Kontingents verbrauchen.

Anthropic hat die Limits im Jahr 2026 mehrfach angehoben. Im Mai verdoppelte das Unternehmen die Fünf-Stunden-Limits von Claude Code für die Tarife „Pro“, „Max“, „Team“ und den lizenzbasierten „Enterprise“-Plan und erhöhte die Fünf-Stunden-Limits im September mit Opus 5.5 erneut. Benutzer erhalten zudem eine Zurücksetzung des Ratenlimits, die sie aufbewahren können, bis sie sie benötigen.

Limit bei ChatGPT

ChatGPT unterteilt die Limits nach Modell und Feature. Die Tarife „Free“ und „Go“ beinhalten unbegrenzte alltägliche Text-Chats, während für Schlussfolgerungen, Datei-Uploads, Bilder, Sprache und andere Tools separate Limits gelten.

Auch die Modelle der höheren Preisklasse haben ihre eigenen Obergrenzen. Im 100-Dollar-Pro-Plan teilen sich GPT-6 Pro und GPT-5.6 Sol Pro ein wöchentliches Kontingent von 50 Nachrichten.

Arbeit und Codex verwenden wiederum ein anderes System. Die Nutzung hängt vom Modell, der Größe der Aufgabe, dem Aufwand für die Schlussfolgerungen, dem Kontext und den verwendeten tools ab. Lange Programmier- oder Agenten-Aufgaben können mehr von Ihrem Kontingent verbrauchen als kurze.

Was Redditoren über Claude und ChatGPT sagen

Aktuelle Reddit-Threads können sich nicht auf ein einziges Tool festlegen. Die Meinungsverschiedenheiten drehen sich hauptsächlich um die Arbeit: Claude wird vor allem dafür gelobt, dass es die Arbeit hinter einer Eingabeaufforderung besser versteht, während ChatGPT für präziseres Schreiben in bestimmten Workflows und ein breiteres Spektrum an Alltagswerkzeugen geschätzt wird.

Redditoren zu Claude

Ein ChatGPT-Benutzer, der für Opus 5.5 zu Claude gewechselt ist – Funny-Strawberry-168 – berichtete:

Ich habe Claude abonniert, weil mein Codex-Abonnement für mich ehrlich gesagt ziemlich unbrauchbar geworden war und ich außerdem Opus einmal ausprobieren wollte. Ich bin wirklich beeindruckt. Es fühlt sich tatsächlich fast magisch an.

Es bemerkt ständig Dinge im Code, nach denen ich gar nicht gefragt habe, weist auf potenzielle Probleme hin, versteht, wie diese mit meiner aktuellen Arbeit zusammenhängen, und bietet sogar an, sie separat in einem anderen Arbeitszweig zu beheben. Es liest buchstäblich meine Gedanken – es folgt nicht nur der Eingabeaufforderung. Es fühlt sich an, als würde es tatsächlich ein mentales Modell der Codebasis und Alles rund um die Aufgabe aufbauen.

Ich probiere Claude seit Sonnet 3.5 immer wieder aus, und diese Modelle haben schon immer etwas an sich, das schwer zu beschreiben ist. Das Situationsbewusstsein ist einfach wahnsinnig gut.

GPT-Modelle kamen mir schon immer eher wie „lobotomisiert“ und übermäßig promptgesteuert vor.

Sie fügten hinzu, dass es den Anschein habe, als würde Claude über die bloße Befolgung der Eingabeanweisung hinaus „ein mentales Modell der Codebasis aufbauen“. Das deckt sich mit einem häufig wiederkehrenden Thema in den Claude-Threads: Benutzer geben dem Wert dafür Rechnung, dass das Modell Abhängigkeiten und damit verbundene Probleme erkennt, ohne dass jeder Schritt ausdrücklich genannt werden muss.

Dieses Lob ist nicht unumstritten, selbst innerhalb von r/ClaudeAI. Ein Reddit-Benutzer, der die neuesten Modelle testete, schrieb:

Ich finde, sie eignen sich für unterschiedliche Aufgaben. Astra und GPT 5.6 punkten beim Schreiben, was einen großen Teil meines Workflows ausmacht. Sie halten sich besser an die Markenvorgaben und Spezifikationen. Opus 5.5 ist großartig, aber ich kann den Hype darum nicht ganz nachvollziehen. Das könnte daran liegen, dass mein Anwendungsfall nichts mit Code zu tun hat.

Redditoren zu ChatGPT

Das umfangreichere Toolset von ChatGPT wird oft genannt, wenn Benutzer erklären, warum sie es weiterhin nutzen. In einem aktuellen Thread von jemandem, der von Claude gewechselt ist, nannte der Reddit-Benutzer salmanhameed13 die Bildbearbeitung als einfaches Beispiel:

ChatGPT kann das Bild tatsächlich direkt im Verlauf der Unterhaltung generieren und schrittweise bearbeiten.

Claude kann sich Ihr hochgeladenes Foto ansehen, es analysieren, beschreiben, die perfekte Bildanweisung verfassen usw. – aber es generiert derzeit noch nicht von sich aus das fertige Bild.

Das ist wahrscheinlich die einfachste 60-Sekunden-Demonstration dessen, was ChatGPT zu erledigen im Stande ist und Claude einfach nicht.

Claude kann dasselbe Bild analysieren und beim Verfassen einer Eingabeaufforderung helfen, ist jedoch nach wie vor nicht in der Lage, das fertige Bild nativ zu generieren. Für Benutzer, deren Arbeitsalltag zwischen Text- und Bildarbeit wechselt, ist diese Lücke wichtiger als ein kleiner Vorsprung bei den Benchmark-Ergebnissen.

Und manche Benutzer betrachten diese Entscheidung gar nicht als endgültig. In einem viel diskutierten Vergleichsthread beschrieb Spontanous_cat ihren Workflow folgendermaßen:

Meine unschlagbare Kombination besteht darin, Claude für die Arbeit zu nutzen und ChatGPT zur Kritik daran. Anschließend lässt man Claude die Korrekturen vornehmen. Claude kann zwar manchmal ein Ja-Sager sein, aber seine Arbeit ist gut genug. ChatGPT ist dafür der perfekte Kritiker.

Andere Kommentatoren im selben Thread beschrieben ähnliche Unterscheidungen zwischen Claude Code und Codex, wobei das eine zur Implementierung und das andere zum Debuggen oder zur Überprüfung verwendet wird.

So entscheiden Sie sich zwischen Claude und ChatGPT

An dieser Stelle geht es weniger darum, welches Modell bei mehr Benchmarks besser abschneidet, sondern vielmehr darum, welche Art von Arbeit den größten Teil Ihres Tages in Anspruch nimmt.

Wenn Sie sich immer noch unsicher sind, testen Sie zunächst Ihre tatsächliche Arbeit. Lassen Sie dieselben Dokumente, Aufgaben mit Code, Forschungsfragen und alltäglichen Eingabeaufforderungen einige Tage lang in beiden kostenlosen Tarifen durchlaufen. Die Unterschiede bei den Benchmark-Ergebnissen hängen zu sehr von den Einstellungen und Bedingungen ab, um eine Entscheidung für Sie zu treffen.

Wenn ein Tool fast alle Aufgaben bewältigt, die Sie regelmäßig zu erledigen haben, gibt es kaum einen Grund, für das zweite zu bezahlen. Argumente dafür, beide beizubehalten, werden erst dann stärker, wenn sich ihre Unterschiede wiederholt in Ihrem tatsächlichen Workflow zeigen.

So wechseln Sie von ChatGPT zu Claude

Der Setup-Aufwand ist geringer als zuvor. Claude verfügt nun über eine integrierte Funktion, um Speicher von einem anderen KI-Assistenten zu übernehmen.

Wie ClickUp bei der Entscheidung zwischen Claude und ChatGPT ins Spiel kommt

Claude und ChatGPT leisten in ihren jeweiligen Bereichen gute Arbeit. Claude kann komplexe Zusammenhänge in langen Dokumenten und Codebasen erfassen. ChatGPT kann recherchieren, Bilder generieren, Websites erstellen, Code schreiben und eine Vielzahl von tools bedienen.

Doch die Ergebnisse, die man mit diesen tools erhält, bleiben oft ungenutzt, da es keinen Ort gibt, an dem man sie speichern oder – schlimmer noch – darauf reagieren kann.

Nehmen wir eine einfache Frage wie: „Was ist aus dem Phoenix-Projekt geworden?“ Eine hilfreiche Antwort hängt von den aktuellen Aufgaben, Eigentümern, Kommentaren, Entscheidungen, Abhängigkeiten, Fristen und Änderungen ab. Claude und ChatGPT können über verbundene Tools auf einen Teil dieser Informationen zugreifen, aber das Projekt benötigt dennoch ein System, um diesen Kontext auf dem neuesten Stand zu halten.

In diesem Fall sollten Sie eine Plattform wie ClickUp in Betracht ziehen, die alle Ihre Arbeitsprojekte an einem Ort bündelt und zusätzlich kontextbezogene KI bietet.

Brain²: KI, die auf Ihrer Arbeit basiert

Brain² ist die kontextbezogene KI von ClickUp für die Arbeit. Sie kann Projekte zusammenfassen, Inhalte entwerfen, Themen recherchieren, Daten analysieren sowie Aufgaben und Dokumente erstellen. Darüber hinaus erstellt sie nun auch interaktive Prototypen, Dashboards, Präsentationen, Bilder, Videos und andere Inhalte.

Was den Unterschied ausmacht, ist der Kontext hinter diesen Ausgaben. Brain² kann auf der Grundlage der Aufgaben, Dokumente, Chats, Entscheidungen, Eigentümer, Hindernisse und Aktualisierungen arbeiten, die sich bereits in Ihrem Workspace befinden, sodass Sie diesen Kontext nicht bei jeder Eingabe neu aufbauen müssen. Wenn die Antwort an anderer Stelle zu finden ist, kann die ClickUp Enterprise Search verbundene Tools wie Google Drive, Figma, GitHub und Gmail durchsuchen.

Brain² bietet Teams zudem an einem Ort Zugriff auf die neuesten Modelle von OpenAI, Anthropic, Google und anderen Anbietern. Sie können zwischen Claude, GPT-Modellen, Gemini und anderen Modellen wechseln, ohne den Arbeitskontext zu verlieren – und das, ohne separate Abonnements abschließen zu müssen, nur um zwischen den Modellfamilien zu wechseln.

ClickUp Super Agents: Kontext in laufende Arbeiten umwandeln

ClickUp Super Agents gehen noch einen Schritt weiter. Diese KI-Teamkollegen können mehrstufige Workflows unter Verwendung der Tools und Daten ausführen, auf die Sie ihnen Zugriff gewähren – mit Auslösern, Speicher und menschlicher Freigabe für kritische Aktionen.

Ein Projekt-Agent könnte beispielsweise ein Problem recherchieren, in Verzug geratene Arbeiten kennzeichnen, Aufgaben aktualisieren oder die richtigen Personen benachrichtigen, ohne dass jemand bei jedem Schritt den Kontext neu aufbauen muss. Noch besser: Teams können ihre eigenen Agenten mithilfe eines Natural-Language-Builders erstellen oder auf einer vorgefertigten Agenten-Vorlage aufbauen.

Codegen von ClickUp: Bringen Sie den technischen Kontext in die Implementierung ein

Für Software-Teams verbindet „Codegen by ClickUp “ die technische Aufgabe mit dem daraus resultierenden Code.

Weisen Sie dem Codegen-Agenten eine Aufgabe zu, und er kann anhand der Aufgabenbeschreibung, der verknüpften Dokumente, der Abnahmekriterien, der Abhängigkeiten und der bereits an die Arbeit angehängten Diskussionen arbeiten. Teams können den Agenten auch per @mention für nachträgliche Änderungen ansprechen oder ihn als Auslöser verwenden, wenn eine Aufgabe einen bestimmten Status erreicht. Codegen erledigt all das, während ein Mensch die Überprüfung übernimmt und den resultierenden Code zusammenführt.

Sie müssen sich nicht für Alles auf eine einzige KI verlassen

Für die meisten Menschen hängt die Wahl zwischen Claude und ChatGPT von der Form ihrer Arbeit ab.

Claude schneidet bei langen, kontextintensiven Aufgaben wie großen Codebasen, umfangreichen Dokumenten und Briefings, die mehrere Überarbeitungsrunden durchlaufen müssen, besser ab. ChatGPT deckt an einer Stelle ein breiteres Spektrum ab – von Recherche und Bildern bis hin zu Sprachausgabe und geplanten Aufgaben – und ist in der Einstiegsphase kostengünstiger.

Keiner der beiden Vorsprünge ist von Dauer. Beide Unternehmen bringen alle paar Monate neue Modelle auf den Markt, und eine Lücke, die heute noch ausschlaggebend für Ihre Entscheidung ist, kann sich bis zur nächsten Veröffentlichung bereits wieder schließen. Wenn Sie Ihre eigenen Arbeiten mit den tools testen, erfahren Sie mehr als aus jeder Benchmark-Tabelle – auch aus den in diesem Artikel aufgeführten.

Falls Ihr Team letztendlich beide nutzt, besteht die größere Herausforderung darin, die damit verbundene Arbeit zu organisieren: die Aufgaben, Entscheidungen und Dateien, in die die einzelnen Antworten einfließen. ClickUp bietet Ihnen einen zentralen Ort für diese Arbeit, an dem die Modelle Claude, GPT und Gemini zur Verfügung stehen.

Häufig gestellte Fragen zu Claude vs. ChatGPT

Kann ich meine Claude- oder ChatGPT-Unterhaltungen vom Modelltraining ausschließen?

Ja, bei privaten Konten haben Sie bei beiden Diensten die Kontrolle darüber. Deaktivieren Sie in ChatGPT unter „Einstellungen“ > „Datenschutz-Einstellungen“ die Option „Modell für alle verbessern“. Neue Unterhaltungen werden dann nicht mehr zum Trainieren der OpenAI-Modelle verwendet, können aber weiterhin in Ihrem Verlauf verbleiben. Wenn Sie Feedback zu einer Antwort geben, kann die entsprechende Unterhaltung dennoch für das Training verwendet werden. Claude verfügt über eine ähnliche Einstellung zur Modellverbesserung in seinen Einstellungen zum Datenschutz. Durch das Deaktivieren dieser Funktion wird verhindert, dass neue Chats und Programmier-Sitzungen in zukünftigen Modelltrainingsläufen verwendet werden. Anthropic weist auf Ausnahmen hin, beispielsweise bei Unterhaltungen, die zur Sicherheitsüberprüfung markiert wurden, oder bei Daten, die Sie ausdrücklich freigeben. Bei Unternehmenskonten unterscheiden sich die Standards. OpenAI trainiert standardmäßig keine Daten aus ChatGPT Business, Enterprise, Edu, Healthcare oder der API, und Anthropic gibt dasselbe für Claude for Work und dessen API an.

Behalten Claude und ChatGPT Informationen zwischen den Unterhaltungen im Gedächtnis?

Ja, obwohl sich keiner der beiden an jedes Detail erinnert, das Sie jemals freigegeben haben. ChatGPT Memory kann auf vergangene Chats, gespeicherte Informationen, Dateien und verbundene Apps zurückgreifen, sofern diese Features verfügbar und aktiviert sind. Was dabei herangezogen werden kann, hängt vom Tarif, der Region und den Workspace-Einstellungen ab. Auch Claude kann aus früheren Chats ein Gedächtnis aufbauen. Memory ist derzeit standardmäßig für Free-, Pro- und Max-Konten aktiviert, während Team- und Enterprise-Eigentümer selbst entscheiden können, ob es in ihren Workspaces verfügbar ist. Claude unterhält zudem separate Speicherbereiche für einzelne Projekte.

Kann ich Claude oder ChatGPT nutzen, ohne die Unterhaltung im Speicher abzulegen?

Ja. Der „Temporary Chat“ von ChatGPT erscheint nicht im Chatverlauf, erstellt oder aktualisiert keine Erinnerungen und trainiert keine Modelle von OpenAI. OpenAI behält aus Sicherheitsgründen möglicherweise bis zu 30 Tage lang eine Kopie. Claude verfügt über „Incognito-Chats“, die weder Ihrem Chatverlauf noch dem Speicher von Claude hinzugefügt werden. Beachten Sie, dass „Incognito-Chats“ in den Team- und Enterprise-Tarifen dennoch in den Datenexporten der Organisation erscheinen können und den Aufbewahrungsrichtlinien der Organisation unterliegen.

Kann ich bei beiden Assistenten Sprachsteuerung, Kamerafreigabe oder Bildschirmfreigabe nutzen?

Beide bieten Unterhaltungen mit Sprache an. Claude Voice ist in den Tarifen Free, Pro, Max, Team und Enterprise auf Mobilgeräten, am Desktop und im Web verfügbar. Es kann während der Unterhaltung auch die Websuche und verbundene Tools wie Gmail, Google Kalender, Google Docs und Slack nutzen. ChatGPT verfügt derzeit über mehrere Sprachmodi. Live unterstützt natürliche Unterhaltungen, jedoch keine Video- oder Bildschirmfreigabe. Berechtigte Abonnenten können auf iOS oder Android zu Advanced wechseln, wenn sie Live-Video oder Bildschirmfreigabe benötigen. Wenn die Kamera- oder Bildschirmfreigabe für Ihren Workflow wichtig ist, prüfen Sie vor der Auswahl, welchen ChatGPT-Sprachmodus Ihr Plan und Ihr Gerät unterstützen.

Entspricht das angegebene Kontextfenster der Menge an Text, die ich hochladen kann?

Nein. Ein Kontextfenster ist die Gesamtmenge an Informationen, mit der das Modell gleichzeitig arbeiten kann. Je nach Modell kann dieses Kontingent Ihre Eingabeaufforderung, den Verlauf der Unterhaltung, Tool-Ergebnisse, Argumentationstoken und die Antwort des Modells umfassen. Es ist nicht dasselbe wie ein Limit für Datei-Uploads. Der Wert kann sich zudem je nach Einsatzort des Modells ändern. Claude veröffentlicht beispielsweise unterschiedliche Angaben zum Kontextfenster für Chat, Claude Code und Cowork. OpenAI unterscheidet in einigen ChatGPT-Modi ebenfalls zwischen Gesamtkontext und nutzbarer Eingabe. So beschreibt das Unternehmen beispielsweise ein Gesamtfenster von 256K für manuell ausgewähltes „Thinking“ als 128K Eingabe plus bis zu 128K Ausgabe.

Es hängt von der jeweiligen Arbeit ab. Claude ist die bessere Wahl für lange Programmier-Sessions, umfangreiche Dokumente und das Verfassen von Texten, die einem detaillierten Briefing folgen und mehrere Überarbeitungsrunden durchlaufen. ChatGPT ist die bessere Wahl, wenn Sie einen einzigen Assistenten für Recherche, Dateianalyse, Bildgenerierung, Sprachausgabe und Code-Programmierung suchen; zudem bietet es mit 8 US-Dollar pro Monat für Go in den USA den günstigeren Einstiegspreis. Benchmark-Ergebnisse geben keine endgültige Antwort, da Anthropic und OpenAI die Modelle des jeweils anderen unter unterschiedlichen Einstellungen testen. Führen Sie dieselben realen Aufgaben einige Tage lang in beiden kostenlosen Tarifen aus und entscheiden Sie sich für den Anbieter, der Ihnen mehr Zeit spart.