ChatGPT vs. Claude: Ein ehrlicher Praxisvergleich

Ich arbeite täglich mit beiden Modellen, und keines davon ist für alles besser. Dieser Beitrag zeigt, wofür ich was nutze und warum, ohne Marketingsprache und ohne Benchmark-Listen.

Wer anfängt, sich ernsthaft mit KI-Modellen zu beschäftigen, landet früher oder später bei derselben Frage: ChatGPT oder Claude? Die ehrliche Antwort ist, dass es keine gibt, jedenfalls keine, die für alle passt. Was es gibt, sind unterschiedliche Stärken, die je nach Aufgabe mehr oder weniger relevant sind. Ich nutze beide und erkläre hier, wie ich das in der Praxis aufgeteilt habe.

Wer sich zusätzlich für Google interessiert, findet in meinem Blick auf Gemini 3.5 die dritte Perspektive. Hier geht es aber nur um die zwei Modelle, mit denen ich am meisten arbeite.

Warum "ChatGPT" fast schon ein Gattungsbegriff ist

ChatGPT hat einen Vorsprung, den kein anderes Modell einfach aufholen kann. Es war früher da und hat seinen Namen tief in die Wahrnehmung eingebrannt. Wer jemanden ohne KI-Erfahrung fragt, welches Modell er kennt, nennt fast immer ChatGPT, auch wenn er es noch nie benutzt hat. Der Name ist zum Synonym für KI-Chatbot geworden, ähnlich wie "googeln" für Suche.

Das hat praktische Konsequenzen. Wer in einem Team KI einführen will, hat mit ChatGPT weniger Überzeugungsarbeit zu leisten. Die App ist bekannt, der Einstieg niedrigschwellig, und für die Basisversion braucht man nicht einmal einen Account. Das ist kein technischer Vorteil, aber im Arbeitsalltag macht der Faktor "Leute kennen das schon" einen Unterschied.

Wer schon länger dabei ist, hat außerdem ein Ökosystem aufgebaut: Custom GPTs, Memory, Anbindungen über den App Store. Das ist investierte Zeit, die man nicht einfach zu einem anderen Modell mitnimmt. Was Custom GPTs leisten können und wo ihre Grenzen liegen, habe ich in einem eigenen Beitrag aufgeschrieben.

Was ChatGPT in der Praxis besser macht

Ich nutze ChatGPT vor allem für Aufgaben, bei denen Geschwindigkeit wichtiger ist als Tiefe, und wo ich kein aufwendiges Reasoning brauche.

In Automations mit n8n greife ich auf das Vision-Modell zurück, wenn Screenshots oder Bilder analysiert werden müssen. Das funktioniert zuverlässig, und die API-Kosten sind günstig, was bei Automations mit vielen Durchläufen zählt. Für einfache Aufgaben wie das Sortieren von Listen, schnelle Auswertungen oder Kategorisierungen ohne Reasoning sind die kleinen, schnellen Modelle von OpenAI praktisch. Claude wäre da überdimensioniert.

Codex ist eine eigene Kategorie: ein Programmier-Tool, das cloudbasiert in einer Sandbox-Umgebung arbeitet und eine lokale CLI-Variante hat. Ich habe es noch nicht tief in meinen Workflow integriert, behalte es aber im Blick. Für Entwickler mit viel Boilerplate oder repetitiven Code-Aufgaben ist das ein sinnvolles Werkzeug, besonders wenn man Claude Code nicht nutzt.

Bilder und Videos mit Sora runden das OpenAI-Ökosystem ab. Claude hat das nicht, was je nach Aufgabe relevant sein kann.

Wo Claude anders arbeitet

Claude antwortet langsamer als ChatGPT, besonders ohne Thinking-Modus. Das ist nicht immer ein Nachteil, weil die Antworten dafür weniger oberflächlich ausfallen. Claude stellt zwar Rückfragen, wenn etwas unklar ist, statt einfach draufloszuschreiben, was manchmal nervt, aber die Antwort liegt dann näher an dem, was man eigentlich braucht.

Seit dem 13. März 2026 haben Sonnet 4.6 und Opus 4.6 ein 1-Million-Token-Kontextfenster, zunächst im Beta-Zugang. Das ist eine andere Größenordnung als alles, was vorher möglich war. Laut Anthropics Ankündigung zu Opus 4.6 erreicht das Modell dabei 76 Prozent auf dem MRCR-v2-Needle-in-Haystack-Test bei vollem Kontextfenster, gegenüber 18,5 Prozent für den Vorgänger Sonnet 4.5.

Das Modell verliert also auch bei sehr viel Kontext wenig an Genauigkeit. Halluzinationen bei langen Dokumenten sind eine reale Schwäche vieler Modelle, bei Opus 4.6 ist das bisher deutlich besser als erwartet.

Was das in der Praxis bedeutet: Ich kann ein umfangreiches Projekt mit vielen Dateien, Notizen und Hintergrundinformationen in den Kontext laden, ohne dass das Modell gegen Ende anfängt, Dinge zu vergessen oder zu vermischen. Das ist kein theoretischer Vorteil, sondern einer, der sich in der täglichen Arbeit mit Claude Code und Claude Cowork direkt bemerkbar macht.

Claude Code und Cowork: wo agentisches Arbeiten tatsächlich funktioniert

Ich nutze Claude Code täglich, um meine eigene Website und Webtools zu bauen. Die Möglichkeit, Sub-Agents, Skills und den Skill Creator 2.0 einzusetzen, macht einen qualitativen Unterschied zu allem, was ich vorher mit KI-Tools gebaut habe. Der Skill Creator 2.0 verbessert Skills eigenständig auf Basis von Feedback, sodass das System mit der Zeit besser wird, statt nur konstant zu bleiben.

Anthropic investiert stark in Lernmaterial für agentische Workflows: Anleitungen für Sub-Agents, Best Practices, Lernvideos. Das merkt man, wenn man tiefer einsteigt. Die Dokumentation ist besser als bei den meisten vergleichbaren Tools, was den Einstieg in komplexere Setups deutlich vereinfacht. Mehr dazu steht im Erfahrungsbericht zu Claude Code Skills.

Claude Cowork ist ein anderes Produkt als Claude Code, aber in der Philosophie ähnlich: Es behandelt KI als aktiven Kollegen, nicht als passives Antwort-Tool. Ich nutze es für Planung, besonders mit Opus 4.6, wenn ich komplexe Entscheidungen durchdenken will. Die Qualität der Rückfragen und die Tiefe der Antworten sind dort besonders gut. Wer direkt einsteigen will, findet in 10 Prompts für Claude Cowork einen guten Startpunkt.

Für alle, die sich mit agentischer KI genauer beschäftigen wollen: Die Grenze zwischen Assistent und Agent ist da ein sinnvoller Startpunkt.

Die echten Schwächen von Claude

Wer ehrlich vergleicht, muss auch die Nachteile nennen. Claude hat ein 5-Stunden-Token-Fenster pro Session und ein Wochenlimit bei Tokens. Wer intensiv arbeitet, stößt daran schneller als erwartet. Mit dem 20-Dollar-Plan und Opus 4.6 ist das Limit besonders schnell erreicht, weil das Modell pro Anfrage mehr Tokens verbraucht.

Außerdem braucht man für Claude immer einen Account, auch für die Basisversion. Wer schnell etwas ausprobieren will, ohne sich anzumelden, ist bei ChatGPT besser aufgehoben. Das klingt nach einer Kleinigkeit, ist aber ein realer Unterschied im Einstieg.

Bildgenerierung und Video gibt es bei Claude nicht. Für Workflows, die beides brauchen, bleibt ChatGPT die naheliegendere Wahl, zumindest bis Anthropic da nachzieht.

Wie ich es aktuell aufgeteilt habe

Der größte Teil meiner täglichen Arbeit läuft über Claude Sonnet 4.6, grob geschätzt rund 80 Prozent. Für komplexere Planungsaufgaben nehme ich Opus 4.6, meistens in Claude Code oder Cowork. Claude ist mein Hauptwerkzeug, weil Sub-Agents, Skills und das Kontextfenster dort aktuell mehr hergeben als bei vergleichbaren Tools, gerade bei größeren Projekten.

ChatGPT nutze ich für schnelle API-Aufgaben in Automations, für Vision in Workflows mit Bildern und für einfache Tasks, bei denen die kleinen Modelle ausreichen und Kosten eine Rolle spielen. Das OpenAI-Ökosystem bleibt relevant, gerade für alles, was Bildgenerierung oder einfache, skalierbare Automations betrifft.

Wer mit Prompting-Grundlagen anfängt, wird mit beiden Modellen gut arbeiten können. Wer tiefer einsteigt und ernsthaft agentische Workflows aufbauen will, kommt bei Claude heute weiter. Das kann sich ändern, aber das ist der Stand im März 2026.