Wer „das beste Modell“ sucht, kauft oft das falsche: In der Praxis geht es um den passenden Mix aus Qualität, Geschwindigkeit, Kontextlänge, Tools und Preis. Bei Anthropic ist das sehr klar als Haiku (schnell), Sonnet (Balance) und Opus (maximale Fähigkeit) gestaffelt. Bei OpenAI ist die Staffelung ähnlich: GPT‑5.2 (Flaggschiff), GPT‑5 mini/nano (schneller/günstiger) plus Varianten wie „pro“ oder Codex für Coding/Agenten.
Claude Opus 4.6 wird als „most complex tasks“-Option positioniert und ist laut Anthropic „most intelligent“ für Agents und Coding. Claude Sonnet 4.5 ist laut Tabelle die beste Kombination aus Speed und Intelligenz, während Claude Haiku 4.5 als schnellstes Modell mit „near-frontier intelligence“ beschrieben wird. Alle aktuellen Claude-Modelle unterstützen Text- und Bild-Input, Text-Output und sind über Anthropic API sowie u. a. AWS Bedrock und Google Vertex AI verfügbar.
Konkrete, kundenrelevante Unterschiede (die man wirklich „spürt“): Opus 4.6 hat laut Anthropic „Adaptive thinking“, größere Max-Outputs (128K Tokens) und ist teurer pro MTok als Sonnet/Haiku. Sonnet 4.5 und Opus 4.6 unterstützen zudem 1M Kontext im Beta-Modus (Header), Haiku 4.5 bleibt bei 200K Kontext. Wenn du eine „klassische“ Einordnung brauchst: Schon die Claude‑3‑Model‑Card beschreibt Opus als „most capable“, Sonnet als Mischung aus Skills und Speed und Haiku als „fastest and least expensive“.
In den OpenAI API Models wird GPT‑5.2 als „best model for coding and agentic tasks“ geführt, daneben gibt es GPT‑5 mini (schneller, kosteneffizient für klar definierte Tasks) und GPT‑5 nano (am schnellsten und am kosteneffizientesten). Zusätzlich listet OpenAI „pro“-Varianten (z. B. GPT‑5.2 pro) für „smarter and more precise responses“. Für Softwareentwicklung gibt es außerdem spezialisierte GPT‑5‑Codex-Modelle, z. B. GPT‑5.2‑Codex als „most intelligent coding model optimized for long-horizon, agentic coding tasks“.
Unter „und so weiter“ fallen bei OpenAI auch dedizierte Deep‑Research‑Modelle (o3‑deep‑research, o4‑mini‑deep‑research) sowie GPT‑4.1 als „smartest non-reasoning model“. GPT‑4.1 wird von OpenAI als neue API‑Serie beschrieben (GPT‑4.1 / mini / nano) mit starkem Fokus auf Coding, Instruction Following und Long Context bis zu 1 Million Tokens. Das ist praktisch, wenn du viel Kontext (Doku, Tickets, Codebase) zuverlässig „mitdenken“ lassen willst, ohne direkt in ein reines Reasoning-Flaggschiff zu gehen.
Die sinnvolle Frage ist nicht „Claude oder GPT“, sondern: „Wie anspruchsvoll ist meine Aufgabe, und wie oft passiert sie?“ Hier ist eine Auswahl-Matrix, die du 1:1 in ein Angebot oder eine Kundenerklärung übernehmen kannst:
Starte mit einem „Balance“-Modell (Sonnet bzw. GPT‑5 mini/Standard), miss Ergebnisqualität und Durchlaufzeit, und schalte nur für schwere Fälle auf Opus bzw. GPT‑5.2/Pro hoch. Wenn Coding/Agenten der Kernnutzen sind, nimm direkt die dafür ausgewiesenen Top-Modelle (Opus 4.6 bzw. GPT‑5.2 oder GPT‑5.2‑Codex). Wenn lange Dokumente entscheidend sind, priorisiere Modelle mit dokumentiert großem Kontextfenster (Claude 1M Beta bzw. GPT‑4.1 1M).
