ClawHosters
von Daniel Samer
5 Min. Lesezeit
Vor einem halben Jahr war die Antwort einfach. "Nimm GPT-4, das reicht." Diese Empfehlung ist Anfang 2026 komplett überholt. Vier Modelle konkurrieren um die Spitze, die Preise haben sich verschoben, und wer das falsche KI-Modell für seinen Agenten wählt, verbrennt entweder Geld oder verschenkt Leistung.
Hier ist unser ehrlicher KI-Modell-Vergleich, basierend auf echten Erfahrungen mit Agenten auf allen vier Plattformen.
Die großen Vier im Überblick
| Modell | Kontextfenster | Input-Preis | Output-Preis | Stärke |
|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 1M (Beta) | $3/MTok | $15/MTok | Computer-Steuerung, Reasoning |
| GPT-5.2 | 400K rein, 128K raus | $1,75/MTok | $14/MTok | Mathematik, Wissenschaft |
| Gemini 3.1 Pro | 1M (nativ) | $2/MTok | $12/MTok | Multimodal, große Dokumente |
| DeepSeek V4 | 1M+ | ~$0,28/MTok | ~$0,42-$1,60/MTok | Budget, Open-Weight |
Nackte Zahlen sagen aber nur die halbe Wahrheit. Was zählt, ist das, was dein Agent tatsächlich tun soll.
Worauf es wirklich ankommt, wenn du ein KI-Modell auswählen willst
Benchmarks sind das eine. Praxistauglichkeit das andere. Fünf Faktoren entscheiden, welches Modell zu deinem Agenten passt:
Kontextfenster. Verarbeitet dein Agent lange Dokumente oder braucht er Konversationshistorie? Dann sind 200K Tokens das Minimum. Claude und Gemini bieten je 1M. GPT-5.2 schafft maximal 400K Input.
Tool Calling. Hier trennt sich die Spreu vom Weizen bei Agenten. Kann das Modell zuverlässig Funktionen aufrufen, strukturierte Antworten liefern, mehrstufige Abläufe verarbeiten? Claude Sonnet 4.6 und GPT-5.2 liegen hier beide vorne. Gemini holt sichtbar auf.
Reasoning-Qualität. Agenten, die Entscheidungen treffen (nicht nur chatten), brauchen tiefes Reasoning. GPT-5.2 hat 100% bei AIME 2025 (Mathe) erreicht. Claude liegt bei 79,6% auf SWE-bench (Coding). Die Abstände sind eng genug, dass der konkrete Anwendungsfall entscheidet.
Geschwindigkeit. Ein kundenorientierter Agent, der 8 Sekunden zum Antworten braucht, verliert Nutzer. DeepSeek und Gemini sind bei einfachen Anfragen tendenziell schneller. Claude braucht länger, liefert bei komplexen Aufgaben aber gründlichere Ergebnisse.
Kosten. Bei 10.000 Gesprächen pro Monat macht der Unterschied zwischen $0,28/MTok und $3/MTok richtig was aus.
Unsere Empfehlungen nach Anwendungsfall
Wir haben alle vier Modelle mit echten Agenten auf unserer Plattform getestet. Hier die Ergebnisse.
Browser- und Computer-Automatisierung: Claude Sonnet 4.6. Mit 72,5% auf OSWorld fast doppelt so gut wie GPT-5.2. Wenn dein Agent Formulare ausfüllen, Buttons klicken oder Websites durchsuchen soll, führt kein Weg daran vorbei.
Mathematik und Wissenschaft: GPT-5.2. Perfekte Punktzahl bei AIME 2025. Für Agenten, die rechnen, Daten analysieren oder wissenschaftlich argumentieren, hat GPT-5.2 einen messbaren Vorsprung.
Multimodale Aufgaben (Video, Audio, riesige Dokumente): Gemini 3.1 Pro. Natives 1M-Kontextfenster (keine Beta), dazu native Video- und Audio-Verarbeitung. 77,1% auf ARC-AGI-2 zeigen starke Generalisierungsfähigkeit.
Hohes Volumen, knappes Budget: DeepSeek V4 kostet 20- bis 50-mal weniger als die Konkurrenz. Der Haken: die V4-Benchmarks sind geleakt, nicht offiziell bestätigt. Wer mit dieser Unsicherheit leben kann und Kosten drücken muss, sollte es testen. Für geschäftskritische Agenten eher nicht die erste Wahl.
Allzweck-Agent (die meisten Nutzer): Claude Sonnet 4.6 bietet die beste Balance aus Reasoning, Tool Calling und Kontextgröße. Nicht das günstigste Modell, aber das Preis-Leistungs-Verhältnis stimmt für typische Agent-Workflows.
Bei Coding-Benchmarks? Praktisch Gleichstand. GPT-5.2 mit 80%, Claude mit 79,6%, Gemini mit 76,8% auf SWE-bench. Daran allein sollte man die Entscheidung nicht festmachen.
Warum Modellagnostik so wichtig ist
Ich glaube, viele unterschätzen einen Punkt: Das beste Modell von heute ist in vier Monaten wahrscheinlich nicht mehr das beste.
Genau deshalb ist ClawHosters modellagnostisch aufgebaut. Dein Agent läuft auf unserer Infrastruktur, und der Wechsel von Claude zu GPT zu Gemini ist eine Einstellung im Dashboard. Kein Rebuild. Kein Redeployment. Eine Config-Änderung.
Das ist relevant, weil sich an einen einzigen Anbieter zu binden eine Wette ist. Und in einem Markt, in dem sich die Rangliste alle paar Monate verschiebt, ist das eine Wette, die du nicht eingehen musst. In unserer Dokumentation siehst du, wie schnell der Wechsel tatsächlich geht.
Die ehrliche Antwort
Es gibt nicht das eine beste KI-Modell für KI-Agenten. Es gibt nur das beste Modell für die spezifische Aufgabe DEINES Agenten. Wenn ich mich heute für ein Allround-Modell entscheiden müsste, würde ich Claude Sonnet 4.6 nehmen. Aber ich würde das System so bauen, dass ich morgen wechseln kann.
Das ist der eigentliche Ratschlag. Binde dich nicht an ein Modell. Teste alle.
