Vergleichstabelle der LLM-Modelle (2025) – Daten- und Automatisierungsfokus

Hier finden Sie eine pragmatische und aktuelle Übersicht über die wichtigsten LLM-Familien, die Sie in der Praxis finden – was sie am besten können, wie ihre Preise sind und wo sie noch nicht ganz ausgereift sind. Ich konzentriere mich auf die Modelle, die die Entwicklernutzung, Cloud-Plattformen und Unternehmensverträge dominieren, anstatt eine unmögliche Liste aller Modelle zu erstellen.

Comparison of popular large language models, including GPT-5, Claude, Gemini, Llama, and Mistral.

Vergleich der LLM-Modelle (2025) – Teil 1

Modell / Familie	Popularität	Qualität & Stärken	Allgemeine Aufgaben	Preise (API / Zugriff)	Vorteile	Nachteile
OpenAI – GPT-5 (5, Mini, Nano)	★★★★★ Weltweit am häufigsten verwendet	SOTA-Argumentation, Codierung, Agenten, starker Werkzeugeinsatz, Vision+Text	Kodierung, Analyse, Multitool-Workflows	GPT-5: ~1,25 $/M Input, 10 $/M Output; Mini/Nano günstiger; ChatGPT Free, Team, Pro, Enterprise	Erstklassige Qualität; riesiges Ökosystem; hervorragendes Tool-Calling	Teuer im großen Maßstab; Feature Gates nach Plan
Anthropisch – Claude Opus 4.1	★★★★☆ Schnell wachsend	Sorgfältige Argumentation, ausführliche Analyse, sicherere Standardeinstellungen	Richtlinienerstellung, Recherche, Codeunterstützung	API, Bedrock, Vertex; Opus-Preis-Premiumstufe	Präzise bei langen Dokumenten; Sicherheitsgeländer	Langsamer; höhere Kosten für das Volumen
Google – Gemini 2.5 (Pro, Flash, Flash-Lite)	★★★★☆ Starke Workspace-Akzeptanz	Pro: tiefgründiges Denken; Flash: schnell und günstig	Google-Integration, Assistenten, Apps	Pro: ~1,25 $/M Input, 10 $/M Output; Flash viel günstiger	Tolles Preis-Leistungs-Verhältnis in Flash; starke Google-Anbindung	Versionsvielfalt; Pro-Kosten steigen bei langen Eingabeaufforderungen
Meta – Lama 4 (Maverick, Scout)	★★★★☆ Beliebt in Open Source	Offene Gewichte, benutzerdefinierte Feinabstimmungen, private Bereitstellungen	Interne Assistenten, Edge-Apps	Kostenlos (selbst gehostet); Cloud-Partner variieren	Keine API-Rechnung pro Token, selbst gehostet; anpassbar	Qualität variiert je nach Version; MLOps-Overhead

Am besten für Excel , Power BI und Automatisierung – Teil 1

Modell / Familie	Am besten für Excel, Power BI und Automatisierung
OpenAI – GPT-5	Automatisieren von Excel-Formeln mit Office-Skripten; Schreiben komplexer DAX-Daten; Generieren von Power Query M-Code; KI-gestützte Power BI-Datenmodellierung
Claude Opus 4.1	Erklären komplexer Datensätze; schrittweise Power BI-Berichtslogik; Schreiben von Automatisierungsdokumentation; Überprüfen der Berechnungsgenauigkeit
Gemini 2.5	Integration von Google Sheets mit BI-Tools; Entwurf von Automatisierungsabläufen, die mit BigQuery synchronisiert werden; Erstellung von Berichten auf Basis von Google Workspace
Lama 4	Offline-Codegenerierung für Excel/Power BI; benutzerdefinierte Automatisierungsskripte für vertrauliche Daten; lokale ETL-Workflows

Vergleich der LLM-Modelle (2025) – Teil 2

Modell / Familie	Popularität	Qualität & Stärken	Allgemeine Aufgaben	Preise (API / Zugriff)	Vorteile	Nachteile
Mistral – Große 2 & offene Modelle	★★★☆☆ Wachsende Entwicklerakzeptanz	Schlank, effizient, mehrsprachig	Chatbots, Automatisierung, mehrsprachige Aufgaben	Wettbewerbsfähige API-Preise; Batch-API = ~50 % Rabatt	Kostengünstig; EU-freundlich; Chargeneinsparungen	Weniger Tools als die großen Drei; Argumentation etwas geringer
Cohere – Befehl R / R+	★★★☆☆ Unternehmensnische	RAG/suchoptimiert; strukturierte Ausgaben	Retrieval-QA, Callcenter-KI	R günstig; R+ Premium-Stufe	Großartig für RAG; saubere Unternehmenspreise	Weniger Verbraucher-Buzz; nicht für kreative Aufgaben
xAI – Grok (3/4)	★★★☆☆ Social-Media-Anbindung	Echtzeit-Web-/Kulturkontext	Live-Nachrichten, Trendthemen	X Premium/Premium+	Echtzeitbewusstsein; lockerer Ton	Inkonsistente tiefe Argumentation
AWS – Titan Text (Premier/Express)	★★☆☆☆ AWS-first	Bedrock-native, Governance	Enterprise-Chat, AWS-integrierte Agenten	AWS Bedrock-Preise	Governance, AWS-Integration	Keine SOTA-Qualität; Fokus liegt zuerst auf Englisch

Am besten für Excel , Power BI und Automatisierung – Teil 2

Modell / Familie	Am besten für Excel, Power BI und Automatisierung
Mistral	Erstellen mehrsprachiger Excel-Dashboards; Zusammenfassen von Power BI-Berichten in mehreren Sprachen; kostengünstiges Automatisierungs-Prototyping
Zusammenhängen	Erstellen von KI-gesteuerten Wissensdatenbanken für Excel-Vorlagen; Integrieren der Dokumentensuche in Power BI; FAQ-Automatisierung
Grok	Abrufen der neuesten Markt-/Branchendaten für Dashboards; Erstellen von Live-Kommentaren für Power BI-Storytelling
AWS Titan	Automatisierung von AWS-gehosteten Datensätzen in Power BI; Aufbau sicherer Enterprise-Reporting-Pipelines; Integration mit AWS-Analysediensten

So wählen Sie aus (Entscheidungsregeln)

1. Wenn Qualität um jeden Preis zählt: Wählen Sie GPT‑5 ; greifen Sie für konservatives/sicherheitsbewusstes Schreiben und Analysieren auf Claude 4.1 zurück .

2. Wenn Sie in Google Workspace/Vertex leben: Gemini 2.5 (Flash für den Preis, Pro für die Tiefe).

3. Wenn die Daten Ihre Wände nicht verlassen können oder Sie benutzerdefinierte Feineinstellungen wünschen: Öffnen Sie Llama 4 (selbst gehostet) oder Mistral auf Ihrer Infrastruktur.

4. Bei schweren RAG mit klarer Kostenkontrolle: Cohere-Befehl R/R+.

5. Wenn AWS‑First mit Bedrock‑Governance: Titan Text (oder führen Sie Anthropic/Cohere über Bedrock aus).

Preistipps aus der Praxis

• Der Modellmix ist der Gewinner: Leiten Sie einfache Aufgaben (Formatierung, Extraktion) an günstige Ebenen weiter (Gemini Flash, GPT‑5‑nano/mini, Mistral Small), reservieren Sie GPT‑5/Opus für „schwierige“ Eingabeaufforderungen.

• Batch/Caching nutzen: Mistral Batch API (–50 % Kosten) und Gemini Context Caching können die Rechnungen drastisch senken.

• Achten Sie auf Ausgabetoken: Die teure Seite ist oft die Ausgabe , nicht die Eingabe – insbesondere bei GPT‑5 und Gemini Pro. Reduzieren Sie die Ausführlichkeit mit Systemaufforderungen.

Ein Hinweis zu „Popularität = Sicherheit“

Umfragen zufolge verwenden über 81 % der Entwickler die GPT-Familie , wobei auch Claude und Gemini häufig verwendet werden. Das bedeutet jedoch nicht, dass sie nie versagen – Teams berichten immer noch von Bedenken hinsichtlich Genauigkeit und Zuverlässigkeit. Daher sollten Sie unabhängig vom Modell Validierungen (Tests, Evaluierungen, Leitplanken) implementieren.

Letzte Aufnahme

Wenn Sie heute eine Standardlösung benötigen: GPT‑5 für anspruchsvollste Aufgaben; Claude 4.1 für sorgfältige, umfangreiche Arbeiten; Gemini 2.5 Flash/Pro, wenn Ihnen ein gutes Preis-Leistungs-Verhältnis oder die Google-Integration wichtig ist; Llama/Mistral, wenn Sie Kontrolle, Anpassung oder die Kontrolle über die Infrastruktur benötigen. Fügen Sie Cohere für RAG-lastige Nutzung, Titan für Bedrock-Governance und Grok hinzu , wenn der Live-Web-Kontext wichtig ist.