Vergleichstabelle der LLM-Modelle (2025) – Daten- und Automatisierungsfokus
Schau dir einige unserer KOSTENLOSEN Vorlagen und Materialien an. 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...
Schau dir einige unserer KOSTENLOSEN Vorlagen und Materialien an.
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.
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)
Wenn Qualität um jeden Preis zählt: Wählen Sie GPT‑5 ; greifen Sie für konservatives/sicherheitsbewusstes Schreiben und Analysieren auf Claude 4.1 zurück .
Wenn Sie in Google Workspace/Vertex leben: Gemini 2.5 (Flash für den Preis, Pro für die Tiefe).
Wenn die Daten Ihre Wände nicht verlassen können oder Sie benutzerdefinierte Feineinstellungen wünschen: Öffnen Sie Llama 4 (selbst gehostet) oder Mistral auf Ihrer Infrastruktur.
Bei schweren RAG mit klarer Kostenkontrolle: Cohere-Befehl R/R+.
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.
