Die Auswahl des richtigen Models

Ich werde häufig gefragt, wie man das richtige KI Model wählt. Da ist natürlich keine pauschale Aussage möglich, ich werde dennoch versuchen, hier eine Unterstützung in der Entscheidung anzubieten. Ich habe dafür drei Sichtweisen angenommen.

• Die Sichtweise des Endanwenders, der ein Modell nutzen will, um z.B. Fragen beantwortet zu bekommen.

• Die Sichtweise des Software Entwicklers, der herausfinden will, welches Model ihm am Besten hilft, Software zu schreiben.

• Die Sichtweise des Entwicklers, der Software schreiben will, die auf KI Modelle zurückgreift um bestimmte Aufgaben zu erledigen.

Die fundamentalen Auswahlkriterien für Large Language ModelS

Dieser Abschnitt legt die analytische Grundlage. Die komplexen Eigenschaften von LLMs werden in messbare und vergleichbare Kriterien dekonstruiert, die für alle nachfolgenden Szenarien von zentraler Bedeutung sind.

Leistungsdimensionen und Kernfähigkeiten: Was kann das Modell?

Die grundlegende Leistungsfähigkeit eines LLMs lässt sich anhand mehrerer Kernkompetenzen bewerten, die durch standardisierte Benchmarks objektiviert werden können.

Logisches Schließen und Problemlösung (Reasoning)

Die Fähigkeit zum logischen Schließen ("Reasoning") ist eine der fortschrittlichsten Kompetenzen von LLMs. Sie geht über die reine Texterzeugung hinaus und ermöglicht die Lösung komplexer, mehrstufiger Probleme. Modelle wie DeepSeek-R1, die "o"-Serie von OpenAI und Claude 3 Opus wurden speziell für diese Fähigkeit entwickelt und optimiert. Die Unterscheidung zwischen Standard-LLMs und sogenannten "Reasoning-Enabled" LLMs (R-LLMs) ist hierbei entscheidend, da letztere explizit darauf trainiert sind, ihre Gedankengänge offenzulegen und logische Deduktionen durchzuführen.  

Codegenerierung und -analyse

Eine weitere zentrale Fähigkeit ist die Unterstützung bei der Softwareentwicklung. Dies reicht von einfachen Code-Vervollständigungen und der Generierung von Boilerplate-Code bis hin zur Analyse ganzer Codebasen und der Fehlersuche. Spezialisierte Modelle wie Metas CodeLlama, DeepSeek Coder oder dedizierte Dienste wie GitHub Copilot bieten in diesem Bereich oft eine höhere Leistung als generalistische Modelle.  

Textverständnis, -generierung und -zusammenfassung

Dies ist die grundlegendste Fähigkeit von LLMs. Die Qualität manifestiert sich in der Kohärenz, der sprachlichen Nuanciertheit und der kontextuellen Relevanz der generierten Texte. Modelle von Anthropic (Claude-Serie) werden häufig für ihre herausragende Textqualität und ihre Fähigkeit, lange und komplexe Dokumente präzise zu verarbeiten und zusammenzufassen, gelobt.  

Multimodale Fähigkeiten

Die Verarbeitung von nicht-textuellen Daten, wie Bildern, Audio und Videos, entwickelt sich zu einem wichtigen Differenzierungsmerkmal. Modelle wie Googles Gemini und OpenAIs GPT-4o sind in diesem Bereich führend und können beispielsweise Bilder analysieren, Diagramme aus Beschreibungen erstellen oder auf gesprochene Anfragen reagieren.  

Objektive Bewertung durch Benchmarks

Benchmarks bieten eine standardisierte Methode, um die Leistung von LLMs zu vergleichen. Es ist jedoch entscheidend, ihre spezifische Ausrichtung und ihre Grenzen zu verstehen, da eine hohe Leistung in einem Benchmark nicht zwangsläufig eine hohe Leistung in einer realen Anwendung bedeutet.  

• Allgemeine Benchmarks: MMLU (Massive Multitask Language Understanding) testet breites Weltwissen, während ARC (AI2 Reasoning Challenge) und HellaSwag (Commonsense Inference) die Fähigkeiten zum logischen Schließen und zum Alltagsverständnis messen.  

• Coding Benchmarks: HumanEval und MBPP (Mostly Basic Programming Problems) bewerten die Fähigkeit zur Generierung von funktional korrektem Code aus Beschreibungen. SWE-bench geht einen Schritt weiter und testet die Fähigkeit von Modellen, reale Softwareprobleme aus GitHub-Repositories zu lösen.

• Nutzerpräferenz-Benchmarks: Die LMSYS Chatbot Arena lässt menschliche Nutzer die Antworten von zwei anonymen Modellen bewerten. Dies misst die wahrgenommene Qualität und Hilfsbereitschaft und liefert oft praxisnähere Ergebnisse als rein akademische Benchmarks.  

• Function Calling Benchmarks: Das Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) misst objektiv, wie zuverlässig ein Modell externe Werkzeuge und APIs ansteuern kann – eine kritische Fähigkeit für KI-Agenten.  

Technische und operative Metriken: Wie performt das Modell?

Neben den reinen Fähigkeiten sind technische Kennzahlen wie Kosten, Geschwindigkeit und Kontextverarbeitung für die praktische Anwendbarkeit entscheidend.

Preisgestaltung – Ein komplexes Puzzle

Die Kosten für die Nutzung von LLMs sind vielschichtig und hängen stark vom gewählten Modell und Anwendungsfall ab.

• Token-basierte API-Nutzung: Dies ist das Standardmodell für Entwickler. Die Kosten werden pro "Token" (ca. 0,75 Wörter) berechnet, wobei eine Unterscheidung zwischen günstigeren Input-Tokens (der an das Modell gesendete Text) und teureren Output-Tokens (der vom Modell generierte Text) getroffen wird. Diese Trennung ist strategisch wichtig: Anwendungen, die lange Dokumente analysieren und kurze Antworten geben, profitieren von Modellen mit niedrigen Input-Kosten.  

• Abonnement-Modelle: Für Endanwender bieten Anbieter wie OpenAI, Google und Microsoft monatliche Abonnements an. Diese gewähren Zugang zu den leistungsfähigsten Modellen und erweiterten Funktionen wie längeren Kontextfenstern oder multimodalen Fähigkeiten.

• Versteckte Kosten bei Open Source: Der Begriff "kostenlos" bei Open-Source-Modellen bezieht sich lediglich auf die Lizenz. Der Betrieb auf eigener Infrastruktur verursacht erhebliche Kosten für leistungsstarke Hardware (insbesondere GPUs), qualifiziertes Personal für die Wartung, Anpassung und Überwachung sowie strategische Risiken wie die Abhängigkeit von einer bestimmten Open-Source-Community.  

Geschwindigkeit (Latenz)

In interaktiven Anwendungen ist die Geschwindigkeit der Antwort ein kritisches Qualitätsmerkmal.

• Time to First Token (TTFT): Misst die Zeit, bis das Modell das erste Wort der Antwort generiert. Ein niedriger TTFT-Wert ist entscheidend für die wahrgenommene Reaktionsfähigkeit eines Chatbots oder Assistenten.  

• Time Per Output Token (TPOT): Auch als Inter-Token Latency (ITL) bekannt, misst diese Metrik die Geschwindigkeit, mit der nachfolgende Tokens generiert werden. Ein niedriger TPOT-Wert ist wichtig für die schnelle Erstellung langer Texte.

• Einflussfaktoren: Die Latenz wird maßgeblich von der Modellgröße, der verfügbaren Hardware (GPU-Typ und -Anzahl), der Verarbeitung von Anfragen in Batches und der Netzwerkverbindung beeinflusst. Benchmarks zeigen, dass Modelle wie Grok von xAI oft eine sehr niedrige TTFT aufweisen, während Modelle wie GPT-4 eine exzellente TPOT für lange Ausgaben bieten.  

Kontextfenster – Das "Gedächtnis" des Modells

Die Größe des Kontextfensters, gemessen in Tokens, definiert, wie viele Informationen ein Modell gleichzeitig verarbeiten kann. Dies ist entscheidend für die Analyse langer Dokumente, die Aufrechterhaltung des Kontexts in langen Konversationen oder die Arbeit mit umfangreichen Codebasen. Führende Modelle wie Gemini 2.5 Pro und GPT-4.1 bieten mittlerweile Kontextfenster von über einer Million Tokens. Allerdings ist die reine Größe nicht das einzige Kriterium. Untersuchungen zeigen, dass die Genauigkeit vieler Modelle bei der Ausnutzung des vollen Kontextfensters signifikant abnehmen kann, ein Phänomen, das als "Lost in the Middle" bekannt ist. Modelle von Anthropic (Claude) sind dafür bekannt, ihre Leistung über ihr gesamtes (oft kleineres) Kontextfenster hinweg konsistenter zu halten.  

Strategische Rahmenbedingungen: Das Ökosystem zählt

Die Wahl eines LLMs ist zunehmend eine strategische Entscheidung, die das gesamte technologische Umfeld betrifft.

Proprietäre vs. Open-Source-Modelle

Dies ist eine fundamentale Weichenstellung mit weitreichenden Konsequenzen.

• Proprietäre Modelle (z.B. von OpenAI, Anthropic, Google): Diese bieten in der Regel die höchste Spitzenleistung, eine einfache Handhabung über APIs und dedizierten Support. Nachteile sind potenziell höhere laufende Kosten, eine starke Anbieterabhängigkeit ("Lock-in") und eine geringere Kontrolle über die Datenverarbeitung und das Modellverhalten.  

• Open-Source-Modelle (z.B. Llama, Mistral, Qwen): Ihre Hauptvorteile liegen in der Kosteneffizienz (keine Lizenzgebühren), der vollen Datenkontrolle durch die Möglichkeit des Self-Hostings, der Transparenz des Codes und der hohen Anpassbarkeit durch Fine-Tuning. Die Nachteile sind der erhebliche Aufwand für die Bereitstellung und Wartung der Infrastruktur sowie eine potenziell geringere Spitzenleistung im Vergleich zu den neuesten proprietären Modellen.  

Datenschutz, Sicherheit und Compliance

Besonders im Unternehmens- und Verwaltungskontext ist dies ein nicht verhandelbares Kriterium. Bei der Nutzung von Cloud-APIs verlassen sensible Daten den eigenen Verantwortungsbereich. Open-Source-Modelle, die lokal ("on-premise") betrieben werden, bieten hier die maximale Kontrolle und Sicherheit. Die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ist für europäische Anwender ein zentrales Thema.  

Anbieter-Ökosystem und Support

Die Qualität der API-Dokumentation, die Verfügbarkeit von Software Development Kits (SDKs) in verschiedenen Programmiersprachen und die Integration des LLMs in bestehende Plattformen sind entscheidend für eine reibungslose Implementierung. So sind Googles Gemini-Modelle tief in den Google Workspace integriert und Microsofts Copilot in das M365-Ökosystem, was erhebliche Produktivitätsvorteile schaffen kann.  

Die Leistungsunterschiede zwischen den Spitzenmodellen der führenden Anbieter wie OpenAI, Google und Anthropic werden zunehmend geringer. Benchmarks und Nutzervergleiche zeigen, dass die Führungsposition mit jeder neuen Modellveröffentlichung wechselt, die Modelle sich aber in einem engen Leistungsfenster bewegen. Gleichzeitig sinken die Preise für die API-Nutzung drastisch, was die reinen Kosten als Differenzierungsmerkmal abschwächt. In dieser Marktsituation verlagert sich der Wettbewerb. Anstatt nur über die reine Modellperformance zu konkurrieren, binden Anbieter wie Google und Microsoft ihre LLMs tief in ihre etablierten Produktivitäts-Ökosysteme ein (Workspace, M365). Dies schafft einen Mehrwert, der über die reine Textgenerierung hinausgeht, indem nahtlose Arbeitsabläufe ermöglicht werden. Parallel dazu bilden auch erfolgreiche Open-Source-Modelle wie Llama und Mistral eigene, starke Ökosysteme, die durch Plattformen wie Hugging Face und spezialisierte Hosting-Anbieter unterstützt werden.  

Daraus ergibt sich, dass die Auswahl eines LLMs immer weniger eine Frage der marginalen Leistungsüberlegenheit in einem bestimmten Benchmark ist. Stattdessen wird sie zu einer strategischen Entscheidung für ein bestimmtes Ökosystem. Die relevanten Fragen lauten zunehmend: In welchem technologischen Umfeld arbeite ich bereits? Wie einfach ist die Integration in meine bestehenden Tools und Datenquellen? Wie gut sind die Entwicklerwerkzeuge und die Dokumentation? Welches Niveau an Support und Sicherheit wird geboten? Der Fokus verschiebt sich somit von der reinen Modellbewertung hin zu einer umfassenden Plattform- und Anbieteranalyse. (Go Europe! ;))

Der Privatanwender

Für Privatanwender fungiert ein LLM primär als vielseitiger Assistent für alltägliche Aufgaben. Die Benutzerfreundlichkeit, die Qualität der Antworten und das Preis-Leistungs-Verhältnis stehen im Vordergrund.

Analyse der typischen Aufgaben

Die Anwendungsfälle für Privatanwender sind breit gefächert:

• Recherche & Informationssynthese: Schnelle Beantwortung von Fragen, Zusammenfassung von Nachrichtenartikeln oder die verständliche Erklärung komplexer Themen. Hierfür sind der Zugriff auf aktuelle Informationen aus dem Internet und die Angabe von Quellen zur Überprüfung der Fakten entscheidend.  

• Schreiben & Brainstorming: Unterstützung beim Verfassen von E-Mails, kreativen Texten wie Gedichten oder Blogartikeln sowie die Gliederung von Ideen und Konzepten. Hier sind eine hohe sprachliche Qualität, Stilvielfalt und ein gutes kontextuelles Verständnis gefragt.  

• Alltagsorganisation: Hilfe bei der Planung von Reisen, dem Erstellen von Einkaufslisten, Übersetzungen oder der Generierung von Rezeptvorschlägen.  

Vergleich führender KI-Chatbots (kostenlos vs. Premium)

Der Markt bietet eine Reihe von ausgereiften Chatbot-Anwendungen, die meist einem Freemium-Modell folgen.

• ChatGPT (OpenAI): Gilt als vielseitiger Allrounder mit einem starken Ökosystem (Custom GPTs) und exzellenten Konversationsfähigkeiten. Die kostenlose Version, die auf dem leistungsstarken GPT-4o-Modell basiert, ist für viele Aufgaben ausreichend, unterliegt aber Nutzungslimits. Die "Plus"-Version für ca. $20 pro Monat schaltet erweiterte Funktionen wie die "Memory"-Funktion für längere Kontexte, höhere Nutzungsgrenzen und erweiterte Datenanalysefähigkeiten frei.  

• Gemini (Google): Die größte Stärke von Gemini ist die tiefe Integration in das Google-Ökosystem, einschließlich der Suche, Google Workspace und Android. Es bietet exzellente multimodale Fähigkeiten, insbesondere bei der Bildgenerierung, und hat standardmäßig Echtzeit-Webzugriff. Die "Advanced"-Version für ca. $19.99 pro Monat bietet das leistungsstärkste Modell und zusätzliche Vorteile wie 2TB Cloud-Speicher.  

• Claude (Anthropic): Hebt sich durch eine herausragende Textqualität hervor, insbesondere bei langen, nuancierten und kreativen Schreibaufgaben. Das Modell ist auf Sicherheit und ethisches Verhalten ausgerichtet, was zu sehr durchdachten Antworten führt. Die Pro-Version für ca. $18-20 pro Monat gewährt Zugang zum Spitzenmodell "Opus" und dessen großem Kontextfenster, ideal für die Analyse langer Dokumente (z.B. PDFs).  

• Perplexity.ai: Positioniert sich als "Answer Engine" statt als reiner Chatbot. Der Fokus liegt auf der Bereitstellung von faktenbasierten, aktuellen Antworten mit klaren Quellenangaben, was es zum idealen Werkzeug für Rechercheaufgaben macht. Die Pro-Version für ca. $20 pro Monat bietet unlimitierte Suchen und die Möglichkeit, zwischen verschiedenen LLMs (inkl. GPT-4 und Claude 3 Opus) für die Beantwortung zu wählen.

• Le Chat (Mistral): Ist die europäische Antwort auf ChatGPT & Co.. Es bietet unter anderem Websuche, Deep Research, Chatten über die eigenen Dateien und Reasoning. Die Pro Version gibt es schon für 14,99Euro im Monat, sie bietet auch direkt Zugriff auf die Platform dahinter und ermöglicht es Entwicklern so, schon im normalen Pro Plan die API Funktionen zu nutzen. Le Chat ist dabei sehr schnell, da es optimierte Hardware nutzt.

Entscheidungspfad für den Privatanwender

Ein strukturierter Ansatz hilft, das individuell beste Tool zu finden:

1. Hauptanwendungsfall definieren: Identifizieren Sie Ihre primäre Nutzungsabsicht. Sind Sie ein "Rechercheur", der verlässliche Fakten benötigt? Ein "Kreativschreiber", der sprachliche Finesse sucht? Oder ein "Allrounder", der eine flexible Lösung für diverse Alltagsaufgaben braucht?

2. Kostenlose Versionen testen: Nutzen Sie die frei verfügbaren Angebote von ChatGPT, Gemini, Mistral und Perplexity intensiv für eine Woche. Dies vermittelt ein Gefühl für die Benutzeroberfläche, die Antwortgeschwindigkeit und die grundlegende Qualität der Ergebnisse in Ihren spezifischen Anwendungsfällen.

3. Schmerzpunkte identifizieren: Analysieren Sie die Nutzungserfahrung. Stoßen Sie regelmäßig an Nutzungsgrenzen? Fehlen Ihnen spezifische Funktionen, wie die Analyse von hochgeladenen Dokumenten oder eine qualitativ hochwertige Bildgenerierung? Ist die Recherchequalität unzureichend, weil Quellen fehlen oder die Informationen veraltet sind?

4. Gezielte Premium-Wahl treffen: Basierend auf den identifizierten Defiziten kann eine fundierte Entscheidung für ein Abonnement getroffen werden:

   • Priorität auf Recherche mit Quellen: Wenn die Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit von Informationen im Vordergrund steht, ist Perplexity Pro die beste Wahl.

   • Priorität auf höchste Textqualität und Analyse langer Dokumente: Wenn Sie anspruchsvolle Texte verfassen oder umfangreiche PDFs zusammenfassen müssen, bietet Claude Pro die überlegene Leistung.

   • Priorität auf Vielseitigkeit und Anpassbarkeit: Wenn Sie einen flexiblen Allrounder mit dem größten Ökosystem und der Möglichkeit zur Erstellung eigener spezialisierter Assistenten (Custom GPTs) suchen, ist ChatGPT Plus oder LeChat die richtige Wahl.

   • Priorität auf Google-Integration und Multimodalität: Wenn Sie tief im Google-Ökosystem arbeiten und starke Bild- und Sprachfunktionen benötigen, ist Gemini Pro die naheliegendste Option.

Der Entwickler

Für Softwareentwickler haben sich LLMs als leistungsstarke Assistenten etabliert, die den Entwicklungsprozess beschleunigen und die Code-Qualität verbessern können. Die Auswahl des richtigen Tools hängt stark von der Arbeitsumgebung und den spezifischen Aufgaben ab.

Analyse der typischen Aufgaben

Entwickler nutzen LLMs für eine breite Palette von Aufgaben: automatische Code-Vervollständigung, Generierung von Boilerplate-Code, Erstellung von Unit-Tests und Dokumentation, Unterstützung beim Debugging und bei der Fehleranalyse, Vorschläge für Code-Refactoring sowie das schnelle Erlernen neuer Programmiersprachen oder Frameworks.

Vergleich spezialisierter vs. allgemeiner Tools

Die Wahl steht oft zwischen einem tief in die Entwicklungsumgebung (IDE) integrierten Tool und der Nutzung eines allgemeinen, leistungsstarken LLMs über eine Chat-Schnittstelle.

• GitHub Copilot: Als Industriestandard ist Copilot tief in gängige IDEs wie VS Code integriert und agiert kontextbewusst, indem es die gesamte Codebasis eines Projekts berücksichtigt. Es bietet eine Auswahl verschiedener KI-Modelle, die je nach Aufgabe (schnelle Vervollständigung oder tiefgreifende Analyse) dynamisch eingesetzt werden.

• Allgemeine LLMs (Claude, GPT-4.1, Gemini): Diese Modelle werden oft über spezialisierte Editoren wie Cursor oder direkt im Chat-Interface genutzt. Sie können bei komplexen logischen Problemen, Algorithmenentwicklung oder tiefgreifendem Code-Refactoring überlegen sein. Insbesondere Claude 4 Sonnet wird in Benchmarks und von Entwicklern für seine herausragenden Fähigkeiten im Bereich Software Engineering und Refactoring gelobt, während Gemini 2.5 Pro Stärken in der Full-Stack-Entwicklung zeigt.

• Open-Source-Alternativen (CodeLlama, WizardCoder): Diese Modelle bieten die Möglichkeit des lokalen Betriebs auf eigener Hardware. Dies gewährleistet maximale Datensicherheit und ermöglicht eine weitreichende Anpassung, erfordert jedoch einen erheblichen Konfigurationsaufwand und leistungsstarke Hardware.

Die Wahrnehmung des "Copiloten" hat sich gewandelt. Ursprünglich war der Begriff fast synonym mit einem einzigen Modell von OpenAI. Heute zeigen jedoch sowohl die offizielle Dokumentation von GitHub Copilot als auch die Funktionsweise fortschrittlicher Editoren wie Cursor, dass diese Assistenten zu Multi-Modell-Plattformen geworden sind. GitHub Copilot selbst wählt intern aus einem Pool von Modellen das für die jeweilige Aufgabe am besten geeignete aus. Cursor geht noch einen Schritt weiter und erlaubt dem Entwickler, explizit zwischen den neuesten Modellen von OpenAI, Anthropic und anderen Anbietern zu wechseln. Diese Entwicklung ist eine direkte Reaktion auf die Erkenntnis aus Benchmarks und Praxisberichten: Kein einzelnes Modell ist in allen Programmierdisziplinen – sei es Refactoring, Debugging oder die Erstellung neuer Funktionen – unangefochten überlegen. Erfahrene Entwickler verfolgen daher zunehmend einen "Multi-Modell-Ansatz" und wählen je nach spezifischer Aufgabe das leistungsstärkste LLM aus.

Diese Entwicklung verschiebt die entscheidende Frage für Entwickler. Es geht nicht mehr primär darum, "GitHub Copilot oder Claude?" zu wählen. Stattdessen lautet die Frage: "Welche Plattform bietet mir den besten Workflow und die flexibelste Auswahl an geeigneten Modellen für meine spezifischen Aufgaben?". Die nahtlose Integration in die bevorzugte IDE wird damit zum entscheidenden Faktor, da sie einen reibungslosen Wechsel zwischen den Stärken verschiedener LLMs ermöglicht, ohne den Arbeitsfluss zu unterbrechen.  

Entscheidungspfad für den Copilot-Nutzer

1. Ökosystem und IDE-Integration bewerten: Die erste Frage betrifft die primäre Arbeitsumgebung (z.B. VS Code, JetBrains). Wie tief und nahtlos ist der jeweilige Assistent in die IDE integriert? Ein Tool, das direkt im Editor agiert, ist produktiver als eines, das ständiges Wechseln des Fensters erfordert.

2. Preis-Leistungs-Verhältnis analysieren: GitHub Copilot bietet klare Preisstufen für Einzelpersonen und Teams (ca. $10-$39 pro Monat). Die Nutzung allgemeiner LLMs über API-basierte Tools wie Cursor kann bei intensiver Nutzung potenziell teurer werden, bietet aber eine größere Modellauswahl.

3. Kernaufgaben definieren: Liegt der Fokus auf schneller Autovervollständigung und Boilerplate-Code, wofür leichtere, schnellere Modelle ausreichen? Oder geht es um tiefgreifendes Refactoring und das Debugging komplexer Systeme, was die leistungsstärksten verfügbaren Modelle wie Claude 4 Sonnet oder GPT-4.1 erfordert?

4. Evaluierung basierend auf dem Profil:

   • Für Teams und Unternehmen: Suchen Sie eine standardisierte "Out-of-the-box"-Lösung mit tiefer Versionskontroll-Integration, ist GitHub Copilot Business/Enterprise die naheliegende Wahl.

   • Für Power-User und Einzelentwickler: Benötigen Sie maximale Leistung und Flexibilität für komplexe, logikintensive Aufgaben, ist eine Plattform wie Cursor, die den direkten Wechsel zwischen den Top-Modellen von Anthropic und OpenAI ermöglicht, oft die überlegene Lösung.

   • Für höchste Datenschutzanforderungen: Für die Arbeit mit hochsensiblem Code oder in regulierten Umgebungen ist der Einsatz eines lokal gehosteten Open-Source-Modells wie CodeLlama 70B über Tools wie Ollama der einzig gangbare Weg.

Der Entwickler als Architekt – LLMs als Fundament für neue Software

Wenn ein LLM nicht nur als Werkzeug dient, sondern das Herzstück einer neuen Anwendung (wie ein KI-Agent oder ein spezialisierter Chatbot) bildet, verschieben sich die Auswahlkriterien. Hier sind die Eigenschaften der API – Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit, Latenz, Kostenkontrolle und die Fähigkeit zur Tool-Nutzung – von entscheidender Bedeutung.  

Tiefenanalyse der LLM-APIs

Die Wahl der API ist eine grundlegende architektonische Entscheidung.

• OpenAI API: Gilt als die reifste und robusteste Option mit einem umfassenden Ökosystem, exzellenter Dokumentation und einer breiten Palette von Modellen, die verschiedene Preis-Leistungs-Punkte abdecken. Sie ist oft die erste Wahl für schnelles Prototyping und für Anwendungen, die auf ein etabliertes Ökosystem setzen.  

• Anthropic API: Ähnlich wie OpenAI, aber mit einem stärkeren Fokus auf Zuverlässigkeit, Sicherheit und ethisches Verhalten. Ihr Ansatz zur Tool-Nutzung, das "Model Context Protocol" (MCP), wird als flexibler, aber auch als neuer und komplexer im Vergleich zu OpenAIs "Function Calling" angesehen.  

• Google Gemini API: Der Hauptvorteil liegt in der tiefen Integration in die Google Cloud Platform (Vertex AI), was für Unternehmen, die bereits in diesem Ökosystem arbeiten, erhebliche Synergien schafft. Die API bietet zudem Modelle mit extrem großen Kontextfenstern, was für datenintensive Anwendungen vorteilhaft ist.  

• Open Source (Self-Hosted): Plattformen wie Hugging Face Inference Endpoints oder Anyscale ermöglichen die Bereitstellung von Open-Source-Modellen als private API. Dies bietet ultimative Kontrolle über Daten und Kosten bei hohem Nutzungsvolumen, erfordert aber erheblichen initialen und fortlaufenden Engineering-Aufwand.

Fokus auf "Function Calling" / Tool Use

Für KI-Agenten ist die Fähigkeit, mit externen Systemen wie APIs oder Datenbanken zu interagieren, von zentraler Bedeutung. Diese Fähigkeit wird als "Function Calling" oder "Tool Use" bezeichnet. Die Zuverlässigkeit dieser Funktion ist jedoch noch nicht perfekt und variiert stark zwischen den Modellen. Benchmarks wie das Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) bieten eine objektive Messung dieser kritischen Fähigkeit.

Die Art und Weise, wie eine Funktion an das LLM übergeben wird, hat einen signifikanten Einfluss auf die Zuverlässigkeit. Traditionell erfolgt dies über eine strukturierte JSON-Beschreibung der Funktion und ihrer Parameter. Neuere Benchmarks zeigen jedoch, dass ein "Pythonic"-Ansatz, bei dem das LLM direkten Python-Code zur Ausführung der Funktion generiert, oft eine höhere Genauigkeit erzielt. Der Grund dafür ist, dass die Modelle auf Milliarden von Zeilen Python-Code trainiert wurden und daher mit dieser Syntax nativ vertrauter sind als mit einem spezifischen JSON-Format. Claude 3.5 Sonnet zeigt in diesen Benchmarks eine herausragende Leistung. Für Architekten, die die Zuverlässigkeit ihrer Agenten maximieren müssen, ist dies eine entscheidende Erkenntnis bei der Gestaltung der Interaktion zwischen LLM und externen Tools.  

Entscheidungspfad für den Architekten

1. Proprietäre API vs. Self-Hosted Open Source: Dies ist die erste strategische Entscheidung. Sie hängt von Faktoren wie Budget (Initialinvestition vs. laufende Kosten), dem Know-how des Teams, den Datenschutzanforderungen und dem erwarteten Skalierungsbedarf ab.

2. (Bei Wahl "Proprietäre API"): Auswahl des Anbieters:

   • Für das reifste Ökosystem und die größte Entwickler-Verbreitung → OpenAI API.

   • Für höchste Zuverlässigkeit bei komplexen, sequentiellen Tool-Aufrufen und einem Fokus auf Sicherheit → Anthropic API.

   • Für tiefe Integration in die Google Cloud und die Notwendigkeit riesiger Kontextfenster → Google Gemini API.

3. (Bei Wahl "Open Source"): Modellauswahl und Hosting-Strategie:

   Welches Modell bietet das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für die spezifische Aufgabe? (z.B. Mixtral für Effizienz, Llama 3.1 70B für hohe Leistung).

4. Prototyping und anwendungsspezifisches Benchmarking: Unabhängig von der vorherigen Wahl ist ein Proof-of-Concept mit den zwei Top-Kandidaten unerlässlich. Hierbei sollten kritische Metriken wie die Latenz unter Last und die Genauigkeit des Function Calling mit realen, anwendungsspezifischen Daten gemessen werden, da allgemeine Benchmarks nicht immer die ganze Geschichte erzählen.  

Fazit

Die Landschaft der Large Language Models ist nicht statisch. Die Leistung der Modelle verbessert sich kontinuierlich, während die Kosten sinken – ein Trend, der sich mit fast jeder neuen Veröffentlichung fortsetzt. Vor diesem Hintergrund sind starre, langfristige Festlegungen auf ein einziges Modell riskant.  

Es wird empfohlen, einen agilen Auswahlprozess zu etablieren. Anstatt sich an ein einziges Modell zu binden, sollten Entwickler und Unternehmen eine Multi-Modell-Strategie in Betracht ziehen. Moderne Architekturen können Aufgaben dynamisch an das für den jeweiligen Job am besten geeignete und kosteneffizienteste Modell weiterleiten ("Model Routing"). Dies erhöht nicht nur die Effizienz, sondern auch die Resilienz gegenüber Preisänderungen oder Leistungsschwankungen eines einzelnen Anbieters.  

Zentral für eine solche Strategie ist die kontinuierliche Evaluierung. Allgemeine Benchmarks sind ein guter Ausgangspunkt, spiegeln aber nicht immer die Leistung in spezifischen, realen Anwendungsfällen wider. Die Einrichtung eigener, anwendungsspezifischer Benchmarks ist daher entscheidend, um die tatsächliche Leistung zu messen. Werkzeuge zur Überwachung und zum Vergleich von Modellen im laufenden Betrieb ("Observability") sind unerlässlich, um Kosten, Latenz und Qualität im Griff zu behalten.  

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahl des richtigen LLM ein kontinuierlicher Prozess der Evaluierung und Anpassung ist, der eng mit den eigenen strategischen Zielen und der technologischen Entwicklung verknüpft ist. Der beste Ansatz ist, informiert zu starten, schnell zu experimentieren und architektonisch flexibel zu bleiben, um von der rasanten Entwicklung in diesem Feld maximal zu profitieren.