Claude vs. ChatGPT für Data Science: Ein Vergleich

Wir leben in einer Zeit rasanter technologischer Umbrüche, in der viele Unternehmen beginnen, neue generative KI in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren. Data Scientists und Analysten nutzen diese Technologien, um ihre Produktivität und die Qualität ihrer Arbeit zu steigern.

Vor ChatGPT nutzten Data Scientists und Analysten GitHub Copilot, um sich bei Codieraufgaben wie Optimierung, Formatierung, Debugging und dem Schreiben von Unit-Tests unterstützen zu lassen. Mit ChatGPT hat sich das Spielfeld jedoch grundlegend verändert: Generative KI lässt sich nun auf nahezu jede Data-Science-Aufgabe anwenden – von der Datenbereinigung bis zur Modellentwicklung und -überwachung.

Vertiefe dein Wissen über GPT-Modelle, insbesondere GPT-4, in unserem Artikel What is GPT-4 and Why Does it Matter?

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT und Claude haben wir schnelle Fortschritte bei Open-Source- und kommerziellen KI-Systemen erlebt. Dieser Artikel vergleicht Claude – ein hochmodernes Modell von Anthropic – mit OpenAI’s ChatGPT und konzentriert sich dabei auf ihren Einsatz in Data-Science-Aufgaben.

Wenn dich das Thema interessiert, gibt es Open-Source-Alternativen zu ChatGPT und kostenlose KI-Tools, mit denen du deinen eigenen KI-Chatbot bauen kannst. Außerdem erfährst du in einem separaten Artikel, wie der neue DataCamp AI Assistant funktioniert.

Bild: Autorin/Autor

Was ist Claude?

Claude ist ein von Anthropic entwickeltes KI-Sprachmodell (LLM), das Texte generiert, Code schreibt und als intelligenter Assistent agiert – ähnlich wie ChatGPT.

Anthropics einzigartige Technik der „Constitutional AI“ sorgt dafür, dass Claude von Anfang an auf menschliche Werte und Ziele ausgerichtet ist.

Eines der Highlights für Entwickler ist Claude Code, ein agentisches Coding-Tool, das in der Claude-Pro-Subscription enthalten ist. Für praktische Anleitungen schau dir unsere Artikel zu Claude Opus 4.6, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.5 und Claude Sonnet 4 an.

Claude-Benutzeroberfläche. Bild: Autorin/Autor (Screenshot kann eine frühere Version zeigen)

Wie greifst du 2026 auf Claude zu?

Die Verfügbarkeit von Claude hat sich seit dem ersten Launch deutlich erweitert. Du kannst Claude jetzt über mehrere Oberflächen nutzen:

Claude.ai: Melde dich direkt auf Claude.ai an, um mit Claude zu chatten.
Claude-App für iOS und Android: Lade die Claude-App für iOS oder Android herunter, um auf deinem Smartphone mit Claude zu interagieren.
Claude-App für Slack: Füge die Claude-App deinem Slack-Workspace hinzu, um Claude in die Teamkommunikation und Zusammenarbeit einzubinden.
Anthropic Console & API: Entwickler und Unternehmen können über die Anthropic Console oder per API auf Claude zugreifen – ideal für tiefere Integrationen und individuelle Anpassungen.

Bitte beachte, dass du dich derzeit in einem der unterstützten Länder befinden musst, um diese Dienste zu nutzen. Die aktuellsten Informationen zu unterstützten Regionen und Zugangsdetails findest du auf Claude.ai.

Was ist ChatGPT?

ChatGPT ist eine KI-gestützte Conversational-Plattform von OpenAI. Sie nutzt große Sprachmodelle wie GPT-5.4, GPT-4o und o3-Reasoning-Modelle, um über natürliche Sprache menschenähnliche Gespräche zu ermöglichen. Mehr Infos findest du in unserem Leitfaden What is ChatGPT?

Der Chatbot kann Code generieren, Texte zwischen Sprachen übersetzen, lange Abschnitte zusammenfassen, Gesprächskontext korrekt verstehen und verschiedene komplexe Aufgaben ausführen.

ChatGPT-Benutzeroberfläche. Bild: Autorin/Autor (Screenshot kann eine frühere Version zeigen)

Wie greifst du 2026 auf ChatGPT zu?

Erstelle ein kostenloses Konto auf OpenAI.com, um ChatGPT zu nutzen. Das Gratis-Konto bietet Zugang zu den neuesten Modellen mit bestimmten Limits. Für ein erweitertes Erlebnis lohnt sich ChatGPT Plus: Du erhältst frühen Zugriff auf neue Funktionen, Datenanalyse, Dateiuploads, Vision und Web-Browsing, DALL·E-Bilderzeugung und mehr. Es gibt außerdem Team- und Enterprise-Pläne mit noch mehr Möglichkeiten.

Du kannst außerdem auf OpenAI-Modelle über die API zugreifen.

Preisvergleich

Sowohl Claude als auch ChatGPT bieten 2026 wettbewerbsfähige Preise mit kostenlosen und Premium-Stufen:

Plan	ChatGPT	Claude
Kostenlos	GPT-4o mini mit Nutzungslimits	Claude Sonnet mit Nutzungslimits
Plus/Pro (20 $/Monat)	GPT-5.4, GPT-4o, o3, DALL·E, Voice, Code Interpreter	Claude Sonnet 4.6, Claude Code, erweiterter Kontext
Team (25–30 $/Monat)	Höhere Limits, Admin-Kontrollen, Workspace-Features	Höhere Limits, Teamverwaltung, priorisierter Zugang
Enterprise	Individuelle Preise, SSO, erweiterte Sicherheit	Individuelle Preise, SSO, erweiterte Sicherheit

Auf der 20-$-Stufe bietet ChatGPT Plus mehr Multimodal-Funktionen (Bildgenerierung, Voice, Video). Claude Pro ist fokussierter, enthält jedoch Claude Code – ein großes Plus für Entwickler. Trotz deutlich aufgerüsteter Modelle haben beide Anbieter die Premiumpreise nicht erhöht.

Fähigkeiten von Claude und ChatGPT im Vergleich

Wir vergleichen die beiden KI-Chatbots Claude und ChatGPT anhand von Beispiel-Prompts für Data-Science-Aufgaben, darunter Projektplanung, Programmierung, Datenanalyse, Machine Learning, Zeitreihen und Natural Language Processing.

Hinweis: Das ist keine umfassende Bewertung, da wir pro Aufgabe nur ein Prompt-Beispiel nutzen, um zu beurteilen, welches Modell die besseren Ergebnisse liefert.

Bevor wir die Resultate im Detail betrachten, hilft die Übersichtstabelle dabei, die wichtigsten Unterschiede zwischen Claude und ChatGPT zu erkennen.

	ChatGPT	Claude
Mutterunternehmen	OpenAI	Anthropic
Unterstützt von	Microsoft	Google
Launch	30. November 2022	14. März 2023
Nutzerzahl	Über 800 Mio. wöchentlich aktiv	Millionen von Nutzerinnen und Nutzern über Web, Mobile und API
Verwendete Technologie	GPT-5.4, GPT-4o, o3-Reasoning-Modelle (2026)	Claude Sonnet 4.6, Opus 4.6 (2026)
Berechnungen	Fortgeschritten	Gut
Mathematisches Schlussfolgern	Stark (o3-Modelle)	Gut
Schreibstil	Kreativ	Natürlich
Codegenerierung	Stark	Optimiert
Textzusammenfassung	Gut	Überlegen
Datenanalyse	Umfassend	Optimiert
Machine Learning	Stark	Stark
Zeitreihen	Gut	Exzellent
Natural Language Processing	Verbessert	Sehr präzise

Tabelle: Autorin/Autor

Planung

Problem: Im Prompt haben wir eine Datensatzbeschreibung und das Projektziel für den Aufbau eines Kreditklassifikators vorgegeben. Wer auf Datensatz und Projektplanung zugreifen möchte, findet beides im Artikel A Guide to Using ChatGPT for Data Science Projects.

Urteil: Beide sind stark in der Projektplanung, aber ChatGPT präsentiert die Informationen und zusätzliche Schritte etwas klarer.

Programmierung

Problem: Wir baten beide Modelle, ein verschachteltes Python-Loop-Beispiel zu optimieren.

Urteil: Während ChatGPT versuchte, über das Zwischenspeichern in einer Liste zu optimieren, wandelte Claude die verschachtelten Schleifen in eine List-Comprehension um – das lief schneller. Sieger: Claude.

Datenanalyse

Problem: Beide Modelle sollten eine explorative Datenanalyse auf einem Kreditklassifikations-Datensatz durchführen.

Urteil: Obwohl ChatGPT starke Analysefähigkeiten zeigte, verschaffte Claudes effizienter Python-Code den Ausschlag. Während ChatGPT verschiedene Bibliotheken einsetzte, nutzte Claude ausschließlich pandas für Visualisierung, Verarbeitung und Analyse – ein deutlicher Beleg für die Souveränität mit diesem Tool. Sieger: Claude.

Machine Learning

Problem: Beide Modelle sollten eine detaillierte Modellevaluierung per Cross-Validation durchführen und Metriken wie Accuracy, Precision, Recall und F1-Score bewerten.

Urteil: Claude lag vorn, indem es Cross-Validation für die Labelvorhersage einsetzte und anschließend mehrere Metriken zur Leistungsbewertung nutzte. ChatGPT stützte sich dagegen auf cv_scores und ein separates Modell für die Klassifikationsmetriken.

Zeitreihen

Problem: Auf Basis einer Datenbeschreibung sollten beide Modelle ein Machine-Learning-Modell zur Aktienkursprognose aufbauen.

Urteil: Claude zeigte ein besseres Aufgabenverständnis, während ChatGPT wiederholt Rückfragen stellte. Beide generierten guten Code, doch ChatGPT griff zu einer veralteten Methode via statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA, während Claude einen moderneren Ansatz mit GradientBoostingRegressor umsetzte. Sieger: Claude.

Natural Language Processing

Problem: Beide Modelle sollten Python-Code schreiben, um GPT-2 auf einem neuen Datensatz zu fine-tunen.

Urteil: ChatGPT halluzinierte offenbar eine nicht existierende Fine-Tuning-Bibliothek. Claude nutzte die transformers-Bibliothek und führte das Fine-Tuning erfolgreich durch. Sieger: Claude.

Für einen breiteren Vergleich lies auch Gemini vs. ChatGPT und Claude vs. Gemini, um zu sehen, wie alle drei großen KI-Assistenten über verschiedene Aufgaben hinweg abschneiden.

Claude vs. ChatGPT: Das Fazit

Claude ist die stärkere Wahl für datenlastige Aufgaben, die tiefen technischen Kontext, präzise Codegenerierung und das Verarbeiten langer Dokumente erfordern. ChatGPT ist erste Wahl für Multimodalität, kreative Arbeiten und allgemeine Unterstützung – dank des GPT-5.4-Reasoning-Modells. Viele Data Scientists setzen beide strategisch ein: Claude für Codeoptimierung und Analyse, ChatGPT für Projektplanung und kreative Lösungen.

Kontextfenster, Multimodalität und agentische Fähigkeiten

Seit unserem ersten Vergleich haben beide Plattformen wichtige neue Funktionen erhalten, die besonders für Data-Science-Workflows relevant sind:

Kontextfenster

Claude unterstützt rund 200.000 Tokens (für Opus-Modelle per API auf bis zu 1 Million erweiterbar) – ideal, um ganze Codebasen, lange Forschungsarbeiten oder große Datensätze zu analysieren. ChatGPT unterstützt etwa 128.000 Tokens, antwortet dafür bei allgemeinen Anfragen schneller.

Multimodale Funktionen

ChatGPT führt bei Multimodalität mit integrierter Bildgenerierung (DALL·E), Sprachgespräch, Videoverständnis und Vision. Claude fokussiert sich auf Text und Code, kann aber hochpräzise hochgeladene Bilder und Dokumente analysieren.

Agentische Coding-Tools

Claude Code ist ein vollwertiger Coding-Agent, der mehrstufige Programmieraufgaben autonom erledigt – im Pro-Plan für 20 $/Monat enthalten. ChatGPT bietet einen Code Interpreter, der Python direkt im Chat ausführt – wertvoll für schnelle Datenanalyse und Visualisierung.

Sicherheit und Genauigkeit

Claude gilt generell als konservativer und weniger halluzinationsanfällig. ChatGPT hat die Genauigkeit deutlich verbessert, kann aber gelegentlich selbstbewusst klingende Fehler produzieren. Für kritische Data-Science-Arbeiten profitieren beide Tools von einer menschlichen Überprüfung der Ergebnisse.

Praktische Einsatzszenarien von Claude und ChatGPT in Data Science

Claude und ChatGPT unterstützen dich bei vielfältigen Data-Science-Aufgaben. Für einen breiteren Überblick sieh dir unseren Leitfaden zu den besten KI-Tools für Data Science an. Wichtige Anwendungsfälle sind:

Umfassende Projektplanung

Beide Tools helfen dir, einen durchdachten Projektplan zu entwickeln. Sie liefern dir außerdem Insights, Methoden und Tools zur Vorbereitung auf das Data-Science-Projekt.

Recherche

Mit generativer KI lernst du neue Konzepte, Sprachen und Frameworks. Außerdem unterstützen dich die Tools beim Informationssammeln, dem Zusammenfassen von Papers und beim Erstellen von Inhalten.

Codegenerierung

Claude und ChatGPT generieren Code-Snippets für Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Modelltraining und Evaluation – das spart Data Scientists Zeit und Aufwand. Für weitere Optionen schau dir unsere Liste der besten KI-Coding-Assistenten an.

Unit-Tests

Du kannst automatisch Testfälle auf Basis von Code und Spezifikationen generieren lassen.

Debugging

Beide Tools geben Hinweise und Erklärungen zu potenziellen Fehlern im Code oder in Datenpipelines, sodass du Probleme schneller erkennst und deren Auswirkungen verstehst.

Reporting

ChatGPT und Claude verstehen Ergebnisse aus Datenanalysen und unterstützen dich beim Erstellen aussagekräftiger Reports.

Optimierung

Du kannst Python-, SQL- und R-Code optimieren lassen und dir effiziente Algorithmen oder Techniken zur Leistungsverbesserung empfehlen lassen.

Statistische Tests

Du kannst statistische Tests wie Hypothesentests, ANOVA, t-Tests und Regressionsanalysen anhand deiner Daten und Fragestellungen generieren lassen.

Analyseergebnisse verstehen

Beide KI-Tools interpretieren deine Ergebnisse und liefern Erklärungen, Insights und Empfehlungen basierend auf statistischen Befunden und Visualisierungen. Das hilft dir, deine Resultate besser zu verstehen und sie anderen zu vermitteln.

Data-Science-Aufgaben automatisieren

Mit Plugins kannst du Datenanalysen und weitere Schritte im Data-Science-Workflow automatisieren.

Wie du ChatGPT für End-to-End-ML-Projekte nutzt, erfährst du im Guide to Using ChatGPT For Data Science Projects.

Fazit

ChatGPT und Claude lösen Aufgaben souverän und generieren hochwertigen Code für Data-Science-Projekte. Mit dem Release von GPT-5.4 sowie Claude Sonnet 4.6/Opus 4.6 haben beide Plattformen ihre Fähigkeiten seit unserem ursprünglichen Vergleich deutlich ausgebaut. Claude glänzt weiterhin bei präzisem Coding und der Analyse langer Dokumente, während ChatGPT bei Multimodalität und der Breite des Ökosystems führt.

Wenn du deine KI-Kompetenzen ausbauen willst, starte mit unserem Kurs Introduction to ChatGPT, lerne mehr über Prompt Engineering oder sammle Praxis mit dem Kurs Working with the OpenAI API.

FAQs

Worin unterscheiden sich Claude und ChatGPT bei der Codegenerierung?

Unsere Analyse zeigt: Claude ist besonders stark darin, optimierten und effizienten Code zu erzeugen und nutzt oft modernere Techniken wie List-Comprehensions oder aktuelle Bibliotheken wie transformers. ChatGPT generiert ebenfalls robusten Code, greift aber gelegentlich auf ältere Methoden zurück oder benötigt zusätzliche Nachfragen zur Verfeinerung. Daher eignet sich Claude besser für Aufgaben, die hochoptimierten Code verlangen, während ChatGPT vielseitig ist und bei einem breiteren Spektrum an Coding-Aufgaben überzeugt.

Kann ich Claude oder ChatGPT für groß angelegte Data-Science-Projekte nutzen – und wie schneiden sie im Vergleich ab?

Unsere Analyse deutet darauf hin, dass sowohl Claude als auch ChatGPT für groß angelegte Data-Science-Projekte geeignet sind. Claude punktet in technischen Kontexten, insbesondere wenn optimierter Code und fortgeschrittene ML-Modelle gefragt sind. ChatGPT ist sehr stark in allgemeiner Projektplanung, Datenanalyse und kreativen Lösungen. Für große Projekte hängt die Wahl vom Bedarf ab – Claude für tiefere technische Anforderungen, ChatGPT für breitere, vielfältigere Aufgaben.

Wie unterscheiden sich die Preise von Claude und ChatGPT, und worauf sollte ich bei der Wahl achten?

Claude bietet einen kostenlosen Plan, einen Pro-Plan für 20 $/Monat und einen Team-Plan für 25 $/Monat – jeweils mit steigenden Features und Nutzungslimits. ChatGPT hat ebenfalls eine Gratisstufe; erweiterte Funktionen gibt es mit ChatGPT Plus für 20 $/Monat sowie zusätzliche Team- und Enterprise-Optionen. Berücksichtige bei der Wahl dein Budget und ob du Basiszugang, Profi-Features oder Kollaborationstools brauchst. Beide bieten ein starkes Preis-Leistungs-Verhältnis.

Wie gehen Claude und ChatGPT mit Updates und Verbesserungen um – und wie oft ändern sich ihre Leistungen?

Claude und ChatGPT werden von Anthropic bzw. OpenAI regelmäßig aktualisiert. Diese Updates umfassen oft Leistungsverbesserungen, neue Funktionen und erweiterten Zugang. Es lohnt sich, auf dem Laufenden zu bleiben, da Updates die Fähigkeiten und das Verhalten der Modelle spürbar beeinflussen können. Größere Updates erscheinen in der Regel alle paar Monate, kleinere Anpassungen häufiger.

Kann ich Claude und ChatGPT gemeinsam nutzen, und bringt mir das Vorteile?

Ja, die kombinierte Nutzung von Claude und ChatGPT kann sehr vorteilhaft sein, insbesondere wenn du die Stärken beider Tools ausschöpfen willst. Du kannst zum Beispiel ChatGPT für die initiale Projektplanung, Recherche und breitere Aufgaben verwenden und anschließend zu Claude wechseln, wenn es um technische Themen wie Codeoptimierung und fortgeschrittene ML-Implementierungen geht. So profitierst du von den besten Features beider Tools.

Autor

Abid Ali Awan

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Als zertifizierter Data Scientist ist es meine Leidenschaft, modernste Technologien zu nutzen, um innovative Machine Learning-Anwendungen zu entwickeln. Mit meinem fundierten Hintergrund in den Bereichen Spracherkennung, Datenanalyse und Reporting, MLOps, KI und NLP habe ich meine Fähigkeiten bei der Entwicklung intelligenter Systeme verfeinert, die wirklich etwas bewirken können. Neben meinem technischen Fachwissen bin ich auch ein geschickter Kommunikator mit dem Talent, komplexe Konzepte in eine klare und prägnante Sprache zu fassen. Das hat dazu geführt, dass ich ein gefragter Blogger zum Thema Datenwissenschaft geworden bin und meine Erkenntnisse und Erfahrungen mit einer wachsenden Gemeinschaft von Datenexperten teile. Zurzeit konzentriere ich mich auf die Erstellung und Bearbeitung von Inhalten und arbeite mit großen Sprachmodellen, um aussagekräftige und ansprechende Inhalte zu entwickeln, die sowohl Unternehmen als auch Privatpersonen helfen, das Beste aus ihren Daten zu machen.

Themen

Künstliche Intelligenz Datenwissenschaft