Claude vs. Gemini: Wie schneiden sie im Vergleich ab?

Bei der Auswahl eines KI-Assistenten geht's nicht darum, das „beste“ Modell zu finden. Es geht darum, das richtige Tool für deinen Arbeitsablauf zu finden. Ein Entwickler, der um 2 Uhr morgens komplexen Code debuggt, braucht andere Fähigkeiten als ein Forscher, der wissenschaftliche Arbeiten zusammenstellt, oder ein Business-Analyst, der Quartalsberichte schreibt.

In diesem Artikel vergleiche ich Claude 4.5 und Gemini 3 Pro, die neuesten Modelle von Anthropic und Google. Du wirst sehen, wie sich diese Modelle in Bezug auf die Tiefe der Argumentation, die Integration in das Ökosystem, die Preisgestaltung von und die Leistung unterscheiden. Wenn du dich mit der Technologie hinter diesen Assistenten noch nicht auskennst, kannst du mit unserem Kurs „Generative KI-Konzepte” loslegen, um dich schnell einzuarbeiten.

Was ist Claude?

Claude ist der KI-Assistent von Anthropic, der auf dem basiert, was das Unternehmen als „Constitutional AI“ bezeichnet. Drei Prinzipien bestimmen alles: Hilfsbereitschaft (klare, nützliche Antworten), Unbedenklichkeit (Vermeidung unsicherer oder irreführender Ergebnisse) und Ehrlichkeit (Zugeben von Unsicherheiten, anstatt selbstbewusst klingende Unwahrheiten zu verbreiten).

Anthropic sieht Claude als den KI-Assistenten für Leute, die gerne nachdenken. Anstatt sich darauf zu stürzen, jede mögliche Funktion hinzuzufügen, konzentrieren sie sich auf eine anhaltend hohe Qualität der Argumentation, vor allem bei komplexen Aufgaben, die einen langen Kontext oder ausführliche Gespräche erfordern. Das zeigt sich darin, wie Claude mit unklaren Fragen umgeht. Es ist besser, nachzufragen, als zu raten, was du gemeint hast.

Das aktuelle Sortiment umfasst drei Stufen: Claude Opus (am besten für logisches Denken und Programmieren geeignet), Claude Sonnet (gutes Verhältnis zwischen Leistung und Kosten) und Claude Haiku (leicht und schnell). Claude Opus 4.5 ist das beste Produkt von Anthropic und hat echt gute Verbesserungen bei den Codierungs-Benchmarks und beim Verständnis von langen Kontexten.

Was ist Zwillinge?

Gemini ist das multimodale KI-System von Google DeepMind, das von Grund auf dafür gemacht ist, Text, Bilder, Code, Audio und Video als native Eingaben zu verarbeiten. Im Gegensatz zu Modellen, bei denen die Sehfähigkeiten nachträglich hinzugefügt wurden, wurde Gemini darauf trainiert, mehrere Modalitäten gleichzeitig zu verarbeiten. Das zeigt sich darin, wie natürlich es Aufgaben wie die Analyse von Diagrammen oder das Extrahieren von Daten aus Screenshots erledigt.

Googles Ziel mit Gemini geht über die Entwicklung eines eigenständigen Assistenten hinaus. Das Modell ist wie eine KI-Schicht, die in die Suche, Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets, Slides), Android und Google Cloud eingebaut ist. Durch diese Integration kann Gemini Echtzeit-Infos aus der Google-Suche holen, auf deinen Kalender zugreifen oder E-Mails basierend auf dem Kontext aus deinem Posteingang erstellen – und das alles in derselben Unterhaltung.

Das Modell Gemini 3 Pro hat das, was Google als „Denkfähigkeiten” nennt: interne Argumentationsketten, die komplizierte Probleme aufschlüsseln, bevor sie Antworten generieren. Der bald kommende „Deep Think“-Modus wird das noch weiter ausbauen und noch längere Denkprozesse für besonders knifflige Aufgaben ermöglichen.

Die großen Unterschiede zwischen Claude und Gemini

Claude und Gemini haben unterschiedliche Ideen dazu, wie KI-Assistenten sein sollten und wie sie in deinen Arbeitsablauf passen sollten.

Ein direkter Vergleich der Grundphilosophien und Ökosysteme. Bild vom Autor.

Design-Philosophie

Claude legt Wert auf sorgfältiges, durchdachtes Denken. Es ist für Aufgaben gedacht, bei denen es mehr drauf ankommt, die richtige Antwort zu finden, als schnell zu sein, wie zum Beispiel beim Umschreiben eines komplizierten Codes oder beim Analysieren einer nuancierten Forschungsarbeit. Der Sicherheitsansatz von Anthropic bedeutet, dass Claude eher Unsicherheiten zugibt oder nachfragt, anstatt einfach zu halluzinieren.

Gemini legt Wert auf multimodale Vielseitigkeit und den Zugriff auf Infos in Echtzeit. Es ist für Leute gedacht, die eine KI brauchen, die in einem einzigen Gespräch zwischen der Analyse eines Bildes, der Suche im Internet nach aktuellen Daten und der Erstellung eines Videokonzepts hin- und herwechseln kann. Durch die Integration in das Google-Ökosystem weiß Gemini über deinen Kalender Bescheid, kann auf deine Drive-Dateien zugreifen und funktioniert mit den Produktivitäts-Tools, die du schon benutzt.

Ökosystem: Plattformunabhängig vs. Google-native

Claude setzt auf einen API-orientierten, plattformunabhängigen Ansatz. Es lässt sich einfach in deine Arbeitsabläufe einbauen, läuft auf AWS oder über die API von Anthropic und setzt nicht voraus, dass du bestimmte Tools benutzt. Diese Flexibilität ist super für Unternehmen mit komplizierten Tech-Stacks oder Entwickler, die eigene Anwendungen erstellen.

Gemini ist Teil von Googles Ökosystem. Wenn du schon Gmail, Google Docs und Google Cloud nutzt, passt Gemini einfach perfekt dazu. Aber wenn du das nicht machst, verpasst du ein paar der nützlichsten Funktionen.

Zusammenfassung der Kernkompetenzen

Claude ist super in folgenden Sachen: Schreiben von hochwertigen und konsistenten Texten, Hilfe beim Programmieren (vor allem bei komplizierten Umgestaltungen), Denken in großen Zusammenhängen und strukturiertes analytisches Denken. Gemini ist super bei: Echtzeit-Informationssuche, multimodalen Aufgaben (Bilder, Video, Audio), Recherche aus mehreren Quellen und Produktivitätsintegration in die Tools von Google.

Claude vs. Gemini – Vergleich der einzelnen Funktionen

Schreiben und Kommunikation

Claude schreibt immer gut strukturierte, zusammenhängende Texte. Es behält den Ton über Tausende von Wörtern bei und eignet sich daher super für Dokumentationen, technische Berichte oder Bildungsinhalte. Das Modell verliert selten den Faden bei komplizierten Erklärungen.

Gemini ist super für kurze Inhalte, Zusammenfassungen und Antworten, bei denen Echtzeit-Infos echt nützlich sind. Allerdings kann es bei sehr langen Erzählungen schwieriger sein, die Stimme und Struktur durchgehend beizubehalten.

Programmierung und technische Arbeit

Claude Opus 4.5 ist gerade der Spitzenreiter bei den Coding-Benchmarks und hat 74,4 % beim SWE-Bench (einem anspruchsvollen Software-Engineering-Benchmark) erreicht. Es ist super bei Aufgaben, die ein langes Nachdenken über mehrere Dateien hinweg erfordern, wie zum Beispiel das Umschreiben von altem Code oder das Finden von kleinen Logikfehlern. Entwickler sagen oft, dass Claude „Absichten besser versteht“, wenn er nur vage Vorgaben bekommt.

Gemini 3 Pro ist echt gut im Erstellen und Erklären von Code und hat mit speziellen Agentenansätzen bei SWE-Bench etwa 74,2 % erreicht. Es läuft super mit Google Cloud Tools, aber bei Softwareentwicklungsaufgaben, die viel Zeit brauchen und woman den Überblick über viele Codeänderungen behalten muss, ist Claude besser.

Forschung und Zugang zu Infos

Die integrierte Suchfunktion von Gemini macht es echt praktisch für aktuelle Ereignisse, Marktforschung und Recherche. Wenn du nach aktuellen Nachrichten fragst oder Daten aus der letzten Woche brauchst, kann Gemini verifizierte Infos direkt aus den Google-Suchergebnissen holen.

Claude nutzt seine Trainingsdaten (mit einem Wissensstand von Januar 2025) und optionale Browsing-Tools über seine API. Es ist aber echt gut darin, Infos aus deinen Dokumenten zusammenzufassen und lange PDFs oder technische Papiere genauer zu analysieren, als Gemini das normalerweise macht.

Kreative und analytische Aufgaben

Bei analytischem Schreiben, strukturiertem Denken und detaillierten technischen Erklärungen ist Claude dank seiner Konsistenz und Tiefe echt gut. Es ist besser darin, komplexe logische Argumente über lange Antworten hinweg beizubehalten.

Für multimodale Kreativität (wie Bildkonzepte entwickeln, visuelle Infos analysieren oder Videoinhalte planen) macht das native multimodale Training von Gemini das System leistungsfähiger. Es kann Diagramme analysieren, Daten aus Screenshots extrahieren und den visuellen Kontext auf eine Art und Weise verstehen, die sich natürlicher anfühlt.

Sicherheit und Umgang mit Unsicherheit

Claudes Ansatz der konstitutionellen KI sorgt für einen transparenteren Umgang mit Unsicherheiten. Wenn es was nicht weiß, sagt es das eher direkt, anstatt eine irgendwie plausible Vermutung zu machen. Das hilft, Halluzinationen in Bereichen mit hohem Risiko zu reduzieren.

Gemini ist lockerer und flexibler, was bei kreativen Aufgaben echt hilfreich sein kann, aber bei sensiblen Anwendungen, wo es auf Genauigkeit ankommt, vielleicht mehr Aufsicht braucht.

Kontextfenster und längere Texte

Claude kann echt große Dokumente verarbeiten (standardmäßig 200.000 Token, mit Optionen für Unternehmen sogar über 1 Million) und bleibt auch bei längeren Sitzungen immer im Gleichklang. Egal, ob du ein 500-seitiges technisches Handbuch oder ein ganzes GitHub-Repository analysierst, Claude macht das ganz locker.

Gemini 3 Pro bietet bis zu 1 Million Token und ist damit super wettbewerbsfähig für Anwendungsfälle mit langem Kontext. Zusammen mit seinen Forschungsabläufen und Tools kann es riesige Dokumente verarbeiten, aber die Leute sagen, dass Claude bei sehr langen Analyseaufgaben besser konsistent bleibt.

Claude vs. Gemini Barrierefreiheit und Preise

Beide Plattformen bieten kostenlose Tarife zum Ausprobierenund kostenpflichtige Tarife für ernsthafte Nutzer, aber ihre Preisphilosophien unterscheiden sich deutlich.

Kostenlose und Pro-Versionen

Claudes kostenlose Stufe bietet grundlegende Konversationsfunktionen mit kleinen Nutzungsbeschränkungen. Claude Pro (20 $/Monat) bietet dir höhere Limits, einen erweiterten Denkmodus, Artefakte und bevorzugten Zugang. Der entscheidende Vorteil: Du bekommst alle Funktionen des Opus-Modells, nur mit höheren Nachrichtenlimits.

Die kostenlose Version von Gemini bietet eingeschränkten Zugriff auf Gemini 3 Pro und vollen Zugriff auf das schnellere Modell 3 Flash. Gemini Pro (19,99 $/Monat) hebt alle Beschränkungen auf und bietet zusätzlich Workspace-Integration, bessere Bilderzeugung (1.000 Credits pro Monat) und Vorrang bei neuen Funktionen.

Preise für Unternehmen und APIs

Claude Max (~100 $/Monat) bietet 5- bis 20-mal so viel Speicherplatz wie die Pro-Version für Leute, die viel nutzen. Für Teams gibt's Pläne ab 25 $ pro Nutzer und Monat, mit Optionen für Premium-Entwicklerlizenzen für 150 $ pro Nutzer und Monat, die Claude Code beinhalten.

Das Ultra-Paket von Gemini (249,99 $/Monat) ist für Leute gedacht, die topmoderne Funktionen brauchen: Deep Think-Modus, Gemini Agent für die automatische Aufgabenausführung und über 25.000 monatliche Credits für die Erstellung von Bildern und Videos.

Für die Nutzung der API verlangt Claude etwa 5 Dollar pro Million Eingabetoken und 25 Dollar pro Million Ausgabetoken für Opus 4.5 (kleinere Modelle wie Sonnet sind günstiger). Die Preise für Gemini über Vertex AI hängen von der Nutzung ab und liegen normalerweise bei etwa 1,25 US-Dollar pro Million Eingabetoken und 10 bis 15 US-Dollar pro Million Ausgabetoken. Allerdings nutzt Google ein Guthabensystem, was einen direkten Vergleich schwierig macht.

Claude vs. Gemini-Benchmark-Vergleich

Benchmarks zeigen nicht alles, aber sie gebeneinen objektivenÜberblick über die Fähigkeiten von Modellen bei standardisierten Aufgaben.

Claude ist gerade der Beste bei Benchmarks, die viel Codierungsing brauchen, vor allem bei Aufgaben, die ein langes Nachdenken über mehrere Schritte oder Dateien erfordern. Der SWE-Bench-Score von 74,4 % zeigt, dass das Programm bei echten Softwareentwicklungsaufgaben richtig gut abschneidet.

Gemini 3 Pro macht seine Sache bei allgemeinen Denkaufgaben ziemlich gut und liegt bei einigen wissenschaftlichen Benchmarks auf Hochschulniveau wie GPQA ganz vorne. Es hat 18,8 % bei „Humanity's Last Exam” (einem absichtlich schwierigen Logiktest) und war damit das beste Ergebnis unter den Modellen, die zum Zeitpunkt des Tests keinen Zugriff auf Hilfsmittel hatten.

Beide Modelle sind super im Verstehen langer Zusammenhänge und behalten Infos aus riesigen Datenmengen genau im Kopf. Bei MMLU (Allgemeinwissen) liegen sie gleichauf, beide haben über 80 Punkte und kommen fast an die Leistung menschlicher Experten ran.

Denk dran: Diese Benchmarks messen bestimmte Funktionen unter kontrollierten Bedingungen. Die tatsächliche Leistung hängt stark davon ab, wie du das Modell nutzt und wie du es ansteuerst.

Vor- und Nachteile Tabelle

Hier ist eine kurze Übersicht überdie wichtigsten Vorteile und Einschränkungen der einzelnenPlattformen.

Welches solltest du nehmen? Claude oder Zwillinge?

Welcher KI-Assistent besser ist, hängt davon ab, was du erreichen willst.

Entwickler und technische Nutzer

Entscheide dich für Claude, wenn du an komplizierten Programmierprojekten arbeitest, alte Systeme überarbeitest oder kleine Logikfehler behebst. Der hohe SWE-Bench-Score zeigt, wie gut das Programm die Absicht von Code über mehrere Dateien hinweg versteht. Der erweiterte Denkmodus hilft bei architektonischen Entscheidungen, die eine sorgfältige Analyse erfordern.

Gemini ist eine gute Wahl, wenn du schon die Google Cloud Platform nutzt und dir KI-Unterstützung in deine Cloud-Infrastruktur integrieren willst. Es ist super für die Codegenerierung und passt gut zu den Entwicklertools von Google.

Autoren und Content-Ersteller

Claude ist die bessere Wahl für längere technische Texte, Dokumentationen, Bildungsinhalte oder alles, was einen einheitlichen Stil über Tausende von Wörtern hinweg braucht. Es kommt selten vor, dass man bei komplizierten Erklärungen den Faden verliert.

Gemini eignet sich gut für kürzere Inhalte, die von Echtzeitinformationen profitieren (z. B. Blogbeiträge zu aktuellen Ereignissen), und ist super, wenn du multimodale Inhalte erstellen und neben Text auch Bilder oder Videokonzepte generieren musst.

Geschäftskunden und Unternehmen

Wenn du schon Google Workspace nutzt, kann die native Integration von Gemini in Gmail, Docs und Sheets deine Produktivität sofort steigern. Googles Unternehmensstudien zeigen, dass man pro Woche etwa 105 Minuten Zeit spart, vor allem dank dieser Integration.

Claude bietet mehr Flexibilität bei der Plattform für individuelle Arbeitsabläufe und regulierte Umgebungen, wo du die Daten genau im Griff haben musst. Viele Firmen nutzen Claude deshalb über AWS Bedrock.

Datenschutzbewusste und regulierte Branchen

Claudes sicherheitsorientiertes Design, der transparente Umgang mit Unsicherheiten und die Flexibilität bei der Bereitstellung (einschließlich der Verfügbarkeit in AWS GovCloud) machen es zu einer guten Wahl für das Gesundheitswesen, den Finanzsektor, Behörden und andere stark regulierte Branchen.

Gemini kann in diesen Fällen funktionieren, muss aber sorgfältig konfiguriert werden, vor allem wenn du Daten von den größeren Systemen von Google getrennt halten musst.

Forscher und Analysten

Gemini ist echt gut darin, mehrere Webquellen live zu durchsuchen. Der Deep-Research-Modus kann automatisch Infos aus vielen aktuellen Artikeln zusammenfassen. Wenn du schnelllebige Themen verfolgst oder Marktinfos in Echtzeit brauchst, ist das echt super.

Claude ist super darin, Dokumente, die du schon hast, richtig gut zusammenzufassen. Gib ihm einen Stapel Forschungsarbeiten oder technische Berichte, und er liefert dir eine konsistentere und gründlichere Analyse, als Gemini normalerweise bietet.

Ein kurzer Leitfaden, um zwischen Claude und Gemini zu entscheiden. Bild vom Autor. 

Fazit

Claude und Gemini stehen für zwei unterschiedliche Ansätze in Sachen KI-Unterstützung. Claude setzt auf Tiefe, sorgfältige Argumentation und gleichbleibende Qualität und richtet sich an Leute, die eine KI brauchen, der sie bei komplexen analytischen Aufgaben vertrauen können. Gemini setzt auf Vielseitigkeit, Echtzeit-Zugriff auf Infos und multimodale Flexibilität und ist für Leute gedacht, die KI in ihre bestehenden Google-basierten Arbeitsabläufe einbauen wollen.

Keiner ist objektiv gesehen in allen Bereichen „besser“. Die Entscheidung hängt davon ab, ob du mehr Wert auf tiefes Denken statt auf viele Infos, Plattformunabhängigkeit statt auf die Bequemlichkeit eines Ökosystems und super Programmierkenntnisse statt auf multimodale Kreativität legst.

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