Claude
Sprachmodell mit Fokus auf lange Kontexte, Sorgfalt und nuancierte Texte.
Funktionen von Claude
- Kontextfenster 200 000 Tokens (ca. 500 Buchseiten) — führend bei langen Dokumenten.
- Artifacts rendern Code, HTML, SVG, Diagramme in einem Seitenpanel — live editierbar.
- Projects bündeln Dateien, Anweisungen und Chats zu einem persistenten Arbeitsraum.
- Computer Use (API) — Claude kann den Desktop/Browser steuern (Beta).
- Code-Qualität auf dem Niveau spezialisierter IDEs (starker SWE-Bench-Score).
- Constitutional AI: nuancierte Sicherheitsprinzipien statt plumper Filter.
- API in EU-Region (Bedrock & Google Vertex), Enterprise-Plan mit DPA.
Preise von Claude
- Free — begrenzte Nutzung von Claude 3.7 Sonnet.
- Pro · $20 / Monat — Claude 4.x, Projects, Artifacts, 5× mehr Nutzung als Free.
- Max · $100 / Monat — deutlich höhere Nutzungs-Limits, Priority-Access.
- Team · $30 / Nutzer / Monat (min. 5) — Admin-Panel, zentrale Rechnung.
- Enterprise · Preis auf Anfrage — SSO, Audit-Logs, DPA, Customer-Managed Keys.
- API — Claude 4 Sonnet $3/$15 pro 1 M Token (Input/Output), Opus höher.
Claude von Anthropic positioniert sich als das nachdenklichere Sprachmodell. Wo andere LLMs auf Geschwindigkeit und Breite setzen, kultiviert Claude eine bewusst zurückgenommene, präzise Schreibweise — Autoren und Redakteure schätzen das Modell deshalb besonders für längere Texte.
Das größte Alleinstellungsmerkmal ist das Kontextfenster: 200.000 Tokens (rund 500 Buchseiten) lassen sich am Stück verarbeiten. Damit eignet sich Claude für Aufgaben, die andere Modelle in Häppchen zerlegen müssen — Juristische Verträge analysieren, ganze Codebases reviewen, mehrstündige Meeting-Transkripte zusammenfassen. Anthropic setzt zudem stark auf Sicherheit: Constitutional AI als Trainingsmethode soll problematische Antworten reduzieren, ohne übermäßig zu zensieren.
Funktionen wie Artifacts (interaktive Ausgaben in einem Seitenfenster) und Projects (persistente Wissenssammlungen) verschieben Claude von einem reinen Chat-Tool in Richtung Arbeitsumgebung. Eine native Bildgenerierung fehlt, das Plugin-Ökosystem ist kleiner als bei OpenAI.
Empfehlung: für textgetriebene Wissensarbeit, anspruchsvolle Recherche und Code-Refactoring oft das stärkere Werkzeug — auch wenn der Markennamen-Wiedererkennungswert in Deutschland noch hinter ChatGPT liegt.
Screenshot
Pro & Contra
- 200k+ Kontextfenster
- Sehr gute Schreibqualität
- Artifacts für interaktive Ausgaben
- Projects für Wissenssammlungen
- Kleineres Ökosystem
- Weniger Plugins
- Keine native Bildgenerierung
Anwendungsfälle
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