Zuerst die Tabelle
Die Preise pro Antwort stammen aus dem Whizi-Modellkosten-Index (1.000 Input- plus 500 Output-Token, Listenpreise vom 2026-08-20 abgerufen). Die stärkste Wahl optimiert auf Qualität; die Preis-Leistungs-Wahl ist die, an die die meisten Menschen die Aufgabe tatsächlich weiterleiten sollten.
| Aufgabe | Stärkste Wahl | Preis-Leistungs-Wahl | Preis-Leistungs-Wahl, pro Antwort |
|---|---|---|---|
| Texte, die jemand von Anfang bis Ende lesen soll | Claude (Opus-Stufe) | Claude Sonnet 5 | $0.007 |
| Code, den du ausliefern willst | GPT-Reasoning-Stufen | DeepSeek V4 Pro | $0.003 |
| Mehrstufige Mathematik und Logik | GPT-5.6 Sol (Reasoning) | DeepSeek R1 | $0.002 |
| Sehr lange Dokumente | Gemini 3.1 Pro, 1M Kontext | Llama 4 Maverick, 1M Kontext | $0.0006 |
| Datenanalyse an Dateien | ChatGPT (Codeausführung) | Dasselbe, dann prüfen | $0.008 |
| Alltägliche Fragen | Jede Frontier-Alltagsstufe | GPT-5.6 Luna | $0.0008 |
| Massenarbeit mit hohem Volumen | Kein Frontier-Fall | Llama 3.3 70B | $0.00026 |
| Bilderzeugung | Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | Nano Banana 2 | $0.002 |
| Recherche zu aktuellen Ereignissen | Ein suchverbundener Assistent | Gemini oder Perplexity | variiert mit der Suche |
Jede Zeile fasst ein längeres Argument zusammen. Die Tiefenanalysen sind nur einen Klick entfernt: Datenanalyse, Mathematik, das Open-Source-Feld und der Dreier-Vergleich der Frontier-Modelle.
Warum die Gewinner sich nach Aufgabe unterscheiden
Die Aufteilung ist architektonisch bedingt, nicht Marketing, weshalb sie Versionswechsel überlebt.
Schreiben belohnt Geschmack. Claudes Vorsprung bei Prosa, die jemand von Anfang bis Ende liest, hat sich über Generationen gehalten, weshalb es die Schreib-Zeile anführt, obwohl es mehr kostet als die Alltags-Stufen von GPT.
Code und Mathematik belohnen Reasoning-Modi. Modelle, die intern eine lange Gedankenkette erzeugen und sie vor der Antwort prüfen, dominieren beide Zeilen; die Open-Weights-Einträge, DeepSeek V4 für Code und R1 für mathematikartiges Reasoning, liefern das meiste davon für ein Zehntel des Preises.
Lange Dokumente belohnen Kontextlänge. Ein Kontextfenster von 1 Million Token, etwa 1.500 Seiten, macht den Unterschied zwischen der Analyse eines ganzen Vertrags und der Analyse nur seines ersten Drittels. Mehrere Modelle bieten das inzwischen; der Preis pro Antwort ist es, was sie unterscheidet.
Massenarbeit belohnt den Preis. Bei $0.00026 pro Standardantwort erstellt Llama 3.3 70B tausend Zusammenfassungen für 26 Cent. Gelegentlich falsch zu liegen ist bei diesem Preis erträglich, ganz anders als bei Frontier-Tarifen, die 20- bis 100-mal höher liegen.
Wie man Benchmark-Behauptungen liest, auch unsere
Jede Modellveröffentlichung kommt mit einer Grafik, in der sie gewinnt. Drei Gewohnheiten halten dich ehrlich.
Bevorzuge aufgabenspezifische Benchmarks vor Durchschnittswerten. Ein Coding-Score wie SWE-bench sagt dir etwas über Code; ein gemischtes Leaderboard sagt dir etwas über Mischungen. Die Tabelle oben leitet deshalb bewusst nach Aufgabe weiter.
Prüfe das Datum. Die Auswahl hier wurde im August 2026 gegen den Kosten-Index und öffentliche Berichte geprüft, und diese Seite wird mit jeder neuen Veröffentlichung aktualisiert. Eine Behauptung über das "beste Modell" ohne Datum ist Folklore; die Zeitleiste der Modelle zeigt, wie schnell sich der Boden bewegt.
Führe deine eigenen drei Prompts aus. Nimm eine echte Aufgabe aus deiner Woche und lass sie von der stärksten Wahl und der Preis-Leistungs-Wahl bearbeiten. Zehn Minuten eigener Beweis schlagen jede Tabelle, auch diese, und wie man ein KI-Modell auswählt macht daraus ein wiederholbares Protokoll.
Wo diese Tabelle ehrlich unsicher ist
Die Spitze jeder Zeile ist in Bewegung. Die stärksten Wahlen ändern sich mit jedem großen Release-Zyklus; die Preis-Leistungs-Wahlen sind stabiler, weil Preisuntergrenzen sich langsamer bewegen als Fähigkeits-Obergrenzen.
"Beste" verdichtet Varianz. Claude gewinnt beim Schreiben im Durchschnitt; ein konkreter GPT-Entwurf schlägt einen konkreten Claude-Entwurf oft genug, dass die Gewohnheit des Gegenprüfens wichtiger ist als der Standard.
Suchverbundene Recherche hängt von der Suche ab. Bei aktuellen Ereignissen entscheidet die Retrieval-Schicht mehr als das Modell, weshalb die Recherche-Zeile eine Kategorie statt eines Gewinners nennt.
Dein Prompt ist eine größere Variable als dein Modell. Der Abstand zwischen einem vagen und einem präzisen Prompt übertrifft bei fast jeder Aufgabe den Abstand zwischen benachbarten Modellen. Die Tabelle optimiert die kleinere Variable; Prompt-Grundlagen optimiert die größere.
Die Abo-Rechnung, die diese Tabelle nahelegt
Folgt man der Tabelle wörtlich mit Einzelanbieter-Abos, zahlt man für ChatGPT Plus, Claude Pro und einen Gemini-Plan je etwa $20, insgesamt rund $60 im Monat, um pro Zeile die beste Wahl zu bekommen.
Die Alternative ist ein einziger Workspace, der alle Zeilen abdeckt. Whizi Pro für $19.99 im Monat bei jährlicher Abrechnung enthält ChatGPT Sol, Claude Sonnet und Opus, Kimi K3 und Gemini Pro, dazu Preis-Leistungs-Wahlen wie DeepSeek und Llama für die Massenarbeit-Zeilen, mit der obersten Reasoning-Stufe und Claude Fable auf Powerhouse für $34.99. Das ist die ganze These eines Multi-Modell-Workspace: Die Tabelle wird von einer Einkaufsliste zu einer Routing-Regel innerhalb eines einzigen Abos. Die Aufschlüsselung der Abo-Kosten führt den Vergleich im Detail durch.
- Leite nach Aufgabe weiter, nicht nach Markentreue: Schreiben, Code, langer Kontext und Massenarbeit haben unterschiedliche Gewinner
- Nutze standardmäßig die Preis-Leistungs-Wahl und wechsle zur stärksten Wahl, wenn Qualität sichtbar zählt
- Schicke Massenarbeit an offene Modelle; Frontier-Preise sind für Frontier-Probleme
- Überprüfe jede Benchmark-Behauptung anhand eines aufgabenspezifischen Benchmarks mit Datum
- Wiederhole deinen eigenen Drei-Prompt-Test nach jedem großen Release-Zyklus
Häufige Fragen
Was ist 2026 insgesamt das beste KI-Modell?
Es gibt keinen sinnvollen Gesamtsieger: Die Frontier-Modelle liegen bei gemischten Benchmarks nur wenige Punkte auseinander, unterscheiden sich aber je Aufgabe deutlich. Claude führt bei Prosa, Reasoning-Stufen führen bei Code und Mathematik, Gemini führt bei sehr langen Dokumenten und offene Modelle führen bei den Kosten. Die nützliche Frage ist die nach der Aufgabe, und genau die beantwortet die Routing-Tabelle.
Welches KI-Modell ist am besten zum Programmieren?
Für Code, den du ausliefern willst, sind die GPT-Reasoning-Stufen die stärkste Wahl, mit DeepSeek V4 Pro als Preis-Leistungs-Wahl: DeepSeeks eigene angegebene 80,6 % im SWE-bench-Verified-Benchmark liegen im Frontier-Bereich, bei rund $0.003 pro Standardantwort unter einer MIT-Lizenz. Für schnelle Skripte und Boilerplate reichen die Alltags-Stufen völlig aus und sind viel günstiger.
Ist das teuerste KI-Modell auch das beste?
Nur bei den schwersten Aufgaben. Der Preis folgt der Rechenleistung, und Reasoning-Stufen verdienen sich ihren Aufpreis bei mehrstufigen Problemen wirklich. Aber die Preisspanne im Index reicht vom günstigsten zum teuersten Modell etwa das 2.000-fache, während der Qualitätsunterschied bei Alltagsfragen kaum wahrnehmbar ist, weshalb Frontier-Tarife für Routinearbeit die häufigste Art sind, bei KI zu viel auszugeben.
Wie oft ändert sich das beste Modell?
Die stärkste Wahl in einer Kategorie ändert sich etwa mit jedem großen Release-Zyklus, ein paar Mal im Jahr. Die Struktur der Kategorien ändert sich viel langsamer: Schreiben hat über mehrere Generationen Claude belohnt, lange Dokumente haben Kontextlänge belohnt, und Massenarbeit hat offene Modelle belohnt. Prüfe bei jeder Empfehlung das Datum, auch bei dieser Seite.
Brauche ich mehrere KI-Abos, um dieser Tabelle zu folgen?
Nicht mehr. Der Tabelle mit Einzelanbieter-Plänen zu folgen kostet über drei Abos hinweg etwa $60 im Monat. Ein Multi-Modell-Workspace deckt jede Zeile in einem einzigen Plan ab: Whizi Pro für $19.99 im Monat bei jährlicher Abrechnung deckt die Frontier- und Preis-Leistungs-Wahlen ab, mit der obersten Reasoning-Stufe und Claude Fable im Powerhouse-Plan. Mitten im Gespräch das Modell zu wechseln ist der Mechanismus, der Routing pro Aufgabe praktikabel macht.
