Ist ChatGPT oder Gemini besser zum Programmieren?
ChatGPT ist beim Programmieren knapp besser, und das günstigere Modell von OpenAI ist der bessere Kauf. Im Coding Agent Index von Artificial Analysis (gelesen am 25. Oktober 2026) erreichte Codex mit dem größeren GPT Astra 54.7, verbrauchte aber $7.04 pro Aufgabe. Sol kam für $1.50 auf weniger als einen Punkt heran. Argon liegt bei den Kosten dazwischen.
Der Index lässt den hauseigenen Agenten jedes Labors drei Tests durchlaufen, insgesamt 290 Aufgaben. FrontierCode stammt von Cognition und fragt, ob ein Maintainer die Änderung des Agenten an einem echten Repo übernehmen würde. Terminal-Bench 4.0 gibt dem Agenten 66 schwierige Aufgaben in der Shell. SWE-Atlas QnA von Scale AI stellt ihm 124 Fragen dazu, wie eine Codebasis funktioniert.
| Coding Agent Index v2.0, gelesen am 25. Oktober 2026 | Index | FrontierCode 1.1 | Terminal-Bench 4.0 | SWE-Atlas QnA | API-Kosten pro Aufgabe | Zeit pro Aufgabe |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Codex, GPT-6 Astra (max) | 54.7 | 49.3% | 55.6% | 59.1% | $7.04 | 24.8 Min. |
| Codex, GPT-6.1 Sol (max) | 54.1 | 49.4% | 53.0% | 59.9% | $1.50 | 23.7 Min. |
| Antigravity CLI, Gemini 4 Argon (high) | 53.2 | 48.6% | 56.1% | 55.1% | $5.86 | 34.7 Min. |
| Antigravity SDK, Gemini 3.8 Flash (high) | 33.3 | 40.8% | 14.6% | 44.4% | $2.51 | 13.1 Min. |
| Codex, GPT-6 Luna (max) | 31.1 | 39.5% | 15.7% | 38.2% | $0.16 | 21.3 Min. |
Gemini gewinnt einen der drei Tests. Antigravity mit Argon bestand 56.1% der Terminal-Aufgaben und liegt damit vor Codex mit Sol (53.0%) und sogar vor Codex mit GPT Astra (55.6%). Bei den Fragen zur Codebasis gewinnt Codex mit 4.8 Punkten Vorsprung. FrontierCode ist ein Unentschieden, 49.4% zu 48.6%. Artificial Analysis schreibt, der Index „is useful for quick comparison, but it should be read alongside the per-eval breakdowns.“ Ein Abstand von 0.9 Punkten ist genau so ein Fall.
Ist ChatGPT oder Gemini besser für Python?
Gemini ist bei Python besser, und zwar im einzigen Python-Test, den Artificial Analysis durchführt. SciCode verlangt Python-Funktionen für 80 Laborprobleme, und Gemini 4 Argon löste 61.8% davon bei hohem Aufwand. GPT Sol löste 54.2% bei maximalem Aufwand, GPT Astra 56.5%.
| Modell, gelesen am 25. Oktober 2026 | Aufwand | FrontierCode 1.1 | Terminal-Bench 4.0 | SciCode (Python) | API-Preis pro Million Token, Ein- / Ausgabe |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | high | 43.5% | 57.1% | 61.8% | $2 / $10 bis 30. Nov., danach $4 / $20 |
| GPT-6.1 Sol | max | 49.1% | 56.1% | 54.2% | $2 / $10 |
| GPT-6 Astra | max | 47.0% | 59.1% | 56.5% | $10 / $50 |
| Gemini 3.8 Flash | high | 36.4% | 19.7% | 56.6% | $0.75 / $3.75 bis 31. Dez. |
| GPT-6 Luna | max | 41.9% | 12.6% | 54.6% | $0.10 / $0.50 |
Sogar das kleine Gemini Flash von Google schlägt GPT Sol hier, 56.6% zu 54.2%. SciCode ist allerdings Code für die Wissenschaft. Lies es als Hinweis für numerische Arbeit, nicht für eine Django-App. Bei FrontierCode, dem Repo-Test, liegt Sol 5.6 Punkte vor Argon, wenn beide in der Testumgebung von Artificial Analysis laufen.
Welcher Coding-Agent steckt im $20-Tarif, Codex oder Antigravity?
Beide $20-Tarife enthalten Stand Oktober 2026 einen Coding-Agenten: ChatGPT Plus bringt Codex mit, Google AI Pro bringt Antigravity und Jules mit. OpenAI verlangt $20 im Monat für Plus. Google verlangt $19.99 für seinen Tarif.
| Stand 25. Oktober 2026 | ChatGPT Plus | Google AI Pro |
|---|---|---|
| Preis | Ab $20 im Monat | $19.99 im Monat |
| Coding-Agent | Codex | Antigravity (Desktop-App und CLI) und Jules |
| Bestes Coding-Modell | GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra | Gemini 4 Argon, in der Gemini-App seit 13. Oktober 2026 |
| Veröffentlichte Schätzung für fünf Stunden | 15 bis 160 lokale Nachrichten mit GPT-6.1 Sol, 5 bis 45 mit GPT-6 Astra | Keine. Antigravity nennt „Entry rate limits“, alle fünf Stunden erneuert |
| Wochenlimit | „Weekly limits may also apply“ | Ein Wochenlimit, ohne Zahl |
| Nach dem Limit | ChatGPT-Credits kaufen | AI-Credits, zu Gemini-Enterprise-Preisen |
| Im kostenlosen Tarif | GPT-6 Luna in der Codex-Desktop-App, je nach Rollout | Antigravity mit „Basic weekly rate limits“ |
OpenAI ist von beiden der einzige Anbieter, der eine Zahl nennt. Die Codex-Preisseite schätzt 15 bis 160 lokale Nachrichten alle fünf Stunden mit Sol und bewirbt Plus als Tarif, um „Power a few focused coding sessions each week.“ Eine Cloud-Aufgabe kann davon mehr verbrauchen als eine lokale.
Google liefert Adjektive. Die Antigravity-Tarifseite verspricht Pro „a high, generous quota, refreshed every five hours until the weekly limit is reached.“ Mehr steht dort nicht. Das günstigere Google AI Plus für $4.99 auf Googles Tarifseite nennt gar keinen Coding-Agenten.
Die Gemini CLI ist nicht mehr Googles Agent für Privatnutzer. Ihre Maintainer schrieben am 19. Mai 2026 auf GitHub: „On June 18, 2026, Gemini CLI will stop serving requests for Google AI Pro and Ultra“. Kostenlose Nutzer verloren den Zugang am selben Tag, und Google verweist alle auf die Antigravity CLI. Ein Test ChatGPT vs Gemini CLI von vor Juni zeigt nicht, was ein privates Konto heute bekommt.
Was ist günstiger zum Programmieren, ChatGPT oder Gemini?
ChatGPT ist beim Programmieren günstiger, etwa um das Vierfache pro Agent-Aufgabe. Im Coding Agent Index kostete Codex mit GPT Sol $1.50 pro durchschnittlicher Aufgabe und Antigravity mit Gemini 4 Argon $5.86, obwohl beide heute denselben Preis pro Token haben.
Googles Gemini-API-Preisseite verlangt für Argon bis 30. November 2026 $2 pro Million Eingabe-Token und $10 pro Million Ausgabe-Token. Die API-Preise von OpenAI verlangen für Sol dieselben $2 und $10. Argon kostet mehr, weil es mehr liest. Es nahm pro Aufgabe etwa 13.8 Millionen Token auf, Sol 3.9 Millionen.
Am 1. Dezember wird der Abstand größer. Dann steigt Argon auf $4 und $20. Jeder seiner Preise verdoppelt sich, auch der für zwischengespeicherte Eingaben. Nach unserer Rechnung, $5.86 mal zwei, würden dieselben Läufe dann etwa $11.72 pro Aufgabe kosten, fast das Achtfache von Sol. Bei den Tarifen steht es unentschieden, $20 gegen $19.99.
Ist ChatGPT oder Gemini schneller beim Programmieren?
ChatGPT erledigt Agent-Aufgaben schneller. Codex mit GPT Sol brauchte im Index durchschnittlich 23.7 Minuten pro Aufgabe. Antigravity mit Gemini 4 Argon brauchte 34.7.
Auch bei einer einzelnen Antwort ist Sol schneller. In der Modell-Rangliste brauchte Sol bei hohem Aufwand im Median 45.5 Sekunden vom Prompt bis zur vollständigen Antwort, Argon bei hohem Aufwand 63.2. Argon schreibt schneller, sobald es loslegt, mit 81 Token pro Sekunde gegenüber 53 bei Sol. Den Großteil der Wartezeit macht das Nachdenken vor dem ersten Wort aus.
Wie schneiden ChatGPT und Gemini bei SWE-bench ab?
SWE-bench kann die aktuellen ChatGPT- und Gemini-Modelle nicht einordnen, weil keine der beiden Ranglisten sie enthält. Die offizielle SWE-bench-Verified-Rangliste hat keinen Eintrag nach dem 26. Februar 2026. Scales SWE-bench-Pro-Rangliste endet bei GPT-5.4 und Gemini 3.1 Pro.
Auf dieser Rangliste (gelesen am 25. Oktober 2026) erreichte der beste Eintrag von OpenAI 59.10% und der beste von Google 46.10%. OpenAI lag 13 Punkte vorn. Beide Modelle sind älter als die heutigen in Codex und Antigravity, behandle eine SWE-bench-Tabelle also als Geschichte.
Solltest du ChatGPT oder Gemini zum Programmieren nutzen?
Nimm ChatGPT, wenn du pro Aufgabe zahlst oder ein veröffentlichtes Limit willst, und Gemini für Terminal-Arbeit oder Python in der Wissenschaft.
| Wähle ChatGPT, wenn | Wähle Gemini, wenn |
|---|---|
| du den günstigeren Agenten willst ($1.50 pro Aufgabe gegenüber $5.86) | du lange Jobs in der Shell ausführst (Terminal-Bench 4.0, 56.1% gegenüber 53.0%) |
| du Agent-Aufgaben früher erledigt haben willst (23.7 Minuten gegenüber 34.7) | du Python für die Wissenschaft schreibst (SciCode 61.8% gegenüber 54.2%) |
| du Fragen zu einer großen Codebasis stellst (SWE-Atlas QnA 59.9% gegenüber 55.1%) | du einen schnelleren Stream willst, sobald die Antwort beginnt (81 Token pro Sekunde gegenüber 53) |
| du eine Schätzung willst, wie viele Agent-Läufe du bekommst (15 bis 160 pro fünf Stunden) | du ein 1M-Token-Fenster in der Chat-App willst (Google AI Pro) |
| du mit ChatGPT Free oder Go programmierst (GPT-6 Luna in Codex) | du einen kostenlosen Agenten ohne Rollout-Vorbehalt willst (Antigravitys Gratisstufe) |
Keiner von beiden gewinnt jede Zeile, teste also zuerst beide an deinem eigenen Repo. Für den breiteren Vergleich bei Schreiben und Recherche lies Gemini vs ChatGPT. Für den Agenten von Anthropic im selben Index stellt Claude vs Gemini für Coding Claude Code gegen Antigravity. Wenn du weitere Coding-Tools einbeziehen willst, behandelt ChatGPT-Alternativen fürs Programmieren sie.
Whizi passt in einen engen Fall: Du willst, dass GPT Sol und ein Gemini-Modell dieselbe Coding-Frage beantworten, bevor du einen Tarif bezahlst. Chats nebeneinander gibt es mit Whizi Pro für $29.99 im Monat, die Credits pro Nachricht hängen vom Modell ab und können sich ändern. Whizi ist eine Chat-App, für Änderungen über ein ganzes Repo brauchst du also weiterhin Codex oder Antigravity. Die Coding-Anleitung zeigt, welche Coding-Modelle jeder Tarif erreicht.
Häufige Fragen
Ist Codex besser als Antigravity?
Etwas, im einzigen öffentlichen Test beider Agenten. Artificial Analysis bewertete Codex mit GPT Sol in seinem Coding Agent Index (gelesen am 25. Oktober 2026) mit 54.1 und die Antigravity CLI mit Gemini 4 Argon mit 53.2. Codex war schneller und kostete pro Aufgabe etwa ein Viertel. Um beide Modelle an deinem eigenen Prompt zu testen, schickt das kostenlose KI-Modellvergleich-Tool einen Prompt an mehrere Modelle.
Kann man Codex oder Gemini kostenlos zum Programmieren nutzen?
Ja, beide haben einen kostenlosen Weg. ChatGPT Free und Go erhalten GPT Luna in der Codex-Desktop-App, je nach Rollout. Googles Antigravity ist zum Start kostenlos, mit einfachen wöchentlichen Limits. Die Gemini CLI bedient seit dem 18. Juni 2026 keine kostenlosen privaten Konten mehr. Lohnt sich Google AI Pro zeigt, was der bezahlte Tarif zusätzlich bringt.
Ist Gemini besser als ChatGPT für Python?
Ja, für wissenschaftliches Python. Gemini 4 Argon löste 61.8% der Python-Aufgaben in SciCode bei hohem Aufwand, GPT Sol 54.2% bei maximalem, als wir die Rangliste am 25. Oktober 2026 gelesen haben. SciCode ist Laborcode und sagt daher weniger über eine Web-App aus. KI zum Programmieren zeigt, welche Tools zu anderen Arten von Code passen.
Sollte man für Coding ChatGPT Plus oder Google AI Pro bezahlen?
ChatGPT Plus, wenn der Agent der Grund für die Zahlung ist. Codex mit GPT Sol lag im Coding Agent Index gleichauf mit Gemini 4 Argon, bei etwa einem Viertel der Kosten pro Aufgabe, und OpenAI sagt dir, wie viel Nutzung du erwarten kannst. Google AI Pro für $19.99 bringt ein 1M-Token-Fenster in der Chat-App. Google AI Pro vs ChatGPT Plus vergleicht den Rest beider Tarife.
