Modell-Vergleich

Eine Anfrage. Mehrere Modelle. Klare Entscheidung -- in Sekunden statt Wochen.

Vier Vergleichs-Dimensionen

Antwort-Qualität

Sehen Sie nebeneinander, welches Modell den besten Ton, die beste Tiefe und die wenigsten Fehler liefert.

Latenz

Zeit bis zum ersten Token und bis zur Antwort -- pro Modell, pro Anfrage.

Kosten

Pro-Anfrage-Kosten in Euro -- transparent und nachvollziehbar für Ihr Budget.

Token-Verbrauch

Input- und Output-Tokens pro Modell, damit Sie das richtige Tradeoff finden.

So funktioniert der Modell-Vergleich

Fünf Schritte vom Aktivieren bis zur Default-Übernahme -- alle Modelle parallel, transparent dokumentiert.

1
Modus 'Vergleich' im Chat aktivieren
Im Chat-Fenster auf 'Vergleichen' wechseln. Bis zu vier Modell-Slots werden geöffnet, jeder mit einem eigenen Modell vorbelegt.
2
Modelle auswählen oder Default übernehmen
Vorgeschlagen werden meist Claude Opus, GPT-5.x, Gemini 2.5 und Mistral Large -- überschreibbar mit jedem der 100+ EU-Modelle.
3
Anfrage einmal eingeben
Ein Prompt -- alle Modelle bekommen denselben Input. Auch Anhänge (Bild, PDF) werden an jedes Modell mitgesendet, sofern es die Modalität unterstützt.
4
Vier Antworten parallel im Streaming
Antworten erscheinen Token für Token nebeneinander. Latenz, Kosten und Token-Verbrauch werden live mitgemessen und am Ende angezeigt.
5
Sieger als Team-Default übernehmen
Mit einem Klick wird das Sieger-Modell als Default für das Team gespeichert. Andere Nutzer profitieren automatisch davon.

Wann lohnt sich ein Modell-Vergleich?

Vier konkrete Anwendungsfälle, in denen Side-by-Side-Vergleich Stunden an Recherche spart.

Modell-Auswahl für ein Team

Vor der Festlegung 'wir nutzen Modell X für Marketing-Texte' direkt vier Kandidaten testen, statt aus dem Bauch heraus zu entscheiden.

Qualitätsbewertung neuer Modelle

Wenn ein neues Modell erscheint (z.B. Claude Opus 5), direkt gegen den Vorgänger und Gegenkandidaten antreten lassen.

Kosten-Optimierung

Prüfen ob ein günstigeres Modell (z.B. Claude Haiku) für Ihre Aufgaben ausreicht -- oft sind 50 Prozent Kostenersparnis bei gleicher Qualität drin.

Fehlersuche bei schlechten Antworten

Hat das Standard-Modell einen schlechten Tag? Vergleich zeigt sofort, ob es am Modell liegt oder am Prompt.

Vorteile

Ihre Prompts trainieren keine KI-Modelle -- vertraglich zugesichert

Bis zu 4 Modelle parallel vergleichen

Eine Anfrage, vier Antworten -- in einem Audit-Eintrag dokumentiert

Faire Tests: gleicher Prompt, gleicher Kontext, alle Modelle in der EU

Auswahl als Default für ein Team übernehmen

Sie wissen nicht, welche Modelle vergleichen? Zum Modell-Berater →

Häufige Fragen zum Modell-Vergleich

Antworten zu Slots, Kosten, Modellen und Export-Möglichkeiten.

Wie viele KI-Modelle kann ich parallel vergleichen?+

Bis zu vier Modelle gleichzeitig. Im Comparison-Modus werden die Antworten parallel im Streaming dargestellt -- jede Antwort mit eigenen Metriken (Tokens, Latenz, Kosten).

Welche Modelle sind im Vergleich verfügbar?+

Alle 100+ EU-gehosteten Modelle der Plattform: Claude (Sonnet, Opus, Haiku), GPT-Familie, Google Gemini, Mistral, Meta Llama, Cohere, DeepSeek, xAI Grok. Pro Slot frei wählbar.

Kostet ein Vergleich mehr als eine normale Anfrage?+

Ja -- jedes Modell rechnet seine eigenen Tokens ab. Bei 4 Modellen kostet eine Vergleichsanfrage etwa 4x so viel wie eine Single-Request, abhängig vom Modell. Die Kosten werden pro Modell transparent angezeigt.

Wann lohnt sich ein Modell-Vergleich?+

Bei wichtigen Entscheidungen: 'Welches Modell setzen wir als Default?', 'Lohnt sich das teurere Modell?', bei Qualitäts-Audits oder wenn ein neues Modell auf dem Markt ist.

Wie lange dauert ein Vergleich von vier Modellen?+

Etwa so lang wie das langsamste Modell. Da alle parallel laufen, gibt es keinen sequentiellen Stau -- typische Antwortzeit 2 bis 15 Sekunden je nach Aufgabenkomplexität.

Kann ich Vergleichs-Ergebnisse exportieren?+

Ja. Jeder Vergleich landet im Audit-Trail mit Prompt, allen vier Antworten, Metriken und Modellen. Export als CSV oder PDF möglich.

Werden die Anfragen wirklich identisch an alle Modelle gesendet?+

Ja -- gleicher Prompt, gleiche System-Message, gleiche Anhänge, gleiche Temperatur (sofern gesetzt). Modell-spezifische Defaults werden auf einen gemeinsamen Standard gemappt für Fairness.

Kann ich das Sieger-Modell als Team-Default übernehmen?+

Ja, mit einem Klick. Der Company-Admin kann für jedes Team das Default-Modell pro Use-Case setzen -- direkt aus dem Vergleichs-Ergebnis heraus.