Welches LLM ist das beste für mich?

Teaser

Viele Studierende fragen gerade: „Welches LLM lohnt sich wirklich – für Hausarbeiten, Coding, Recherche, Office-Workflows?“ Diese Orientierung bündelt Stärken, Schwächen, Preise und eine einfache Entscheidungslogik, damit du heute sinnvoll starten kannst – ohne dich festzulegen.

Hinführung

Ich arbeite selbst mit OpenAI/ChatGPT, Mistral, Gemini und Copilot – plus DeepL für Übersetzungen. Meine Erfahrung: Es gibt kein „bestes Modell für alle“, sondern passende Modelle für unterschiedliche Jobs (Schreiben, Coden, Recherchieren, Office-Automation). Die Preisspanne für Einzelabos liegt typischerweise im Bereich ~15–25 € (Student:innenrabatte/Bundle-Deals möglich), Premium- oder Business-Stufen liegen teils deutlich darüber. (Vodafone)

Gleich zu Beginn: Der Markt etabliert sich gerade und wird sich in absehbarer Zeit sondieren. Ziel der größten LLM-Anbieter ist es, mit günstigen Einstiegspreisen Marktmacht aufzubauen, so dass man im Anschluss die Preise bestimmen kann. Das haben wir auf IT- und anderen Märkten schon mehrmals erlebt. Die Preise werden dann wohl steigen, bis die Infrastrukturkosten (Energie, Speicher, Rechenleistung, etc.) so sinken, dass sich die Preise wieder auf einem niedrigeren Level einpendeln. Ich persönlich wünsche mir, dass der Markt möglichst lange divers und kompetetiv bleibt, im Sinne der User.

Methodenfenster (Grounded Theory, kompakt)

Vorgehen: Beobachtung → Vergleich → heuristische Kategorien (Text, Code, Recherche, Office) → Praxistests mit typischen Studienaufgaben → Entscheidungshilfen.
Assessment target: BA Soziologie (7. Semester) — Zielnote: 1,3 (Sehr gut).
Modellvorschlag für diesen Beitrag: GPT-5 Thinking (Entwurf & Struktur) → GPT-Pro (Politur).
Pre-Publish-Checks (Didaktik & KI-Disclosure) werden projektweit erzwungen.

Kurzprofil der wichtigsten Optionen (Stand: November 2025)

OpenAI / ChatGPT

Stärken: Sehr breite Aufgabenabdeckung, starkes Tool-Use/Reasoning; gute Allround-Wahl für Text + Analyse.
Preise & Pläne: Plus/Pro/Business als monatliche Nutzerabos; regionale Preise variieren. (OpenAI)

Anthropic / Claude

Stärken: Coding und strukturierte Aufgaben mit hoher Zuverlässigkeit; sehr gute Langkontexte.
Evidenz: Starke Resultate auf SWE-bench Verified & verwandten Benchmarks in 2025. (InfoQ)
Hinweis: Subjektiv oft „klar“ und „vorsichtig“ in der Formulierung (geringeres Halluzinationsrisiko ist aber aufgabenspezifisch).

Google / Gemini (AI Pro / Ultra)

Stärken: Recherche-/Web-Nähe (Such- und App-Integration), sehr großes Kontextfenster, gutes Multimodal.
Preise: AI Pro in DE i. d. R. ~21,99 €/Monat (als Google-One-Bundle); AI Ultra neu als High-End-Plan. (GoogleWatchBlog)

Microsoft Copilot (für M365)

Stärken: Office-/Teams-Workflows, Zusammenfassungen, Folien, Tabellen – direkt in Word/PowerPoint/Excel/Outlook.
Preise: Business-Add-on um 28,10 € Nutzer/Monat (jährl. Abrechnung); Consumer-Bündel wurden 2025 zusammengeführt/neu bepreist. (Microsoft)

Mistral / Le Chat

Stärken: Sehr flüssige Prosa; leichtgewichtiges, schnelles Handling; attraktive Pro-Preise (ab ~14,99 $). (Mistral AI)
Achtung: Bei Literaturangaben beobachte ich häufiger „souveräne Fehler“ (Bibliografie-Halluzinationen). Das deckt sich mit aktuellen Studien: Halluzinationen bleiben modellübergreifend ein Thema – besonders bei Zitaten. (arXiv)

DeepL (Bonus: Übersetzen & Stil)

Stärken: In vielen Paarkombinationen sehr präzise Übersetzungen; ideal für Abstracts, E-Mails, Literatur-Exzerpte.
Markt-/Qualitätskontext: Weit verbreitet im Profibereich; 2025 weiterhin als Qualitäts-Benchmark diskutiert. (Reuters)

Entscheidungslogik: „Wofür brauchst du das LLM heute?“

A. Texte & akademisches Schreiben (inkl. Gliederung, Stil, Kurz-Analysen)
→ OpenAI/ChatGPT als Allround-Start; Mistral für schöne Nuancen; Gemini wenn Such-/YouTube-/Docs-Anbindung zählt. (OpenAI)

B. Coden, Debugging, kleine Tools
→ Claude (stark auf SWE-bench; gute Schritt-für-Schritt-Erklärungen); OpenAI für schnelle Micro-Funktionen. (InfoQ)

C. Recherche, Medien, große Dateien/Kontexte
→ Gemini (App- und Search-Integration, sehr große Kontexte).

D. Office-Automationen (Folien, Protokolle, Tabellen)
→ Microsoft Copilot in Word/PowerPoint/Excel/Outlook/Teams. (Microsoft)

E. Übersetzen & Stilglättung
→ DeepL (danach Feinschliff im LLM deiner Wahl). (Reuters)

Preis-Orientierung (für Einzelaccounts)

Gemini AI Pro: ~21,99 €/Monat (Bundle mit Google One). AI Ultra: High-End (~$249,99/Monat). (GoogleWatchBlog)
Mistral Le Chat Pro: ab $14,99/Monat (EU-Umsatzsteuer ggf. zusätzlich). (Mistral AI)
ChatGPT Plus/Pro/Team: Plus & Pro als Monatsabos (regionale Preise), Team/Business variieren. (ChatGPT)
Microsoft 365 Copilot (Business-Add-on): 28,10 € Nutzer/Monat (jährlich). (Microsoft)

Merke: Als Student:in findest du oft Aktionen/Bundles (Campus, Telko, Geräte-Deals). Teste 1–2 Monate, dann entscheide. (Notebookcheck)

Praxis-Heuristiken (für 1,3-Arbeiten)

Zitier-Sicherheit: Bitte keine „erfundenen“ Quellen akzeptieren. Prüfe jede Literatur mit Verlag/DOI/Google Scholar. (arXiv)
RAG-Prinzip: Lade deine Texte/PDFs hoch und grounde Antworten – senkt Halluzinationen. (All About AI)
Coding-Aufgaben: Erst kleine Teilziele, dann Unit-Tests; für größere Fixes eher Claude. (InfoQ)
Office-Flows: Für Protokolle/Folien im Team → Copilot in M365 nutzen. (Microsoft)
Übersetzung: Erst DeepL, dann LLM-Stil-Feinschliff – und selbst querlesen. (TranslatePress)

Reflexionsfragen (für Seminar & Selbststudium)

Wann genügt ein Allround-LLM, wann lohnt sich ein Spezialist (Coding/Office/Recherche)?
Wie organisierst du Quellenprüfung, um bibliografische Halluzinationen zu vermeiden? (arXiv)
Welche Campus-/Bundle-Deals senken deine Kosten real – und welche Einschränkungen haben sie? (The Verge)
Wo ist DeepL besser als LLM-„Übersetzen“, wo nicht?
Wie misst du Lerngewinn vs. Abhängigkeit vom Tool?

Fazit – Meine knappe Empfehlung

Ein Tool: Starte mit OpenAI/ChatGPT (Allround) oder Gemini AI Pro (Recherche/Google-Ökosystem). (ChatGPT)
Zweier-Setup: Claude für Code + DeepL für Übersetzung dazu – und du deckst 95 % deiner Studien-Use-Cases ab. (InfoQ)
Office-lastig/Teams: Copilot lohnt sich, wenn du ohnehin M365 intensiv nutzt. (Microsoft)

Transparenz & KI-Mitarbeit

Dieser Beitrag entstand in kollaborativer Arbeit mit einem KI-Modell (Struktur, Gegencheck, Kürzungen). Ich habe alle Preis-/Feature-Aussagen gegen offizielle oder seriöse Quellen geprüft und Bibliografie-Risiken (Halluzinationen) bewusst adressiert. Verantwortung für Inhalt, Didaktik und Schlussfolgerungen liegt bei mir.

Prüfprotokoll (Check Log)

Status: v1.0 (08.11.2025) – Fachlicher Abgleich & Links geprüft.
Didaktik-Check: Reflexionsfragen ≥ 5 ✔︎
KI-Disclosure: enthalten ✔︎
Nächste Schritte: Mini-Matrix als Spickzettel (A4) + Campus-Deals sammeln (DE).
Assessment target (Echo): BA Soziologie (7. Semester) — Zielnote: 1,3 (Sehr gut).

Header-Bild (Vorgabe)

4:3, KI-Karriere-Kompass-Schema: „clean semi-tech aesthetic, career pathways, human-machine collaboration“, ohne Text; Alt-Text: „Abstrakte Pfade, die Lern- und Karrierewege mit KI symbolisieren.“

Publishable version of the prompt

„Schreibe für ki-karriere-kompass.de einen kompakten, studierendenfreundlichen Leitfaden: Welches LLM ist das beste für mich? Berücksichtige OpenAI/ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Mistral sowie DeepL (Übersetzen). Struktur: Teaser, Hinführung, Methodenfenster (GT, Assessment-Ziel), Kurzprofile, Entscheidungslogik nach Use-Case, Preis-Orientierung, Praxis-Heuristiken, Reflexionsfragen, Fazit, Transparenz, Prüfprotokoll, Header-Bildvorgabe. Keine Inline-Links im Text. Literatur am Ende (APA, publisher-first).“

Literatur & Links (APA, publisher-first)

Anthropic. (2025). Claude Sonnet 4.5 tops SWE-Bench Verified… InfoQ. (InfoQ)
Google. (2025). Google AI Plans (AI Pro / AI Ultra). (Google One)
GoogleWatchBlog. (2025). Google One & Gemini: Das KI-Abo… (21,99 €). (GoogleWatchBlog)
The Verge. (2025). Google reveals $250 per month ‘AI Ultra’ plan. (The Verge)
Microsoft. (2025). Microsoft 365 Copilot – Pläne & Preise. (Microsoft)
Mistral AI. (2025). Pricing (Le Chat Pro ab $14.99). (Mistral AI)
OpenAI. (2025). ChatGPT pricing overview. (OpenAI)
SWE-bench. (2025). SWE-bench Verified leaderboard (Kontext). (LLM Stats)
DeepL. (2024–2025). Unternehmen/Qualität & Nutzung im Markt (Hintergrund); Reuters-Meldung zur Finanzierung/Bedeutung. (Reuters)

(Alle Links gemäß Projektregel nur hier am Ende; im Fließtext keine Links.)

Hinweis zu Bild-/Header-Policy & Automatisierung: 4:3, abstrakt; KI-Karriere-Kompass mit „semi-tech career pathways“. Automatisierte Header-Generierung ist in unseren Blog-Richtlinien verankert.