OpenAI AgentKit vs Anthropic API: Was ist 2025 am besten für KI-Agenten?

Jeder spricht über die Entwicklung von KI-Agenten, und wenn Sie sich damit beschäftigen, sind Ihnen wahrscheinlich zwei große Namen aufgefallen: OpenAI und Anthropic. Beide bieten Toolkits an, die Ihnen bei der Entwicklung helfen, aber sie verfolgen dabei völlig unterschiedliche Ansätze. Dies ist nicht nur ein einfacher Vergleich von Funktionen. Wir sprechen hier von zwei unterschiedlichen Philosophien: eine ausgefeilte All-in-One-Plattform gegen ein flexibles, Code-basiertes Framework.

Wie entscheiden Sie also, welches für Ihr Projekt das richtige ist? Ich werde Sie durch die praktischen Unterschiede in ihrer Bauweise, ihren Fähigkeiten und den tatsächlichen Kosten führen. Am Ende sollten Sie eine viel klarere Vorstellung davon haben, welcher Weg für Ihr Team sinnvoll ist oder ob es vielleicht eine andere Route gibt, die es wert ist, in Betracht gezogen zu werden.

AgentKit vs. Anthropic API: Was vergleichen wir?

Auch wenn der wichtigste Suchbegriff „AgentKit vs. Anthropic API“ lautet, betrachten wir in Wirklichkeit die integrierte Agenten-Entwicklungs-Plattform von OpenAI im Vergleich zu den entwicklerfokussierten Tools von Anthropic, die auf deren API aufsetzen. Beide bringen Sie an ein ähnliches Ziel, einen KI-Agenten, aber ihre Ausgangspunkte könnten unterschiedlicher nicht sein.

Was ist OpenAIs AgentKit?

OpenAIs AgentKit ist ein Satz von Werkzeugen, die darauf abzielen, Sie so reibungslos wie möglich von einer groben Idee zu einem funktionierenden KI-Agenten zu bringen. Stellen Sie es sich als ein Komplettpaket vor, das eine visuelle No-Code-Erfahrung in den Vordergrund stellt.

Seine Hauptkomponenten sind:

• Agent Builder: Eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche, auf der Sie die Logik Ihres Agenten abbilden können, ohne Code schreiben zu müssen.

• Connector Registry: Eine Bibliothek mit vorgefertigten Integrationen zur Anbindung an andere Tools und Dienste.

• ChatKit: Ein Toolkit, das Ihnen hilft, den fertigen Agenten direkt in Ihre Website oder App einzubetten.

Die ganze Idee hinter AgentKit ist, schnell und bequem zu sein. Es ist für Teams konzipiert, die in Rekordzeit von einem Prototyp zu einem Live-Produkt gelangen wollen, solange sie damit einverstanden sind, vollständig innerhalb des OpenAI-Ökosystems zu leben und zu arbeiten.

Ein Workflow-Diagramm, das die Hauptkomponenten von OpenAIs AgentKit veranschaulicht, einschließlich des Agent Builders, ChatKits und des Connector Registrys.

Was ist die Anthropic API für Agenten?

Anthropic ist einen anderen Weg gegangen. Ihr Ansatz dreht sich ganz um den Code und gibt Entwicklern das Claude Agent SDK, eine Softwarebibliothek zur programmatischen Erstellung von Agenten. Wenn Leute davon sprechen, die „Anthropic API“ für Agenten zu verwenden, meinen sie genau das.

Ein paar Schlüsselideen, die man hier verstehen sollte, sind:

• SDK-First: Das Ziel ist es, Entwicklern die totale Kontrolle zu geben. Sie schreiben den Code, was bedeutet, dass Sie den Agenten tief in Ihre bestehenden Systeme einweben können.

• Model Context Protocol (MCP): Dies ist ein offenes Protokoll, das Anthropic vorantreibt, um einen Standard dafür zu schaffen, wie Agenten sich mit Tools verbinden. Es wurde mit Blick auf Sicherheit und Überprüfbarkeit entwickelt und gibt Ihnen einen klaren Überblick darüber, was der Agent tun darf.

Das gesamte Setup von Anthropic ist auf Kontrolle, Flexibilität und die Art von Sicherheit ausgelegt, die größere Unternehmen benötigen. Es gibt Ihrem Team die Möglichkeit, Agenten auf Ihren eigenen Servern auszuführen, den Datenfluss genau zu verwalten und die volle Kontrolle über die gesamte Umgebung zu behalten.

Die Kernphilosophien in der Debatte AgentKit vs. Anthropic API

Dies trifft wirklich den Kern des Unterschieds zwischen ihnen. OpenAI bietet einen schönen, kuratierten Garten, in dem alles so konzipiert ist, dass es perfekt zusammenarbeitet. Anthropic hingegen gibt Ihnen eine Kiste mit leistungsstarken Lego-Steinen und ein offenes Feld, um zu bauen, was immer Sie wollen.

OpenAIs Ansatz: Geschwindigkeit und Komfort zu einem Preis

Man kann den Reiz von AgentKits „geschlossenem Ökosystem“ nicht leugnen. Der visuelle Builder, die integrierten Konnektoren und die verwaltete Infrastruktur machen den Einstieg unglaublich schnell. Sie könnten wirklich in ein paar Stunden einen funktionierenden Prototyp haben, anstatt in ein paar Wochen.

Aber diese Leichtigkeit hat einige ziemlich große Nachteile. Die Haupteinschränkungen, auf die Sie stoßen werden, sind:

• Anbieterabhängigkeit (Vendor Lock-in): AgentKit ist darauf ausgelegt, mit den Modellen von OpenAI zu arbeiten. Obwohl Sie vielleicht andere hineinzwängen können, ist es keine natürliche Passform. Wenn Sie sich später entscheiden, den Modellanbieter zu wechseln, könnte dies ein schwieriger und teurer Prozess sein.

• Weniger Kontrolle: Da OpenAI alles hinter den Kulissen verwaltet, haben Sie weniger Mitspracherecht bei Ihren Daten, der Einhaltung von Vorschriften und der Logik des Agenten. Wenn Sie in einer regulierten Branche wie dem Finanzwesen oder dem Gesundheitswesen tätig sind, könnte dies ein Ausschlusskriterium sein.

• Starre Arbeitsabläufe: Der visuelle Builder ist fantastisch für einfache Aufgaben. Aber wenn Sie etwas mit komplexer Logik und vielen „Wenn-dies-dann-das“-Schritten bauen, kann die visuelle Oberfläche zu einem verworrenen Netz werden, das ein Albtraum zu verwalten und zu reparieren ist.

Anthropics Ansatz: Kontrolle und Flexibilität für einen Preis

Das Claude Agent SDK gibt Ihnen die volle Kontrolle. Dieser „offene Spielplatz“-Stil bedeutet, dass Sie Ihre Agenten auf Ihren eigenen Maschinen ausführen, sie über MCP mit jedem internen Tool verbinden und die totale Kontrolle über Ihre Daten behalten können.

All diese Macht gibt es jedoch nicht umsonst:

• Mehr Vorarbeit: Die Entwicklung mit einem Software Development Kit erfordert einfach mehr Ingenieurzeit. Ihr Team ist dafür verantwortlich, Server einzurichten, die Ausführung des Agenten zu verwalten und alle Tool-Integrationen zu erstellen.

• Komplexität: Explizit zu sein ist großartig für die Kontrolle, aber es kann die Dinge auch komplizierter machen und Sie verlangsamen, wenn Sie nur einen einfachen Prototyp bauen möchten. Eine Aufgabe, die in AgentKit ein paar Klicks erfordert, kann zu hundert Zeilen Code werden.

Der dritte Weg: Eine Plattform ohne Gefängnis

Beide Optionen zwingen Sie zu einer schwierigen Wahl: Geben Sie die Kontrolle auf, um schnell voranzukommen, oder geben Sie die Geschwindigkeit auf, um die Kontrolle zu haben. Für die meisten Unternehmen, die nur versuchen, ein reales Problem zu lösen, fühlt sich keine der beiden Optionen ganz richtig an. Sie wollen die Leistungsfähigkeit einer maßgeschneiderten Lösung ohne den Schmerz, alles von Grund auf neu bauen zu müssen.

Aber was, wenn Sie sowohl Geschwindigkeit als auch Kontrolle benötigen? Dies ist die Lücke, die eine speziell entwickelte Plattform wie eesel AI zu füllen versucht. Sie bietet Ihnen die Einfachheit einer Plattform mit der Flexibilität eines Frameworks. Sie erhalten eine Self-Service-, No-Code-Erfahrung, die in wenigen Minuten live sein kann, aber Sie sind niemals durch ein einziges Modell oder eine begrenzte Anzahl von Werkzeugen eingeschränkt. Sie können alle Ihre bestehenden Wissensquellen verbinden und benutzerdefinierte Aktionen einrichten, ohne ein Team von Entwicklern zu benötigen.

Feature-Vergleich: AgentKit vs. Anthropic API

Lassen Sie uns die praktischen, alltäglichen Unterschiede untersuchen, die Ihr Team bei der Arbeit mit diesen Tools tatsächlich erleben wird.

Feature	OpenAI AgentKit	Anthropic Agent SDK	Der Vorteil von eesel AI
Einrichtung & Onboarding	Schnell und visuell, über eine Benutzeroberfläche gesteuert. Sehr wenig Infrastruktur erforderlich. Am besten für Produktteams und schnelles Prototyping.	Code-basiert und methodisch. Sie müssen das SDK installieren und einen MCP-Server einrichten. Am besten für Ingenieurteams, die Kontrolle benötigen.	In wenigen Minuten eingerichtet. Es ist eine Self-Service-Plattform mit Ein-Klick-Integrationen für Tools, die Sie bereits verwenden, wie Zendesk oder Confluence, sodass Sie sofort loslegen können.
Tool-Integration	Funktioniert mit einem kuratierten Connector Registry und integrierten Tool-Knoten. Einfacher für gängige Integrationen.	Verwendet das offene Model Context Protocol (MCP). Flexibler für benutzerdefinierte oder interne Tools, erfordert aber mehr Einrichtungsaufwand.	Tools ohne Aufwand verbinden. Sie können benutzerdefinierte API-Aktionen definieren und über eine einfache Benutzeroberfläche mit internen Tools verknüpfen, ohne dass Sie eigene MCP-Server erstellen und verwalten müssen.
Modellflexibilität	Hauptsächlich für OpenAI-Modelle konzipiert. Die Unterstützung für andere Anbieter ist begrenzt.	Von Grund auf modellunabhängig. Sie können verschiedene Modelle verwenden, müssen die Integration aber selbst verwalten.	Fokussiert auf Ihr Wissen. Obwohl es hochwertige Modelle verwendet, liegt die wahre Stärke darin, wie es auf Ihren spezifischen Daten aus vergangenen Tickets, Dokumenten und Hilfezentren trainiert wird. Das bedeutet, dass Sie Antworten erhalten, die für Ihr Unternehmen relevant sind, egal welches LLM unter der Haube steckt.
Bereitstellung & Hosting	Läuft auf der verwalteten Cloud von OpenAI. Einfach bereitzustellen, gibt Ihnen aber weniger Kontrolle über Ihre Daten.	Kann auf Ihren eigenen Servern, vor Ort oder in einer privaten Cloud ausgeführt werden. Gibt Ihnen die volle Kontrolle über Ihre Daten und Ihre Umgebung.	Verwaltete Sicherheit und Hosting. Sie erhalten Optionen wie EU-Datenresidenz und starke Sicherheitskontrollen, ohne die Infrastruktur selbst verwalten zu müssen.
Testen & Validierung	Beinhaltet eingebaute Evaluierungstools (Evals) für Entwickler zum Testen der Agentenleistung.	Das Testen obliegt dem Entwickler. Sie müssen Ihre eigenen Test-Setups erstellen, um sicherzustellen, dass sich der Agent korrekt verhält.	Simulieren Sie, bevor Sie live gehen. Ein Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, Ihren Agenten an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets zu testen, bevor er live geht. Dies gibt Ihnen eine realistische Vorschau auf seine Leistung und wie viele Probleme er tatsächlich lösen kann.

Preise und Gesamtbetriebskosten (TCO): AgentKit vs. Anthropic API

Weder OpenAI noch Anthropic erheben eine Gebühr für das „Kit“ oder das „SDK“ selbst, aber lassen Sie sich davon nicht täuschen. Die Gesamtbetriebskosten (TCO) sind etwas, worüber Sie wirklich nachdenken müssen, und sie sind weit mehr als nur der anfängliche Preis.

Die versteckten Kosten des Selbermachens

Beide Plattformen berechnen Ihnen die Kosten basierend auf der Anzahl der Tokens, die ihre Sprachmodelle (wie GPT-4o oder Claude 3.5 Sonnet) verarbeiten. Diese nutzungsbasierte Preisgestaltung bedeutet, dass Ihre Kosten schwer vorherzusagen sind und mit jedem einzelnen Kundengespräch wachsen werden.

Aber die größten versteckten Kosten sind die Entwicklerzeit, die für das Erstellen, Verbinden, Testen und Warten des Agenten benötigt wird. Dies ist keine einmalige Einrichtung; es ist eine Arbeit, die nie wirklich aufhört. Für das SDK von Anthropic müssen Sie auch die Kosten für das Hosting und die Verwaltung der Server für Ihren Agenten und seine Tools hinzurechnen. Wenn man alles zusammenzählt, können die TCO für einen selbstgebauten Agenten leicht in die Zehntausende von Dollar pro Jahr steigen.

Ein Screenshot der OpenAI-API-Preisseite, relevant für die Diskussion über die Gesamtbetriebskosten im Vergleich von AgentKit und Anthropic API.

Die eesel AI Alternative: Vorhersehbare Kosten und sofortiger ROI

Der Ansatz von eesel AI ist anders und konzentriert sich auf vorhersehbare Kosten. Die Pläne basieren auf einer festen monatlichen oder jährlichen Gebühr, sodass Ihnen nicht jede einzelne Lösung in Rechnung gestellt wird. Das bedeutet, dass Sie nach einem geschäftigen Monat keine böse Überraschung auf Ihrer Rechnung erleben.

Mit eesel AI gibt es keine Hosting-, Wartungs- oder versteckten Infrastrukturkosten, um die Sie sich Sorgen machen müssen. Die eigentliche Ersparnis ist jedoch die Zeit. Anstatt dass Ihr Team Monate damit verbringt, einen Agenten von Grund auf zu entwickeln, können Sie in wenigen Minuten eine funktionierende KI-Lösung bereitstellen. Die Vorteile zeigen sich sofort, nicht erst nach einem langen Entwicklungsprojekt.

Den richtigen Weg wählen: AgentKit vs. Anthropic API

Wie treffen Sie also die Entscheidung? Es kommt wirklich auf Ihre Prioritäten und die Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen an.

• Wählen Sie AgentKit, wenn: Sie bereits vollständig im OpenAI-Ökosystem verankert sind, so schnell wie möglich einen einfachen, kundenorientierten Agenten erstellen müssen und mit den Einschränkungen eines geschlossenen Systems einverstanden sind.

• Wählen Sie das SDK von Anthropic, wenn: Sie ein engagiertes Ingenieurteam haben, absolute Kontrolle über Ihre Daten und Infrastruktur benötigen und auf ein viel längeres und teureres Entwicklungsprojekt vorbereitet sind.

Die eigentliche Frage für die meisten Unternehmen ist nicht nur, welche Plattform sie verwenden sollen; es geht um Strategie. Möchten Sie, dass Ihr Team zu Experten für KI-Infrastruktur wird, oder möchten Sie einfach nur ein Geschäftsproblem lösen? Denn seien wir ehrlich, einen Agenten von Grund auf zu entwickeln mit einem dieser Frameworks ist ein riesiges Engagement von Zeit, Geld und Ingenieursaufwand.

Für die meisten Unternehmen ist das Ziel, den Kundensupport zu verbessern oder die interne Arbeit zu erleichtern, nicht einen komplett neuen KI-Technologie-Stack von Grund auf zu bauen. eesel AI bietet einen direkteren Weg. Sie erhalten die Vorteile eines maßgeschneiderten KI-Agenten ohne den Kopfschmerz, die Kosten und das Risiko, einen von Grund auf zu bauen. Es ist das Beste aus beiden Welten: eine leistungsstarke, flexible und sichere Plattform, die Sie heute Nachmittag starten könnten.

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