AgentKit vs. GPT-4 Turbo vs. Claude 3: Ein Leitfaden für Führungskräfte

Die Welt der KI entwickelt sich blitzschnell und es ist leicht, sich in all den neuen Namen und Begriffen zu verlieren. In einem Moment hören Sie von leistungsstarken Modellen wie GPT-4 Turbo und Claude 3, und im nächsten tauchen Toolkits wie OpenAIs AgentKit auf. Wenn Sie ein Team leiten, insbesondere im Support oder im operativen Bereich, fragen Sie sich wahrscheinlich weniger „Welches ist das Beste?“ als vielmehr „Welches funktioniert tatsächlich für mein Team?"

Dieser Leitfaden soll für Klarheit sorgen. Wir werden die wirklichen Unterschiede zwischen einem Entwickler-Toolkit (AgentKit), den KI-„Gehirnen“ (GPT-4 Turbo, Claude 3) und einer sofort einsatzbereiten Geschäftslösung beleuchten. Am Ende werden Sie ein viel klareres Bild davon haben, was jedes Werkzeug leistet und welches für Ihre Ziele am sinnvollsten ist.

AgentKit vs. GPT-4 Turbo vs. Claude 3: Was vergleichen wir hier eigentlich?

Zunächst einmal ist es wichtig zu wissen, dass wir es hier mit drei verschiedenen Arten von Werkzeugen zu tun haben, die oft in einen Topf geworfen werden. Sie sind keine direkten Konkurrenten; es ist eher so, als würde man einen Motor, ein Auto-Chassis und ein fertig gebautes Auto vergleichen.

Was ist AgentKit?

Stellen Sie sich AgentKit als OpenAIs LEGO-Baukasten für Entwickler vor, die KI-Agenten erstellen möchten. Es bietet ihnen vorgefertigte Komponenten, wie einen visuellen Builder zur Gestaltung von Konversationen und ein „ChatKit“, um ein Chatfenster auf einer Website zu platzieren. Es geht darum, Entwicklern zu helfen, interaktive, dialogorientierte Agenten zu schaffen, mit denen Menschen chatten können. Es ist nichts, was man einfach einschalten und benutzen kann; es ist ein Framework, das jemanden mit technischen Fähigkeiten erfordert, um alles zusammenzusetzen.

Was ist GPT-4 Turbo?

GPT-4 Turbo ist ein Large Language Model (LLM) von OpenAI. Es ist der Motor, oder das Gehirn, das unzählige KI-Anwendungen antreibt. Man benutzt es nicht direkt. Stattdessen greifen Entwickler über eine API auf seine Leistung zu, um es dazu zu bringen, Dinge wie Fragen zu beantworten, Texte zu schreiben oder komplexe Probleme zu durchdenken. Seine größten Stärken sind sein riesiger Pool an Allgemeinwissen und seine Fähigkeit zu logischem Denken. Wenn Sie ein Werkzeug wie AgentKit verwenden, wird es von einem Modell wie GPT-4 Turbo angetrieben.

Was ist Claude 3?

Die Claude 3-Familie (zu der Opus, Sonnet und Haiku gehören) ist eine Reihe von LLMs von Anthropic, einem Hauptkonkurrenten von OpenAI. Genau wie GPT-4 Turbo sind dies leistungsstarke KI-Motoren, auf die Entwickler über eine API zugreifen können. Sie haben sich einen Ruf dafür erworben, bei Programmieraufgaben hervorragend zu sein, riesige Informationsmengen auf einmal zu verarbeiten (lange Kontextfenster) und einen starken Fokus auf Sicherheit zu haben. Zum Beispiel erhält das kürzlich veröffentlichte Claude 3.5 Sonnet viel Aufmerksamkeit für seine Geschwindigkeit und Programmierfähigkeiten.

AgentKit vs. GPT-4 Turbo vs. Claude 3: Hauptzweck und die Wahl des richtigen Werkzeugs für die Aufgabe

Der Schlüssel zur richtigen Entscheidung liegt darin, herauszufinden, wofür jedes Werkzeug entwickelt wurde. Man würde keinen Hammer benutzen, um ein Holzbrett zu sägen, und das gleiche Prinzip gilt hier.

AgentKit: Für die Erstellung benutzerdefinierter, interaktiver KI-Erlebnisse

AgentKit ist für Teams, die Entwickler haben, um einen benutzerdefinierten Chatbot oder einen interaktiven Agenten von Grund auf zu erstellen.

• Gut geeignet für: Ein Softwareunternehmen möchte einen einzigartigen KI-Assistenten erstellen, um neuen Benutzern den Einstieg in ihre App zu erleichtern. Ihre Entwickler können die visuellen Werkzeuge von AgentKit nutzen, um das Gespräch zu gestalten und dann ChatKit verwenden, um den fertigen Chatbot direkt in ihr Produkt einzubetten.

• Der Haken: Es ist nicht für autonome Automatisierung hinter den Kulissen konzipiert. Es ist darauf ausgelegt, zu reagieren, wenn ein Benutzer ein Gespräch beginnt, und ist auf das OpenAI-Ökosystem beschränkt. Wenn Ihr Ziel darin besteht, interne Arbeitsabläufe zu automatisieren oder Support-Tickets zu bearbeiten, ohne dass eine Person den Anstoß gibt, ist AgentKit nicht das richtige Werkzeug für Sie.

GPT-4 Turbo und Claude 3: Die leistungsstarken Motoren für jede Anwendung

Diese grundlegenden Modelle sind die rohen Zutaten. Sie kommen ohne Benutzeroberfläche oder vorgefertigte Geschäftslogik. Sie wenden sich an sie, wenn Sie einfach nur rohe KI-Intelligenz für eine bestimmte Aufgabe benötigen.

• Gut geeignet für: Ein Unternehmen entwickelt ein eigenes Sentiment-Analyse-Tool, um Kundenbewertungen zu durchsuchen. Ihre Entwickler würden den Bewertungstext an die GPT-4- oder Claude 3-API senden und im Gegenzug einen sauberen, strukturierten Sentiment-Score erhalten.

• Der Haken: Es sind nur APIs. Wenn Sie sie für etwas wie den Kundensupport verwenden möchten, müssen Sie absolut alles andere selbst bauen. Das bedeutet, die Verbindung zu Ihrem Helpdesk, die Logik, die entscheidet, wann und wie geantwortet wird, das System zum Abrufen von Antworten aus Ihrer Wissensdatenbank und ein Dashboard zur Überwachung des Ganzen zu entwickeln. Ein solches Projekt kann leicht Monate und ein erhebliches Entwicklungsbudget in Anspruch nehmen.

Das fehlende Puzzleteil: Geschäftstaugliche KI-Lösungen

Für die meisten Unternehmen besteht das eigentliche Ziel nicht darin, Monate damit zu verbringen, einen KI-Agenten von Grund auf zu entwickeln. Es geht darum, ein echtes Problem zu lösen, wie zum Beispiel die Reduzierung der Support-Ticket-Warteschlange oder die Effizienzsteigerung des Support-Teams. Hier passt eine vollständig paketierte Lösung.

Plattformen wie eesel AI sind darauf ausgelegt, diese Geschäftsprobleme sofort anzugehen. Anstatt Ihnen eine Kiste mit Teilen wie AgentKit zu geben, bietet eesel AI Ihnen einen kompletten KI-Support-Agenten, der sich direkt in die Werkzeuge einfügt, die Sie bereits verwenden. Er läuft auf leistungsstarken Modellen wie GPT-4, kümmert sich aber um all die kniffligen Details wie Integration, Workflow-Logik und Wissensmanagement für Sie. Sie können ihn mit Ihrem Zendesk- oder [Intercom]-Konto verbinden, ihn auf Ihre Wissensquellen wie Confluence verweisen und ihn in Minuten statt Monaten in Betrieb nehmen.

Ein tiefer Einblick in Funktionen und Fähigkeiten

Lassen Sie uns aufschlüsseln, wie sich diese Werkzeuge in einigen Bereichen, die für jedes Unternehmen wirklich wichtig sind, unterscheiden: Einrichtung, Integrationen und Kontrolle.

Benutzererfahrung und Einrichtung

• AgentKit, GPT-4 Turbo & Claude 3: Diese erfordern alle Entwickler-Know-how. Sie müssen mit APIs, SDKs und möglicherweise sogar der Einrichtung eines Servers zur Ausführung Ihres Agenten vertraut sein. Die Einrichtung umfasst das Schreiben von Code und die Konfiguration von Cloud-Diensten.

• eesel AI: Die Erfahrung ist vollständig im Self-Service. Sie können sich anmelden, Ihren Helpdesk mit einem Klick verbinden, Ihre Wissensquellen hinzufügen und einen KI-Agenten starten, ohne eine einzige Zeile Code anzufassen. Die Plattform verfügt sogar über einen leistungsstarken Simulationsmodus, mit dem Sie die KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen können, um genau zu sehen, wie sie geantwortet hätte. Diese Art von risikofreiem Testen müssten Sie selbst entwickeln, wenn Sie sich für AgentKit oder nur die APIs entscheiden würden.

Integrationen und Ökosystem

• AgentKit: Als neueres OpenAI-Produkt ist seine Bibliothek an Integrationen noch klein. Wenn Sie es mit anderen Systemen (wie Ihrem CRM oder Ihrer Bestelldatenbank) verbinden möchten, müssen Sie diese Verbindungen selbst erstellen. Außerdem sind Sie an die Nutzung der Modelle von OpenAI gebunden.

• GPT-4 Turbo & Claude 3: Diese haben keine integrierten Integrationen. Es sind Modell-APIs, daher ist jede Verbindung zu einem anderen Werkzeug eine maßgeschneiderte Aufgabe für Ihre Entwickler.

• eesel AI: Das ist ein großer Unterschied. eesel AI kommt mit über 100 vorgefertigten Ein-Klick-Integrationen. Es kann sofort Wissen aus Ihrem Helpdesk, vergangenen Tickets, Makros und externen Quellen wie Google Docs, Notion und Shopify abrufen. Die Fähigkeit, all Ihr verstreutes Wissen zu verbinden und daraus zu lernen, ist ein riesiger Vorteil, da die KI vom ersten Tag an genaue, kontextbezogene Antworten geben kann.

Kontrolle und Anpassung

• AgentKit: Es bietet Ihnen einen visuellen Builder zur Gestaltung von Arbeitsabläufen, aber die Persönlichkeit der KI genau richtig hinzubekommen oder ihre Aktionen über einfache Werkzeugaufrufe hinaus anzupassen, kann kompliziert werden.

• GPT-4 Turbo & Claude 3: Sie haben die totale Kontrolle durch Prompts, aber das erfordert viel Fachwissen im Prompt-Engineering, um konsistente, zuverlässige Ergebnisse zu erzielen. Die gesamte Geschäftslogik muss von Ihrem Team erstellt und gewartet werden.

• eesel AI: Es gibt Ihnen die vollständige Kontrolle über eine einfache, benutzerfreundliche Oberfläche. Sie können einen Prompt-Editor verwenden, um den genauen Tonfall der KI zu definieren, Regeln dafür zu erstellen, welche Tickets sie bearbeiten soll, und benutzerdefinierte Aktionen einzurichten, wie das Nachschlagen von Bestellinformationen oder das Sortieren von Tickets – alles ohne einen Entwickler zu benötigen. Es ist die Leistungsfähigkeit benutzerdefinierter Logik mit der Einfachheit einer No-Code-Plattform.

Funktion	Grundlegende Modelle (GPT-4, Claude 3)	Entwickler-Toolkit (AgentKit)	Geschäftslösung (eesel AI)
Hauptnutzer	Entwickler	Entwickler	Geschäftsanwender (z. B. Support-Manager)
Einrichtungszeit	Monate (für eine vollständige Lösung)	Wochen bis Monate	Minuten
Integrationen	Keine (erfordert benutzerdefinierten Code)	Begrenzt (erfordert benutzerdefinierten Code)	Über 100 Ein-Klick-Integrationen
Anwendungsfall	Rohe KI-Intelligenz für jede App	Erstellung benutzerdefinierter interaktiver Chatbots	Automatisierung von Support, KI für ITSM und interne F&A
Simulation	Muss individuell erstellt werden	Grundlegendes Testen im Builder	Leistungsstarke Simulation auf Basis historischer Tickets
Kontrolle	Volle Kontrolle über Code & Prompts	Visueller Builder für Workflows	Granulare Kontrolle über eine No-Code-Benutzeroberfläche

Das Fazit: Preise und Zugänglichkeit

Die Kosten sind immer eine große Frage. Die Preismodelle hier sind ziemlich unterschiedlich und werfen ein Licht auf die versteckten Kosten, die entstehen, wenn man selbst baut, anstatt eine fertige Lösung zu kaufen.

Preisaufschlüsselung

Sowohl OpenAI als auch Anthropic berechnen ihre Modelle nach Nutzung, genauer gesagt durch das Zählen von „Tokens“ (die im Grunde Wortteile sind).

• GPT-4o (ein beliebtes Modell für AgentKit): Kostet etwa 5 $ pro Million Eingabe-Tokens und 15 $ pro Million Ausgabe-Tokens.

• Claude 3.5 Sonnet: Kostet etwa 3 $ pro Million Eingabe-Tokens und 15 $ pro Million Ausgabe-Tokens.

Diese Zahlen mögen winzig erscheinen, aber für eine Anwendung mit viel Chatverkehr können die Kosten schnell ansteigen und unvorhersehbar werden. Ein arbeitsreicher Monat mit vielen komplexen Kundenfragen könnte Sie mit einer überraschend hohen Rechnung zurücklassen. Darüber hinaus enthält dieser Preis nicht die hohen Kosten für Entwicklergehälter, Serverinfrastruktur und die laufende Wartung, die erforderlich ist, um alles am Laufen zu halten.

Eine besser vorhersagbare Alternative: Das Preismodell von eesel AI

Geschäftsfertige Plattformen bieten einen anderen Ansatz, der diese Unbeständigkeit beseitigt. Die Preise von eesel AI basieren auf einfachen, vorhersagbaren monatlichen oder jährlichen Plänen.

• Keine Gebühren pro Lösung oder pro Token: Die Pläne basieren auf einer großzügigen Anzahl von KI-Interaktionen pro Monat (eine Antwort oder eine Aktion). Sie werden nie dafür bestraft, einen arbeitsreichen Support-Monat zu haben.

• Alles inklusive: Der Preis deckt alles ab: den KI-Agenten, einen Copilot zur Unterstützung menschlicher Agenten, KI-Triage, Integrationen, Analysen und Support. Keine versteckten Gebühren für die wichtigen Dinge.

• Flexibel: Sie können mit einem einfachen Monatsplan beginnen und jederzeit kündigen. Dies ermöglicht es Ihnen, den ROI nachzuweisen, ohne sich an einen langfristigen Vertrag zu binden, was ein großer Gegensatz zu vielen Enterprise-KI-Tools ist, die lange Verkaufsprozesse und jährliche Verpflichtungen erfordern, nur um anzufangen.

Diese Art von vorhersehbarer Preisgestaltung ermöglicht es Ihnen, richtig zu budgetieren und bedeutet, dass Ihre Kosten nicht außer Kontrolle geraten, wenn Ihr Support-Volumen wächst.

AgentKit vs. GPT-4 Turbo vs. Claude 3: Modelle vs. Toolkits vs. Lösungen

Bei der Wahl zwischen AgentKit vs. GPT-4 Turbo vs. Claude 3 geht es nicht darum, die „beste“ Technologie zu finden. Es geht darum, das Werkzeug auf Ihre Geschäftsziele abzustimmen.

• Grundlegende Modelle (GPT-4, Claude 3) sind die rohe Kraft. Wählen Sie diesen Weg, wenn Sie ein engagiertes Ingenieurteam haben, das bereit ist, eine völlig neue KI-Funktion von Grund auf zu entwickeln.

• Entwickler-Toolkits (AgentKit) sind der Beschleuniger. Entscheiden Sie sich hierfür, wenn Ihre Entwickler einen ziemlich standardmäßigen interaktiven Chatbot erstellen und Sie gerne im OpenAI-Ökosystem bleiben.

• Geschäftslösungen (eesel AI) sind die Antwort. Wählen Sie eine Plattform wie eesel AI, wenn Ihr Ziel darin besteht, ein Geschäftsproblem wie hohe Supportkosten oder umständliche Arbeitsabläufe sofort zu lösen, ohne Ihre Ingenieure von ihren Hauptprojekten abzuziehen.

Für die meisten Unternehmen, die KI für den Kundensupport oder interne Abläufe nutzen möchten, bietet eine geschäftsfertige Lösung den schnellsten Weg zu echten Ergebnissen, mit dem geringsten Risiko und den am besten vorhersagbaren Kosten.

Bereit zu sehen, was ein geschäftstauglicher KI-Agent leisten kann?

Sie können die monatelange Entwicklungszeit überspringen und in wenigen Minuten Ergebnisse sehen. Starten Sie Ihre kostenlose Testversion von eesel AI und entdecken Sie, wie einfach es ist, einen KI-Agenten einzusetzen, der aus Ihrem vorhandenen Wissen lernt und mit Ihren aktuellen Werkzeugen arbeitet.